DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH

DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH GVHD Ths Nguyễn Duy Tâm DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH Nhóm thực hiện Phan Văn Hoành K104010030 Đặng Thị Huệ K104010034 Nguyễn Thị Mỹ Hoa K104010027 LOGO NỘI DUNG Tổng quan về dự báo trên chuỗi thời gian 1 Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu 2 Phương pháp nghiên cứu 3 Kết quả dự báo 4 Kết luận chung 5 C1 Tổng quan về dự báo timeseries 1 1 Giới thiệu Xét 2 nhóm mô hình Các mô hình dự báo giản đơn Các mô hình phân tích các thành phần của chuỗi thời gian 1 2 P.

GVHD: Ths.Nguyễn Duy Tâm

DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH

Nhóm thực hiện:

1. Phan Văn Hoành_K104010030

2. Đặng Thị Huệ_K104010034

3. Nguyễn Thị Mỹ Hoa_K104010027

C1.Tổng quan về dự báo timeseries

1.1.Giới thiệu

 Xét 2 nhóm mô hình:

+ Các mô hình dự báo giản đơn

+ Các mô hình phân tích các thành phần của chuỗi thời gian

1.2 Phương pháp và phạm vi nghiên cứu

 Đánh giá kết quả dự báo hậu nghiệm bằng việc phân tích các đồ thị và các tiêu chí thống kê

 Dựa trên nền tảng của các phương pháp trung bình di động và dự báo theo hàm xu thế

mô hình dự báo thô, trung bình, san mũ

Quy trình chuẩn thực hiện dự báo bằng các

mô hình dự báo giản đơn trên Crystal ball

mô hình cộng tính và mô

hình nhân tính

Kiểm định Kruskal- Wallis

Phân biệt được các TPhần của chuỗi thời gian

1.5 Mục tiêu cần đạt

Mô hình dự báo thô

=+Y t-1 +Y t-2 + Yt-

3 +

n

…+Yt-Ho

lt

•

Ul T B: L

t = + ( L t-1 + Tt- 1)

•

Ul x

u thế : T

t = (L

t – L t-1 ) +(

1 )T t-1

t + p Tt) S t-s +p

•

=+Y t-1 +Y t-2 + Yt-

3 +

n

…+Yt-Ho

lt

•

Ul T B: L

t = + ( L t-1 + Tt- 1)

•

Ul x

u thế : T

t = (L

t – L t-1 ) +(

1 )T t-1

t + p Tt) S t-s +p

Mô hình san mũ

Phương pháp phân tích timeserries

Company Logo

1

Cơ sở lý thuyết:

• Dự báo trên

chuỗi thời gian

• Mối liên quan

Mô hình nghiên cứu:

Mô hình hóa Yt theo các thành phần Trt, Clt, Snt,

It :

• Mô hình cộng tính : Xem chuỗi thời gian như

tổng các thành phầnYt= Trt + Clt +Snt +It

• Mô hình nhân tính : Xem chuỗi thời gian như

Năm Quý Y Năm Quý Y

Chương 3:Phương pháp nghiên cứu

Chuẩn bị và trình bày kết quả dự báo

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Mô hình nhân tính

Chủ quan: Doanh thu cao vào tháng 3 =>Có yếu tố mùa

Khách quan:Sử dụng kiểm định Kruskal-Wallis.

1) Tách yếu tô mùa ra khỏi mô hình :

Giả sử chọn hàm tăng trưởng mũ:

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Pt hàm đồ thị:LOG(YSA) = 4.19890707622 + 0.0589534314314*T

 Thêm lần lượt các số 17,18,19,20 thay vào T ta sẽ có kết quả dự báo như

sau:

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

3) Kết hợp yếu tố xu thế và yếu tố mùa : gõ lệnh genr yf=ysaf*sn

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

 Nếu ta áp dụng mô hình dự

báo giản đơn:

Áp dụng công thứcY^t+1=Yt ta có

được đồ thị dự báo như sau:

Yt Y^t et |et| (et)^2 |et|/Yt et/Yt

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

 Kết luận : Mô hình nhân tính bám sát thực tế hơn.

Tóm tắt : Giữa 3 mô hình thì mô hình nhân tính phù hợp hơn cả Nói cách khác doanh thu của công ty trong năm tiếp theo sẽ có xu hướng biến động tăng dần, tăng hơn so với các cùng kì năm trước.

Chương 4: kết quả dự báo

 Tổng hợp, so sánh mức độ chính xác của dự báo của 3 mô hình:

Chỉ số Mô hình

Cộng tính 6.324845 7.495353 9.961549 0.040723

Nhân tính 3.748212 4.062936 4.938460 0.020854

Giản đơn 0.32865 39.8125 48.68 1

Chương 4: kết quả dự báo

 Nhận thấy được mô hình nhân tính phù hợp hơn so với mô hình cộng tính

• MAPE=

3.75%, theil U

= 0.02

< 0.55

là rất tốt

3.75%, theil U

= 0.02

< 0.55

là rất tốt

• MAPE = 6.32%,

• Chỉ số theil

U = 0.04<0.55 cũng rất tốt

6.32%,

U = 0.04<0.55 cũng rất tốt

với các chỉ số cao thì không phù hợp với

bộ dữ liệu

với các chỉ số cao thì không phù hợp với

bộ dữ liệu

• Ưu điểm: thực hiện đơn giản, dễ dàng, nhanh chóng.

• Nhược điểm: kém hiệu quả với các bộ dữ liệu phức tạp

Chương 5: Kết luận chung

o Vietravel nằm trong top các công ty hàng đầu trong nghành du lịch Việt Qua giai đoạn từ 2003 – 2006, doanh thu công ty biến động theo mô hình nhân tính, tăng qua thời gian và dự báo còn tiếp tục tăng trưởng trong năm tiếp theo Cụ thể, dự báo rằng doanh thu trong Q1-2007 của Vietravel là (132.61 - 172.53),

và dự báo đạt 152.57( dự báo điểm).(…)

• Bộ số liệu chưa được cập nhật theo thời gian mới nhất

• Chưa tìm hiểu chuyên sâu về đề tài

• Cách nhìn nhận còn chủ quan thiếu tính chuyên nghiệp

Thank You !