5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƢỚNG DẪN: PGS TS Dƣơng Tuấn Anh
2.1.3 Dự báo bằng phân tích xu hƣớng
Nhƣ đã đề cập ở các phần trƣớc, hai mục tiêu chính của phân tích chuỗi thời gian là: (1) xác định mô hình chuỗi thời gian và (2) dự báo chuỗi thời gian. Một trong các phƣơng pháp phân tích đƣợc biết đến là phƣơng pháp phân tích xu hƣớng. Phƣơng pháp này bao gồm 4 thành phần chính đặc thù cho dữ liệu chuỗi thời gian nhƣ sau [10]:
Thành phần xu hƣớng dài hạn (T): thành phần này dùng để chỉ xu hƣớng tăng hay giảm của đại lƣợng biểu diễn chuỗi thời gian trong khoảng thời gian dài. Đƣờng cong xu hƣớng đƣợc biểu thị bằng đƣờng nét đứt trong hình 2. Các phƣơng pháp thông thƣờng để xác định đƣờng cong xu hƣớng là phƣơng pháp
trung bình di động có trọng số và phƣơng pháp bình phương cực tiểu.
Thành phần chu kỳ (C): thành phần này chỉ những dao động dài hạn theo đƣờng cong xu hƣớng. Những dao động này có thể xuất hiện định kỳ hoặc có thể không. Điều này có nghĩa là các chu kỳ không nhất thiết phải tuân theo chính xác mẫu quan sát tƣơng tự nào đó sau các thời khoảng bằng nhau.
Thành phần mùa (S): thành phần này chỉ sự thay đổi đại lƣợng biểu diễn chuỗi thời gian theo các mùa trong năm.
Thành phần bất thƣờng (I): thành phần này dùng để chỉ những sự thay đổi bất thƣờng của các giá trị trong chuỗi thời gian. Sự thay đổi này không thể dự đoán bằng các dữ liệu kinh nghiệm trong quá khứ, và về mặt bản chất thành phần này không có tính chu kỳ.
SV: Lâm Hoàng Vũ – MSHV: 00708218 15
Hình 2.1: Đƣờng cong xu hƣớng dùng phƣơng pháp trung bình di động
Xác định mô hình chuỗi thời gian đƣợc thực hiện bằng cách phân tích chuỗi thời gian thành bốn thành phần nhƣ trên. Đại lƣợng chuỗi thời gian có thể đƣợc mô hình để thể hiện mối quan hệ của các thành phần này với nhau bằng cách lấy tích bốn thành phần này.
(2.11)