Phơng pháp dự đoán thống kê ngắn hạn

Một phần của tài liệu vận dụng một số phương pháp thống kê để phân tích hiệu quả sản xuất kinh doanh của công ty cơ khí ô tô và xe máy công trình thời kỳ 1997-2004 (Trang 32 - 36)

IV. Một số phơng pháp thông kê nghiên cứu hiệuquả sản xuất

4.Phơng pháp dự đoán thống kê ngắn hạn

4.1. Khái niệm về dự đoán thống kê ngắn hạn

Ngày nay, dự đoán đợc sử dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực khoa học - kỹ thuật, kinh tế - chính trị - xã hội với nhiều loại và phơng pháp khác nhau. Dự đoán thông kê ngắn hạn (DĐTKNH) là việc dự đoán quá trình tiếp theo của

hiện tợng trong khoảng thời gian tơng đối ngắn, nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng những thông tin thống kê và áp dụng phơng pháp thích hợp.

DĐTKNH có thể đợc thực hiện với khoảng thời gian (còn gọi là tầm dự đoán) ngày, tuần, tháng, quí, năm. Kết quả của DĐTKNH là căn cứ để tiến hành điều chỉnh kịp thời các hoạt động sản xuất kinh doanh, là cơ sở đa ra những quyết định kịp thời và hữu hiệu.

Tài liệu thờng đợc sử dụng để tiến hành dự đoán thống kê ngắn hạn là dãy số thời gian, tức là dựa vào sự biến động của hiện tợng ở thời gian đã qua để dự đoán mc độ của hiện tợng ở thời gian đã qua để dự đoán mức độ cảu hiện tợng trong thời gian tiếp theo. Việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành DĐTKNH có u điểm là khối lợng tài liệu tàI liệu không cần nhiều, việc xây dựng các mô hình dự đoán tơng đối đơn giản và thuận tiện trong việc sử dụng kỹ thuật tính toán.

Trong việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành DĐTKNH thì ngoài yêu cầu cơ bản là tài liệu phảI chính xác, phảI đảm bảo tính chất có thể so sánh đợc giữa các mức độ trong dãy số thì còn một vấn đề nữa cần quan tâm là số lợng các mức độ của dãy số là bao nhiêu?

Nếu 1 dãy số thời gian có quá nhiều các mức độ đợc sử dụng sẽ làm cho mô hình dự đoán không phản ánh đợc đầy đủ sự thay đổi của các nhân tố mới đối với sự biến động của hiện tợng. Ngợc lại, nếu chỉ sử dụng 1 số rất ít các mức độ ở những thời gian cuối thì không chú ý đến tính chất tơng đối ổn định của các nhân tố cơ bản tác động đến hiện tợng. Do đó cần phải phân tích đặc điểm biến động của hiện tợng để xác định số lợng các mức độ của dãy số thời gian dung để DĐTKNH.

Phân loại về dự đoán:

- Dự đoán ngắn hạn: ≤ 3 năm

Nhiệm vụ của dự đoán ngắn hạn là phục vụ trực tiếp nhanh chóng kịp thời, điều chỉnh kế hoạch ngắn hạn.

- Dự đoán trung hạn: > 3 năm và < 7 năm.

Dự đoán trung hạn bao gồm các chỉ tiêu chủ yếu để lập kế hoạch. - Dự đoán dài hạn: ≥ 7 năm

Dự đoán dài hạn để đề ra mục tiêu chiến lợc trong khoảng thời gian dài nh mục tiêu phát triển KTXH đến năm 2020.

Có nhiều phơng pháp dự đoán khác nhau, qui về 3 phơng pháp chính: + Phơng pháp chuyên gia: ngời ta đi lấy ý kiến của các chuyên gia thuộc lĩnh vực đó, rồi trên cơ sở đó ngời ta xử lý, đa ra 1 dự đoán.

+ Phơng pháp hồi qui (phơng pháp kinh tế lợng): ngời ta xây dựng mô hình hồi qui nhiều biến ^

y= f(x1, x2, …,xk) trên cơ sở đó thực hiện dự đoán, đòi hỏi ta phải có nhiều tài liệu để xây dựng mô hình hồi qui này.

+ Phơng pháp mô hình hóa dãy số thời gian: quan niệm thời gian là tổng hợp của nhiều yếu tố, nên xây dựng mô hình phù hợp để tiến hành dự đoán. Phơng pháp này cần ít tài liệu hơn, chỉ cần có 1 dãy số thời gian và phơng pháp này thuận tiện trong việc sử dụng máy tính.

Chú ý: Nên sử dụng các phơng pháp phù hợp với dãy số thời gian mà ta nghiên cứu và phù hợp với mục đích của chúng ta.

Khi tầm dự đoán càng xa thì càng kém chính xác. Tầm dự đoán không nên vợt quá 1/3 độ dài của dự đoán.

4.2. Một số phơng pháp để dự đoán thống kê ngắn hạn

4.2.1.Dự đoán dựa vào phơng trình hồi qui

Trong phần dãy số thời gian ta đã nói về phơng trình hồi qui theo thời gian:

yt = f(t, a0, a1, …, an)

Có thể tiến hành dự đoán bằng cách ngoại suy phơng trình hồi qui: ^ h t y+ = f(t+h, ao, a1,…, an) Trong đó: h = 1, 2, 3, ....

yˆt+h : Mức độ dự đoán ở thời gian (t+h)

Phơng pháp dự đoán này có thể đợc sử dụng khi các lợng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ bằng nhau.

Lợng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân đợc tính theo công thức: δ = 1 1 − − n y y n n Từ đó ta có mô hình dự đoán: ^ h n y + = yn + δ *h (h = 1, 2, 3, …)

Trong đó: yn là mức độ cuối cùng của dãy số thời gian.

4.2.3. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình

Phơng pháp dự đoán này đợc áp dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ bằng nhau.

Ta đã biết tốc độ phát triển trung bình đợc tính theo công thức: t = 1 1 − n n y y Trong đó: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

y1: Mức độ đầu tiên của dãy số thời gian yn: Mức độ cuối cùng của dãy số thời gian Từ công thức trên, có mô hình dự đoán sau:

^

h n

y + = yn x (t)h

h = 1, 2, 3, .... là tầm xa của dự đoán.

Điều kiện để sử dụng mô hình là các ti (i = 2,n) xấp xỉ nhau. Tiêu chuẩn chọn mô hình dự đoán tốt nhất:

- Căn cứ vào SEE hoặc SE: có nhiều phơng pháp cho SEE, có nhiều ph- ơng pháp cho SE.

- Dựa vào kiểm định mô: kiểm định F hoặc kiểm định t trong hồi qui t- ơng quan.

Chơng III:Vận dụng hệ thống chỉ tiêu và một số phơng pháp thông kê để phân tích nghiên cứu hiệu quả sản

xuất kinh doanh của Công ty cơ khí ôtô và xe máy

Một phần của tài liệu vận dụng một số phương pháp thống kê để phân tích hiệu quả sản xuất kinh doanh của công ty cơ khí ô tô và xe máy công trình thời kỳ 1997-2004 (Trang 32 - 36)