Bài giảng Dự báo trong kinh doanh (Business forecasting): Chương 6 - 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 /> PHÂN TÍCH THÀNH TỐ<br /> <br /> 1.<br /> <br /> Giới thiệu<br /> <br /> 2.<br /> <br /> Các bước thực hiện<br /> <br /> 3.<br /> <br /> Mô hình cộng tính<br /> <br /> 4.<br /> <br /> Mô hình nhân tính<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 5.<br /> J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007),<br /> Business Forecasting With Accompanying ExcelBased ForecastXTM Software, 5th Edition,<br /> Chapter 6.<br /> John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005),<br /> Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 5.<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> GIỚI THIỆU<br /> Thành phần của một chuỗi thời gian:<br /> o<br /> <br /> Xu thế (Trt)<br /> <br /> o<br /> <br /> Chu kỳ (Clt)<br /> <br /> o<br /> <br /> Mùa vụ (Snt)<br /> <br /> o<br /> <br /> Ngẫu nhiên (It)<br /> <br /> 2<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> GIỚI THIỆU<br /> Mô hình hóa Yt theo các thành phần Trt, Clt, Snt,<br /> và It:<br /> o<br /> <br /> Mô hình cộng tính: Xem chuỗi thời gian như tổng của<br /> các thành phần<br /> Yt = Trt + Clt + Snt + It<br /> <br /> o<br /> <br /> Mô hình nhân tính: Xem chuỗi thời gian như tích của<br /> các thành phần<br /> •<br /> <br /> Yt = Trt × Clt × Snt × It<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> GIỚI THIỆU<br /> Rất khó xử lý yếu tố chu kỳ của một chuỗi thời<br /> gian vì các chu kỳ có thể được xác định từ dữ liệu<br /> lịch sử cả về độ dài (năm) và độ lớn<br /> Để đơn giản người ta thường giả định chu kỳ là<br /> một phần của yếu tố xu thế<br /> Thường chỉ xét 3 yếu tố Trt, Snt, và It<br /> <br /> 3<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> CÁC BƯỚC THỰC HIỆN<br /> Khảo sát dữ liệu và nhận dạng mô hình thích hợp<br /> Xác định L (khoảng trượt, ví dụ L = 4 nếu dữ liệu<br /> theo quý)<br /> Lọai bỏ dao động ngắn hạn để nhận dạng xu thế dài<br /> hạn<br /> So sánh giá trị thực Yt với giá trị đã lọai bỏ yếu tố<br /> mùa vụ (CMAt)<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> CÁC BƯỚC THỰC HIỆN<br /> Tìm chỉ số mùa vụ<br /> Xác định yếu tố xu thế<br /> Xây dựng hàm dự báo xu thế<br /> Đo lường yếu tố chu kỳ (nếu có)<br /> Tiến hành dự báo từ các thành tố<br /> <br /> 4<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> MÔ HÌNH CỘNG TÍNH<br /> Nhận dạng mô hình cộng tính<br /> o<br /> <br /> Cường độ của sự di chuyển có tính mùa vụ không đổi<br /> theo thời gian (xem đồ thị)<br /> <br /> Giả sử ta có mô hình cộng tính như sau:<br /> <br /> Yt = Trt + Sn t + Cl t + ε t<br /> <br /> Phùng Thanh Bình<br /> <br /> 5<br /> <br />