Dự báo theo chuỗi thời gian
Mỗi chuỗi thời gian đơn giản là một chuỗi các quan sát của một biến được sắp xếp theo trật tự thời gian.
Mô hình chuỗi thời gian sử dụng chuỗi thời gian trong quá khứ của biến quan trọng để dự đoán các giá trị tương lai.
Dự đoán bằng phương pháp định tính
Các phương pháp này dựa trên cơ sở nhận xét của những nhân tố nhân quả, dựa theo doanh số của từng sản phẩm hay dịch vụ riêng biệt và dựa trên những ý kiến về các khả năng có liên hệ của những nhân tố nhân quả này trong tương lai (Những phương pháp này có liên quan đến mức độ phức tạp khác nhau, từ những khảo sát ý kiến được tiến hành một cách khoa học để nhận biết về các sự kiện tương lai).
Ưu điểm : Dễ dàng thực hiện, không đòi hỏi kiến thức về các mô hình toán hoặc kinh tế lượng, thường được chấp nhận
Nhược điểm: Mang tính chủ quan rất cao, không chuẩn, mất nhiều năm để trở thành người có khả năng phán đoán đúng. Không có phương pháp hệ thống để đánh giá và cải thiện mức độ chính xác.
Phương pháp dự báo định lượng
Mô hình dự báo định lượng dựa trên số liệu quá khứ, những số liệu này giả sử có liên quan đến tương lai và có thể tìm thấy được. Tất cả các mô hình dự báo theo định lượng có thể sử dụng thông qua chuỗi thời gian và các giá trị này được quan sát đo lường các giai đoạn theo từng chuỗi .
Ưu điểm:
Kết quả dự báo hoàn toàn khách quan
Có phương pháp đo lường độ chính xác dự báo Tốn ít thời gian để tìm ra kết quả dự báo
Nhược điểm:
Không có phương pháp nào có thể đưa đầy đủ những yếu tố bên ngoài có tác động đến kết quả dự báo vào mô hình.
Nếu mô hình được đánh giá là tốt thì sai số dự báo phải tương đối nhỏ
Tiêu chí Công thức tính
1. Sai số trung bình
ME = 2. Sai số trung bình tuyệt đối
MAE = 3. Sai số phần trăm trung bình
MPE = x 100%
4. Sai số phần trăm trung bình tuyệt đối
MAPE = x 100%
5. Sai số bình phương trung bình
MSE = 6. Sai số bình phương trung bình chuẩn RMSE =
Phương pháp hồi quy tuyến tính
Nhiệm vụ đầu tiên của phân tích hồi quy tương quan là xây dựng mô hình hồi quy và xác định tính chất cũng như hình thức của mối liên hệ (loại mô hình).
Mô hình dự đoán theo phương trình hồi quy: yˆ=a+b.t Trong đó:
t : Trị số của tiêu thức gây ảnh hưởng (nguyên nhân) (biến độc lập).
yˆ : Trị số điều chỉnh của tiêu thức chịu ảnh hưởng (kết quả) (biến phụ thuộc) theo quan hệ với t.
a: Hệ số tự do (hệ số chặn), là điểm xuất phát của đường hồi quy lý thuyết, nêu lên ảnh hưởng của các nhân tố khác (tiêu thức nguyên nhân khác) ngoài t tới sự biến động của y.
b: Hệ số hồi quy (hệ số góc,độ dốc), phản ánh ảnh hưởng trực tiếp của tiêu
trung bình b đơn vị. b nói lên chiều hướng của mối liên hệ:b>0:Mối liên hệ thuận;
b<0: Mối liên hệ nghịch.
+ Cách xác định tham số: a, b phải được xác định sao cho đường hồi quy lý thuyết mô tả gần đúng nhất mối liên hệ thực tế. Khoảng cách từ điểm thực tế đến điểm thuộc đường hồi quy lý thuyết nhỏ nhất sẽ là tốt nhất.
Từ phương trìnhh trên bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất hoặc thông qua việc đặt thứ tự thời gian (t) trong dãy số để tính các tham số a, b. Nếu đặt thứ tự thời gian t sao cho ∑t # 0 ta có công thức tính tham số như sau:
2 2
. .
t t
t y t a y
−
= − b= y−a.t
Nếu đặt thứ tự thời gian t sao cho ∑t = 0 ta có:
n y a= ∑y =
t2
b= ∑yt
+ Lưu đồ thuật toán hồi quy tuyến tính
Hình 2.4. Lưu đồ thuật toán phương pháp hồi quy tuyến tính Bắt đầu
Nhập số quan sát n
Nhập giá trị x, y tương ứng
(∑t # 0)
Xuất ra:
Dự báo
Khoảng dự báo Sai số dự báo
Sai số chuẩn
Nhập giá trị ,
Nhập tầm xa của dự đoán L
Kết thúc
Phương pháp điều hòa mũ
Điều hòa mũ đưa ra các dự báo cho giai đoạn trước và thêm vào đó một lượng điều chỉnh để có được lượng dự báo cho giai đoạn kế tiếp. Sự điều chỉnh này là một tỷ lệ nào đó của sai số dự báo ở giai đoạn trước và được tính bằng cách nhân số dự báo của giai đoạn trước với hệ số nằm giữa 0 và 1. Hệ số này gọi là hệ số điều hòa.
Công thức tính như sau: Ft = Ft-1+ α (At-1−Ft-1)
Trong đó : Ft: Dự báo cho giai đoạn thứ t, giai đoạn kế tiếp.
Ft-1: Dự báo cho giai đoạn thứ t-1, giai đoạn trước.
At-1: Số liệu thực tế của giai đoạn thứ t-1
+ Lưu đồ thuật toán phương pháp san bằng mũ
Hình 2.5. Lưu đồ thuật toán phương pháp san bằng mũ Bắt đầu
Nhập số liệu thực tế Nhập hệ số san bằng mũ
ME = MAE =
MPE = x 100%
MAPE = x 100%
MSE = RMSE =
Xuất ra:
Giá trị dự báo
Sai số trung bình ME
Sai số trung bình tuyệt đối MAE Phần trăm sai số trung bình MPE
Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình MAPE Sai số bình phương MSE
Sai số bình phương trung bình chuẩn RMSE
Kết thúc
Phương pháp trung bình động giản đơn
Phương pháp trung bình động đơn giản là phương pháp đưa ra dự báo cho giai đoạn tiếp theo dựa trên cơ sở kết quả trung bình của các kỳ trước đó thay đổi (trượt) trong một giới hạn thời gian nhất định.
Công thức:
Trong đó:
Ft : là nhu cầu dự báo cho giai đoạn t : là nhu cầu thực tế của giai đoạn t-i;
n: số giai đoạn quan sát.
+ Lưu đồ thuật toán phương pháp Trung bình động giản đơn
Hình 2.6. Lưu đồ thuật toán phương pháp Trung bình động giản đơn Bắt đầu
Nhập số liệu thực tế thời kỳ trước Nhập số giai đoạn quan sát n
ME = MAE =
MPE = x 100%
MAPE = x 100%
MSE = RMSE =
Xuất ra:
Giá trị dự báo
Sai số trung bình ME
Sai số trung bình tuyệt đối MAE Phần trăm sai số trung bình MPE
Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình MAPE Sai số bình phương MSE
Sai số bình phương trung bình chuẩn RMSE
Kết thúc