Chương 2 : CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO
2.5. Sử dụng chương trình SPSS để dự báo theo các mơ hình
2.5.1. Dự đoán bằng hàm xu thế
* Nhập tài liệu
+ Một cột là biến theo thứ tự các năm, một cột là thời gian (Years – năm; Years, quarters – năm, quý; Years, months (năm, tháng) (nếu là năm ta nhấp chuột vào years, ơ nhỏ sẽ hiện số 1900, ta xố đi và đánh số năm đầu tiên trong dãy số).
* Thăm dò bằng đồ thị
* Analyze/ Regression/ curve Estimation
- Đưa y vào (Dependent) và Years vào Variable
- Time/ Linear/ Display ANOVA table/ Save/ Predicted values/ Predict throug/ đánh số năm cần dự báo vào hình chữ nhật đứng sau year/ continue/ OK
* Một số kết quả
Constant – tham số a Time – tham số b
2.5.2. Dự đoán bằng san bằng mũ
- Nhập tài liệu
- Analyze/ Time Serier/ Exponential Smoothing - Save/ Do not create/ Continue/ OK
- Đưa Y vào hình vng bên phải
- Simple/ Parameters/ Grid search (nằm trong hình vng thứ nhất General)/ Continue/ OK
* Mơ hình xu thế tuyến tính khơng biến động thời vụ
- Chọn Holt/ Parameters/ Grid Search (có chữ General hình vng bên trái)/ Grid Search (hình vng bên phải có chữ Trend)
- Continue/ OK - Parameters
- Nhấp chuột vào Value (trái) – đánh số 0.9 - Nhấp chuột vào Value (phải) – đánh số 0.0
- Continue/ Save/ Predict through/ đánh số năm cần dự báo vào ô Year/ Continue/ OK/ Đóng của màn hình Output sẽ có kết quả dự báo
* Mơ hình xu thế tuyến tính có biến động thời vụ
- Nhập tài liệu
- Define Dates/ Year Quarters/ đánh số năm đầu tiên trong dãy số vào hình chữ nhật thứ nhất.
- Analyze/ Time Serier/ Exponental Smoothing/ Winters - Đưa Y vào hình vng dưới chữ Variables
- Đưa Quarters vào hình chữ nhật dưới chữ Seasonal
- Parameters/ Grid Search ở trong các hình vuông của General (Alpha), Trend (Gramma), Seasonal (Delta)/ Continue/ OK./.
Chương 3: PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY ĐƠN VÀ HỒI QUY BỘI VÀ THỐNG KÊ HỒI QUY
* Phương pháp hồi quy
Hồi quy - nói theo cách đơn giản, là đi ngược lại về quá khứ (regression) để nghiên cứu những dữ liệu (data) đã diễn ra theo thời gian (dữ liệu chuỗi thời gian - time series) hoặc diễn ra tại cùng một thời điểm (dữ liệu thời điểm hoặc dữ liệu chéo - cross section) nhằm tìm đến một quy luật về mối quan hệ giữa chúng. Mối quan hệ đó được biểu diễn thành một phương trình (hay mơ hình) gọi là: phương trình hồi quy mà dựa vào đó, có thể giải thích bằng các kết quả lượng hoá về bản chất, hỗ trợ củng cố các lý thuyết và dự báo tương lai.
Theo thuật ngữ toán, phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay biến độc lập - independent variable), đến một biến số (biến kết quả hay biến phụ thuộc - dependent variable), nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của các biến giải thích.
Trong phân tích hoạt động kinh doanh cũng như trong nhiều lĩnh vực khác, hồi quy là cơng cụ phân tích đầy sức mạnh khơng thể thay thế, là phương pháp thống kê toán dùng để ước lượng, dự báo những sự kiện xảy ra trong tương lai dựa vào quy luật quá khứ.