* Mô tả dự liệu đồ thị * Biến trể chuỗi thời gian * Đo lường độ xác dự báo * Chuyển dạng biến số điều chỉnh liệu Chuỗi thời gian liệu chéo * Dữ liệu chuỗi thời gian: dãy quan sát theo thời gian * Dữ liệu chéo
Nội dung Mô tả dự liệu đồ thị Biến trể chuỗi thời gian Đo lường độ xác dự báo Chuyển dạng biến số điều chỉnh liệu Chuỗi thời gian liệu chéo Dữ liệu chuỗi thời gian: dãy quan sát theo thời gian Dữ liệu chéo: tất quan sát thời điểm Tháng 1991 1992 1993 1994 1995 164 147 139 152 138 148 133 143 134 136 152 163 150 164 152 144 150 154 126 127 155 129 137 131 151 125 131 129 125 130 153 145 128 127 119 146 137 140 143 153 138 138 143 143 10 190 168 151 160 11 192 176 177 190 12 192 188 184 182 Bảng 1: sản lượng bia Úc theo tháng từ tháng năm 1991 đến tháng năm 1995 Make Chevrolet Caprice V8 Chevrolet Lumina APV V6 Dodge Grand Caravan V6 Ford Aerosta V6 …… Ford Escort Honda Civic CRX Si Sabaru justy Toyota Tercel Country USA USA USA USA …… USA Japan Japan Japan Mileage 18 18 18 18 …… 33 33 33 33 Price 14525 13995 15395 12267 …… 7402 9410 5866 6488 Bảng 2: nước sản xuất, mức tiêu thu nhiên liệu giá số loại xe ô tô Mô tả liệu đồ thị Đồ thị thời gian (time plot) Đồ thị thời gian mô tả thay đổi liệu theo thời gian 200 190 180 170 160 150 140 130 120 110 1991 1992 1993 1994 san luong bia 1995 Mẫu liệu ổn định (Horizontal pattern) Có hình mẫu thay đổi liệu theo thời gian Mẫu liệu thời vụ (Seasonal pattern) Mẫu liệu chu kỳ (Cyclical pattern) Mẫu liệu xu (Trend pattern) Dữ liệu ổn định Dữ liệu mùa vụ Dữ liệu xu hướng Dữ liệu chu kỳ Mẫu liệu ổn định: liệu dao động quanh giá trị trung bình cố định Mẫu liệu thời vụ: liệu bị ảnh hưởng yếu tố mùa vụ (quí, tháng, tuần) Ba dạng điều chỉnh Chuyển dạng biến số hàm toán Điều chỉnh liệu ảnh hưởng lịch thời gian Điều chỉnh tác động lạm phát hoạc mức tăng dân số Chuyển dạng biến số Dùng hàng toán học để chuyển dạng biến số Mục đích làm ổn định mức độ biến thiên giá trị biến số Quy trình: • Chuyển dang biến số • Dự báo dựa liệu chuyển dạng • Chuyển dạng ngược lại để dự báo biến số ban đầu Một số dạng chuyển đổi thông dụng Chuyển dạng Chuyển ngược Căn bậc Wt = Yt Yt = Wt Căn bậc Wt = Yt Yt = Wt Hàm log Wt = log(Yt ) Yt = exp(Wt ) Âm nghịch đảo Wt = − Yt Yt = − Wt Dạng thức chung Chuyển dạng hàm mũ Chuyển dạng ngược − Yt Wt = log(Yt ) p Yt (− W ) p t Yt = exp(Wt ) (Wt ) p p p < 0; p = 0; p>0 p < 0; p = 0; p>0 Yt Dữ liệu gốc Yt Ln(Yt) Jan-56 1254 Jan-56 1254 35.41186242 7.1341 Feb-56 1290 Feb-56 1290 35.91656999 7.1624 Mar-56 1379 Mar-56 1379 37.13488926 7.2291 Apr-56 1346 Apr-56 1346 36.68787266 7.2049 May-56 1535 May-56 1535 39.17907605 7.3363 Jun-56 1555 Jun-56 1555 39.43348831 7.3492 Jul-56 1655 Jul-56 1655 40.68169121 7.4116 Aug-56 1651 Aug-56 1651 40.63249931 7.4091 Sep-56 1500 Sep-56 1500 38.72983346 7.3132 Oct-56 1538 Oct-56 1538 39.2173431 7.3382 Variation increases Căn bậc Log Điều chỉnh lịch thời gian Thay đổi chuỗi thời gian có thể thay đổi số ngày theo lịch số ngày làm việc tháng Điều chỉnh thay đổi ngày tháng Khác biệt số ngày tháng dài ngắn (31- 28)/30 = 10% # of days in an average month Wt = × Yt # of days in month t 365.25/12 = × Yt # of days in month t Số ngày làm việc tháng Số ngày làm việc khác tháng no of trading days in an average month Wt = × Yt no of trading days in month t Sản lượng sử hàng tháng Days in Month Yt Adjusted 31 589 578.3125 28 561 609.8370536 31 640 628.3870968 30 656 665.5666667 31 727 713.8084677 30 697 707.1645833 31 640 628.3870968 31 599 588.1310484 30 568 576.2833333 31 577 566.5302419 30 553 561.0645833 31 582 571.4395161 (365.25/12) = x 589 31 Sản lượng sửa Sản lượng sửa điều chỉnh Điều chỉnh lạm phát hay phát triển dân số Ví dụ 1: – $1000 năm 2007 khác với $1000 năm 1997 – Để điều tiết ta có thể quy giá trị mốc thời gian Ví dụ 2: – Dự báo số người sử dụng phương tiện công cộng qua năm phải tính đến mức tăng dân số – Thay dự báo tổng số người sử dụng, ta dự báo tỷ lệ người sử dụng tổng số dân ... − Y ) 123 130 125 138 145 1 42 141 146 147 157 1,704 (Yt − Y ) (Yt − Y )(Yt − − Y ) -1 9 -1 2 -1 7 -4 -1 15 18 19 -1 2 -1 7 -4 -1 15 361 144 28 9 16 16 25 22 5 64 324 323 48 -5 1 -3 -5 60 40 27 0 -1 8 1,474... 1,704 123 130 125 138 145 1 42 141 146 147 157 150 (Yt − Y ) (Yt − Y )(Yt −1 − Y ) (Yt −1 − Y ) (Yt − Y ) -1 9 -1 2 -1 7 -4 -1 15 18 19 -1 2 -1 7 -4 -1 15 361 144 28 9 16 16 25 22 5 64 324 22 8 20 4 68 -1 2. .. 123 130 125 138 145 1 42 141 146 147 (Yt − Y ) (Yt − Y )(Yt −3 − Y ) (Yt −3 − Y ) (Yt − Y ) -1 9 -1 2 -1 7 -4 -1 15 18 19 -1 2 -1 7 -4 -1 361 144 28 9 16 16 25 22 5 64 324 76 -3 6 12 -1 5 32 90 -1 8 1,474