PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ DỰ BÁO
P.
T.B
KHOA KINH TẾ
ptbinh[a-còng]ueh.edu.vn
Bài giảng 3: Các mô hình dự báo giản đơn
Nội dung:
Dự báo thô
Trung bình giản đơn
Trung bình di động đơn/kép
San mũ giản đơn
San mũ Holt/San mũ Winter
Phân tách chuỗi thời gian
Phần mềm ForecastX/Crystal Ball
Phân biệt 3 phương pháp đơn giản:
Các phương pháp dự báo thô: Giả định dữ
liệu gần nhất cung cáp các dự đoán tốt
nhất tương lai.
Các phương pháp bình quân: Dự báo dựa
trên giá trị trung bình của các quan
sát quá khứ (tầm quan trọng như nhau).
Các phương pháp san mũ: Dự báo bằng
cách lấy trung bình giá trị quá khứ của
chuỗi dữ liệu với trọng số giảm dần
(tầm quan trọng giảm dần).
1. Một phương pháp dự báo được chọn dựa
trên phân tích và cảm nhận của người
làm dự báo về bản chất của dữ liệu.
2. Bộ dữ liệu được chia thành 2 phần:
Phần chạy thử và phần kiểm định.
3. Phương pháp dự báo được chọn được sử
dụng để tính các giá trị ước lượng
cho phần chạy thử.
Một chiến lược tốt để đánh giá dự báo
thường gồm các bước sau (Hanke, 2005):