Bài giảng Dự báo kinh doanh - Chương 6

Chia sẻ: Dxfgbfcvbc Dxfgbfcvbc | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:23

Thêm vào BST

Báo xấu

167
lượt xem 23
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 6 Dự báo với mô hình nhân thuộc Bài giảng Dự báo kinh doanh trình bày về phân tích thành phần dãy số thời gian, mô hình dãy số thời gian căn bản, phân tích loại bỏ tính thời vụ tìm chỉ số thời vụ.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Dự báo kinh doanh - Chương 6

CHƯƠNG CHƯƠNG 6 DỰ BÁO VỚI MÔ HÌNH NHÂN 1
PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN DÃY SỐ THỜI GIAN  Thành phần trong dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm: gồm:  Tính khuynh hướng hư  Dao động thời vụ  Dao động chu kỳ  Dao động ngẫu nhiên.  Phân tích thành phần dãy số thời gian dùng để xác định ra các thành phần đó bằng cách tách rời dãy số thành những thành phần riêng biệt và sau đó tích hợp lại để dự báo. báo. 2
PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN DÃY SỐ THỜI GIAN (tt) Đây là mô hình cổ điển nhưng rất phổ biến hiện nay vì: như  Cho ra kết quả dự báo rất tốt  Dễ hiểu và dễ giải thích cho người sử dụng các thông số ngư dự báo.  Tương thích với khuynh hướng chung của các giám đốc ương khi nhìn vào sự chuyển vận của dữ liệu và vì thế giúp họ đề ra các đối sách phù hợp cho từng yếu tố chưa phù chư hợp. hợp. Có nhiều cách để phân tích một dãy số thời gian. Trong gian. chương trình, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp cổ điển trong chương phương đó liên quan đến trung bình động, tính khuynh hướng, tính thời vụ. vụ. 3
MÔ HÌNH PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN CĂN BẢN Mô hình được viết: được Y=TxSxCxI Trong đó: Y = biến dự báo T = tính khuynh hướng hư S = tính thời vụ C = tính chu kỳ I = tính ngẫu nhiên. 4
PHÂN TÍCH LOẠI BỎ TÍNH THỜI VỤ TÌM CHỈ SỐ THỜI VỤ Loại trừ những dao động ngắn hạn bằng cách tính trung bình động (MA) cho dãy số. Cơ số tính trung bình động phải chứa bằng số quan sát trong chu kỳ thời vụ (độ dài của thời vụ). (đ Ví dụ: dữ liệu được cho theo quý, khi tính trung bình động được phải dựa trên cơ sở 04 quý. cơ Tổng quát: trung bình động được tính như sau: được như  + Đối với dữ liệu theo quy:ù MAt = (Yt-2 + Yt-1 + Yt + Yt+1)/4  + Đối với dữ liệu theo tháng: MAt = (Yt-6 + Yt-5 + … + Yt + Yt+1+ Yt+5)/12 Ví dụ minh họa cách tính trung bình động. 5
PHÂN TÍCH LOẠI BỎ TÍNH THỜI VỤ TÌM CHỈ SỐ THỜI VỤ (tt) Chæ soá Y Trung bình Trung bình ñoäng thôøi gian Ñoäng (MA) trung taâm (CMA) Naêm 1 Quyù 1 1 10 NA NA Quyù 2 2 18 NA NA Quyù 3 3 20 .0 (MA) 15 3 .25 (CMA) 15 3 Quyù 4 4 12 .5 (MA) 15 4 .75 (CMA) 15 4 Naêm 2 Quyù 1 5 12 .0 (MA) 16 5 NA Quyù 2 6 20 NA NA MA3 = (10 + 18 + 20 + 12)/4 = 15.0 MA4 = (18 + 20 + 12 + 12)/4 = 15.5 6 MA5 = (20 + 12 + 12 + 20)/4 = 16.0
PHÂN TÍCH LOẠI BỎ TÍNH THỜI VỤ TÌM CHỈ SỐ THỜI VỤ (tt)  Yếu tố thời vụ được tính: được SFt = Yt/CMAt  Trong ví dụ trên chúng ta có, yếu tố thời vụ tại các quý 3 và 4 như sau: như SF3 = Y3/CMA3 = 20/15.25 = 1.31 SF4 = Y4/CMA4 = 12/15.75 = 0.76 Ý nghĩa: Quý 3 của năm 1 là quý có doanh số cao hơn mức trung bình (SF3 = 1.31). 31) Trong khi đó, quý 4 của thì có doanh số khá thấp SF4 = 0.76). Nếu xét 76) trong thực tế (đây là dữ liệu doanh số của hàng hoá là trang phục bơi) thì điều này là hợp lý (ở quý 4 là mùa đông, nên doanh số thấp). thấp). Tính toán cho toàn bộ số liệu, các yếu tố thời vụ này khá xấp xĩ nhau. nhau. Chỉ số thời vụ (Si): được tính bằng trung bình của tất cả các yếu tố thời được vụ này. này. 7
VÍ DỤ MINH HỌA TÌM CHỈ SỐ THỜI VỤ (tt) Các ký hiệu: PHS = nhà xây dựng mới (đ/v: 1000) (đ PHSMA = Trung bình động nhà xây dựng mới PHSCMA = Trung bình động trung tâm nhà xây dựng mới PHSCMAT = Khuynh hướng trung bình động hư trung tâm nhà xây dựng mới CF = Yếu tố chu kỳ (PHSCMA/PHSCMAT) SF = yếu tố thời vụ (PHS/PHSCMA) SI = chỉ số thời vụ (trung bình chuẩn các chỉ số thời vụ đơn vị) đơn 8
VÍ DỤ MINH HỌA TÌM CHỈ SỐ THỜI VỤ (tt) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 C /s T .gian PHS PHSMA PHSCMA PHSCMAT CF SF SI T /gian Feb-65 1 .5 18 NA NA .819 237 NA NA .79 0 May-65 2 .7 296 NA NA .132 238 NA NA .20 1 ug-65 A 3 .2 26 .95 240 .78 240 .46 238 .01 1 .106 1 .13 1 Nov-65 4 .4 219 .625 240 .8 235 .759 238 .98 0 .93 0 .8 0 Feb-6 5 .2 180 .15 231 .613 2 .073 239 .931 0 .809 0 .79 0 May-6 6 .8 258 .075 214 .36 204 .386 239 .854 0 .26 1 .20 1 . . . . . . . . . May-98 134 .4 360 .9 305 .875 31 .512 279 .16 1 .156 1 .20 1 ug-98 A 135 348 .85 317 NA .826 279 NA NA .13 1 Nov-98 136 .6 304 NA NA .139 280 NA NA .8 0 9
VÍ DỤ MINH HỌA TÌM CHỈ SỐ THỜI VỤ (tt) 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 Fb 5 Fb 7 Fb 9 Fb 1 Fb 3 Fb 5 Fb 7 Fb 9 Fb 1 Fb 3 Fb 5 Fb 7 Fb 9 Fb 1 Fb 3 Fb 5 Fb 7 e -6 e -6 e -6 e -7 e -7 e -7 e -7 e -7 e -8 e -8 e -8 e -8 e -8 e -9 e -9 e -9 e -9 ------ nhà xây dựng mới (gốc) 10 nhà xây dựngmới sau khi điều chỉnh tính chu kỳ.
VÍ DỤ MINH HỌA TÌM CHỈ SỐ THỜI VỤ (tt) Nhận xét: 1. Đo lường được tính thời vụ thông qua chỉ số thời vụ lư được (seasonal Indexes) 2. Loại bỏ tính thời vụ trong dữ liệu giúp chúng ta hình dung rõ ràng hơn kiểu chuyển vận dữ liệu. hơ Lưu ý: tổng các chỉ số thời vụ phải bằng số lượng quan sát trong một chu kỳ (=4 nếu là số liệu theo quý và =12 nếu là số (=4 liệu theo tháng). Ngược lại, phải chuẩn hoá chúng bằng cách tháng). Ngư nhân từng chỉ số này với độ dài chu kỳ và chia cho tổng các trung bình yếu tố thời vụ. vụ. Thực hiện quy tắc trên ta có chỉ số thời vụ cho từng quý trong ví dụ trên như sau: như sau: Q1 = 0.797; Q2 = 1.202; Q3 = 1.113; Q4 = 0.888. 11
VÍ DỤ MINH HỌA TÌM CHỈ SỐ THỜI VỤ (tt) Ứng dụng 1) Nếu ta biết trong năm tới số nhà xây dựng mới là 400, dựa nă trên chỉ số thời vụ ta có thể tính được ở các quý: được Quý 1: (400/4)*0.797 = 79.7 nhà Quý 02: ,, = 120.2, Quý 03: ,, = 111.3, Quý 04: ,, = 88.8 2) Nếu biết được chỉ số thời vụ tai một quý (SIi) và lượng đơn được lư đơn vị đo được tại quý đó (Qi) ta có thể ước tính được con số ước được được tính cho các năm (Yt) theo công thức: nă Yt = (Qi/SIi)x4 12
TÌM KHUYNH HƯỚNG DÀI HẠN HƯ  Khuynh hướng dài hạn được ước lượng từ dữ liệu sau khi đã hư được lư loại bỏ các dao động ngắn hạn.  Để tìm ra khuynh hướng dài hạn, ta sử dụng hàm tuyến tính đơn hư đơn sau: CMA = f(TIME) = a + b(TIME) Trong đó :  CMA là trung bình động trung tâm  TIME = 1 cho quan sát đầu tiên và tăng 1 đơn vị tă đơn cho quan sát tiếp theo.  Phương trình xu hướng sau khi đã xác định được sử dụng để tạo Phương hư được các ước lượng. Tập hợp các ước lượng này là dãy số khuynh lư lư hướng trung bình động trung tâm (CMAT). 13
VÍ DỤ MINH HỌA TÌM KHUYNH HƯỚNG DÀI HẠN HƯ Giá trị CMAT được tính trong ví dụ trên (cột 6, slide 9) được 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 Feb-65 Feb-67 Feb-69 Feb-71 Feb-73 Feb-75 Feb-77 Feb-79 Feb-81 Feb-83 Feb-85 Feb-87 Feb-89 Feb-91 Feb-93 Feb-95 Feb-97 14 PHSCMAT PHSCMA PHS
ĐO LƯỜNG YẾU TỐ CHU KỲ LƯ Yếu tố chu kỳ (CF): là kiểu chuyển vận hình sóng mở rộng (CF): của khuynh hướng dài hạn, được đo lường bằng tỉ số giữa được Trung bình động trung tâm (CMA) và khuynh hướng dài hạn của trung bình động trung tâm (CMAT). (CMAT). CF = CMA/CMAT CF >1: giá trị tại quan sát sau khi đã loại bỏ tính thời vụ lớn hơn giá trị khuynh hướng dài hạn. hơ hư CF
VÍ DỤ MINH HỌA ĐO LƯỜNG YẾU TỐ CHU KỲ LƯ 1.5 Aug77-1.43 Aug72-1.32 Aug86-1.12 May98-1.12 1 Feb75-0.83 Feb70-0.77 Feb91-0.75 0.5 Feb82-0.58 CF 0 Feb-65 Feb-67 Feb-69 Feb-71 Feb-73 Feb-75 Feb-77 Feb-79 Feb-81 Feb-83 Feb-85 Feb-87 Feb-89 Feb-91 Feb-93 Feb-95 Feb-97 Feb-99 16
VÍ DỤ MINH HỌA ĐO LƯỜNG YẾU TỐ CHU KỲ LƯ Q3- Q3-1966 = 190.513/239.700 = 0.795 < 1 Q2- Q2-1998 = 311.875/279.512 = 1.116 > 1 Nếu đối chiếu trên sơ đồ trên ta dễ dàng nhận thấy: thấy: Tại Q3-1966, đường CF nằm dưới đường khuynh hướng dài 1966, đường đường hạn, và Tại Q2-1998, đường CF nằm trên đường khuynh hướng dài 1998, đường đường hạn. hạn. Kết luận: bằng cách tính được và chiếu riêng yếu tố chu kỳ luận: được lên đồ thị chúng ta có thể hình dung tốt hơn cách chuyển vận của dữ liệu. Từ đó đưa ra phương pháp dự báo thích hợp. liệu. đưa phương hợp. 17
TỔNG QUAN VỀ CÁC CHU KỲ KINH DOANH B’ B B’’ Hoạt động kinh tế C A Thời gian Các chu kỳ kinh doanh 18
TỔNG QUAN VỀ CÁC CHU KỲ KINH DOANH Chú thích:  Thời đoạn từ điểm A đến B: giai đoạn phát triển (hay mở rộng – expansion phase).  Thời đoạn từ B đến C: giai đoạn suy thoái (recession phase)  Khoảng cách từ A đến B: mức độ mở rộng (development phase)  Khoảng cách từ B’’ đến C chỉ ra mức độ suy thoái. Nếu đúng là chu kỳ : biên độ dao động [khoảng cách từ đáy suy thoái (A) và đỉnh phát triển (B)] là không đổi trong các chu kỳ. Và, thời đoạn của các chy kỳ là không đổi. Tuy nhiên trong thực tế của hoạt động kinh tế điều này rất khó có xảy ra. 19
DỰ BÁO PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN DÃY SỐ THỜI GIAN Một dãy số thời gian có thể tách ra thành các thành phần: Y=T.S.C.I Trong đó: T = khuynh hướng dài hạn dựa trên dữ liệu đã loại bỏ các dao hư động thời vụ, thuờng được gọi là khuynh hướng trung bình động được hư trung tâm. S = các chì số thời vụ (Si). Là các giá trị chuẩn trung bình cuả các yếu tố thời vụ tại mỗi quan sát C= yếu tố chu kỳ. Yếu tố chu kỳ (CF) được tính bằng tỉ số giữa được CMA và CMAT, thể hiện tính chuyển vận dần đều hình sóng của dãy số xung quanh đường khuynh hướng. đường hư I= yếu tố thất thường. Thông thường yếu tố này được cho giá trị thư thư được là 1 nếu như không có quan sát thất thường đáng chú ý nào. như thư 20