GVHD: Nguyễn Duy Tâm
* DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG
PHÁP PHÂN TÍCH
*NỘI DUNG TRÌNH BÀY
Chương 1: Tổng quan về dự báo trên chuỗi thời gian
1
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
2
Chương 3: Kết quả nghiên cứu
3
Chương 4: Tổng hợp
4
* Chƣơng 1: Tổng quan về dự
báo trên chuỗi thời gian

1.1.Giới thiệu:
 Giới thiệu kỹ thuật dự báo dựa trên phân tích các thành phần chuỗi thời
gian chú trọng vào các dự báo ngắn hạn. Phương pháp này là một trong
những phương pháp lâu đời nhất trong lịch sử
1.2.Mục tiêu nghiên cứu:
 Phân biệt được các thành phần của chuỗi thời gian
 Phân biệt và trình bày được các mô hình cộng tính và mô hình nhân tính
trong dự báo đặc biệt có yếu tố mùa nổi trội
 Sử dụng Eviews và Excel để thực hiện dự báo bằng phương pháp phân
tích
 Sử dụng được kiểm định Kruskal-Wallis để kiểm định yếu tố mùa bằng
phần mềm Eviews.

* Chƣơng 1: Tổng quan về dự báo
trên chuỗi thời gian


2
Mô hình nghiên cứu:
Mô hình hóa Y
t
theo các thành phần
Tr
t,
Cl
t,
Sn
t,
I
t
:
•Mô hình cộng tính : Xem chuỗi thời
gian như tổng các thành phần
Y
t
= Tr
t
+ Cl
t
+Sn
t
+I
t

•Mô hình nhân tính : Xem chuỗi thời
gian như tích các thành phần
Y

hình nhân tính. www.themegallery.com Company Logo
www.themegallery.com Company Logo
*
2. Lý thuyết ứng dụng: Mô hình
nhân tính
3. Giải quyết tình huống
Sau khi điều chỉnh yếu tố mùa:

* Xét Cl
t
= 0 và Ir
t
= 0, vì
vậy chuỗi dữ liệu bây giờ
chỉ còn Tr
t
hay YSA
t
= Tr
t

*Kết quả ước lượng
trên eview theo biến T *
*Bảng các chỉ số so sánh: Nhu Cầu sử dụng dầu 3th cuối năm của công ty với độ chính
xác 95% với sai số MAPE = 16.65, tương đối theil’s U = 0.05 có
thể chấp nhận được.
*Kết hợp yếu tố xu thế và yếu tố mùa để dự đoán nhu cầu dầu
trong tương lai ta có được hàm sau:

Y^
t
= YSAt^ + Sn=
t
+ Sn
t
(do Cl
t
= 0 va Ir
t
= 0)

xác 95% với sai số MAPE = 16.65, tương đối theil’s U = 0.05 có
thể chấp nhận được.
*Kết hợp yếu tố xu thế và yếu tố mùa để dự đoán nhu cầu dầu
trong tương lai ta có được hàm sau:

Y^
t
= YSAt^ + Sn=
t
+ Sn
t
(do Cl
t
= 0 va Ir
t
= 0)
MAE

MAPE

MAE

RMSEU
8.212820
Tình huống 2: Dự báo doanh
thu 4 quý tiếp theo của một
công ty máy tính MT Thực hiện các thao tác trên
phần mềm Eview ta được
bảng kết quả sau:(mô hình
nhân tính)
*Chƣơng 3: Kết quả nghiên cứu
RMS
E

MAE
MAP
EMSE

U


lưu mã các quý)

*Chƣơng 3: Kết quả nghiên cứu
Thực hiện kiểm định trên mô hình nhân tính
Prob của thống kê Kruskal-Wallis bằng 0.0410 nhỏ hơn 0.1
nên độ tin cậy là 90% có yếu tố mùa tồn tại trong chuỗi dữ
liệu.
Nền tảng của dự báo theo MH xu thế
Ra đời sớm
Dựa trên PP TB di động
Ưu điểm
•Dự báo được
ngắn hạn và dài
hạn.
•Có tính phân
tích cụ thể. Hiểu
và giải thích dễ
dàng hơn các