Chương 4 Dự báo bằng phương phương pháp hồi quy thuộc Bài giảng Dự báo kinh doanh nhằm trình bày về xây dựng mô hình hồi quy, khảo sát quan hệ giữa các biến số, đường hồi quy. Bài giảng được trình bày khoa học, súc tích giúp các bạn sinh viên tiếp thu bài học nhanh.
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Bài giảng Dự báo kinh doanh - Chương 4
- CHƯƠNG
CHƯƠNG 4
DỰ BÁO BẰNG
PHƯƠNG
PHƯƠNG PHÁP HỒI QUY
1
- XÂY DỰNG
MÔ HÌNH HỒI QUY
Mô hình hồi quy:
Là các mô hình thống kê được xây dựng nhằm mô tả các
được
tình huống trong thực tế và trên cơ sở đó dự báo tương lai.
cơ tương
Xây dựng mối quan hệ toán học giữa biến phụ thuộc
(thường gọi là Y, dependent variable) và một hoặc nhiều
(thư
biến độc lập (thường đặt là X, Independent variable(s)).
(thư
Ví dụ:
Tìm mô hình chỉ ra mối quan hệ giữa doanh thu và chi phí
quảng cáo; tăng trưởng GDP và vốn đầu tư,…
tă trư tư
2
- XÂY DỰNG
MÔ HÌNH HỒI QUY (tt)
Các bước xây dựng một mô hình dự báo hồi quy:
bư
1. Đưa ra mô hình mô tả tình huống trong thực tế (Chi tiêu
và thu nhập, năng suất lúa và lượng phân bón, v.v.v)
nă lư
2. Đưa ra được các biến cho mô hình (phải đo được, phân
được được,
biệt vói khái niệm). Ví dụ: Chi phí tính bằng tiền Đồng
VN, Doanh số có thể đo bằng Sản lượng / tiền…
lư
3. Xem xét các lỗi dự báo của mô hình các lỗi thường gặp
thư
trong dự báo) và thay đổi mô hình nếu cần.
4. Chọn mô hình phù hợp nhất (ít lỗi dự báo nhất, hoặc lỗi
chấp nhận được)
được)
3
- XÂY DỰNG
MÔ HÌNH HỒI QUY (tt)
Trong khi tiến hành thử nghiệm các phương pháp cần lưu
phương lư
ý
1. Khảo sát dữ liệu, không chỉ chú ý đến biến phụ thuộc, mà
còn phải chú ý đến các biến độc lập. Quy chiếu dữ liệu lên
biểu đồ để phát hiện tính khuynh hướng, thời vụ hay chu
hư
kỳ cũng như các biến lệch là việc cần thiết.
như
2. Mô hình tốt nhất sẽ được chọn thông qua quá trình kiểm
được
định các hệ số đánh giá. Ngoài ra, phương pháp “chừa
phương
khoảng” (holdout period) cũng được áp dụng như một tiêu
được như
chí để lựa chọn mô hinhphù hợp (sẽ trình bày rõ ở phần
sau)
4
- KHẢO SÁT QUAN HỆ
GIỮA CÁC BIẾN SỐ
ase A
C ase B
C ase C
C ase D
C
Y X Y X Y X Y X
.04
8 10 .14
9 10 .46
7 10 .58
6 8
.95
6 8 .14
8 8 .7
6 8 .76
5 8
.58
7 13 .74
8 13 .74
12 13 .71
7 8
.81
8 9 .7
8 9 .1
7 9 .84
8 8
.3
8 1 .26
9 1 .81
7 1 .47
8 8
.96
9 14 .1
8 14 .84
8 14 .04
7 8
.24
7 6 .13
6 6 .08
6 6 .25
5 8
.26
4 4 .1
3 4 .39
5 4 .5
12 19
.84
10 12 .13
9 12 .15
8 12 .56
5 8
.82
4 7 .26
7 7 .42
6 7 .91
7 8
.68
5 5 .74
4 5 .73
5 5 .89
6 8
5
- KHẢO SÁT QUAN HỆ
GIỮA CÁC BIẾN SỐ (tt)
Trong cả bốn trườnghợp đều có
trư
Trung bình của X = 9
Trung bình của Y = 7.5;
Độ lệch chuẩn của biến X = 3.32
Độ lệch chuẩn của biến Y = 2.03.
Cả bốn trường hợp khi sử dụng hồi qui đơn đều cho ra
trư đơn
cùng kết quả:
Y = 3 + 0.5 X
Nếu chỉ căn cứ và các tiêu chí này, các nhà phân tích dễ
că
đưa
đưa ra kết luận rằng bốn bộ số liệu này trùng nhau hoặc
rất giống nhau.
Tuy nhiên quy chiếu lên sơ đồ ta có:
sơ 6
- KHẢO SÁT QUAN HỆ
GIỮA CÁC BIẾN SỐ (tt)
Trường hợp A
Trư Trường hợp B
Trư
12 12
y = 3+.5x
10 10
8 8
y = 3+.5X
6 6
4 4
2 2
0 0
0 2 4 6 8 10 12 14 0 2 4 6 8 10 12 14
7
- KHẢO SÁT QUAN HỆ
GIỮA CÁC BIẾN SỐ (tt)
Trường hợp C
Trư Trường hợp D
Trư
14 14
12 12
10 10
y = 3+.5X y =3+.5x
8 8
6 6
4 4
2 2
0 0
0 2 4 6 8 10 12 14 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
8
- ĐƯỜNG HỒI QUY
Đường hồi quy:
Là đường thẳng có tổng bình phương những khoảng cách
đường phương
(lỗi dự báo) từ điểm số liệu đó đến đường thẳng này là nhỏ
đường
nhất (đo lường theo trục đứng Y) và đường thẳng này gọi là
(đ lư đường
đường
đường hồi qui.
Mô hình hồi quy đơn:
đơn:
Y = 0 + 1X +
Trong đó:
• Y = biến phụ thuộc (dependent variable), là biến số
ta muốn dự báo
9
- ĐƯỜNG HỒI QUY(tt)
X = biến độc lập (independent variable), biến dự báo
(predictor varibles), dùng để dự báo biến phụ thuộc.
0 = giao điểm với trục Y, giá trị của Y khi X = 0
1 = độ nghiêng của đường thẳng (slope) hay còn gọi là độ
đường
dốc, thể hiện mức độ thay đổi của Y khi X thay đổi 1 đơnđơn
vị.
= sai số (chênh lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực tế)
Để tính toán được các 0,1 tốt nhất ta sử dụng phương
được phương
pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least Square, OLS).
phương
10
- VÍ DỤ MINH HỌA
ĐƯỜNG HỒI QUY(tt)
12
y = 3+.5x
10
8
6
4
2
0
0 2 4 6 8 10 12 14
11
- MÔ HÌNH HỒI QUY NHÂN
QUẢ
Trong mô hình nhân quả, trình bày dưới dạng
dư
Y = f(X)
Một biến đổi ở biến X (biến độc lập) sẽ kéo theo một sự thay
đổi ở Y.
Việc chọn lựa biến giải thích (độc lập) không thực hiện một
(đ
cách tuỳ tiện. Thông thường phải dựa trên kinh nghiệm,
thư
những nghiên cứu hoặc các phán đoán suy luận logic hợp lý.
Các ví dụ liên quan: Các mô hình đã thực hiện có thể tham
khảo ở các tạp chí chuyên ngành.
12
- VÍ DỤ MINH HỌA
MÔ HÌNH HỒI QUY NHÂN QUẢ
Thôøi gian Thu nhaäp Doanh thu
31-Mar-90 ,035
18 ,436
418
30-Jun-90 ,063
18 ,94
46
-ep-90
30 S ,031
18 ,490
46
31-Dec-90 ,856
17 ,741
496
…
31-Mar-98 ,632
19 ,48
613
30-Jun-98 ,719
19 ,875
695
30-ep-98
S ,905
19 ,297
68
31-Dec-98 ,194
20 ,973
749
13
Bài tập c4f5
- VÍ DỤ MINH HỌA
MÔ HÌNH HỒI QUY NHÂN QUẢ
Doanh số và Thu nhập khả dụng
800,000
700,000
600,000
500,000
400,000
300,000
200,000
100,000
0
0 2,000 4,000 6,000 8,000 10,000 12,000 14,000 16,000 18,000 20,000
Biểu đồ trước khi điều chỉnh tỉ lệ.
trư 14
Bài tập c4f5
- VÍ DỤ MINH HỌA
MÔ HÌNH HỒI QUY NHÂN QUẢ
Doanh số và Thu nhập khả dụng
800,000
750,000
700,000
650,000
600,000
550,000
500,000
450,000
400,000
17,000 18,000 19,000 20,000
Biểu đồ sau khi điều chỉnh tỉ lệ (tham khảo
Bài tập c4f5 15
phần hướng dẫn thực hành).
hư
- VÍ DỤ MINH HỌA
MÔ HÌNH HỒI QUY NHÂN QUẢ
Quan sát sơ đồ chuyển vận, ta có thể thấy mô hình hồi quy
sơ
đơn
đơn có thể áp dụng được. Theo đó,
được.
Mô hình hồi quy cho RS có thể viết dưới dạng:
dư
RS = b0 + b1 (DPI)
Tiến hành hồi quy (chạy hồi quy) kết quả cho ra:
RS = -1,690,954.06 + ( (DPI) * 120.80 ) (*)
Từ phương trình (*), khi cần dự báo doanh thu ta chỉ việc
phương
thay giá trị thu nhập khả dụng (DPI) vào.
Nếu DPI của tương lai, ta tiến hành dự báo DPI để có giá trị
tương
này và thay vào (*.)
16
- y β0 β1x ε
ˆ
y i b0 b1x
xy x y
b1 n
( x ) 2
x2
n
b0 y b1 x
17
- THỰC HÀNH FORECASTX
MÔ HÌNH HỒI QUY NHÂN QUẢ
1. chọn dữ liệu trong Excel
2. Khởi động ForecastX, chọn thẻ Forecast Method và chọn
Multiple Regression; trong forecasting technique; chọn tiếp
Regression; technique;
biến phụ thuộc (biến dự báo) trong box Dependent series.
3. chọn thẻ Report và chọn show charts và Executive
4. Chọn Finish để kết thúc.
ĐIỀU CHỈNH LẠI TỈ LỆ CỦA SƠ ĐỒ. SƠ
Trỏ chuột vào cột cần điều chỉnh, click chuột phải chọn Format
Axis.
Axis.
Chọn tiếp thẻ Scale
Ở ô đầu tiên Minimum, click bỏ dấu chọn ở ô này sau đó gõ giá
Minimum,
trị thích hợp vào box bên cạnh và chọn OK.
18
- MÔ HÌNH HỒI QUY
VỚI DỮ LIỆU CHÉO
Mô hình hồi qui thường sử dụng dữ liệu dạng chuỗi (time-
thư (time-
series). Tuy nhiên trong nhiều trường hợp chúng ta gặp dữ
series). trư
liệu thu thu thập tại một thời đoạn nhất định và phương pháp
phương
hồi quy vẫn áp dụng được.
được.
Xét ví dụ:
Bạn là sales manager của một công ty cung cấp bánh mì
sandwitch trong thành phố. Bạn đó có hệ thống cửa hàng tại
phố.
08 quận trong thành phố và hiện muốn mở rộng hệ thống
bán hàng tại một Quận nữa, và bạn muốn dự báo doanh số ở
Quận này sẽ là bao nhiêu.
nhiêu.
Số liệu về doanh số và dân số tại các quận trong thời điểm
gần đây như sau:
như sau:
19
- VÍ DỤ MINH HỌA HỒI QUY
VỚI DỮ LIỆU CHÉO
Quaän Daân soá () 0 S
ales () 0
a 50 372
b 351 275
c 186 214
d 175 135
e 132 81
f 15 14
g 108 90
h 79 97
20
Thêm vào BST
Báo xấu
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
