Như đã trình bày ở phần trên, nghiên cứu dãy số thời gian có tác dụng tìm ra xu hướng biến động của hiện tượng kinh tế xã hội, quy luật phát triển từ đó dự đoán thống kê cho những giai đoạn tiếp theo. Dự đoán thống kê là một công việc quan trọng, ngày nay được sử dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực, đặc biệt là lĩnh vực kinh tế.
Dự đoán thống kê ngắn hạn là việc dự đoán quá trình tiếp theo của hiện tượng trong những khoảng thời gian tương đối ngắn nối tiếp với hiện tại bằng việc ứng dụng những thông tin thống kê và áp dụng các phương pháp thích hợp.
Dự đoán thống kê ngắn hạn có thể được thực hiện với khoảng thời gian là ngày, tuần, tháng, quí, năm. Kết quả của dự đoán thống kê ngắn hạn là cơ sở để tiến hành điều chỉnh kịp thời các hoạt động sản xuất kinh doanh và là cơ sở để đưa ra những quyết định kịp thời và hữu hiệu.
Chúng ta thường sử dụng dãy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê ngắn hạn – tức là dựa vào biến động của hiện tượng ở những thời gian đã qua để dự đoán mức độ của hiện tượng trong thời gian tiếp theo.
Việc sử dụng dãy số thời gian để dự đoán thống kê ngắn hạn có ưu điểm là khối lượng tài liệu không cần nhiều, việc xây dựng các mô hình dự đoán tương đối đơn gảin và thuận tiện trong ký thuật tính toán.
Trong việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê ngắn hạnthì ngoài yêu cầu là tài liệu phải chính xác, đảm bảo tính chất cố thể so sánh đượcgiữa các mức độ trong dãy số, còn một vấn đề nữa cần quan tâm là số lượng các mức độ trong dãy số là bao nhiêu?
Nếu một dãy số thời gian có quá nhiều mức độ được sử dụng sẽ làm cho mô hình dự đoán không phản ánh được đầy đủ sự thay đổi của các nhân tố mới đối với sự biến động của hiện tượng. Ngược lại, nếu chỉ sử dụng rất ít
mức độ ở những thời gian cuối sẽ không chú ý đến stính chất tương đối ổn định của các nhân tố coư bản tác động lên hiện tượng. Do đó cần phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng để xác định số lượng các mức độ của dãy số thời gian dùng để dự đoán ngắn hạn.
1-Dự đoán dựa vào hàm xu thế
Từ phương trình hồi qui theo thời gian:yˆ = f(t)
Ta có thể tiến hành dự đoán bằng cách ngoại suy phương trình hồi qui:
)( ( ˆ( ) f t h yt+h = +
Trong đó:yˆ(t+h) =mức độ dự đoán ở thời gian t+h h=(1,n)
Độ dài thời kỳ dự đoán càng lớn thì độ chính xác càng kém do đó ta chỉ nên dự đoán cho thời gian ngắn, không vượt qua 1/3 thời kỳ quan sát. Các phương trình hồi quy có thể sử dụng :
t b b yˆ = 0 + 1 2 2 1 0 ˆ b bt b t y= + +
Khi lựa chọn dạng hàm, chúng ta sử dụng tiêu chuẩn SSEmin hoặc SEmin.
Nếu hàm nao có SSEmin (SEmin) nhỏ nhất thì chúng ta lựa chọn.
2-Dự đoán dựa vào lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân
Phương pháp này được áp dụng khi các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ nhau.
Mô hình dự đoán: yˆn+h = yn+δ.h
Trong đó:yn: mức độ cuối cùng của dãy số thời gian h: tầm xa của dự đoán
δ : lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân
h n
3- Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình
Phương pháp này được áp dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau. Mô hình dự đoán: h n h n y t yˆ + = ( )
Trong đó: t :Tốc độ tăng phát triển trung bình
Phương pháp này cũng có thể áp dụng để dự đoán cho những khoảng thời gian dưới 1 năm ví dụ như dự đoán cho các quí của từng năm thì mô hình dự đoán có dạng sau: t j i ij s t yˆ =Υ. −1
Trong đó:yˆij:mức độ dự đoán quí i (i=1,4) của năm j
Y ∑ = = n j ij i y 1 : tổng các mức độ của các quí i ) 1 ( 2 ... 1+ + + + − = n t t t t S
CHƯƠNG III
VẬN DỤNG MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ ĐỂ PHÂNTÍCH BIÉN ĐỘNG DOANH THU CỦA CÔNG TY BÁNH KẸO HẢI TÍCH BIÉN ĐỘNG DOANH THU CỦA CÔNG TY BÁNH KẸO HẢI
HÀ GIAI ĐOẠN 1996-2003 VÀ DỰ BÁO CHO GIAI ĐOẠN 2004-2005. 2005.
I. TỔNG QUAN VỀ CÔNG TY BÁNH KẸO HẢI HÀ1. Một vài nét về quá trình thành lập và phát triển :