Bài giảng Dự báo trong kinh doanh (Business forecasting): Chương 3 - Phùng Thanh Bình

Dự báo trong kinh doanh<br /> (Business Forecasting)<br /> <br /> Khoa Kinh tế Phát triển<br /> 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận<br /> Website: www.fde.ueh.edu.vn<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> TRUNG BÌNH DI ĐỘNG & CÁC<br /> PHƯƠNG PHÁP SAN MŨ<br /> 1.<br /> 2.<br /> 3.<br /> 4.<br /> 5.<br /> 6.<br /> 7.<br /> 8.<br /> <br /> Giới thiệu<br /> Mô hình dự báo thô<br /> Trung bình giản đơn<br /> Trung bình di động đơn<br /> Trung bình di động kép<br /> San mũ giản đơn<br /> San mũ Holt<br /> San mũ Winter<br /> <br /> 1<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự<br /> báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế,<br /> Chương 4.<br /> J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007),<br /> Business Forecasting With Accompanying ExcelBased ForecastXTM Software, 5th Edition,<br /> Chapter 3.<br /> John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005),<br /> Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 4.<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> GIỚI THIỆU<br /> <br /> 2<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> GIỚI THIỆU<br /> Một chiến lược tốt để đánh giá các phương pháp dự<br /> báo gồm các bước sau:<br /> 1. Một phương pháp dự báo được chọn dựa trên<br /> phân tích và cảm nhận của người làm dự báo về<br /> bản chất của dữ liệu<br /> 2. Bộ dữ liệu được chia thành 2 phần - phần đầu và<br /> phần kiểm định<br /> 3. Phương pháp dự báo được chọn nhằm tìm ra các<br /> giá trị phù hợp cho phần đầu của dữ liệu<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> GIỚI THIỆU<br /> Một chiến lược tốt để đánh giá các phương pháp dự<br /> báo gồm các bước sau:<br /> 4.<br /> <br /> 5.<br /> <br /> Phương pháp được sử dụng dự báo phần kiểm<br /> định của dữ liệu, và sai số dự báo được xác định<br /> và đánh giá<br /> Ra quyết định<br /> <br /> 3<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> DỰ BÁO THÔ<br /> Khi có rất ít dữ liệu gần đây, thì Naïve có thể là một giải<br /> pháp<br /> Dự báo thô giả định rằng các giai đoạn gần nhất là ước<br /> lượng tốt nhất cho tương lai, mô hình đơn giản là:<br /> ∧<br /> <br /> Y t +1 = Yt<br /> Được gọi là dự báo thô cấp 1 (Naïve forecast 1),<br /> 100% trọng số được gán cho giá trị gần nhất của<br /> chuỗi thời gian<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> DỰ BÁO THÔ<br /> Bên cạnh xem xét quan sát gần nhất, ta có thể<br /> xem xét thêm xu hướng của nó, đây là mô hình<br /> dự báo thô cấp 2:<br /> ∧<br /> <br /> Y t +1 = Yt + P(Yt − Yt -1 )<br /> Xem ví dụ ở Table 1.3 (Holton, p30)<br /> <br /> 4<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> TRUNG BÌNH GIẢN ĐƠN<br /> Công thức:<br /> <br /> 1 t<br /> Y t +1 = ∑ Yi<br /> t i =1<br /> ∧<br /> <br /> ∧<br /> <br /> Y t +2 =<br /> <br /> ∧<br /> <br /> t Y t +1 + Yt +1<br /> t +1<br /> <br /> 5<br /> <br />