slide dự báo phát triển kinh tế xã hội neu chương 2 các phương pháp dự báo

Phần 2: Các phương pháp dự báo Chương Dự báo phương pháp san mũ Phương pháp ngoại suy xu Phương pháp san mũ : - Phương pháp trung bình trượt - San mũ bất biến - San mũ xu CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Dự báo theo phương phápNgoại suy xu Khái niệm ngoại suy Dự báo giá trị đối tượng dự báo (chuỗi thời gian) cách mở rộng xu vận động chuỗi thời gian sang tương lai  Ngoại suy nghiên cứu tiền sử đối tượng dự báo chuyển tính quy luật phát khứ, sang tương lai với điều kiện:  Đối tượng dự báo phát triển ổn định  Những điều kiện chung cho đối tượng dự báo phát triển trì Yes  Khơng có bước nhảy CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ngoại suy xu Chuỗi thời gian  Là tập hợp giá trị biến ngẫu nhiên hay tiêu thống kê xếp theo thứ tự thời gian  Dạng tổng quát: Y t f ( X t ,W t , C t ,U t )  Các thành phần cấu thành:  Biến động xu (X)  Biến động thời vụ (W)  Biến động theo chu kỳ (C)  Biến động ngẫu nhiên (U) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ngoại suy xu Chuỗi thời gian (tiếp theo)  Phương pháp xây dựng chuỗi thời gian Bước xử lý phần việc đánh giá trước dự báo  Đồng nội dung kinh tế, so sánh,  Tuy nhiên, yêu cầu dễ bị vi phạm (do địa giới thay đổi, đối tượng dự báo thay đổi, khoảng thời gian thu thập số liệu khác nhau, khái niệm không thông nhất,…)  Do vậy, phải xử lý sơ chuỗi thời gian (loại bỏ sai số): sai số thô, sai số hệ thống sai số ngẫu nhiên:  Các phương pháp xử lý sơ chuỗi thời gian:  Phân tích đối chứng kỹ thuật  Sử dụng kiểm định thống kê  Loại trừ yếu tố giả thiết CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ngoại suy xu Thành phần biến động xu  Xu phận chuỗi thời gian thể Xu chuỗi thời gian tuyến tính phi tuyến Trong dự báo phương pháp khuynh hướng phát triển dài hạn chuỗi thời gian  Cách xác định hàm xu  Dùng đồ thị xu thế, biến độc lập  Phân tích thống kê phải có biến thời gian  Cực tiểu sai số  Ước lượng hàm xu  Phương pháp điểm chọn  Phương pháp nội suy Newton  Phương pháp bình phương nhỏ thơng thường CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phân tích số liệu thống kê  Nếu t X tăng theo cấp số cộng, xu có dạng tuyến tính:  Nếu t tăng theo cấp số cộng, Xt tăng theo cấp số nhân, xu có dạng hàm mũ: X t t  Nếu logt logX có quan hệ tuyến tính, xu : X t t  Nếu t tăng đều, sai phân bậc p Xt số, xu có dạng đa thức bậc p: X t t t 2 t p p  Nếu t tăng theo cấp số cộng, sai phân bậc Xt giảm đều, xu có dạng Hypebole: X t t  Nếu t tăng đều, sai phân bậc Xt thay đổi dần tới điểm bão hịa, xu có dạng Logistic: X S t (1 e ast c ) CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Xu chuỗi dân số Xu tuyến tính: Xt 1000 900 800 700 600 500 Xt 400 Linear (Xt) 300 200 100 10 11 12 13 14 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ngoại suy xu số hàm xu cho tham số ước lượng cho tổng bình phương sai số nhỏ Phương pháp OLS  Với dạng hàm: Xt t  Ước lượng tham số cho: t 2 p t p p n Z X i ( t t ) i t Min i  Lấy đạo hàm riêng phần bậc theo tham số giải hệ điều kiện cần này: n n n t t t n t p n t n X t t n t p t t n t p t n t t n t p X tt t t n n t t p n t t p n t t p n t p t p X tt p t CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ngoại suy xu Sai số dự báo khoảng dự báo  Khi thành phần ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn n ( X t Xˆ t t ) u n p Trong đó: p bậc đa thức mô tả xu Sai số cực đại là: (k=1, 2, 3) k Khoảng dự báo là: u Xˆ t X Xˆ t X * t Xˆ * t Xˆ t t 1 ht tl t 10 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ngoại suy xu Sai số dự báo khoảng dự báo (tiếp theo)  Khi thành phần ngẫu nhiên không tuân theo quy luật phân phối chuẩn, sai số dự báo tính t ( n ) Sˆ p t ( n ) tham số T-student với n bậc tự mức ý nghĩa Sˆ p Su n p (t p 1 t) (ti t) giá trị thời điểm dự báo n n Su ut t Khoảng dự báo là: (X t X t) t Xˆ t X * t Xˆ t 11 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Ngoại suy xu Các nhân tố ảnh hưởng tới sai số dự báo  Tầm xa dự báo  Độ tin cậy alpha  Độ dài chuỗi thời gian  Phương pháp ước lượng tham số  Chú ý: Khi xu hàm tuyến tính bậc nhất, ta có: Sˆ p u 1 n 3(n n(n 2l 1) 1) 12 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp san mũ Đặc điểm:  Áp dụng với chuỗi thời gian đơn biến  Là phương pháp sử dụng chế thích nghi, điều chỉnh sở thông tin  Là phương pháp dự báo ngắn hạn  Áp dụng cho chuỗi thời gian xu có xu dạng đa thức 13 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Phương pháp trung bình trượt Trung bình trượt  Đây phương pháp đơn giản nhóm pp san mũ  Loại bỏ biến động ngẫu nhiên  Công thức: X X X t t X t X t X t X t X t t m m X t (m 1) m  Nếu chuỗi thời gian xu hướng, phát triển ổn định dùng giá trị trung bình trượt X t cho thời kỳ (t+1)  Mỗi quan sát khoảng trượt m nhận trọng số 1/m vào giá trị dự báo, không phục thuộc vào thời điểm tính 14 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San Mơ hình bất biến Cơ sở cơng thức phương pháp san mũ PP san mũ bất biến  Dựa hai nguyên tắc: cách điều chỉnh liên  Càng xa khứ, trọng số giảm tục giá trị dự báo theo giá  Sai số phải tính tới dự báo trị chuỗi thời  Công thức: Theo nguyên tắc thứ hai gian Xˆ t Xˆ t Xˆ t X Xˆ t t Xˆ t ) t ) Xˆ t (1 t (X  Bằng phương pháp thế, ta có dạng tổng quát: t Xˆ (1 t i i ) X t i (1 t ) Xˆ t 15 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Hệ số san Mơ hình bất biến  Tham số san trung tâm phương pháp san mũ  Khi giá trị dự báo cho thời ký giá trị  Khi giá trị dự báo cho thời ký giá trị dự báo thời kỳ trước  Với giá trị tham số san lớn (gần 1) trọng số quan sát khứ nhỏ Tham số san ý nghĩa có thay đổi lớn từ chuỗi thời gian  Với tham số san nhỏ (gần 0), trọng số quan sát khứ lớn quan sát gần Hệ số san thích hợp với chuỗi thời gian có tính ổn định cao 16 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Đặc điểm ước lượng tham số Xu san mũ Phương pháp xu san  Dùng dự báo cho CTG có thành phần biến động xu mũ  Dùng để dự báo ngắn hạn phương pháp dự báo cho  Các tham số ước lượng phương pháp cực tiểu chuỗi thời gian có thành hóa tổng bình phương sai số theo quy luật mũ phần xu tuyến tính t Z t i (1 i ) ut i i  Giải điều kiện cần t Z Z (1 b i t t i a bi ) i ) (X t i a bi ) 0 i (1 i ) (X a i (1 i ) (X t i a bi ) 0 17 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Đặc điểm ước lượng tham số (tiếp theo) Xu san mũ  Cụ thể: t t a (1 i t ) ) i ) i ) X i (1 t t i i (1 i (1 i  Lưu ý rằng, ) i b i (1 t i (1 t b i a i i i i ) X t i i t t (1 i ) (1 i ) i t (1 i t i i i ) i (1 )( ) 18 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Đặc điểm ước lượng tham số (tiếp theo) Xu san mũ  Nếu đặt toán tử cấp cấp là: t 1 St t i (1 i ) X t i St (1 i i ) St i (*)  Khi đó, ta có a b S t (1 a )( ) b S t S t  Giải hệ phương trình này, ta aˆ bˆ 2S (1 S t ) (S t t S t ) 19 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũXu san mũ Đặc điểm ước lượng tham số (tiếp theo)  Để tính giá trị tham số, ta phai biết giá trị tham số san, toán tử cấp toán tử cấp 2, tốn từ tính tốn theo cơng thức (*), biết trước toán tử cấp thời điểm t = S0 S0 a0 a0 b0 (1 ) b0 Với a b tham số ước lượng ban đầu chuỗi thời gian  Phương trình dự báo có dạng: Xˆ t l aˆ t bˆt l (l , , , ) 20 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Mở rộng phương pháp san mũ Mở rộng  Tham số san động  Chow and Smith sử dụng MFE MAE cho mục đích thích nghi động tham số san MFE MAE t t (1 t t (1 ) MFE ) MAE t t t MFE t MAE t  Giá trị tham số san alpha xác định thời kỳ  Sự biến thiên alpha thỏa mãn:  Để cho tham số san động có thay đổi đảm bảo ổn định, Smith tiến hành san mũ với hệ số san động vừa tìm ˆt t (1 ) ˆt 21 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Mở rộng Mở rộng phương pháp san mũ  San mũ bậc cao  Brown Meyer xây dựng lý thuyết san mũ cho đa thức bậc p X t t t 2 t p p  Tuy nhiên, khối lượng tính tốn phức tạp, kết dự báo không chứng tỏ vượt trội, khó khăn giải thích ý nghĩa kinh tế,… nên thực tế san mũ bậc cao không sử dụng nhiều 22 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Mở rộng Mở rộng phương pháp san mũ  San mũ cho mơ hình đa tham số  Nhiều ý kiến cho dự báo san mũ điều chỉnh nhờ vào tham số san chưa đủ, cần có tham tham số  Holt (1957) đưa mơ hình tham số san dễ dàng chuyển thành tham số, Mơ hình có dạng: Xˆ t Xˆ t ( t t t ) t Xˆ t Xˆ t t ( t t ) t i i  Trong thực tế, chưa chứng minh tính ưu việt hàm đa thức với nhiều tham số san, mơ hình san mũ bất biến mơ sử dụng rộng rãi nhơ tính đơn giản hiệu 23 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Kết luận Ưu nhược điểm phương pháp  Ưu điểm  Đơn giản, kết tương đối xác đáp ứng tốt cho kinh doanh, cơng tác lập kế hoạch cấp vi mô  Dễ chương trình hóa  Nhu cầu lưu trữ thấp (Khơng cịn lợi công nghệ lưu trữ phát triển)  Kết dự báo điều chỉnh cho thích hợp thơng qua hệ số san  Các bước tiến hành dự báo rõ ràng, dễ áp dụng  Ứng dụng nhiều dự báo kinh doanh, khối lượng bán hàng,… 24 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Kết luận Ưu nhược điểm phương pháp  Nhược điểm  Không quan tâm tới ảnh hưởng nhân  Tham số san alpha không xác định cách khoa học khách quan  Hàm mục tiêu cực tiểu hóa theo quy luật số mũ, sai số ước lượng ngẫu nhiên việc đánh giá theo trọng số dư thừa thời kỳ nhận số tương tự Còn sai số bị ảnh hưởng nhân tố cách có hệ thống mơ hình khơng phản ánh được, mà cần sử dụng phương pháp hồi quy 25 CuuDuongThanCong.com https://fb.com/tailieudientucntt ... https://fb.com/tailieudientucntt Phương pháp San mũ Đặc điểm ước lượng tham số Xu san mũ Phương pháp xu san  Dùng dự báo cho CTG có thành phần biến động xu mũ  Dùng để dự báo ngắn hạn phương pháp dự báo cho  Các tham... tiền sử đối tượng dự báo chuyển tính quy luật phát khứ, sang tương lai với điều kiện:  Đối tượng dự báo phát triển ổn định  Những điều kiện chung cho đối tượng dự báo phát triển trì Yes  Khơng... lưu trữ phát triển)  Kết dự báo điều chỉnh cho thích hợp thơng qua hệ số san  Các bước tiến hành dự báo rõ ràng, dễ áp dụng  Ứng dụng nhiều dự báo kinh doanh, khối lượng bán hàng,… 24 CuuDuongThanCong.com