Bài giảng Dự báo - Cao Hào Thi

Chia sẻ: Sdfcdxgvf Sdfcdxgvf | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

Thêm vào BST

Báo xấu

170
lượt xem 20
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng Dự báo nhằm trình bày các nội dung chính: có 2 nhóm phương pháp dự báo đó là dự báo kinh tế lượng và dự báo chuỗi thời gian, ngoài ra còn có dự báo theo mô hình nhân quả...Bài giảng được trình bày khoa học, súc tích giúp các bạn sinh viên tiếp thu bài học nhanh.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Dự báo - Cao Hào Thi

DỰ BÁO CAO HÀO THI
DỰ BÁO Hai nhóm phương pháp dự báo – Dự báo kinh tế lượng   f  X i  i  1, k (Dự báo nhân quả) – Dự báo chuỗi thời gian   f t  t  1, n
DỰ BÁO Dự báo – Dài hạn  mô hình kinh tế lượng Mô hình – Ngắn hạn  mô hình chuỗi thời gian kết hợp
DỰ BÁO THEO MÔ HÌNH NHÂN QUẢ Khoảng tin cậy đối với một giá trị riêng y y, tương ứng với xp Khoảng tin cậy đối với giá trị trung bình y, tương ứng với xp x Copyright ©2011 14-4 x xp Pearson Education, Inc. publishing as Prentice
Confidence Interval for the Average y, Given x Khoảng tin cậy đối với giá trị trung bình y, tương ứng với một giá trị cụ thể xp 2 1 (x p  x) ˆ y  t /2 sε  2 n  (x  x)
Khoảng tin cậy đối với một giá trị riêng y, tương ứng với một giá trị cụ thể xp 2 1 (x p  x) ˆ y  t /2 sε 1  2 n  (x  x) Số hạng thêm vào bề rộng khoảng tin cậy này để phản ánh sự không chắc chắn của giá trị riêng y
DỰ BÁO THEO MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN Các giá trị – Thích hợp  t  n1 , n2  ˆ – Dự báo kiểm định (Expost Forecast)  t  n2 , n3  ˆ – Dự báo tiên nghiệm (Ex-ante Forecast)  t  n3 , t   ˆ
ˆ t Dự Dự Thời kỳ ước lượng báo báo Dự báo trong mẫu kiểm tiên định nghiệm n1 n2 n3 t Trong mẫu Ngoài mẫu Mẫu
DỰ BÁO Số căn hộ Ht = f (Populationt) • Giá trị dự báo – Có điều kiện Các biến đôc lập có giá trị cụ thể / đã biết – Không có điều kiện Các giá trị biến ngoại sinh không được cho trước mà được tạo ra từ chính mô hình hoặc từ một mô hình phụ trợ
DỰ BÁO Các phương pháp làm trơn  để xác định đường xu hướng m – Trung bình trượt * 1   t mX t  j 2m  1 j   – Hàm số mũ t*  t  1   t*1