- Kênh phân phối 4: thông qua các Cty kinh doanh giống
4.5.2. Dự báo sản lượng tiêu thụ
- Mô hình hồi quy
Dựa vào kết xuất 1 của phụ lục 7, ta có: Y = 327369,441468– 2,794717*T
Qua mô hình trên, hệ số của biến thời gian T là – 2,794717, điều này cho thấy biến thời gian không có tác động đến sản lượng tiêu thụ sản phẩm của Cty, tức là thời gian tăng thì không có nghĩa là sản lượng tiêu thụ sẽ tăng. Sản lượng tiêu thụ phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố như: mùa vụ, thời tiết, giá cả, điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội, …nhưng lại không phụ thuộc vào yếu tố thời gian.
Hệ số Durbin – Watson = 1,103812 => MH hồi quy mắc phải hiện tượng tự tương quan dương. Do đó, ta tiến hành dự báo bằng mô hình ARIMA.
- Mô hình ARIMA
Qua biểu đồ (kèm theo Phụ lục 7), ta thấy chuỗi số liệu về sản lượng bắp lai tiêu thụ theo thời gian đã có tính dừng. Do đó, khi chạy mô hình ARIMA ta không cần lấy sai phân của biến sản lượng Y.
Sau khi thử nhiều MH, ta có MH ARIMA (9,0,5) là tốt nhất:
Y = 225310,3 + [AR(1) = 1,022; AR(2) = -1,238; AR(3) = 0,241; AR(4) = 0,035;AR(5) = -0,555; AR(6) = 0,011; AR(7) = -0,054; AR(8) = -0,218; AR(9) = -0,269; AR(5) = -0,555; AR(6) = 0,011; AR(7) = -0,054; AR(8) = -0,218; AR(9) = -0,269; MA(1) = -0,884; MA(2) = 1,446; MA(3) = -0,450; MA(4) = 0,355; MA(5) = 0,356; BACKCAST = 2000:10]
(Tham khảo kết xuất 2 của phụ lục 7)
Kiểm định
R-squared 0,643
Durbin-Watson stat 1,98
Theil Inequality Coefficient 0,359
Bias proportion 0,000338
Variance proportion 0,118 Covariance proportion 0,882
Mô hình ARIMA (9, 0, 5) thật sự có ý nghĩa vì tỷ lệ phân kỳ do sai lệch (Bias), phương sai (Variance), tự hồi quy càng tiến gần bằng 0. Tỷ lệ phân kỳ do hiệp phương sai (Covariance), càng tiến về 1.
Bảng 4.7: Kết Quả Dự Báo Sản Lượng Tiêu Thụ Sản Phẩm Bắp Lai Đơn vị: Kg T Y YF T Y YF T Y YF 01/2000 29005 29005 01/2009 114581 223764 01/2010 243703 02/2000 105015 105015 02/2009 216120 53002 02/2010 60332 03/2000 447420 447420 03/2009 219005 206731 03/2010 189275 04/2000 430638 430638 04/2009 641489 390887 04/2010 383188 05/2000 108826 108826 05/2009 259240 05/2010 273629 06/2000 63313 63313 06/2009 78970 06/2010 84012 07/2000 150411 150411 07/2009 193803 07/2010 179811 08/2000 163763 163763 08/2009 356166 08/2010 354693 09/2000 36952 36952 09/2009 237311 09/2010 255674 10/2000 14591 219256 10/2009 84898 10/2010 88210 11/2000 49389 496213 11/2009 220354 11/2010 199779 12/2000 43013 403713 12/2009 384424 12/2010 377083 Nguồn: TTTH
Hình 4.7: Kết Quả Dự Báo Sản Lượng Tiêu Thụ Sản Phẩm Bắp Lai
Nguồn: TTTH Qua kết quả dự báo, ta thấy sản lượng thực tế và sản lượng dự báo là có chênh lệch, song đường YF vẫn theo sát Y, như vậy kết quả dự báo trên là có thể tin cậy được. Ta cũng thấy sản lượng tiêu thụ hạt giống bắp lai trong thời gian tới
của Cty không ngừng biến động, song có chiều hướng tăng nhẹ và dần đi vào ổn định. Dự báo cho thấy trong thời gian sắp tới, sản lượng tiêu thụ bắp lai sẽ không còn biến động nhiều, Cty đi vào ổn định sản xuất, và tập trung vào việc nghiên cứu cho ra những giống bắp mới có các đặc tính thích nghi cao hơn.