MƠ HÌNH ARIMA

Một phần của tài liệu Dự báo trong kinh doanh (business forecasting (Trang 101 - 105)

CM A= f(TIME)

MƠ HÌNH ARIMA

z Nguyễn Trọng Hồi (2001): Mơ hình hĩa và Dự

báo chuỗi th i gian trong kinh doanh & kinh tế,

Ch ng 7 & 8.

z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007),

Business Forecasting With Accompanying Excel- Based ForecastXTM Software, 5th Edition,

Chapter 7.

z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), Business Forecasting, 8thEdition, Chapter 9.

Phùng Thanh Bình

GII THIU

z Ph ơng pháp BOX-JENKINS sửdụng các mơ hình ARIMA để dựbáo một biến bằng cách chỉxem xét mơ hình (pattern) của chuỗi dữliệu quá khứ đĩ

z Ph ơng pháp BOX-JENKINS đ ợc phát triển b i 2 nhà thống kê G.E.P Box và G.M. Jenkins

z ARIMA = Autoregressive Integrated Moving Average

z Phù hợp cho cả chuỗi dừng hay khơng dừng

z Phù hợp nhất với dự báo dài hạn hơn là dựbáo ngắn hạn

z Cĩ nhiều điểm u việc hơn các mơ hình dựbáo khác, ít tốn kém và linh hoạt

Phùng Thanh Bình

PH NG PHÁP LUN BOX-

JENKINS

z Khác các ph ơng pháp khác chổ nĩkhơng giả định bất kỳ mơ hình cụthểnào trong chuỗi dữliệu quá khứsẽ đ ợc dựbáo

z Nĩ sử dụng ph ơng pháp lặp đi lặp lạiđểnhận dạng một mơ hình thỏa mãn nhất từ nhiều mơ hình

z Mơ hìnhđ ợc chọn sẽ đ ợc kiểm chứng với dữ

Phùng Thanh Bình

PH NG PHÁP LUN BOX-

JENKINS

z Lựa lần đầu một mơ hình ARIMA dựa trên việc phân tích đồthịchuỗi th i gian và các hệsốtự

t ơng quan của một số độtrễ

z Ph ơng pháp luận BOX-JENKINS đềcập đến một sốcác quy trình nhận dạng, làm cho phù hợp, và kiểm tra các mơ hình ARIMA với chuỗi dữ liệu th i gian. Dựbáo sẽ suy ra trực tiếp từmơ hình phù hợp (fitted model)

Một phần của tài liệu Dự báo trong kinh doanh (business forecasting (Trang 101 - 105)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(126 trang)