Bài giảng dự báo kinh tế và phân tích dữ liệu

 Nguyễn Trọng Hoài 2001: Mô hình hóa và Dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế, Chương 5.. TÀI LIỆU THAM KHẢO... GIỚI THIỆU Rất khó xử lý yếu tố chu kỳ của một chuỗi thời gi

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

 Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế,

Chương 5.

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

Business Forecasting With Accompanying Based ForecastXTM Software, 5th Edition,

Excel-Chapter 6.

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

Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 5.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

GIỚI THIỆU

 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

 Để đơn giản người ta thường giả định chu kỳ là một phần của yếu tố xu thế

CÁC BƯỚC THỰC HIỆN

t t

∑

=

MÔ HÌNH CỘNG TÍNH

 Các bước thực hiện

o Bước 5: Tách yếu tố mùa vụ ra khỏi dữ liệu gốc bằng cách lấy dữ liệu gốc Yt trừ đi ước lượng mùa vụ tương ứng Snjt

o Bước 6: Hồi quy hàm xu thế đối với Y’ (lưu ý việc chọn

j t t

'

MÔ HÌNH CỘNG TÍNH

 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

∧

+ +

=

MÔ HÌNH CỘNG TÍNH

 Khoảng tin cậy

o Sử dụng sai số của mô hình hồi quy Y’t để xác định khoảng tin cậy cho εt

chinh) dieu

so (He S

+

=

n

t t

t

t n

1 1

chinh dieu

so

2

2 p

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

tăng/giảm theo thời gian (xem đồ thị)

ε Cl

Sn Tr

 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

 CÁCH 2:

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

cách lấy dữ liệu gốc Yt chia cho ước lượng mùa vụ tương ứng Snjt

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

 CÁCH 2:

o Bước 7: Tiến hành dự báo cho Y^t+1

Bước 8: Đánh giá mô hình

1 t 1

t

' 1 t 1

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

 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

CMA Y

MÔ HÌNH NHÂN TÍNH

o Bước 6: Dự báo Y^t+1

1t1

t1

t1