Những người dự báo rất gần gũi với các phương pháp chủ quan về các quan điểm quản trị, sự phức hợp của các lực lượng kinh doanh và những mong đợi của khách hàng Các nhà dự báo cũng rất quen thuộc với các phương pháp dự báo định lượng giản đơn như trung bình trượt , phép chiếu thẳng hàng, san bằng số mũ, và các phương pháp thống kê hồi qui phức tạp Mặc dù phương pháp trung bình trượt là gần gũi nhất trong các phương pháp khách quan nhưng qua nghiên cứu thực tiễn thì nó tỏ ra không chính xác bằng phương pháp san bằng mũ Phương pháp luận Box-Jenkins đối với mô hình ARIMA là phương pháp kém gần gũi nhất. Sự phân tích cổ điển là phương pháp ít được nhiều người biết đến.
Nhóm lớp Tốn Tài Chính K32 Khảo sát phương pháp: Khảo sát phương pháp: Những người dự báo gần gũi với phương pháp chủ quan quan điểm quản trị, phức hợp lực lượng kinh doanh mong đợi khách hàng Các nhà dự báo quen thuộc với phương pháp dự báo định lượng giản đơn trung bình trượt , phép chiếu thẳng hàng, san số mũ, phương pháp thống kê hồi qui phức tạp Mặc dù phương pháp trung bình trượt gần gũi phương pháp khách quan qua nghiên cứu thực tiễn tỏ khơng xác phương pháp san mũ Phương pháp luận Box-Jenkins mô hình ARIMA phương pháp gần gũi Sự phân tích cổ điển phương pháp nhiều người biết đến Khảo sát phương pháp: METHOD Subjective Sales force composite Jury of executive opinion Intention to buy survey Industry survey Extrapolation Naive Forecast Moving average Percentage rate of change Unit rate of change Exponential smoothing Line extension Leading indicators Life cycle analysis Quantitative Box-Jenkins Multiple regression analysis Simple regression analysis Econometric D 1–3 Months M-C 0–3 Months D – 12 Months Forecast period M-C – 24 Months D Over Year M-C Over Years 23.1 37 34.3 36 5.2 18.7 37 29.1 42 6.7 38 10.4 8.2 11.2 15.7 34.3 17.9 10.4 9.7 24 17.9 12.7 13.4 9.7 21 4.5 11.4 24 22 9.7 3.7 24 13 - 8.2 20.1 17 16 - 6.7 3.7 7.6 3.7 2.2 5.2 5.3 11.9 7.5 36 0.7 2.2 8.2 4.5 21 12 21 10 4.5 28 Khảo sát phương pháp: Ý kiến quản trị phương pháp sử dụng rộng rãi nhất, ngồi sử dụng đồng qua thời kì dự báo Các thành phần phức hợp lực lượng kinh doanh mong đợi khách hàng sử dụng dài hạn sử dụng nhiều ngắn hạn trung hạn Phương pháp san mũ trung bình trượt sử dụng nhiều ngắn hạn, trung hạn dài hạn Phương pháp phép chiếu thẳng hàng sử dụng cho khoảng thời gian ngắn hạn Phương pháp Box-Jenkins không sử dụng nhiều cho phạm vi dự báo Phương pháp hồi quy thường sử dụng trung hạn, phạm vi dự báo dài hạn Organizational level Product Product Industry Corporate Group Line Product METHOD Forecast Forecast Forecast Forecast Forecast Subjective Jury of executive opinion 26 41 32 32 22 Customer expectations 12 18 18 23 Sales force composite 20 25 27 24 Objective (quantitative) Regression 18 22 21 29 12 Trend-line analysis 13 20 20 21 22 Simulation Straight-line projection 4 10 11 10 11 Life cycle analysis 4 4 Moving average Exponential smoothing 18 19 20 14 14 23 Box-Jenkins 3 Method Percent of Percent of Industrial firms Consumer firms Sales force composite 33.9 13 Jury of executive opinion 25.4 19.6 Industry survey 6.8 8.7 Intention to buy 6.8 4.3 Subjective Extrapolation Naive forecast 18.6 17.4 Leading indicators 16.9 2.2 Moving average 8.5 10.9 Unit rate of change 6.8 6.5 Percentage rate of change 5.1 15.2 Exponential smoothing 3.4 10.9 Line extension 1.7 6.5 Quantitative Econometric models Multiple regression 10.2 10.2 4.3 4.3 Simple regression 5.1 2.2 Box-Jenkins Number of firms 59 46 Độ xác mẫu kiểm tra: Phạm vi thời gian dự báo: số phương pháp thể xác ngắn hạn số khác lại thích hợp dài hạn Các phương pháp đơn giản cạnh tranh với phương pháp phức tạp Các phương pháp khác với mức đo lường độ xác khác Sự kết hợp dự báo: Những khám phá kinh nghiệm lĩnh vực dự báo lĩnh vực bên kết luận trung bình dự báo sử dụng nhiều phương pháp có độ xác cao phương pháp riêng lẻ Forecasting method Model Fitting Forecasting horizons 12 1.Naïve 21.9 13.8 18.4 20.4 27.9 28.8 28.6 32.2 34.1 2.Single moving evearge 19.5 13.8 16.4 18.7 27.2 28.2 27.8 30.7 32.3 3.Single exponential smoothing 19.5 14.4 16.6 19.0 27.3 28.1 27.9 31.3 33.3 Adaptive response rate exponential smoothing Linear moving average 21.2 13.5 15.4 18.0 25.8 26.4 26.0 28.6 30.5 22.2 17.1 20.3 23.6 34.2 36.5 37.1 44.1 49.6 20.2 13.2 15.8 18.4 26.5 27.7 27.3 31.2 34.7 20.5 13.3 15.6 18.1 26.2 27.7 27.5 30.5 32.5 20.8 13.6 15.9 18.1 26.2 28.4 29.0 36.4 43.3 22.5 19.0 19.8 22.3 30.8 31.3 30.6 34.8 38.0 Original data: nonseanal Brown’s linear exponential smoothing methods Holt ‘s linear exp, smoothing Brown’s quadratic exponential smoothing Linear trend (regression fit) Methods Model Fitting Average of all forecasts 10 n(max) Naivei 15.8 11.9 12.4 12.3 11.5 11.8 11.2 11.62 1001 mov Average 13.3 11.8 12.3 11.9 11 10.6 10.6 11.28 1001 Single EXP 12.9 11.9 12.2 11.9 10.8 10.6 10.6 11.18 1001 ARR EXP 18.3 12.8 14 12.4 11.2 10.8 10.8 11.82 1001 Holt EXP 10.5 10.9 10.9 11 11.7 11.6 11.8 11.41 1001 Brown EXP 12.4 10.8 10.9 10.9 12.1 12.3 12.6 11.68 1001 Quad EXP 13.8 11.8 12 12.5 15 15.3 15.7 13.68 1001 Regression 15.6 14.2 13.4 12.8 11.2 11 11.1 12.06 1001 Naivei 11.1 10.4 10.5 10.6 10 10.1 9.9 10.36 1001 D mov Avrg 8.1 11.4 11.9 12.3 11 10.9 10.8 11.34 1001 D sing EXP 7.6 10.3 10.4 10.6 9.5 9.5 9.4 10 1001 D ARR EXP 13.6 11.4 12.4 11.6 10.1 10 10 10.87 1001 D Holt EXP 4.8 9.4 8.9 9.3 10.4 10.6 10.7 10.09 1001 D Brown EXP 6.6 9.4 9.5 11 11.3 11.3 10.29 1001 D Quad EXP 8.3 10.2 10.2 11 14.2 14.4 14.6 12.44 1001 D Regression 12.3 13.3 12 12.1 10.2 10.5 10 11.21 1001 WINTERS 7.2 9.4 9.3 10.3 10.3 10.3 9.96 1001 Autom AEP 9.1 9.8 9.8 10.2 10.7 10.6 10.7 10.32 1001 Bayessian F 15.6 11 10 10.1 10.7 10.4 10.2 10.38 1001 Combining A 6.7 8.8 8.9 9.1 9.2 9.4 9.17 1001 Combining B 7.5 9.8 10 10 9.4 9.6 9.6 9.8 1001 11 11 11 11 11 11 11 11 AVERAGE Figure 11-1: The post-sample forecasting accuracy of BoxJenkins, Naïve and Single Exponential Smoothing (a) Makridakis and Hibon study Figure 11-1: The post-sample forecasting accuracy of BoxJenkins, Naïve and Single Exponential Smoothing (b) M-Competition Forecasting horizons Methods 12 15 Average 1988 Overall average Naïve 7.3 16.6 20 23.9 41.2 34.9 37.9 17.5 24.2 23.8 22 Naïve 1.1 6.4 15.1 19.9 18.2 12.3 18 20 15 14.3 12.9 Method O/S 2.7 9.1 10.1 16.6 22.1 15.4 14.8 13.8 8.8 13 11.9 Single O/S 2.3 12.1 16.6 19.6 9.9 13.8 21 13.6 12.9 11.8 Holt O/S 2.4 9.6 12.1 16.6 24.9 12.3 12.3 18.1 12.4 14 12.8 Dampen O/S 2.7 9.5 13.6 16.4 22.8 12.4 12.6 17.8 13.6 14.2 13.1 Single 1.9 6.1 12.1 16.8 20.6 13 13.9 18.4 11.9 12.4 11.3 Holt 2.5 9.3 9.9 16.8 23.2 15.1 13.3 18.3 10.7 13.3 12.1 Dampen 2.7 7.9 11.4 16.6 21 12.7 13.2 18.9 10.6 11.9 11 16.5 14.7 22.1 52 41.4 27.4 12.2 12.6 22.4 20.3 Long Box-Jenkins 5.2 14.4 13.7 21 25.8 19 20.1 18.1 16.1 16.5 15.4 Forecaster A 2.3 8.4 10.9 18.4 29.5 16.1 13.4 17.7 10.7 13.9 12.5 Forecaster B 2.6 12.5 6.3 15.8 24.9 23.2 15.8 20.1 21.8 22.5 19.4 Forecaster C 1.4 13.5 14.7 21.9 27.8 19.6 21.4 21.3 14.6 16.5 15.1 Forecaster D 3.4 15.1 15.2 22.6 35.7 21 26 21.8 22.9 21.9 19.8 Forecaster E 5.3 10.2 11.5 19 21.9 16.1 15.8 16.8 11.5 14.6 13.5 Comb exp sm 2.6 10.6 16.9 24.5 15.1 13.7 17.1 12.5 11.4 Comb forec 10.3 9.4 17.5 30.3 19.3 15.8 14.7 7.8 14.5 13.1 Average 10.8 12.3 18.7 28.3 18.7 17.6 17.7 13.8 16.1 14.6 Table 11-9: MAPE all series (period Oct 1987-Dec 1988) 3.Các yếu tố ảnh hưởng: a Dự báo hay giải thích? b Tính chất chuỗi thời gian c Loại liệu d Số lượng tần số dự báo 3.Các yếu tố ảnh hưởng: a Dự báo hay giải thích? Mục đích Dự báo Giải thích Chuỗi thời gian Hồi quy 3.Các yếu tố ảnh hưởng: b Tính chất chuỗi thời gian: Yếu tố mùa Phân rã cổ điển Ngẫu nhiên San mũ giản đơn Xu thế,Chu kỳ ARMA Xu Holt-Winter Chu kỳ San mũ có kiềm hãm 3.Các yếu tố ảnh hưởng: c Loại liệu: Yếu tố ngẫu nhiên Năm Dự báo dài hạn Quý Phương pháp tinh vi Tháng San chuỗi giản dơn Ngày 3.Các yếu tố ảnh hưởng: d Số lượng tần số dự báo: Số lượng tần số dự báo Độ đơn giản tính tự động 4.Dự báo kết hợp: a Các yếu tố tạo thành: •Đo lường sai đối tượng: •Đo lường sai số mơ hình •Kiểu mẫu quan hệ khơng ổn định •Mơ hình tối thiểu hóa sai số khứ 4.Dự báo kết hợp: b Ví dụ: •San mũ giản đơn •Holt •San giảm dần •Sự kết hợp tối ưu (trung bình có trọng số) •Sự kết hợp giản đơn Giá trị dự báo phương pháp Thời kỳ Giá trị thực Đơn giản Holt Giảm dần Kết hợp tối ưu Kết hợp giản đơn Dự báo mơ hình phù hợp 376 492 367 365 403 408 324 457 375 369 397 401 341 417 364 367 380 383 444 394 361 362 371 373 450 409 394 368 390 391 : : : : : : : : : : : : : : 45 603 563 578 592 578 578 46 694 575 592 590 586 585 47 542 611 631 599 599 599 48 735 581 596 595 591 591 Sai số lập mơ hình ME 9.37 1.57 17.77 9.48 9.57 MSE 4279 3501 3625 3541 3564 MAPE 11.93 10.23 10.4 10.49 10.54 Giá trị dự báo phương pháp Giá trị thực Thời kỳ Đơn giản Holt Giảm dần Kết hợp tối ưu Kết hợp giản đơn Dự báo mẫu kiểm tra 49 628 627 648 607 628 627 50 676 627 653 615 632 632 51 629 627 659 620 636 635 52 600 627 664 623 639 638 53 654 627 670 627 642 641 54 661 627 675 628 644 643 55 606 627 580 629 647 645 56 660 627 686 629 649 647 57 665 627 691 629 651 649 58 595 627 696 630 653 651 59 621 627 702 630 655 653 60 723 627 707 630 657 655 61 608 627 713 630 659 657 62 728 627 718 630 661 658 63 650 627 723 630 663 660 Sai số mẫu kiểm tra ME 19.64 -38.79 21.58 -0.67 0.81 MSE 1945.98 3116.47 2003.52 1468.48 1468.76 MAPE 5.21 6.87 5.59 4.85 4.84