= (i= 2, 3,…,n) = - Tốc độ tăng(giảm) định gốc Suy ra: = hay = – t (i= 2, 3,…,n) Vì: = Suy ra: = hay - Tốc độ tăng(giảm) trung bình = – 1
5.5.5. Giá trị tuyệt đối của 1% tăng (giảm)
Là chỉ tiêu này biểu hiện mối quan hệ giữa chỉ tiêu lượng tăng (giảm) tuyệt đối trong công thức với chỉ tiêu tốc độ tăng(giảm), nghĩa là tính xem 1% tăng(giảm) của chúng tương ứng với một lượng giá trị tuyệt đối tăng giảm là bao nhiêu.
Từ công thức trên ta có: = x.100
Suy ra: = =
Chỉ tiêu này không tính cho tốc độ tăng (giảm)định gốc vì kết quả luôn luôn bằng
5.5.6. Dự đoán biến động của dãy số thời gian
Dự báo là xác định mức độ có thể xảy ra trong tương lai của hiện tượng. Biết được tương lai của hiện tượng sẽ giúp các nhà quản trị chủ động cũng như có những quyết định đúng trong kinh doanh.
Có nhiều phương thức dự đoán khác nhau. Tuy vậy nội dung cơ bản của dự đoán thống kê là dựa trên các giá trị đã biết (). Dự đoán dựa vào dãy số thời gian để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của hiện tượng.
5.5.6.1 Dự đoán bằng hàm suy đoán
Tùy theo hiện tượng nghiên cứu hoặc kết hợp với kinh nghiệm ta có thể xây dựng hoặc chọn một số hàm phù hợp biểu hiện sự biến động của hiện tượng qua thời gian.
Hàm xu hướng dạng đa thức (bậc n 4)
Giả sử đường dữ liệu được biểu diễn dưới dạng Mô hình hàm xu hướng: yi = + + + +
Tính tổng bình phương các sai số: SS = = =
Xác định các biến k với (k = 0, 1, 2, 3, 4) sao cho SS đạt cực tiểu: = -2; k = 0, 1, 2, 3, 4
Hàm xu hướng bậc 4: yi = + + + + Trong đó:
b1 = b2 = b3 = b4 = Với: ck = (k = 0, 1, 2, 3, 4) ak = Hàm xu hướng bậc 3: yi = + + + Trong đó: b0 = b1 = b2 = b3 = Hàm xu hướng bậc 2: yi = + + Trong đó: b0 = b1 = b2 = Hàm xu hướng bậc 1: yi = + Trong đó: b0 = = b1 = =
Hàm xu hướng dạng mũ
Giả sử đường dữ liệu được biểu diễn dưới dạng: +
Mô hình xu hướng:
Lấy log hai vế hàm mũ ta được: = + b1t
Áp dụng hàm xu hướng dưới dạng đường thẳng ta được: Trong đó:
= hay b0 = bi =
Hàm xu hướng dạng hàm Logarithmic
Giả sử hướng dữ liệu được biểu diễn dưới dạng: yi =
Mô hình hàm xu hướng: yi = b0 + b1
Áp dụng hàm xu hướng dưới dạng đường thẳng ta được: yi = b0 + b1 Trong đó:
b0 = b1 =
Hàm xu hướng dạng hàm lũy thừa
Giả sử đường dữ liệu được biểu diễn dưới dạng: yi =
Mô hình hàm xu hướng: yi =
Áp dụng hàm xu hướng dưới dạng đường thẳng ta được: yi = b0t Trong đó:
= -hay b0 = b1 =
5.5.6.2. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình
Phương pháp này thường được sử dụng khi hiện tượng bất động với một nhịp độ tương đối ổn định, nghĩa là tốc độ phát triển từng kì xấp xỉa nhau
Công thức dự đoán: n+L= yn.
n+L: Giá trị dự đoán ở thời điểm n+L yn.:Giá trị thực tế tại thời điểm n : Tốc độ phát triển trung bình ;=n-1 L: Tầm xa dự đoán
CHƯƠNG 2: THU THẬP DỮ LIỆU ĐỂ PHÂN TÍCH DỮ LIỆUI. Dữ liệu thu thập I. Dữ liệu thu thập
Chỉ số giá nguyên liệu, nhiên liệu, vật liệu dùng cho sản xuất (Năm trước = 100) chia theo Mục đích và ngành sản phẩm và Năm từ năm 2021-2020
Tập dữ liệu thu thập được lấy từ Tồng cục thống kê: