Trang chủ » Kinh Doanh Marketing » Quản trị kinh doanh

15 trang

99 lượt xem

Bài giảng Dự báo trong kinh doanh (Business forecasting): Chương 4 - Phùng Thanh Bình

Chương 4 - Hồi quy đơn và xu thế tuyến tính. Chương này gồm có những nội dung chính sau: Mô hình hồi quy đơn, phân tích kết quả hồi quy, đánh giá mô hình hồi quy, qui trình dự báo bằng hồi quy, chuyển đổi dạng biến, dự báo bằng hàm xu thế, dự báo bằng mô hình nhân quả, dự báo với dữ liệu chéo, dự báo điểm và dự báo khoảng.

Chủ đề:

nhanmotchut_3

Bài giảng Quản trị học

Dự báo trong kinh doanh (Business Forecasting)

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

Phùng Thanh Bình

HỒI QUY ĐƠN & XU THẾ TUYẾN TÍNH

1. Mô hình hồi quy đơn 2. Phân tích kết quả hồi quy 3. Đánh giá mô hình hồi quy 4. Qui trình dự báo bằng hồi quy 5. Chuyển đổi dạng biến 6. Dự báo bằng hàm xu thế 7. Dự báo bằng mô hình nhân quả 8. Dự báo với dữ liệu chéo 9. Dự báo điểm & Dự báo khoảng

Phùng Thanh Bình

TÀI LIỆU THAM KHẢO

(cid:122) Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế, Chương 3.

(cid:122) J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007),

Business Forecasting With Accompanying Excel- Based ForecastXTM Software, 5th Edition, Chapter 4.

Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 6 & 8.

Phùng Thanh Bình

(cid:122) John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005),

MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN

(cid:122) Một khi đã thiết lập được mối quan hệ tuyến tính giữa 2 biến, thì thông tin về biến độc lập có thể được sử dụng để dự báo giá trị của biến phụ thuộc

(cid:122) Y = f(X) => Y = β0 + β0X + ε – Y là giá trị cần dự báo

– X có thể là một chuỗi thời gian

– X có thể là t (1, …, n)

Phùng Thanh Bình

MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN

(cid:122) Đường thẳng phù hợp nhất với tập hợp các điểm X-Y là đường tối thiểu hóa tổng các bình phương khoảng cách từ các điểm đến đường thẳng đó. Đường thẳng này được gọi là đường hồi quy hay đường tổng bình phương bé nhất, có dạng như sau:

Y^ = b0 + b1X b0 = hệ số cắt (intercept) b1 = hệ số dốc (slope)

Phùng Thanh Bình

MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN

(cid:122) Phương pháp bình phương bé nhất chọ giá trị b0 và b1 sao cho tối thiểu hóa tổng sai số bình phương:

SSE = ∑(Y – Y^)2 = ∑(Y – b0 – b1X)2

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) Sai số chuẩn của ước lượng

o Đo mức chênh lệch giữa giá trị thực Y với giá

trị ước lượng Y^, đối với mẫu lớn thì:

•

67% chênh lệch Y – Y^ nằm trong sY,X 95% chênh lệch Y – Y^ nằm trong 2 sY,X

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) Phân tích phương sai

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) Hệ số xác định:

∧

2 R =

)YY( 2

Explained Variation Total Variation

SSR SST

)Y - Y(

∑ − ∑

∧

Variation

- 1 =

)YY( − 2

Unexplaine Total Variation

SSE SST

)Y - Y(

∑ ∑

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) Phân tích phần dư

o Các giả định của mô hình hồi quy OLS:

• Tuyến tính

• Các sai số độc lập

• Các sai số có phương sai không đổi

Phùng Thanh Bình

• Các sai số có phân phối chuẩn

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) Phân tích phần dư

o Kiểm tra phần dư trước hết dựa vào đồ thị:

• Vẽ đồ thị histogram

• Vẽ phần dư theo Y^

• Vẽ phần dư theo X

• Vẽ phần dư theo thời gian

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) Phân tích phần dư

đồng nhất

o Kiểm định hiện tượng phương sai không

o Kiểm định hiện tượng tương quan chuỗi

Phùng Thanh Bình

o Khi nào cần đến AIC?

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) AIC & SIC: dùng để so sánh lựa chọn giữa các

mô hình có số biến khác nhau

n∑ e

)

AIC

exp( =

1n = N

2k N

2 n

k ∑

⎛ ⎜ ⎝

⎞ ⎟ ⎠

SIC

1n = N

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) AIC & SIC: Thường các phần mền kinh tế lượng

tính AIC & SIC theo công thức sau:

Nguồn: Green, W.H., (2003), Econometric Analysis, 5th Edition, P.160

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

ε Xβ β Y + t

+= 0

(cid:122) Tương quan chuỗi

ρε ε = t

1-t

v + t

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) Tương quan chuỗi

o Tự tương quan âm

o Tự tương quan dương (xem Figure 8.1)

Phùng Thanh Bình

o Không làm chệch các hệ số ước lượng, nhưng làm cho ước lượng của sai số chuẩn nhỏ hơn sai số chuẩn thật sự => t-stat, F-stat lớn

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) Tương quan chuỗi

Phùng Thanh Bình

PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY

(cid:122) Tương quan chuỗi

o Xử lý hiện tượng tương quan chuỗi tùy thuộc vào

nguyên nhân gây ra hiện tượng tương quan chuỗi: Sai dạng mô hình (thiếu biến) hay các sai số độc lập có liên quan với nhau cho dù mô hình được chọn là phù hợp

• Đưa thêm biến bỏ sót vào mô hình (ví dụ 8.3)

• Hồi quy sai phân (ví dụ 8.5)

• Mô hình tự hồi quy (ví dụ 8.6)

Phùng Thanh Bình

ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH HỒI QUY

(cid:122) Thứ nhất, kiểm tra xem ‘dấu’ của hệ số dốc có ý

nghĩa hay không

(cid:122) Thứ hai, kiểm tra xem hệ số dốc có ý nghĩa thống

kê hay không (dùng t-stat)

(cid:122) Thứ ba, kiểm tra xem thay đổi trong biến độc lập giải thích bao nhiêu phần trăm cho thay đổi trong biến phụ thuộc

(cid:122) Thứ tư, kiểm tra phần dư (dùng DW)

Phùng Thanh Bình

QUY TRÌNH DỰ BÁO BẰNG HỒI QUY

(cid:122) Thứ nhất, xem xét dữ liệu (nên dùng đồ thị) của cả

biến phụ thuộc và biến độc lập để xác định dạnh mô hình hồi quy

(cid:122) Dự báo biến độc lập

(cid:122) Ước lượng mô hình

(cid:122) Đánh giá mức độ phù hợp và chính xác của mô

hình và chọn ra mô hình tốt nhất

Phùng Thanh Bình

CHUYỂN ĐỔI DẠNG BIẾN

là tuyến tính đối với các hệ số β

(cid:122) Lưu ý: mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản nghĩa

gian, hoặc giữa Y và X thì X có thể được chuyển sang các dạng sau: 1/X, log(X), X2, √X, …

(cid:122) Sau khi vẽ đồ thị một biến X nào đó theo thời

(cid:122) Ví dụ 6-10 (Hanke, 234)

Phùng Thanh Bình

DỰ BÁO BẰNG HÀM XU THẾ

(cid:122) Y^ = b0 + b1(T)

o T = 1 cho quan sát đầu tiên của chuỗi thời gian và tăng lên theo thứ tự 1 đơn vị cho quan sát tiếp theo

quy thích hợp nhất

(cid:122) Vẽ đồ thị giữa Yt và T để chọn dạng mô hình hồi

Phùng Thanh Bình

(cid:122) Cũng có thể ta dự báo X^ = c0 + c1(T)

DỰ BÁO BẰNG MÔ HÌNH NHÂN QUẢ

(cid:122) Y^ = b0 + b1(X)

kỳ vọng có quan hệ vớn nhau

o Y và X là 2 chuỗi thời gian khác nhau và được

quy thích hợp nhất

(cid:122) Vẽ đồ thị giữa Yt và Xt để chọn dạng mô hình hồi

xác định mối quan hệ nhân quả

(cid:122) Thường phải dựa vào lý thuyết và kinh nghiệm để

Phùng Thanh Bình

DỰ BÁO VỚI DỮ LIỆU CHÉO

(cid:122) Trong khi hầu hết dự báo dựa trên dữ liệu chuỗi thời gian, tuy nhiên có một số trường hợp phân tích dữ liệu chéo cũng rất hữu ích. Trong phân tích dữ liệu chéo, tất cả các dữ liệu được thu thập cùng một thời điểm

cầu và giá của một hàng hóa, …

Phùng Thanh Bình

(cid:122) Ví dụ: doanh số và dân số ở các thành phố, lượng