Nguyên lý Thống kê kinh tế với SPSS ThS. Nguyễn Thị Tiến
MỤC LỤC
MỞ ĐẦU
Để phân tích biến động của hiện tượng qua thời gian, ta thường dùng phương pháp
phân tích dãy số thời gian. Trong phương pháp này, các giá trị quan sát trong dãy số thời
gian thường là không độc lạp với nhau, chính sự phụ thuộc của các giá trị quan sát đó là
đặc điểm, cơ sở cho việc xây dựng các phương pháp nghiên cứu và dự đoán về dãy số
thời gian.
Đối với một công ty thì mục đích sau cùng là thu lại lợi nhuận nhưng để biết được
sự biến động và thay đổi lợi nhuận của công ty qua các năm như thế nào thì chúng ta phải
áp dụng các chỉ tiêu phần tích dãy số thời gian và phương trình hồi quy tuyến tính để
biểu hiện xu hướng phát triển của công ty đó.
Đề tài của nhóm: Hãy thu nhập số liệu về lợi nhuận tại một Công ty thực tế qua 7
năm gần nhất. Hãy phân tích sự biến động lợi nhuận qua thời gian thông qua các chỉ số
Lớp K15KKT6 Trang 1
Nguyên lý Thống kê kinh tế với SPSS ThS. Nguyễn Thị Tiến
phân tích dãy số thời gian. Dùng phương pháp hồi quy tuyến tính để biểu hiện xu hướng
phát triển của doanh nghiệp qua thời gian. Dựa vào phương trình hồi quy tuyến tính đó
dự đoán lợi nhuận cho 4 năm tiếp theo.
Lớp K15KKT6 Trang 2
Nguyên lý Thống kê kinh tế với SPSS ThS. Nguyễn Thị Tiến
PHẦN I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
I. Khái nệm, ý nghĩa dãy số thời gian
1. Khái niệm
Dãy số thời gian là dãy các trị số của một chỉ tiêu thống kê được sắp xếp theo thời
gian. Có hai thành phần: thời gian và hiện tượng nghiên cứu
2. Ý nghĩa
 Quan sát dãy số cho ta thấy tình hình biến động của hiện tượng nghiên cứu qua
thời gian.
 Tính toán các chỉ tiêu phân tích cho dãy số giúp ta xác định được sự biến động
của hiện tượng.

:các mức độ trong dãy số
n :các mức độ
 Đối với dãy số thời điểm
- Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách bằng nhau
Lớp K15KKT6 Trang 3
Nguyên lý Thống kê kinh tế với SPSS ThS. Nguyễn Thị Tiến
1
2
...
2
12
1
−
++++
=
−
n
y
yy
y
y
n
n

i
y
(i=1…n): các mức độ của dãy số thời điểm
- Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không bằng nhau
∑
∑

( )
niyy
iii
,2
1
=−=
−
δ
i
y
:mức độ kỳ nghiên cứu (y=2,3….n)
1−i
y
:mức độ kỳ đứng liền trước đó
- Lượng tăng giảm tuyệt đối định gốc:
Là hiệu số giữa mức độ kỳ nghiên cứu bất kỳ với một kỳ nào đó được chọn làm gốc
so sánh thường là mức độ đầu tiên trong dãy số
1
yy
ii
−=∆
i
y
: mức độ kỳ nghiên cứu (y=2,3….n)
1
y
:mức độ được chọn làm gốc so sánh
- Lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình
Là chỉ số bình quân cộng của các lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn
Lớp K15KKT6 Trang 4

−
=
i
i
i
y
y
t
i=2,3,4….n
- Tốc độ phát triển định gốc: là kết quả so sánh giữa mức độ của kỳ nghiên cứu
bất kỳ với mức độ nào đó được chọn làm gốc so sánh thường là mức độ đầu tiên
1
y
y
T
i
i
=
1
y
: mức độ đầu tiên
- Tốc độ phát triển bình quân : là số bình quân nhân của các tốc đọ phát triển liên
hoàn, nó phản ánh tốc độ phát triển bình quân trong suốt thời gian nghiên cứu
1
1
1
2
1
1
32

−−
−
ii
i
i
i
i
ii
i
ta
t
yy
yy
a
δ
Lớp K15KKT6 Trang 5
Nguyên lý Thống kê kinh tế với SPSS ThS. Nguyễn Thị Tiến
(nếu ti tính bằng %)
- Tốc độ tăng giảm định gốc: là tỷ số so sánh giữa lượng tăng giảm tuyệt đối định
gốc với mức độ kỳ gốc cố định
1
11
1
−=
∆
=
−
=
i
ni

10
:các tham số của mô hình
Các tham số của mô hình được xây dựng theo phương pháp bình phương bé nhất
∑
→−
2
1
)(
t
yy
min
*Hàm số tuyến tính(phương trình đường thẳng)
Phương trình đường thẳng được sử dụng khi hiện tượng biến động với lượng tăng
(giảm) tuyệt đối liên hoàn tương đối đều đặn
Hàm số có dạng:

btay
+=

t
y
:trị số lý thuyết
a, b :tham số của mô hình
t: thứ tự thời gian

t
y
được coi là thích hợp nhất đối với dãy số khi:
Lớp K15KKT6 Trang 6
Nguyên lý Thống kê kinh tế với SPSS ThS. Nguyễn Thị Tiến

∑∑∑
===
+=
n
i
i
n
i
i
n
i
ii
tbtaty
1
2
11
III. DỰ ĐOÁN THỐNG KÊ
1. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình
Trường hợp sử dụng: hiện tượng nghiên cứu có nhịp độ phát triển ổn định
Mô hình dự đoán:

L
nLn
tyy )(
=
+
y
n
: mức độ cuối cùng của dãy số
t

Phương pháp này được áp dụng đối với hiện tượng có các lượng tăng giảm tuyệt
đối liên hoàn xấp xỉ bằng nhau.
Lớp K15KKT6 Trang 7