Bài giảng Dự báo: Tổng quan về dự báo cung cấp cho người học một số khái niệm về dự báo, phân loại dự báo, sai số dự báo. Đây là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học các ngành Kinh tế và những ai quan tâm dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu.
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO Nguyễn Văn Phong UFM - 2015 Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Nội dung Một số khái niệm Phân loại Sai số dự báo Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Khái niệm dự báo Dự báo tiên đoán tượng tương lai hay số giá trị (mà đo trình điều tra) Dự báo dựa kinh nghiệm, ý kiến đánh giá chuyên gia hay dựa mơ hình tốn quan hệ thống kê mô tả xu hướng vận động liệu Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Phân loại dự báo Theo kết dự báo Dự báo điểm: Kết thể giá trị Dự báo khoảng: Kết thể khoảng với độ tin cậy cho trước Theo quy mô Vi mô Vĩ mô Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Phân loại dự báo Theo khoảng cách (kỳ) dự báo Ngắn hạn Trung hạn Dài hạn Theo phương pháp dự báo Phương pháp định tính Phương pháp Delphi Phương pháp định lượng Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Phương pháp định tính - Delphi Phương pháp định tính Được sử dụng liệu khơng có sẵn, hay không đầy đủ Dựa vào kinh nghiệm, ý kiến, hiểu biết chuyên gia Phương pháp Delphi Dựa vào kinh nghiệm, ý kiến, hiểu biết chuyên gia Thiết lâp trình trao đổi thơng tin nhóm chun gia để giải vấn đề phức tạp Được tiến hành qua nhiều bước Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Phương pháp định lượng Được sử dụng liệu có sẵn Dựa vào liệu điều tra phương pháp thống kê Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Sai số dự báo Định nghĩa Giả sử Yt giá trị thực tế, Ft giá trị dự báo ứng với thời điểm t Khi đó, sai số dự báo xác định et = Yt − Ft , t = 1, 2, , T (1) Sai số trung bình ME = T Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) T et (2) t=1 Forecasting UFM - 2015 / 14 Sai số dự báo Sai số tuyệt đối trung bình T MAE = T t=1 |et | (3) Sai số bình phương trung bình MSE = T T e2 t=1 t (4) Căn bậc hai sai số bình phương trung bình RMSE = Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) √ Forecasting MSE (5) UFM - 2015 / 14 Sai số dự báo Phần trăm sai số PE = Yt − Ft Yt × 100 (6) Sai số phần trăm trung bình MPE = T T t=1 PEt (7) Sai số phần trăm tuyệt đối MAPE = Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) T Forecasting T t=1 |PEt | (8) UFM - 2015 / 14 Hệ số Theil’s U U= T −1 t=1 (FPEt+1 − APEt+1 ) T −1 t=1 (APEt+1 ) (9) Trong FPE = Ft+1 − Yt ; Yt APE = Yt+1 − Yt Yt (10) Hay U= RMSEF RMSENaive (11) Trong đó, RMSENaive : Là RMSE phương pháp Naive Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 10 / 14 Một vài ý MAE, MAPE, MSE, RMSE, Theil’s U : Dùng để so sánh mơ hình dự báo khác chuỗi liệu Khơng so sánh hai mơ hình khơng tần suất hay mơ hình có liệu chuẩn hoá Nếu chuỗi khác đơn vị đo lường (triệu, %), thời gian (ngày, tháng, năm), loại liệu gốc liệu chuyển hố Khi đó, ta dùng MAPE Thail’s U U tiến dự báo xác (0.55) Cụ thể, Nếu U = 1: Mơ hình Naive sử dụng; Nếu U < 1: Mơ hình F sử dụng; Nếu U > 1: Mơ hình Naive sử dụng Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 11 / 14 Ví dụ t Tổng Yt Ft et |et | et2 150.25 −12.25 12.25 150.06 139.50 −3.5 3.5 12.25 157.25 −5.25 5.25 27.56 143.50 −16.50 16.50 272.25 138.00 13.00 13.00 169.00 127.50 2.50 2.50 6.25 138.25 −19.25 19.25 370.56 141.50 11.50 11.50 132.25 −29.75 83.75 1140.19 ME MAE MSE MPE MAPE 37.2 10.47 142.52 −3.3% 7.8% 138 136 152 127 151 130 119 153 Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting Yt −Ft Yt Yt −Ft Yt −8.88 −2.57 −3.45 −12.99 8.61 1.92 −16.18 7.52 −26.06 U 0.55 8.88 2.57 3.45 12.99 8.61 1.92 16.18 7.52 62.12 UFM - 2015 12 / 14 Ví dụ Mơ hình 1: t Tổng Yt 15 20 19 23 Ft et |et | (et )2 15.5 −0.5 0.5 0.25 20.0 0.0 0.0 0.00 18.5 0.5 0.5 0.25 27.0 −4.0 4.0 16.00 −4.0 5.0 16.50 Có MAE = 1.25 MSE = 4.125 Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 13 / 14 Ví dụ Mơ hình 2: t Tổng Yt 15 20 19 23 Ft et |et | (et )2 14.0 1.0 1.0 1.0 18.0 2.0 2.0 4.0 21.0 −2.0 2.0 4.0 24.0 −1.0 1.0 1.0 0.0 6.0 10.0 Có MAE = 1.5 MSE = 2.5 Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 14 / 14 ... hay dựa mơ hình tốn quan hệ thống kê mô tả xu hướng vận động liệu Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Phân loại dự báo Theo kết dự báo Dự báo điểm: Kết thể giá trị Dự báo. .. loại Sai số dự báo Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Khái niệm dự báo Dự báo tiên đoán tượng tương lai hay số giá trị (mà khơng thể đo q trình điều tra) Dự báo dựa kinh nghiệm,... Theo quy mô Vi mô Vĩ mô Nguyễn Văn Phong (BMT - TK) Forecasting UFM - 2015 / 14 Phân loại dự báo Theo khoảng cách (kỳ) dự báo Ngắn hạn Trung hạn Dài hạn Theo phương pháp dự báo Phương pháp định