dự báo trong kinh doanh - phân tích thành tố ( phùng thanh bình)

Khoa Kinh t ế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: www.fde.ueh.edu.vn Ph ùng Thanh Bình 1.. z Nguyễn Trọng Hoài 2001: Mô hình hóa và Dựbáo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh

Khoa Kinh t ế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: www.fde.ueh.edu.vn

Ph ùng Thanh Bình

1 Giới thiệu

2 Các bước thực hiện

3 Mô hình cộng tính

4 Mô hình nhân tính

z Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự

báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế,

Chương 5.

z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007),

Business Forecasting With Accompanying

Excel-Based ForecastXTM Software, 5thEdition,

Chapter 6.

z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005),

Business Forecasting, 8thEdition, Chapter 5.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Ph ùng Thanh Bình

GIỚI THIỆU

z Thành phần của một chuỗi thời gian:

o Xu thế (Trt)

o Chu kỳ (Clt)

o Mùa vụ (Snt)

o Ngẫu nhiên (It)

z Mô hình hóa Yttheo các thành phần Trt, Clt, Snt,

và It:

o Mô hình cộng tính: Xem chuỗi thời gian như tổng của

các thành phần

z Yt= Trt+ Clt+ Snt+ It

o Mô hình nhân tính: Xem chuỗi thời gian như tích của

các thành phần

• Yt= Trt× Clt× Snt× It

Ph ùng Thanh Bình

GIỚI THIỆU

z Rất khó xử lý yếu tố chu kỳ của một chuỗi thời

gian vì các chu kỳ có thể được xác định từ dữ liệu

lịch sử cả về độ dài (năm) và độ lớn

z Để đơn giản người ta thường giả định chu kỳ là

một phần của yếu tố xu thế

z Thường chỉ xét 3 yếu tố Trt, Snt, và It

CÁC BƯỚC THỰC HIỆN

z Khảo sát dữ liệu và nhận dạng mô hình thích hợp

z Xác định L (khoảng trượt, ví dụ L = 4 nếu dữ liệu

theo quý)

z Lọai bỏ dao động ngắn hạn để nhận dạng xu thế dài

hạn

z So sánh giá trị thực Ytvới giá trị đã lọai bỏ yếu tố

mùa vụ (CMAt)

Ph ùng Thanh Bình

CÁC BƯỚC THỰC HIỆN

z Tìm chỉ số mùa vụ

z Xác định yếu tố xu thế

z Xây dựng hàm dự báo xu thế

z Đo lường yếu tố chu kỳ (nếu có)

z Tiến hành dự báo từ các thành tố

z Nhận dạng mô hình cộng tính

o Cường độ của sự di chuyển có tính mùa vụ không đổi

theo thời gian (xem đồ thị)

z Giả sử ta có mô hình cộng tính như sau:

t t

t t

Ph ùng Thanh Bình

MÔ HÌNH CỘNG TÍNH

z Các bước thực hiện

o Bước 1: Loại bỏ dao động ngắn hạn bằng cách tính

MAtvà CMAt

• Nếu L lẻ: Chỉ cần tính MAt

• Nếu L chẵn: Tính CMAt

CMAt= Trt+ Clt

o Bước 2: Tính Snt+ εt

• Snt+ εt= Yt– Trt- Clt

Ph ùng Thanh Bình

z Các bước thực hiện

o Bước 3: Loại bỏεt trong Snt+ εtbằng cách tính trung

bình cho mỗi mùa (quý, tháng, …)

o Bước 4: Tính hệ số điều chỉnh A Tổng những ước

lượng mùa vụ trung bình này phải bằng 0 Nếu chưa

thỏa mãn thì cần phải điều chỉnh để chúng bằng 0

L

Sn

A

L 1 j

j

∑

=

= Sn j = Sn j - A

Ph ùng Thanh Bình

MÔ HÌNH CỘNG TÍNH

z Các bước thực hiện

o Bước 5: Tách yếu tố mùa vụ ra khỏi dữ liệu gốc bằng

cách lấy dữ liệu gốc Yttrừ đi ước lượng mùa vụ tương

ứng Snj

t

o Bước 6: Hồi quy hàm xu thế đối với Y’t(lưu ý việc

chọn dạng hàm hồi quy thích hợp nhất với chuỗi Y’t)

j t t

'

MÔ HÌNH CỘNG TÍNH

z Các bước thực hiện

o Bước 7: Tiến hành dự báo cho Y^

t+1

o Bước 8: Đánh giá mô hình

1 t 1

t

' 1 t 1

∧

+ +

=

Ph ùng Thanh Bình

MÔ HÌNH CỘNG TÍNH

z Đánh giá mô hình

o Thứ nhất: Tất cả các kiểm định thống kê của mô

hình hồi quy Y’tphải được thỏa mãn

o Thứ hai: Đồ thị của Ytphải gần với Y’t

o Thứ ba: Tính chỉ số Theil U

o Ngoài ra, có thể so sánh với các mô hình dự báo

khác thông qua các tiêu chí thống kê đ lường độ

z Khoảng tin cậy

o Sử dụng sai số của mô hình hồi quy Y’tđể xác định

khoảng tin cậy choεt

chinh) dieu

so (He S

t

Yˆt ± α/2 e ×

( )

− +

+

=

n

t t

t t n

1 1 chinh dieu so

2

2 p

Ph ùng Thanh Bình

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

z Nhận dạng mô hình cộng tính

o Cường độ của sự di chuyển có tính mùa vụ

tăng/giảm theo thời gian (xem đồ thị)

z Giả sử ta có mô hình nhân tính như sau:

t t

t t

t Tr Sn Cl ε

Ph ùng Thanh Bình

z CÁCH 1: Chuyển sang dạng mô hình cộng tính và

thực hiện như các bước vừa trình bày

) ln(

) ln(Cl )

ln(Sn )

ln(Tr

) ε Cl Sn

ln(Tr )

ln(Y

t t

t t

t t

t t

ε + +

+

=

×

×

×

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

z CÁCH 2:

o Bước 1: Loại bỏ dao động ngắn hạn bằng cách tính

MAtvà CMAt

• Nếu L lẻ: Chỉ cần tính MAt

• Nếu L chẵn: Tính CMAt

CMAt= Trt×Clt

o Bước 2: Tính Snt×εt

• Snt×εt= Yt÷ Trt×Clt

Ph ùng Thanh Bình

z CÁCH 2:

o Bước 3: Loại bỏεt trong Snt×εtbằng cách tính trung bình

cho mỗi mùa (quý, tháng, …)

o Bước 4: Tính hệ số điều chỉnh A Tổng những ước

lượng mùa vụ trung bình này phải bằng L Nếu chưa

thỏa mãn thì cần phải điều chỉnh bằng cách nhân với hệ

số điều chỉnh:

∑

= L Sn

L

A Snj = Snj × A

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

z CÁCH 2:

o Bước 5: Tách yếu tố mùa vụ ra khỏi dữ liệu gốc bằng

cách lấy dữ liệu gốc Ytchia cho ước lượng mùa vụ

tương ứng Snj

t

o Bước 6: Hồi quy hàm xu thế đối với Y’t(lưu ý việc

chọn dạng hàm hồi quy thích hợp nhất với chuỗi Y’t)

j t t

'

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

Ph ùng Thanh Bình

z CÁCH 2:

o Bước 7: Tiến hành dự báo cho Y^

t+1

o Bước 8: Đánh giá mô hình

1 t 1

t

' 1 t 1

∧

×

×

=

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

z CÁCH 3:

o Bước 1: Tính MAt& CMAt

o Bước 2: CMAT (CMA trend)

CMA = f(TIME)

= a + b(TIME) = CMAT

o Bước 3: Tính hệ số mùa vụ SFt(seasonal factor)

t

t t

CMA

Y

Ph ùng Thanh Bình

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

z CÁCH 3:

o Bước 4: Tính hệ số chu kỳ CFt

o Bước 5: Tính chỉ số mùa SI (Seasonal index)

t

t t

CMAT

CMA

n 1 t

j t j

SF

SI ∑

=

=

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

z CÁCH 3:

o Bước 6: Dự báo Y^

t+1

1 t 1

t 1

t 1

∧

×

×

=

Ph ùng Thanh Bình

Ph ùng Thanh Bình