slide môn dự báo ( kinh tế)

PHẦN 1: LÍ THUYẾT I.Dự báo phương pháp phân tích hồi quy 1.Phân tích hồi quy - Nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc giá trị biến Y-gọi biến phụ thuộc hay biến giải thích với giá trị nhiều biến khác X j=(j=1,2,….,m)- biến gọi biến độc lập hay biến giải thích - Phân tích hồi quy giúp chúng ta: + ước lượng giá trị biến phụ thuộc Y biết giá trị của(các) biến độc lập X j + kiểm định giả thiết phụ thuộc + dự báo giá trị trung bình cá biệt biến phụ thuộc biết giá trị (các) biến độc lập 2.Mơ hình hồi quy tổng thể mơ hình hồi quy mẫu *Mơ hình hồi quy tổng thể (PRF)là hàm có dạng tổng qt: E(Y/Xji)=f(Xji) Nếu mơ hình biểu diễn mối quan hệ biến phụ thuộc Y biến giải thích X gọi mơ hình hồi quy đơn hay mơ hình hồi quy biến Nếu số biến giải thích nhiều gọi mơ hình hồi quy bội(hồi quy nhiều biến) •*Mơ   hình hồi quy mẫu(SRF) biểu diễn sau: i = (Xji) Trong đó: i ước lượng E(Y/Xji) ước lượng f *Mơ hình hồi quy nhiều biến Yi=β1+β2X2i+β3X3i+…+βkXki+Ui Trong đó: Yi: giá trị biến phụ thuộc Y(i=) β1: hệ số chặn( hệ số tự do) βj: hệ số góc(hệ số hồi quy riêng) biến giải thích X j(j=) Ui: sai số ngẫu nhiên Phân tích hồi quy dự báo  dự báo giá trị trung bình  dự báo giá trị cá biệt  dự báo phương pháp phân tích  dự báo mơ hình xu  dự báo điểm với hàm xu  dự báo phương pháp san mũ PHẦN 2: THỰC HÀNH TRÊN EXCEL I LƯỢNG TĂNG (GIẢM) TUYỆT ĐỐI •  Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hồn Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc Lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình II TỐC ĐỘ PHÁT TRIỂN •1. Tốc độ phát triển liên hồn Tốc độ phát triển định gốc III TỐC ĐỘ TĂNG (GIẢM) •1.  Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn Tốc độ tăng (giảm) định gốc Trị tuyệt đối 1% tăng (giảm) liên hoàn Hàm Ln Dependent Variable: Y     Method: Least Squares     Date: 05/03/15 Time: 23:03     Sample (adjusted): 1995 2013     Included observations: 19 after adjustments                       Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.                       C -637.0304 490.9924 -1.297434 0.2118 LOG(T) 1258.918 221.7002 5.678468 0.0000                     R-squared 0.654787     Mean dependent var 1969.584 Adjusted R-squared 0.634481     S.D dependent var 1256.253 S.E of regression 759.5076     Akaike info criterion 16.20252 Sum squared resid 9806481     Schwarz criterion 16.30193 Log likelihood -151.9239     Hannan-Quinn criter 16.21934 F-statistic 32.24500     Durbin-Watson stat 0.322800 Prob(F-statistic) 0.000027                           Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/03/15 Time: 23:03 Sample (adjusted): 1995 2013 Included observations: 19 after adjustments                 Variable     C LOG(T)     R-squared Coefficient     -637.0304 1258.918     0.654787 Std Error     490.9924 221.7002         Mean dependent var t-Statistic     -1.297434 5.678468     Adjusted R-squared 0.634481     S.D dependent var 1256.253 S.E of regression Sum squared resid 759.5076 9806481     Akaike info criterion     Schwarz criterion 16.20252 16.30193 Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)     -151.9239 32.24500 0.000027         Hannan-Quinn criter     Durbin-Watson stat       16.21934 0.322800                                   Prob.       0.2118 0.0000     1969.584 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/03/15 Time: 23:01 Sample (adjusted): 1995 2013 Included observations: 19 after adjustments                 Variable     C 1/T     R-squared Coefficient     2543.460 -3073.402     0.309645 Std Error     322.3449 1113.011         Mean dependent var t-Statistic     7.890491 -2.761341     Adjusted R-squared 0.269036     S.D dependent var 1256.253 S.E of regression Sum squared resid 1074.051 19610968     Akaike info criterion     Schwarz criterion 16.89556 16.99498 Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)     -158.5079 7.625005 0.013347         Hannan-Quinn criter     Durbin-Watson stat       16.91239 0.255814                                   Prob.       0.0000 0.0133     1969.584 Dependent Variable: LOG(Y)     Method: Least Squares     Date: 05/03/15 Time: 23:05     Sample (adjusted): 1995 2013     Included observations: 19 after adjustments                       Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.                       C 6.214009 0.059082 105.1757 0.0000 T 0.116948 0.005182 22.56879 0.0000                     R-squared 0.967702     Mean dependent var 7.383489 Adjusted R-squared 0.965802     S.D dependent var 0.668996 S.E of regression 0.123715     Akaike info criterion -1.242373 Sum squared resid 0.260191     Schwarz criterion -1.142959 Log likelihood 13.80255     Hannan-Quinn criter -1.225548 F-statistic 509.3504     Durbin-Watson stat 1.718830 Prob(F-statistic) 0.000000                   Dependent Variable: Y     Method: Least Squares     Date: 05/04/15 Time: 13:25     Sample (adjusted): 1995 2013     Included observations: 19 after adjustments                       Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob.                       EXP(T) 3.35E-05 9.56E-06 3.506766 0.0025                     R-squared -1.135609     Mean dependent var 1969.584 Adjusted R-squared -1.135609     S.D dependent var 1256.253 S.E of regression 1835.853     Akaike info criterion 17.91960 Sum squared resid 60666402     Schwarz criterion 17.96931 Log likelihood -169.2362     Hannan-Quinn criter 17.92801 Durbin-Watson stat 0.227928                 So sánh hàm số để xác định hàm phù hợp Xét giá trị R-squared: chọn mơ hình có R-squared lớn Giá trị theil Inequality Coeficient : chọn mơ hình có theil Inequality Coeficient nhỏ Hàm bậc có R-squared 0.902147 theil Inequality Coeficient 0,083064 Hàm bậc có R-squared 0,967501 theil Inequality Coeficient 0,04765 Hàm bậc có R-squared 0,971364 theil Inequality Coeficient 0,044717 Hàm Ln(Yt) có R-squared 0,967702 theil Inequality Coeficient 0,044507 Hàm Yt= eβ1+β2T+Ut : có R-squared -1,135609, theil Inequality Coeficient 0,470825   Từ kết so sánh ta thấy Hàm bậc phù hợp nhất( hiệu nhất) 2.2.Phương pháp san mũ San mũ giản đơn: Từ bảng Series Y  chọn proc  chọn Exponential Smoothing  ô smoothing method chọn sigle  Ok Ta bảng:  Date: 05/04/15 Time: 12:50     Sample: 1995 2013     Included observations: 19     Method: Single Exponential     Original Series: Y     Forecast Series: YSM                         Parameters: Alpha   0.9990 Sum of Squared Residuals   2845556 Root Mean Squared Error   386.9963                     End of Period Levels: Mean 4639.531                     San mũ holt: Date: 05/04/15 Time: 12:53   Sample: 1995 2013     Included observations: 19     Method: Holt-Winters No Seasonal   Original Series: Y     Forecast Series: YSM1                         Parameters: Alpha   0.8700   Beta   0.1600 Sum of Squared Residuals   1894195 Root Mean Squared Error   315.7443                     End of Period Levels: Mean 4617.287 328.5537     Trend                     San mũ holt winter: Date: 05/04/15 Time: 12:53   Sample: 1995 2013     Included observations: 19     Original Series: Y     Forecast Series: YSM2     Method: Holt-Winters Multiplicative Seasonal                     Parameters: Alpha   0.9600   Beta   0.0800   Gamma   1.0000 Sum of Squared Residuals   3805149 Root Mean Squared Error   447.5165                     End of Period Levels: Mean 5547.767 334.8809     Trend     Seasonals: 2009 0.841759       2010 1.232984       2011 1.058053       2012 1.038976       2013 0.828229                     Tiến hành so sánh mơ hình ta Xét giá trị mean có giá trị lớn nhất: san mũ giản đơn có mean=4639,531 san mũ khơng mùa vụ có mean=4617.287 san mũ theo mơ hình nhân tính có mean= 5547,767 Phương pháp san mũ theo mơ hình nhân tính có mean lớn nên phương pháp san mũ theo mơ hình nhân tính phù hợp   ... phụ thuộc Y(i=) β1: hệ số chặn( hệ số tự do) βj: hệ số góc(hệ số hồi quy riêng) biến giải thích X j(j=) Ui: sai số ngẫu nhiên Phân tích hồi quy dự báo  dự báo giá trị trung bình  dự báo giá trị... biệt  dự báo phương pháp phân tích  dự báo mơ hình xu  dự báo điểm với hàm xu  dự báo phương pháp san mũ PHẦN 2: THỰC HÀNH TRÊN EXCEL I LƯỢNG TĂNG (GIẢM) TUYỆT ĐỐI •  Lượng tăng (giảm) tuyệt... xa dự báo V DỰ BÁO BẰNG TỐC ĐỘ PHÁT TRIỂN TRUNG BÌNH •  n+L = Yn( Với: n+L : giá trị dự báo thời điểm n + L Yn : giá trị thực tế thời điểm n : tốc độ phát triển trung bình L :là tầm xa dự báo