TRUNG BÌNH DI ĐỘNG & CÁC PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ

Một chiến lược tốt để đánh giá các phương pháp dự báo gồm các bước sau: 1. Một phương pháp dự báo được chọn dựa trên phân tích và cảm nhận của người làm dự báo về bản chất của dữ liệu 2. Bộ dữ liệu được chia thành 2

1 Dự báo trong kinh doanh (Business Forecasting) Khoa Kinh t ế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: www.fde.ueh.edu.vn Ph ùng Thanh Bình 1. Giớithiệu 2. Mô hình dự báo thô 3. Trung bình giản đơn 4. Trung bình di động đơn 5. Trung bình di động kép 6. San mũ giản đơn 7. San mũ Holt 8. San mũ Winter TRUNG BÌNH DI ĐỘNG & CÁC PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ 2 Ph ùng Thanh Bình z NguyễnTrọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự báo chuỗithời gian trong kinh doanh & kinh tế, Chương 4. z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007), Business Forecasting With Accompanying Excel- Based ForecastXTM Software, 5 th Edition, Chapter 3. z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), Business Forecasting, 8 th Edition, Chapter 4. TÀI LIỆU THAM KHẢO Ph ùng Thanh Bình GIỚI THIỆU 3 Ph ùng Thanh Bình GIỚI THIỆU Mộtchiếnlượctốt để đánh giá các phương pháp dự báo gồmcácbướcsau: 1. Mộtphương pháp dự báo đượcchọndựatrên phân tích và cảmnhậncủangườilàmdự báo về bảnchấtcủadữ liệu 2. Bộ dữ liệu được chia thành 2 phần-phần đầuvà phầnkiểm định 3. Phương pháp dự báo đượcchọnnhằm tìm ra các giá trị phù hợpchophần đầucủadữ liệu Ph ùng Thanh Bình GIỚI THIỆU Mộtchiếnlượctốt để đánh giá các phương pháp dự báo gồmcácbướcsau: 4. Phương pháp đượcsử dụng dự báo phầnkiểm định củadữ liệu, và sai số dự báo đượcxácđịnh và đánh giá 5. Ra quyết định 4 Ph ùng Thanh Bình DỰ BÁO THÔ z Khi có rấtítdữ liệugần đây, thì Naïve có thể là mộtgiải pháp z Dự báo thô giảđịnh rằng các giai đoạngầnnhấtlàước lượng tốtnhất cho tương lai, mô hình đơngiảnlà: z Đượcgọilàdự báo thô cấp 1 (Naïve forecast 1), 100% trọng sốđược gán cho giá trị gầnnhấtcủa chuỗithờigian t 1t YY = + ∧ Ph ùng Thanh Bình DỰ BÁO THÔ z Bên cạnh xem xét quan sát gầnnhất, ta có thể xem xét thêm xu hướng của nó, đây là mô hình dự báo thô cấp2: z Xem ví dụởTable 1.3 (Holton, p30) )Y P(Y YY 1-ttt 1t −+= + ∧ 5 Ph ùng Thanh Bình Ph ùng Thanh Bình TRUNG BÌNH GIẢN ĐƠN z Công thức: ∑ = + ∧ = t 1i i 1t Y t 1 Y 1t Y Yt Y 1t 1t 2t + + = + + ∧ + ∧ 6 Ph ùng Thanh Bình z Phương pháp trung bình giản đơnphùhợp khi các nhân tốảnh hưởng đến đốitượng dự báocótínhổn định, và môi trường liên quan đếnchuỗidữ liệulà không đổi z Phương pháp trung bình giản đơnsử dụng giá trị trung bình củatấtcả các quan sát quá khứ làm giá trị dự báo cho giai đoạntiếptheo TRUNG BÌNH GIẢN ĐƠN Ph ùng Thanh Bình 7 Ph ùng Thanh Bình z Quan tâm đếnmộtsố cốđịnh các quan sát gầnnhất z Khicóthêmmột quan sát mới, ta có mộtgiátrị trung bình mới Y ^ t+1 = giá trị dự báo giai đoạntiếp theo Y t = giá trị thựctạithời điểmt k = hệ số trượt TRUNG BÌNH DI ĐỘNG ĐƠN k Y . Y Y Y 1k-t1-tt 1t + + ∧ ++ = Ph ùng Thanh Bình z Ví dụ 4.3 (Table 4-30 TRUNG BÌNH DI ĐỘNG ĐƠN 8 Ph ùng Thanh Bình z Chọnhệ số trượt bao nhiêu tùy vào độ dài củachu kỳ hay bảnchấtcủadữ liệu z Để so sánh và chọnmôhìnhtốt, nên dựa vào các tiêu chí thống kê (RMSE) z Thường dùng đốivớidữ liệu quý hoặcthángđể làm trơn các thành phầntrongchuỗithời gian z Thường dùng vớichuỗidừng TRUNG BÌNH DI ĐỘNG ĐƠN Ph ùng Thanh Bình z Một cách dự báo chuỗithờigiancóxuthế tuyến tính là dùng phương pháp bình phương di động kép TRUNG BÌNH DI ĐỘNG KÉP k Y . Y Y Y M 1k-t1-tt 1t t + + ∧ ++ == k M . M M M 1k-t1-tt ' 1t + + ++ = 9 Ph ùng Thanh Bình z Ví dụ 4.4 (Table 4-5) TRUNG BÌNH DI ĐỘNG KÉP )M M( 1-k 2 b ' ttt −= ' tt ' tttt M - 2M )M M( M a =−+= pb a Y tt pt += + ∧ Ph ùng Thanh Bình 10 Ph ùng Thanh Bình Ph ùng Thanh Bình z Giống trung bình di động, đượcsử dụng khi dữ liệu không có yếutố xu thế và mùa vụ z Giá trị dự báo tạibấykỳ thời điểmnàolàgiátrị trung bình có trọng số củatấtcả các giá trị sẵncótrước đó z Giá trị càng xa hiệntạithìtrọng số càng giảm (khác trung bình di động cho rằng các trọng số bằng nhau). Các quan sát gầnnhấtchứa đưng thông tin thích hợp nhất, và có ảnh hưởng lớnhơn các quan sát quá khứ z Khicóítdữ liệuquákhứ và không có yếutố xu thế và mùa vụ SAN MŨ GIẢN ĐƠN . 5. Trung bình di động kép 6. San mũ giản đơn 7. San mũ Holt 8. San mũ Winter TRUNG BÌNH DI ĐỘNG & CÁC PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ 2 Ph ùng Thanh Bình z NguyễnTrọng. TRUNG BÌNH DI ĐỘNG ĐƠN Ph ùng Thanh Bình z Một cách dự báo chuỗithờigiancóxuthế tuyến tính là dùng phương pháp bình phương di động kép TRUNG BÌNH DI ĐỘNG KÉP