Nghiên cứu lựa chọn mô hình dự báo giá dầu thô ngắn hạn

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NGUYỄN TRỌNG HÀ NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN MƠ HÌNH DỰ BÁO GIÁ DẦU THƠ NGẮN HẠN LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ HÀ NỘI – 2013 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NGUYỄN TRỌNG HÀ NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO GIÁ DẦU THƠ NGẮN HẠN Ngành: Quản lý kinh tế Mã số: 60340410 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Nguyễn Tiến Chỉnh HÀ NỘI – 2013 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn với đề tài “Nghiên cứu lựa chọn mơ hình dự báo giá dầu thơ ngắn hạn” cơng trình nghiên cứu khoa học độc lập riêng tơi, số liệu sử dụng có nguồn gốc rõ ràng, kết nghiên cứu nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình nghiên cứu khoa học trước Tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm với cam đoan Hà Nội, ngày 25 tháng năm 2013 Tác giả Nguyễn Trọng Hà LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin chân thành cảm ơn đến Qúy thầy cô Khoa Kinh tế & Quản trị Kinh doanh Trường Đại học Mỏ- Địa chất Hà Nội, đặc biệt Thầy tận tình giảng dạy suốt thời gian học tập trường Tiếp theo xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến Tiến sĩ Nguyễn Tiến Chỉnh dành nhiều thời gian tâm huyết hướng dẫn nghiên cứu giúp tơi hồn thành luận văn Nhân đây, tơi xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc Công ty TNHH MTV Lọc-Hóa dầu Bình Sơn đồng nghiệp tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành tốt khóa học Lời cảm ơn cuối tơi xin dành để gửi đến gia đình, bạn bè người thân động viên, giúp đỡ suốt thời gian học tập nghiên cứu luận văn tốt nghiệp Tác giả MỤC LỤC Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục Danh mục chữ viết tắt Danh mục bảng Danh mục hình vẽ, đồ thị MỞ ĐẦU Chương 1: TỔNG QUAN VỀ THỊ TRƯỜNG DẦU THÔ VÀ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO GIÁ DẦU THÔ 1.1 Tổng quan thị trường dầu thô 1.1.1 Đặc điểm thị trường dầu thô giới 1.1.2 Tầm quan trọng dầu thô đến kinh tế giới [12] 1.1.3 Phân tích biến động giá dầu thơ [12] 1.1.4 Các yếu tố tác động đến giá dầu thô .11 1.2 Tổng quan phương pháp dự báo giá dầu thô 13 1.2.1 Khái niệm dự báo .13 1.2.2 Phân loại dự báo .13 1.2.3 Quy trình dự báo .14 1.2.4 Ý nghĩa dự báo 15 1.2.5 Các phương pháp dự báo giá dầu thô 15 1.3 Tổng quan cơng trình nghiên cứu liên quan đến dự báo (ngắn hạn) giá dầu thô giới 16 Chương 2: THỰC TRẠNG CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO GIÁ DẦU THƠ HIỆN NAY 20 2.1 Tầm quan trọng dự báo giá dầu thô công ty lọc hóa dầu thực tế BSR 20 2.1.1 Dự báo giá với việc lập kế hoạch sản xuất nhà máy lọc dầu 20 2.1.2 Thực trạng việc lập kế hoạch sản xuất BSR 22 2.2 Thực mơ hình đề dự báo giá dầu thô nước 23 2.2.1 Mơ hình dự báo giá dầu thô PVN 23 2.2.2 Mơ hình dự báo giá dầu thơ BSR .24 2.3 Một số mơ hình dự báo giá dầu thơ giới 25 2.3.1 Mơ hình dự báo Wood Mackenzie 25 2.3.2 Mơ hình dự báo Thomson Reuters 26 2.3.3 Các mơ hình định lượng 28 Kết luận chương 38 Chương 3: THỰC NGHIỆM DỰ BÁO VÀ LỰA CHỌN MƠ HÌNH .40 3.1 Chuẩn bị dự báo .40 3.1.1 Cơ sở liệu 40 3.1.2 Phần mềm dự báo 42 3.1.3 Quy trình dự báo .43 3.1.4 Tiêu chuẩn la chọn mơ hình 44 3.2 Lựa chọn mơ hình dự báo giá tuần 46 3.2.1 Dự báo giá tuần với mô hình ARIMA 47 3.2.2 Dự báo giá tuần với mơ hình Arch 48 3.2.3 Dự báo giá tuần với mơ hình Garch .50 3.2.4 Dự báo giá tuần với mơ hình Tgarch 52 3.2.5 Dự báo giá tuần với mơ hình Egarch 53 3.2.6 Dự báo giá tuần với mơ hình ANN 54 3.2.7 Phân tích kết dự báo giá tuần mơ hình .56 3.2.8 Kết luận 58 3.3 Lựa chọn mơ hình dự báo giá tháng 58 3.3.1 Dự báo giá tháng với mơ hình ARIMA 58 3.3.2 Dự báo giá tháng với mơ hình Arch .60 3.3.3 Dự báo giá tháng với mô hình Garch .62 3.3.4 Dự báo giá tháng với mơ hình Tgarch 63 3.3.5 Dự báo giá tháng với mơ hình Egarch .65 3.3.6 Dự báo giá tháng với mơ hình ANN 66 3.3.7 Phân tích kết dự báo giá tháng dầu Brent mơ hình .68 3.3.8 Kết luận 69 3.4 Lựa chọn mơ hình dự báo giá q 69 3.4.1 Dự báo giá q với mơ hình ARIMA 69 3.4.2 Dự báo giá quý với mơ hình Arch 71 3.4.3 Dự báo giá tháng với mơ hình Garch .73 3.4.4 Dự báo giá q với mơ hình Tgarch .74 3.4.5 Dự báo giá quý với mô hình Egarch .76 3.4.6 Dự báo giá q với mơ hình ANN 77 3.4.7 Phân tích kết dự báo giá quý dầu Brent mô hình .79 3.4.8 Kết luận 80 3.5 Phân tích hiệu kinh tế 80 Kết luận chương 85 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 88 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ANN : Mạng nơ-ron nhân tạo ARCH : Tự hồi quy phương sai có điều kiện ARIMA : Tự hồi quy tích hợp trung bình trượt ARMA : Tự hồi quy trung bình trượt BSR : Cơng ty TNHH MTV Lọc Hóa Dầu Bình Sơn EGARCH : Tự hồi quy phương sai có điều kiện biến giả dạng mũ tổng quát EIA : Cơ quan thông tin lượng Mỹ GARCH : Tự hồi quy phương sai có điều kiện tổng quát OECD : Tổ chức Hợp tác Phát triển Kinh tế OPEC : Hiệp hội nước xuất dầu mỏ PVN : Tập đồn dầu khí quốc gia Việt Nam TGARCH : Tự hồi quy phương sai có điều kiện biến giả tổng quát Brent.m : Dữ liệu giá dầu thô Brent theo tháng Brent.q : Dữ liệu giá dầu thô Brent theo quý Brent.w : Dữ liệu giá dầu thô Brent theo tuần DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Lợi nhuận theo kế hoạch thực tế tháng 8/2013 BSR 22  Bảng 2.2 Tổng so sánh mơ hình dự báo chuỗi thời gian 33  Bảng 2.3 Tóm tắt phương pháp dự báo giá dầu thô 38  Bảng 3.1 Kết ước lượng mơ hình ARIMA với chuỗi Brent.w 47  Bảng 3.2 Kết dự báo giá tuần dầu Brent với mơ hình ARIMA(1,1,1) 47  Bảng 3.3 Kết ước lượng mơ hình Arch với chuỗi D(brent.w) 49  Bảng 3.4 Kết dự báo giá tuần dầu Brent với mơ hình Arch(2) 49  Bảng 3.5 Kết ước lượng mơ hình Garch với chuỗi D(brent.w) .50  Bảng 3.6 Kết dự báo giá tuần dầu Brent với mơ hình Garch(1,1) 51  Bảng 3.7 Kết ước lượng mơ hình Tgarch với chuỗi D(brent.w) .52  Bảng 3.8 Kết dự báo giá tuần dầu Brent với mơ hình Tgarch(1,1,1) 52  Bảng 3.9 Kết ước lượng mơ hình Egarch với chuỗi D(brent.w) .53  Bảng 3.10 Kết dự báo giá tuần dầu Brent với mơ hình Egarch(1,1,1) 53  Bảng 3.11 Tóm tắt cấu mơ hình ANN dự báo giá tuần dầu Brent 55  Bảng 3.12 Kết dự báo giá tuần dầu Brent với mơ hình ANN(9,5,1) 55  Bảng 3.13 Kết ước lượng mơ hình ARIMA với chuỗi Brent.m 58  Bảng 3.14 Kết dự báo giá tháng dầu Brent với mơ hình Arima(0,1,2) .59  Bảng 3.15 Kết ước lượng mơ hình Arch với chuỗi D(brent.m) .60  Bảng 3.16 Kết dự báo giá tháng dầu Brent với mơ hình Arch(2) .61  Bảng 3.17 Kết ước lượng mơ hình Garch với chuỗi D(brent.m) .62  Bảng 3.18 Kết dự báo giá tháng dầu Brent với mơ hình Garch(1,1) 62  Bảng 3.19 Kết ước lượng mơ hình Tgarch với chuỗi D(brent.m) 63  Bảng 3.20 Kết dự báo giá tháng dầu Brent với mơ hình Tgarch(1,1,2) 64  Bảng 3.21 Kết ước lượng mơ hình Tgarch với chuỗi D(brent.m) 65  Bảng 3.22 Kết dự báo giá tháng dầu Brent với mơ hình Egarch(1,1,1) 65  Bảng 3.23 Tóm tắt cấu trúc mơ hình ANN dự báo giá tháng dầu Brent 66  Bảng 3.24 Kết dự báo giá tháng dầu Brent với mơ hình ANN(9,3,1) 67  Bảng 3.25 Kết ước lượng mơ hình ARIMA với chuỗi Brent.q .70  Bảng 3.26 Kết dự báo giá q dầu Brent với mơ hình Arima(0,1,2) 70  Bảng 3.27 Kết ước lượng mơ hình Arch(1) với chuỗi D(brent.q) 72  Bảng 3.28 Kết dự báo giá q dầu Brent với mơ hình Arch(1) 72  Bảng 3.29 Kết ước lượng mơ hình Garch với chuỗi D(brent.q) 73  Bảng 3.30 Kết dự báo giá quý dầu Brent với mơ hình Garch(1,1) 73  Bảng 3.31 Kết ước lượng mơ hình Tgarch với chuỗi D(brent.q) 74  Bảng 3.32 Kết dự báo giá quý dầu Brent với mơ hình Tgarch(1,1,1) .75  Bảng 3.33 Kết ước lượng mơ hình Egarch với chuỗi D(brent.q) 76  Bảng 3.34 Kết dự báo giá q dầu Brent với mơ hình Egarch(1,1,2) .76  Bảng 3.35 Tóm tắt cấu trúc mơ hình ANN dự báo giá quý dầu Brent 77  Bảng 3.36 Kết dự báo giá quý dầu Brent với mô hình ANN(4,3,1) 78  Bảng 3.37 So sánh lợi nhuận thô đạt sử dụng giá dự báo BSR mơ hình ANN để lập kế hoạch sản xuất cho tháng đầu năm 2013 81  Bảng 3.38 So sánh chi phí dự báo áp dụng mơ hình ANN mơ hình BSR dự báo giá dầu thô .84  Bảng 3.39 Tóm tắt cấu trúc mơ hình ANN tối ưu để dự báo giá dầu Brent 85  Hình 1.5 biểu đồ phân phối xác suất phần dư mơ hình ARMA(6,6) 20 10 15 -10 10 -20 -30 -5 -10 -15 -20 50 100 Residual 150 200 Actual 250 300 Fitted Hình 1.6 Đồ thị dự báo, thực tế sai số dự báo biến động giá đầu thô WTI (USD/thùng) với mơ hình ARMA(6,6) theo tháng 140 120 100 80 60 40 20 1990 1995 2000 WTI(du bao) 2005 2010 WTI(thuc te) Hình 1.7 Đồ thị giá dự báo giá thực tế đầu thô WTI (USD/thùng) với mơ hình ARMA(6,6) theo tháng Từ Hình 1.7 ta nhận thấy rằng, đồ thị dự báo sai lệch với thực tế mức độ biến động giá tăng, đặc biệt giai đoạn từ năm 2008 đến có nhiều điểm gãy năm ngồi khoảng sai số ngẫu nhiên 1.6 Dự báo WTIP theo mơ hình ARIMA(6,1,6) Mơ hình ARIMA(6,1,6) để dự báo với chuỗi WTIP suy từ mơ hình ARMA(6,6) xây dựng với chuỗi DWTIP biểu thức sau: WTIP(t+1) = WTIP(t) +giá trị dự báo DWTIP(t+1) Kết dự báo giá giao dầu thô WTI thị trường New York trung bình tháng năm 2013 93,59 USD/thùng Hình 1.8 Kết dự báo giá dầu WTI với mơ hình ARIMA(6,1,6) Kỹ thuật dự báo với mơ hình ARCH/GARCH 2.1 Kiểm định ảnh hưởng ARCH Để kiểm tra xem phương sai hạng nhiễu thời điểm t có phụ thuộc vào phương sai hạng nhiễu giai đoạn trước hay khơng, ta thực ước lượng mơ hình ARMA(6,6) với chuỗi sai phân DWTIP, sau kiểm định ảnh hưởng Arch phần dư mơ hình Giả thuyết Ho: Khơng có ảnh hưởng Arch Kết kiểm định cho thấy giá trị Chi bình phương tính tốn 9,346 lớn giá trị Chi bình phương tra bảng mức ý nghĩa 1% với bậc tự 6,634 (trong excel ta dùng hàm CHINV(0.01,1)) nên ta bác bỏ giả thiết Ho Kết luận: Có ảnh hưởng Arch Tuy nhiên ảnh hưởng khơng thật rõ ràng giá trị Chi bình phương khơng q lớn so với giá trị Chi bình phương tra bảng Hình 2.1 Kiểm định ảnh hưởng ARCH(1) Tiếp tục tăng số độ trễ lên 2, 3, , ta nhận thấy độ trễ bậc độ trễ tối ưu có AIC, SBC bé so với độ trễ bậc 1, độ trễ bậc trở lên hệ số mơ hình trở nên khơng có ý nghĩa 2.2 Ước lượng mơ hình ARCH/GARCH Thực ước lượng mơ hình ARCH/GARCH với phương trình trung bình q trình ARMA(6,6) ta thu bảng tổng hợp giá trị tiêu chuẩn mơ Bảng 2.1 Tính chất tự tương quan phần dư nhận xét dựa phương pháp quan sát biểu đồ tự tương quan Căn vào tiêu chí lựa chọn (chuỗi phần dư không tự tương quan, giá trị tiêu chuẩn AIC/SC/RMSE/SE bé lớn), ta chọn mơ hình EGARCH(0,1,1) để tiến hành dự báo Kết cho thấy ảnh hưởng Arch ý nghĩa, ảnh hưởng thơng tin từ “cú sốc âm” “cú sốc dương” lại có ý nghĩa Bảng 2.1 Kết ước lượng các mơ hình ARCH/GARCH Mơ hình AIC SC Tính chất phần dư RMSE SE 3,813 3,906 0,106 Ngẫu nhiên ARCH(1) 5,100 5,276 ARCH(2) 4,910 5,099 3,919 4,021 0,052 Tự tương quan GARCH(1,1) 4,679 4,868 3,927 4,029 0,049 Tự tương quan GARCH(1,2) 4,665 4,865 3,994 4,104 0,013 Tự tương quan GARCH(1,3) 4,680 4,892 3,913 4,027 0,049 Tự tương quan GARCH(2,1) 4,681 4,881 3,972 4,082 0,024 Tự tương quan GARCH(2,2) 4,692 4,904 3,805 3,916 0,101 Ngẫu nhiên GARCH(2,3) 4,674 4,897 3,951 4,074 0,027 Tự tương quan GARCH(0,1) 4,808 4,984 3,797 3,890 0,113 Ngẫu nhiên GARCH(0,2) 4,809 4,998 3,727 3,824 0,143 Ngẫu nhiên GARCH(0,3) 4,798 4,998 3,769 3,873 0,121 Ngẫu nhiên TARCH(1,0,1) 5,100 5,289 3,767 3,865 0,124 Ngẫu nhiên TARCH(2,2,1) 4,669 4,893 3,740 3,857 0,128 Tự tương quan TARCH(2,2,2) 4,673 4,909 3,737 3,860 0,127 Tự tương quan TARCH(0,1,1) 4,853 5,041 3,867 3,967 0,077 Tự tương quan TARCH(0,2,1) 4,859 5,059 3,888 3,996 0,064 Tự tương quan TARCH(0,2,2) 4,864 5,076 3,871 3,985 0,069 Tự tương quan EGARCH(1,0,1) 5,282 5,470 3,722 3,870 0,122 Tự tương quan EGARCH(2,2,1) 4,666 4,890 3,779 3,897 0,110 Tự tương quan EGARCH(2,2,2) 4,670 4,910 3,866 3,993 0,065 Tự tương quan EGARCH(0,1,1) 5,454 5,619 3,615 3,697 0,199 Ngẫu nhiên EGARCH(0,2,1) 4,682 4,883 3,812 3,918 0,100 Tự tương quan EGARCH(0,2,1) 4,682 4,883 3,812 3,918 0,103 Tự tương quan Hình 2.2 Kết ước lượng mơ hình EGARCH(0,1,1) với chuỗi DWTIP 2.3 Kiểm tra chẩn đốn mơ hình Ta kiểm định tính ngẫu nhiên chuỗi phần dư mơ hình EGRCH(0,1,1) ta sử dụng kiểm định Durbin-Watson, với giả thuyết Ho: chuỗi phần dư khơng có tự tương quan Từ Hình 2.2 ta có giá trị DW = 2,024 Tra bảng phân phối Durbin-Watson với k’ = 14, n = 320 mức ý nghĩa α = 1%, ta có dU = 1,813 Vậy dU = 1,824 < DW = 2,024 < 4-dU = 2,176, nên chấp nhận giả thiết Ho, tức phần dư ngẫu nhiên hay phần dư nhiễu trắng Từ kết qủa kiểm định DW đồ thị phân phối xác suất phần dư (Hình 2.3) ta kết luận rằng: Phần dư phân bố cách ngẫu nhiên xung quanh giá trị trung bình (Mean =0,00), không tuân theo quy luật phân phối chuẩn xác suất P(JB < χ2(2) ) =0,000 Tuy nhiên mức độ phân tán thấp so với chuỗi phần dư mơ hình ARMA(6,6) Hình 2.3 Biểu đồ phân phối xác suất phần dư mơ hình EGARCH (0,1,1) 20 10 20 -10 10 -20 -30 -10 -20 50 100 Residual 150 200 Actual 250 300 Fitted Hình 2.4 Đồ thị dự báo biến động giá đầu thơ WTI với EGARCH(0,1,1) Từ Hình 2.4 ta nhận thấy rằng, mơ hình EGARCH(0,1,1) khơng cải thiện sai số dự báo so với mơ hình ARMA(6,6), đặc biệt điểm gãy heo mơ hìình EGAR RCH(0,1,11) Dự báoo WTIP th Mơ hình EGA ARCH để dự d báo vớ ới chuỗi WTIP W đượcc suy từ mơ hìnhh EGARCH(00,1,1) đượcc xây dựng với chuỗi DWTIP bằằng biểu thhức sau: W WTIP(t+1) = WTIP(t)) +giá trị dự d báo DW WTIP(t+1) Kết ddự báo giá giao ngayy củủa dầu thôô WTI thị t trường New York k trung bìnnh tháng năm 2013 93,566 U USD/thùng Hình 2.5 Kết qu uả dự báoo giá dầu WTI W với mơ m hình EG GARCH(0 0,1,1) Kỹ thuậật dự báo với mơ hìình ANN Xác địn nh sơ cấu c trúc mạng m ANN N ƒ Số nơ-roon lớp g dầu thôô thángg tiếp theo,, sốố Trongg luận văn này, biến dự báo giá nơ ơ-ron lớp r No =1 ƒ Xác định h sơ số nơ-ron lớ ớp vào số s nơ-ron lớp ẩn q hệ giiữa số nơ-rron lớp vào o Ni, lớp raa No lớpp ẩn Nh xácc định theoo Mối quan côông thức: (1) Số trọọng số liênn kết mạng m truyền n thẳng lớ ớp: (2) Điều kiện sở liiệu học ph hải có kíchh thước phhù hợp vớii kiến trúcc m mạng Theo Vapnik vàà Chervoneenkis[5], sở liệuu học phải ccó số mẫu thoả mãn:   10 (3) Với Nmẫu = 3277, từ phươnng trình (1), (2) (3)) ta có: 10 327,  suy s Ni = Nh =3 = Các thông t số nàày đượcc lựa chọn tối ưu tronng trìnhh huấn luyện mạng bư ước sau Chuẩn n bị liệu u Chuẩẩn bị bảngg liệu dạng d text Dữ liiệu dạng fiile text cầnn chu uẩn bị thànnh hàngg cột Đầu Đ tiên làà ID D, sau l đầu vào tiếp thheo đầu Các giá trị phân cách h dấuu phhẩy với fille CSV (C Comma Sepparated Vaalue File Format) F hooặc dấu Taab với filee TX XT (Tab Separated S V Value File Format) Dữ D liệu vớii đầu vàoo đầu tổổ chhức Bảảng 3.1 sauu Bảngg 3.1 Bảngg liệu vớ ới đầu và đầầu cho m mơ hình ANN A Chuẩẩn hóa liệu Để dự d báo vớii mơ hình ANN, chu uỗi liệuu WTIP đđược chuẩn n hóa theoo phhương phápp tuyến tínnh khoảnng giá trị [0 0,1] theo cơng c thức ssau đây: Hình h 3.1 Chuẩẩn hóa liệu với Sp pice-MLP P 2.1 Chiaa liệu Ta chhia liệu làm hai phhần, ph hần để học (85%) phần để đ kiểm tra (15%) vớ ới phương pháp chia ngẫu nhiên n thể h H Hình 3.2 hia liệu u Spicce-MLP 2.1 Hìình 3.2 Ch 3.3 Tối ưu hóa cấu trúc mạng ANN Để mạng nơ-ron dự báo tốt, cần chọn thơng số thích hợp cho mạng Thơng số thích hợp thường phụ thuộc nhiều vào liệu Một thơng số tốt cho liệu lại sử dụng liệu khác Tìm số nơ-ron tối ưu cho lớp ẩn Ta chọn trước dạng hàm lớp ẩn lớp HyperTanh, sau thay đổi số nơ-ron lớp ẩn để tìm số nơ-ron tối ưu Kết thống kê Bảng 3.2 Bảng 3.2 Lỗi sử dụng hàm biến đổi HyperTanh cho lớp ẩn lớp ra, thay đổi số nơ ron lớp ẩn Lỗi (MSE) Số nơ-ron lớp ẩn Đào tạo Kiểm tra 12 0.0009216547 0.000973461 0.0009314914 0.000988389 0.0009282349 0.0009895775 0.0009404407 0.001003105 0.000928177 0.0009977748 0.0008917029 0.000980198 0.0009027202 0.0009786492 0.0009059134 0.0009987126 Kết luận: Ta thấy số nơ-ron lớp ẩn cho lỗi bế nhất, nên chọn Nh =3 Tìm dạng hàm tối ưu cho lớp Chọn trước số nơ-ron lớp ẩn Nh = hàm lớp ẩn HyperTanh, sau thay đổi dạng hàm lớp để tìm hàm phù hợp cho lớp Kết tìm kiếm thống kê Bảng 3.3 Bảng 3.3 Lỗi sử dụng hàm biến đổi HyperTanh cho lớp ẩn số nơron lớp ẩn Nh =3, thay đổi dạng hàm lớp Hàm lớp Lỗi (MSE) Đào tạo Kiểm tra HyperTanh 0.0008917029 0.000980198 Sigmud 0.0009090278 0.0009040604 Linear 0.0008481921 0.0008950448 Identity 0.0008585704 0.0009250704 ArcTan 0.001104761 0.001301196 Gaussian 0.0009411863 0.0009894375 Kết luận: Ta thấy sử dụng hàm Linear cho lỗi bế nên chọn hàm Linear làm hàm truyền cho lớp Tìm dạng hàm tối ưu cho lớp ẩn Chọn trước số nơ-ron lớp ẩn Nh = hàm lớp Linear, sau thay đổi dạng hàm lớp ẩn để tìm hàm phù hợp cho lớp Kết tìm kiếm thống kê Bảng 3.4 Bảng 3.4 Lỗi sử dụng hàm biến đổi Linear cho lớp số nơ-ron lớp ẩn Nh =3, thay đổi dạng hàm lớp ẩn Lỗi (MSE) Hàm lớp ẩn Đào tạo Kiểm tra HyperTanh 0.0008481921 0.0008950448 Sigmud 0.0007302564 0.0006340077 Linear 0.0009446752 0.0007939697 Identity 0.0009392349 0.0007948063 ArcTan 0.0007093126 0.0006880458 ArcSinh 0.0007404566 0.0006659196 Gaussian 0.0007587629 0.0007760501 Kết luận: Ta thấy sử dụng hàm ArcTan cho lỗi bé nhất, nên chonhj hàm ArcTan để làm hàm truyền cho lớp ẩn ƒ Mơ hình ANN tối ưu với liệu WTIP Từ kết nghiên cứu trên, ta tìm mơ hình ANN tối ưu để dự báo với chuỗi liệu WTIP Bảng 3.5 Bảng 3.5 Tóm tắt cấu trúc mạng ANN lựa chọn để dự báo với chuỗi liệu WTIP Cấu trúc tối ưu mạng ANN Tên lớp Số nơ-ron Dạng hàm Lớp vào # Lớp ẩn ArcTan Lớp Linear 3.4 Đào tạo kiểm tra mạng Tiến hành đào tạo mạng vài lần chọn lần đào tạo có lỗi đào tạo lỗi kiểm tra nhỏ Thông tin lần học cuối sau: Hàm biến đổi cho lớp ẩn: ArcTan Hàm biến đổi cho lớp ra: Linear Tỷ lệ học cuối cùng: 0.000336155 Giá trị MSE Dữ liệu học: 0.0007069109 Giá trị MSE Dữ liệu kiểm tra: 0.0006865023 Số lượng liệu học: 271 Số lượng liệu kiểm tra: 48 Số lần lặp: 758861 Để tiện so sánh với mơ hình ARIMA, ARCH/GARCH ta phải giá trị MSE mơ hình ANN với tồn chuỗi liệu WTIP theo giá trị MSE liệu học liệu kiểm tra theo công thức: ô  ì         271.0,000707 48.0,000687 319 0,000704 Chuyển sở liệu gốc, ta tính MSE theo công thức 3.8 (chương 3): MSE =(1133,88-11,35)2.0,0000704 = 10,5 56943, suy RMSE = 3,251 Hình 3 Đào tạoo kiểm tra lỗi vớii Spice-ML LP 2.1 Hình 3.4 Mơ hình hóa chuỗii WTIP bằằng mơ hìn nh ANN Dự báoo giá dầu thô WTI với mơ hìình ANN Hình Dự báoo giá dầu thô t WTI th háng năm m 2012 vớ ới mơ hình ANN Kết q dự bááo với liệu chuẩn n hóa cho tháng nnăm 2013 y(1) = 0,,6755, chuyyển liệu gốc thhì giá dầu thơ WTI đ dự bááo với mơ hình h ANN N làà Y(1) = (Ymax-Ymin).y(1) + Ymin =(13 33.88 -11 35).0,67555 +11,35 U USD/thùng = 94.122 ... lựa chọn đề tài ? ?Nghiên cứu lựa chọn mơ hình dự báo giá dầu thơ ngắn hạn? ?? để nghiên cứu cho luận tốt nghiệp 2 Mục tiêu nghiên cứu Luận văn tập trung nghiên cứu nhằm lựa chọn mơ hình dự báo giá. .. quan trọng dự báo giá hiệu sản xuất kinh doanh nhà máy lọc dầu 2.2 Thực mơ hình đề dự báo giá dầu thơ nước 2.2.1 Mơ hình dự báo giá dầu thô PVN Công tác dự báo giá dầu thô PVN phòng Dự báo trực... thực trạng mơ hình dự báo giá dầu thơ Việt Nam giới Nghiên cứu với mơ hình dự báo đại nhà dự báo giới sử dụng, nghiên cứu phát triển 20 CHƯƠNG THỰC TRẠNG CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO GIÁ DẦU THƠ HIỆN NAY