Phương pháp Box-Jenkins

Một phần của tài liệu 2_phan_tich_chuoi_thoi_gian_va_cac_kt_du_bao_6841 (2) (Trang 72 - 76)

5 PHỤ LỤC: GIỚI THIỆU PHẦN MỀM DỰ BÁO SIBYL

5.2.5 Phương pháp Box-Jenkins

Box-Jenkins ARMA (Auto-Regressive Moving Average) là dạng chung nhất của các phương pháp dự báo chuỗi thời gian. Các giá trị tương lai của chuỗi thời gian

được xác định từ tổ hợp của các giá trị quá khứ và sai số quá khứ. Dựa trên giả thiết rằng các giá trị liên tiếp của chuỗi thời gian có liên quan với nhau, Box-Jenkins cố

gắng khám phá điều đó và sử dụng để dự báo. Phương pháp Box-Jenkins có thể dùng cho cả chuỗi thời gian có tính dừng cũng như không dừng.

¾ Cách sử dụng bộ công cụ ARIMA trong SIBYL

Bước 1: Sử dụng menu File và Edit nhập dữ liệu và biển đổi nếu cần thiết (dựa trên minh họa đồ thị chuỗi quan sát và hàm tự tương quan mẫu)

Bước 2: Mở menu Analyze để xem đồ thị cuỗi thời gian cũng nhưđồ thị hàm tự tương quan

Bước 3: Mở menu Setup để thiết đặt các tính chất của dữ liệu như chọn chuỗi thời gian, số quan sát được sử dụng, xác định tính thời vụ, có phân li tính thời vụ hay không, số bước thời gian cần dự báo.

70 Bước 4: Mở menu Forecast chọn phương pháp Box-Jenkins. Sử dụng chức năng AutoCorrelation ... để hiển thị các thông tin về tính dừng, tính thời vụ cho dạng mô hình ARIMA phù hợp, ... Chọn một mô hình thử nghiệm.

72 Bước 5: Mở menu

Results xem các thông số, các giá trị của mô hình khớp với các quan sát, các sai số, các giá trị của hàm tự

tương quan mẫu và tự

tương quan riêng phần mẫu và đồ thị minh

73 Bước 6: So sánh các dự báo do các mô hình tạo ra để lựa chọn kết quả tốt nhất.

Một phần của tài liệu 2_phan_tich_chuoi_thoi_gian_va_cac_kt_du_bao_6841 (2) (Trang 72 - 76)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(76 trang)