“CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO GIẢN ĐƠN” cẩm nang và báo cáo

I, Phương pháp mô hình dự báo thô: 1, Mô hình dự báo thô giản dơn: Bước 1: Khởi động chương trình Excel và nhập dữ liệu Bước 2 :Thay thế dữ liệu dự báo (t+1) bằng giá trị thực t ((Y_(t+1) ) ̂=〖 Y〗_t) Bước 3: Hoàn tất các dữ liệu và dự báo 2, Mô hình dự báo thô điều chỉnh: Bước 1: : Khởi động chương trình Excel và nhập dữ liệu Bước 2: Tính giá trị dự báo theo công thức Y ̂t+1 =〖 Y〗_t+ (Y_tY_(t1)) Bước 3: Hoàn tất các dữ liệu và dự báo. Qua mỗi phương pháp ta đều có thể xác định được U( hệ số không ngang bằng Theil’s U) và dựa vào đó có thể biết được cách sử dụng mô hình nào tốt hơn. II, Phương pháp mô hình dự báo trung bình: 1, Mô hình trung bình giản đơn: Bước 1: Khởi động Excel và nhập dữ liệu Bước 2: Tạo giá trị dự báo đầu tiên ((Y_2 ) ̂) bằng ô B2 Bước 3: Tạo giá trị dự báo thứ hai ((Y_3 ) ̂) theo công thức: Y ̂t+1 = (tY ̂_(t+1)+ Y_(t+1))(t+1) Bước 4: Copy công thức cho các giá trị dự báo còn lại => Ta có được các thước đo độ chính xác của mô hình. 2, Mô hình trung bình di động: Bước 1: Khởi động Crystal Ball Bước 2: Mở tập tin cần phân tích Bước 3: Chọn cột dữ liệu cần phân tích. Bước 4: Vào thanh công cụ “Crystal Ball” => chọn công cụ “Predictor” Bước 5: Nhập dữ liệu “Input Data”, chọn “ Top row has headers” và “ Data in columns”=> Next Bước 6: Khai báo đặc điểm “Data attributes” tùy vào dữ liệu=> Next

Trang 1

CẨM NANG HƯỚNG DẪN THỰC HIỆN BÁO CÁO

I, Phương pháp mô hình dự báo thô:

1, Mô hình dự báo thô giản dơn:

Bước 1: Khởi động chương trình Excel và nhập dữ liệu

Bước 2 :Thay thế dữ liệu dự báo (t+1) bằng giá trị thực t (=)

Bước 3: Hoàn tất các dữ liệu và dự báo

2, Mô hình dự báo thô điều chỉnh:

Bước 1: : Khởi động chương trình Excel và nhập dữ liệu

Bước 2: Tính giá trị dự báo theo công thức t+1 =

Bước 3: Hoàn tất các dữ liệu và dự báo

 Qua mỗi phương pháp ta đều có thể xác định được U( hệ số không ngang bằng Theil’s U) và dựa vào đó có thể biết được cách sử dụng mô hình nào tốt hơn

II, Phương pháp mô hình dự báo trung bình:

1, Mô hình trung bình giản đơn:

Bước 1: Khởi động Excel và nhập dữ liệu

Bước 2: Tạo giá trị dự báo đầu tiên ( bằng ô B2

Bước 3: Tạo giá trị dự báo thứ hai ( theo công thức: t+1 =

Bước 4: Copy công thức cho các giá trị dự báo còn lại => Ta có được các thước đo độ chính xác của mô hình

2, Mô hình trung bình di động:

Bước 1: Khởi động Crystal Ball

Bước 2: Mở tập tin cần phân tích

Bước 3: Chọn cột dữ liệu cần phân tích

Bước 4: Vào thanh công cụ “Crystal Ball” => chọn công cụ “Predictor”

Bước 5: Nhập dữ liệu “Input Data”, chọn “ Top row has headers” và “ Data in columns”=> Next

Bước 6: Khai báo đặc điểm “Data attributes” tùy vào dữ liệu=> Next

Bước 7: Chọn phương pháp “Simple Moving Average” => “Run”

Trang 2

Bước 8: Chọn “Analyze” sau đó chọn “Extract data” để ra kết quả mong muốn

Có thể xem biểu đồ: “View” => “Chart”

3, Mô hình trung bình di động kép:

Bước 5: Nhập dữ liệu “Input Data”, chọn “ Top row has headers” và “ Data in columns”=> Next

Bước 6: Khai báo đặc điểm “Data Attributes” => “Next”

Bước 7: Chọn phương pháp “Double Moving Average” xong chọn “Run”

Bước 8: Chọn “Analyze” sau đó chọn “ Extract Data” để ra kết quả mong muốn Biểu đồ: “View” => “Chart”

III, Phương pháp mô hình san mũ:

1, Mô hình dự báo san mũ giản đơn:

Bước 4: Vào thanh công cụ “Crystal Ball” => chọn công cụ “Predictor” Bước 5: Nhập dữ liệu “Input Data”

Bước 6: Khai báo đặc điểm “Data attributes”

Bước 7: Chọn phương pháp “Single Expotential Smoothing” =>chọn “Run” Bước 8: Chọn “Analyze” sau đó chọn “Extract Data” để ra kết quả mong muốn

2, Mô hình san mũ Holt- Winters:

Bước 5 : Nhập dữ liệu “Input data”

Bước 6: Khai báo đặc điểm “Data attributes” Sau đó chọn “Seasonal”

Bước 7: Chọn phương pháp “Holt- Winter” xong chọn “Run”

Bước 8: Chọn “Analyze” => chọn “Extract data” để ra kết quả mong muốn

Định dạng
Số trang	2
Dung lượng	17,86 KB