1 NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG CHUỖI THỜI GIAN TRONG VIỆC DỰ BÁO KINH DOANH XĂNG DẦU Trần Văn Tâm Em Tổng Cơng ty Tín Nghĩa Email: tvt_em@timexco.com.vn Tóm tắt Mục tiêu nghiên cứu nhằm giới thiệu việc xây dựng mơ hình tự hồi qui (AutoRegressive – AR) với liệu chuỗi thời gian, ứng dụng mô hình việc dự báo Mơ hình giải thích biến động chuỗi thời gian cách quan hệ với giá trị khứ có độ trễ Cụ thể mơ hình ứng dụng Cơng ty Xăng dầu Tín Nghĩa nhằm hỗ trợ việc lập kế hoạch kinh doanh Đặt vấn đề Ngày nay, có nhiều cách, nhiều nghĩa công ty nhập xăng phương pháp mơ hình để dự báo nhằm dầu đầu mối để có kế hoạch nhập để biết trước điều xảy dự trữ nhằm đảm bảo hiệu sản xuất tương lai Mơ hình AR kinh doanh ổn định kinh tế trị mơ hình dự báo dự đốn giá trị Các nghiên cứu liên quan đến liệu biến số (hoặc dãy biến số) chuỗi thời gian dự báo có nhiều, số điểm tương lai vào đa dạng, nhiều lĩnh vực khác liệu khứ Trong bất Trong phạm vi tóm tắt số kì kinh tế phát triển mức độ nghiên cứu liên quan tiêu biểu dựa vào xăng dầu ln coi mặt hàng chiến mơ hình tự hồi quy AR (AutoRegressive) lược, mặt hàng thiết yếu Việc Trên giới, việc nghiên cứu chuỗi thời đảm bảo cung cấp đầy đủ nhu cầu sản gian để dự báo dựa vào mơ hình hồi quy xuất sinh họat khơng có ý áp dụng nhiều lĩnh vực kinh tế nghĩa kinh tế mà có yếu tố đảm bảo như: Dự báo tỷ giá đồng Guarani ổn định mặt trị Vì dự Paraguay đồng đô la Mỹ; Dự báo báo nhu cầu xăng dầu xăng dầu cần giá trà giới dựa giá xuất thiết đơn vị kinh doanh có ý trà nước xuất trà Trung Quốc, Đức, Anh, Ấn độ, Indonesia, áp dụng cho toán dự báo sản lượng Kenya, Banladesh, Sri Lanka… tiêu thụ xăng dầu Trong tập ứng dụng áp dụng khoảng thời gian trung sử dụng chuỗi thời gian dài từ 1970 đến 1998 Dự báo lạm phát khứ, dùng mơ hình tự hồi qui AR Ireland từ đầu năm 1999, Governing (AutoRegressive) để nhận dạng liệu, Council of the European Central Bank ước lượng tham số, kiểm tra giá trị dự ECB định sách tiền tệ báo Áp dụng vào việc giải toán chung cho nước Châu Âu có dự báo sản lương tiêu thụ xăng dầu Ireland, liệu quan sát thực tương lai Để giải toán ta sử từ năm 1976 đến 1999 Trong nước, dụng mơ hình tự hồi qui: p việc nghiên cứu chuỗi thời gian cho yt i yt i t i 1 toán dự báo áp dụng nhiều Từ mơ hình, giải toán lĩnh vực kinh tế, giáo dục, kỹ theo tự sau: thuật… Nhóm nghiên cứu SAM TS o Nhận dạng cấu trúc mô hình Nguyễn Văn Minh Mẫn TS Trần Nam o Ước lượng tham số Dũng áp dụng mô hình dự báo khác o Kiểm tra tồn mơ hình nhau, đưa lý thuyết tốn vào toán ứng tham số độ dốc dụng o Xác định mơ hình dự báo Qua tìm hiểu với việc chọn hướng 2.1 Nhận dạng mơ hình nghiên cứu dự báo nhu cầu tiêu thụ xăng Mô hình liệu chuỗi thời gian [4]: dầu, nhằm áp dụng thực tế cho tốn Từ mơ hình Chúng ta khảo sát dấu doanh nghiệp để đánh giá nhu hiệu nhận dạng mơ hình tự hồi qui phù cầu tiêu thụ thực tế đưa chiến hợp dựa vào thể hàm tự tương lược kinh doanh hợp lý, tăng hiệu quan [1,2](Autocorrelation Function – kinh doanh…Phần nghiên cứu cụ thể ACF) tự tương quan phần [1,2] (1) đặt vấn đề, (2) giải vấn đề, (3) (Part Autocorrelation Function – PACF) ứng dụng kết tập liệu thực (4) sau: kết đạt được, (5) kết luận Giải vấn đề Dựa vào liệu theo chuổi thời gian Time Series [5] xây dựng mơ hình ước lượng liệu, dự báo giá trị tương lai yt f ( yt 1 , yt 2 , , yt p , t ) (2.1) ACF: Cho chuỗi n quan sát, giá trị Sử dụng phương pháp bình phương cực rk hàm tương tự quan độ tiểu (Ordinary Least Squares - OLS) [4] trễ k tính sau: để ước lượng tham số cho mơ hình hồi N k rk N qui ( yt y)( yt k y) t 1 y n ( yt ) n t 1 Trong đó: yt: liệu chuỗi thời gian dừng t 1 Từ phương trình hồi qui theo chuỗi thời gian tổng quát: yt i yt i t (2.4) i 1 Xây dựng ma trận với vector yt+k : liệu chuỗi thời gian dừng sau: : giá trị trung bình chuỗi thời rk : giá trị tương quan mẫu yt yt+k độ trễ k y t ) Min thời điểm t gian dừng t 1 ^ t p thời điểm t +k y n t (2.2) s2 Với n s ( yt y ) n t 1 n ( y rk=0 khơng có tượng tự quan (-1 t/2, n−k−1 [4] Tức loại giả thiết H0 chấp nhận giả thuyết H1 2.4 Mơ hình tìm Mơ hình tự hồi qui bậc AR(1): yt 0 1 yt 1 t Mơ hình tự hồi qui bậc AR(2) xem xét ảnh hưởng quan hệ giá trị kỳ - Nhận dạng cấu trúc mơ hình Mã R để thực nhận dạng setwd("c:/works/") gas_data