Bài thảo luận môn dự báo

Table of Contents PHẦN 1:LÝ THUYẾT .1 I.Dự báo phương pháp phân tích hồi quy 1.Phân tích hồi quy .1 2.Mơ hình hồi quy tổng thể mơ hình hồi quy mẫu 3.Phân tích hồi quy dự báo: II Dự báo phương pháp phân tích III.Dự báo mơ hình xu IV.Dự báo phương pháp san mũ .4 1.San mũ đơn giản 2.San mũ Holt 3.San mũ Holt-Winter .6 PHẦN 2:THỰC HÀNH TRÊN EXCEL 1.Tính tốn excel 2.Dự báo lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình .11 3.Dự báo tốc độ phát triển trung bình 12 4.Dự báo phương pháp trung bình trượt .12 PHẦN 3:THỰC HIỆN TRÊN EVIEW 13 1.Bảng số liệu biến 13 2.Bảng số liệu theo năm: 17 2.1.Dự báo biến phụ thuộc Y 18 2.2.Phương pháp san mũ 29 PHẦN 1:LÝ 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.Mô 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: = (Xji) Trong đó: i ước lượng E(Y/Xji) ước lượng f i *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 Xj(j=) Ui: sai số ngẫu nhiên 3.Phân tích hồi quy dự báo: 3.1 Dự báo giá trị trung bình Với độ tin cậy γ=1-α cần dự báo E(Y/X0) Ước lượng điểm E(Y/X0) là: =.=1+2X20+3X30+…+kXk0 Do σ2 chưa biết nên thống kê T= T(n-k) Ta tìm giá trị phân vị tα/2(n-k) cho: tα/2(n-k)) =1-α =γ P(⃓ < tα/2(n-k)) =1-α =γ ⃓ P(0- tα/2(n-k).se(0)