QUY TRÌNH DỰ BÁO, KHẢO SÁT DỮ LIỆU VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH

Bước 1: Xác định rõ các mục tiêu Bước 2: Xác định dự báo cái gì Bước 3: Nhận dạng các khía cạnh thời gian Bước 4: Xem xét số liệu Bước 5: Lựa chọn mô hình Bước 6: Đánh giá mô hình Bước 7: Chuẩn bị dự báo Bước 8: Trình bày

(Business Forecasting)

Khoa Kinh t ế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: www.fde.ueh.edu.vn

Ph ùng Thanh Bình

1. Quy trình dự báo

2. Khảo sát dữ liệu chuỗi thời gian

3. Khảo sát dữ liệu bằng phân tích tự tương

quan

4. Lựa chọn mô hình dự báo

5. Ôn tập thống kê cơ bản

QUY TRÌNH DỰ BÁO, KHẢO SÁT DỮ

LIỆU VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH

z Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự

báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế,

Chương 2.

z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007),

Business Forecasting With Accompanying

Excel-Based ForecastXTM Software, 5thEdition,

Chapter 2.

z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005),

Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 2 & 3.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Ph ùng Thanh Bình

Bước 1: Xác định rõ các mục tiêu

Bước 2: Xác định dự báo cái gì

Bước 3: Nhận dạng các khía cạnh thời gian

Bước 4: Xem xét số liệu

Bước 5: Lựa chọn mô hình

Bước 6: Đánh giá mô hình

Bước 7: Chuẩn bị dự báo

Bước 8: Trình bày kết quả dự báo

Bước 9: Theo dõi các kết quả

QUY TRÌNH DỰ BÁO

z Nói rõ các mục tiêu, kể cả dự báo sẽ được sử

dụng như thế nào trong việc ra quyết định

z Các mục tiêu và ứng dụng của dự báo nên được

thảo luận giữa những cá nhân liên quan trong việc

chuẩn bị dự báo và những người sẽ sử dụng các

z Dự báo doanh số: doanh số đơn vị hay bằng tiền;

tổng doanh số, doanh số theo sản phẩm, hay

doanh số theo vùng; doanh số nội địa hay xuất

khẩu, hay cả hai

z Dự báo số bệnh nhân: số đăng ký khám, xuất

viện, số ngày nằm viện

z Độ dài và giai đoạn của dự báo: năm, quý, tuần,

z Số lượng và loại số liệu sẵn có: nội bộ hay bên ngoài;

số liệu có ở dạng mong muốn hay không; giá trị hay

đơn vị

z Có thể có quá nhiều hoặc quá ít dữ liệu

z Có thể thiếu giá trị cần phải ước tính

z Có thể phải chuyển đổi đơn vị tính

z Bản chất (pattern) số liệu (xem Bảng 2.1)

z Số lượng số liệu quá khứ sẵn có

z Độ dài dự báo

z Chọn mô hình phù hợp với dữ liệu đã được thu thập sao

cho tối thiểu hóa “sai số” dự báo

z Mô hình đơn giản hay phức tạp?

z Ý kiến đánh giá, nhận xét rất cần thiết

QUY TRÌNH DỰ BÁO

5 Lựa chọn mô hình

Ph ùng Thanh Bình

z Kiểm định các mô hình trên chuỗi số liệu ta muốn dự

báo

z Phân biệt độ phù hợp và độ chính xác

z Độ phù hợp: so với giá trị quá khứ

z Độ chính xác: so với giá trị dự báo

z Nếu mô hình được chọn trong bước 6 không đạt độ

chính xác chấp nhận được, quay lại bước 5 với một mô

z Khi có nhiều phương pháp sử dụng thông tin khác

nhau, thì việc kết hợp chúng lại sẽ cho kết quả tốt

hơn so với chỉ dùng một phương pháp

QUY TRÌNH DỰ BÁO

7 Chuẩn bị dự báo

z Cả dạng viết và thuyết trình

z Trình bày kết quả dự báo cho những ai dựa vào

đó để ra quyết định

z Cần phải có sự giao tiếp thảo luận giữa những

người có liên quan

QUY TRÌNH DỰ BÁO

8 Trình bày kết quả dự báo

Ph ùng Thanh Bình

z So sánh mức đô chính xác của giá trị dự báo và

giá trị thực tế trong giai đọan dự báo

z Người làm dự báo cần rút ra các bài học từ việc

z 4 tiêu chí có thể được áp dụng để xác định xem

dữ liệu có hữu ích cho việc dự báo hay không:

o Dữ liệu phải đáng tin cậy và chính xác

o Thay đổi đều đặn trong chuỗi dữ liệu thời gian

tại cùng thời điểm mỗi năm

KHẢO SÁT DỮ LIỆU CHUỖI

THỜI GIAN

o Thay đổi không phải do các yếu tố kể trên

KHẢO SÁT DỮ LIỆU CHUỖI

THỜI GIAN

Ph ùng Thanh Bình

z Tự tương quan là tương quan giữa một biến trễ

một hoặc nhiều giai đoạn và chính biến đó

với k = 0, 1, 2, khi độ trễ tăng, hệ số tự tương

2 t

k - t n

1 k t t k

)Y-Y(

)Y-(Y)Y-(Yr

z Giản đồ tự tương quan hay hàm tự tương quan là một

đồ thị biểu diễn quan hệ giữa các hệ số tự tương quan

với độ trễ của một chuỗi thời gian

z Các hệ số tự tương quan của các độ trễ khác nhau có

thể cung cấp các thông tin sau:

z Dữ liệu có ngẫu nhiên không?

z Dữ liệu có xu thế không?

z Dữ liệu có dừng không?

z Dữ liệu có yếu tố mùa vụ không?

KHẢO SÁT DỮ LIỆU BẰNG PHÂN

TÍCH TỰ TƯƠNG QUAN

Ph ùng Thanh Bình

z Kiểm định hệ số tự tương quan có khác 0 một cách có

ý nghĩa hay không (dữ liệu có ngẫu nhiên không)?

z SE(rk) = sai số chuẩn của tự tương quan với độ trễ k

1 - k

1 i

2 i k

z Khoảng tin cậy

0 ± t x SE(rk) với

z Kiểm định chung (một nhóm các hệ số tương

quan đầu tiên khác 0 một cách có ý nghĩa)

KHẢO SÁT DỮ LIỆU BẰNG PHÂN

TÍCH TỰ TƯƠNG QUAN

) SE(r

ρ - r

t

k

k k

2 k

k n

r 2)

n(n Q

Ph ùng Thanh Bình

o Ví dụ 3.2 (Hanke, 65)

o Ví dụ 3.3 (Hanke, 66)

z Dữ liệu có xu thế không?

o Một chuỗi thời gian có xu thế (không dừng): các hệ

số tự tương quan của các độ trễ đầu tiên lớn và sau

đó giảm dần bằng 0 khi độ trễ tăng lên

o Chuỗi dừng: hệ số tự tương quan giảm bằng 0 rất

nhanh (sau 2 hoặc 3 độ trễ)

o Phương pháp sai phân (ví dụ 3.4, Hanke, 68)

KHẢO SÁT DỮ LIỆU BẰNG PHÂN

TÍCH TỰ TƯƠNG QUAN

z Dữ liệu có yếu tố mùa vụ không?

o Nếu dữ liệu có yếu tố mùa vụ theo quý, một hệ

số tự tương quan sẽ lặp lại tại độ trễ 4

o Nếu dữ liệu có yếu tố mùa vụ theo tháng, một hệ

số tự tương quan sẽ lặp lại tại độ trễ 12, …

o Ví dụ 3.5 (file Table 3-5)

KHẢO SÁT DỮ LIỆU BẰNG PHÂN

TÍCH TỰ TƯƠNG QUAN

Ph ùng Thanh Bình

z Một số câu hỏi cần phải xem xét trước khi quyết định

chọn phương pháp dự báo phù hợp nhất cho một vấn

đề cụ thể:

o Tại sao cần dự báo?

o Ai sẽ sử dụng kết quả dự báo?

o Đặc điểm của dữ liệu sẵn có là gì?

o Thời đọan của dự báo là gì?

o Đòi hỏi dữ liệu tối thiểu là bao nhiêu?

o Mức độ chính xác bao nhiêu là vừa?

LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

z Để chọn một phương pháp dự báo thích hợp, cần phải:

o Xác định bản chất của vấn đề dự báo

o Bản chất của dữ liệu đang xem xét

o Mô tả các khả năng và hạn chế của các phương pháp

dự báo tiềm năng

o Xây dựng các tiêu chí để ra quyết định lựa chọn

o Một nhân tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn mô

hình dự báo là nhận dạng và hiểu được bản chất số

o Gồm có phương pháp dự báo thô, trung bình giản đơn,

trung bình trượt, ARMA

LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

z Các phương pháp dự báo đối với dữ liệu xu thế

• Mức độ chấp nhận của thị trường gia tăng

o Gồm có phương pháp trung bình trượt, san mũ bậc 1

(Holt), hồi quy đơn, đường tăng trưởng, mô hình mũ,

• Thời tiết ảnh hưởng đến biến đang xem xét

• Niên lịch ảnh hưởng đến biến đang xem xét

o Gồm có phương pháp phân tích, san mũ

Winter, hồi quy bội, và ARIMA

LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

z Các phương pháp dự báo đối với dữ liệu chu kỳ

o Được sử dụng khi:

• Chu kỳ kinh doanh ảnh hưởng đến biến đang

xem xét

• Dịch chuyển trong sở thích chung

• Dịch chuyển trong dân số

• Dịch chuyển trong chu kỳ vòng đời sản phẩm

o Gồm có phương pháp phân tích, chỉ số kinh tế, mô

hình kinh tế lượng, hồi quy bội, và ARIMA

LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

Ph ùng Thanh Bình

z Mô tả dữ liệu bằng số

o Mô tả độ lớn chung của một biến sử dụng các

thước đo mức độ tập trung: Trung bình, Trung

bị, và mode

• Xem c2t2.xls

o Hai thước đo mức độ phân tán: Phương sai và

Độ lệch chuẩn (nhắc lại bậc tự do)

o Đồ thị phân tán (scatter diagrams), …

o Đồ thị chuỗi thời gian (time series plot) thường

được sử dụng nhất, và được biểu diễn bằng:

• Hệ trục tọa độ đơn

Hệ trục tọa độ kép

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

z Chỉ số

o Chỉ số đơn giản không trọng số

o Chỉ số gộp không trọng số đơn giản

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

, 1

i

n i

t i

n i t

Y

Y I

0 , ,

n i

i t i

n i t

Q P

Q P I

n i

T t i

n i t

Q P

Q

P I

Ph ùng Thanh Bình

z Chuyển hóa dữ liệu

o San bằng chuỗi thời gian

• Phương pháp bình quân di động giản đơn

z Chuyển hóa dữ liệu

o Chuyển dữ liệu tháng, quý, nữa năm thành dữ

liệu năm bằng cách nhân giá trị với tần suất

(tháng x 12, quý x 4, nữa năm x 2)

o Chuyển đổi tần xuất dữ liệu

• Từ tần suất cao đến tần suất thấp:

z Chuyển hóa dữ liệu

o Chuyển đổi tần xuất dữ liệu

• Từ tần suất thấp đến tần suất cao:

' ' 1 ' 2

' 1

∆ +

=

∆ +

=

=

Y Y

Y Y Y

Y I

z Chuyển hóa dữ liệu

o Phương pháp sai phân

• Ý nghĩa:

ƒ Sai phân bậc 1 Æ hằng số: dữ liệu gốc có xu

hướng đường thẳng

ƒ Sai phân bậc 2 Æ hằng số: dữ liệu gốc có xu

hướng đường cong

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

1 2

t t t

Y Y Y

Y Y Y

Ph ùng Thanh Bình

z Chuyển hóa dữ liệu

o Phương pháp ln

• Ý nghĩa:

ƒ R là tỷ lệ tăng trưởng mũ (không đổi cho mỗi

giai đoạn trong suốt thời kỳ nghiên cứu)

ƒ Tùy vào t được tính theo tháng, quý hay năm

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

rt

z Phân phối xác suất

o Phân phối xác suất của một biến rời rạc

• Là liệt kê tất cả các giá trị có thể có của biến

số đó, cùng với xác suất của mỗi giá trị đó

• E(X) = Σ[X × P(X)]

o Đối với một phân phối liên tục, thì xác suất để có

một giá trị nhất định gần bằng 0 Một phân phối

quan trọng trong trường hợp này là phân phối

chuẩn

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

Ph ùng Thanh Bình

z Phân phối xác suất

o Phân phối chuẩn của một biến ngẫu nhiên liên tục

được định nghĩa với 2 đặc điểm: Trung bình và Độ

lệch chuẩn của biến số đó

• µ ± 1σ chiếm ~ 68% diện tích

• µ ± 2σ chiếm ~ 95% diện tích

• µ ± 3σ chiếm ~ 99% diện tích

o Phân phối chuẩn chuẩn tắc

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

σ

µ - X

Z =

z Phân phối mẫu

o Phân phối mẫu là tập hợp tất cả các giá trị có thể

có của một thống kê mẫu có thể được rút ra từ một

tổng thể với một cỡ mẫu nhất định

o Theo định lý giới hạn trung tâm, khi cỡ mẫu càng

lớn, thì phân phối mẫu của các trung bình mẫu sẽ

tiến về phân phối chuẩn, và trung bình lൠvà độ

• Phân phối chuẩn cung cấp nền tảng cho nhiều

lọai phân tích dữ liệu, nhưng nó không thích

hợp với dữ liệu mẫu, nên ta sử dụng t-dist

• Khi không biết σ, hoặc khi cỡ mẫu nhỏ, thì nên

=

z Thống kê suy luận từ mẫu

o Ước lượng điểm của một hệ số tổng thể (pop

parameter) là một giá trị riêng lẻ được tính từ số

liệu mẫu

o Ước lượng khoảng là một khoảng mà hệ số tổng

thể có thể nằm trong đó:

được gọi là sai số chuẩn của trung bình mẫu và đo lường độ phân tán

của các trung bình mẫu

n

s

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

n t X

µ = ± × s

Ph ùng Thanh Bình

z Kiểm định giả thuyết, gồm các bước sau:

o Bước 1: Xây dựng giả thuyết (H0, và H1)

o Bước 2: Thu thập một mẫu ngẫu nhiên và tính

toán các thống kê kiểm định mẫu

o Bước 3: Giả định H0là đúng và xác định phân

phối mẫu của thống kê kiểm định

o Bước 4: Tính xác suất (giá trị thống kê)

o Bước 5: So sánh xác suất (giá trị thống kê tính

toán) và quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả

thuyết

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

Ph ùng Thanh Bình

z Phân tích tương quan

o Giản đồ phân tán (scatter diagrams): xét quan hệ

• Mức độ quan hệ giữa 2 biến

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

Y X

)Y(Y)

X(X

)Y(Y)X-(XZ

Z1

2

2 ( X) n Y ( Y) X

n

Y) ( X) ( XY n