DỰ BÁO TRONG KINH DOANH - RẤT HỮU ÍCH

CHÖÔNG 1

TOÅNG QUAN DÖÏ BAÙO TRONG KINH

DOANH

TOÅNG QUAN

DÖÏ BAÙO TRONG KINH DOANH

1. Vai troø cuûa döï baùo trong quaù trình ra quyeát ñònh trong kinh doanh

2. Caùc phöông phaùp döï baùo 3. Qui trình döï baùo 4. Löïa choïn phöông phaùp döï baùo 5. Ñaùnh giaù ñoä tin caäy cuûa phöông phaùp döï baùo 6. Heä thoáng caùc khaùi nieäm thoáng keâ cô baûn söû

duïng trong döï baùo

VAI TROØ CUÛA DÖÏ BAÙO

Trong Lónh vöïc kinh doanh Döï baùo taïo ra lôïi theá caïnh tranh (ôû theá chuû ñoäng,

khoâng bò ñoäng)(Ví duï: Doanh nghieäp trong hieäp hoäi Nhöïa, Deät may…)

Coâng taùc döï baùo laø moät boä phaän khoâng theå thieáu trong hoaït ñoäng cuûa caùc doanh nghieäp, trong töøng phoøng ban:

VAI TROØ CUÛA DÖÏ BAÙO (tt)

Phoøng Kinh doanh – Marketing Doanh soá trong caùc giai ñoaïn tieáp theo (Nestle) Doanh soá cuûa nhöõng saûn phaåm môùi (Honda) Doanh soá qua caùc hoaït ñoäng chieâu thò (Bia

Tiger) Ngaân saùch cho caùc hoaït ñoäng chieâu thò

(Unilever) Phoøng Saûn xuaát Nhu caàu nguyeân vaät lieäu Löôïng toàn kho => Keá hoaïch thu mua, chuyeån vaän toå chöùc

giao nhaän. Phoøng logistics

Phoøng nhaân söï Keá hoaïch tuyeån duïng Keá hoaïch Huaán luyeän ñaøo taïo Ví duï: FPT vôùi muïc tieâu 925 Phoøng keá toaùn, taøi chính Chi phí, laõi loã Caùc chæ soá taøi chính (veà voán, lôïi nhuaän) Ví duï: Coâng ty chöùng khoaùn giao dòch treân thò

truôøng chöùng khoaùn Vieät Nam.

VAI TROØ CUÛA DÖÏ BAÙO (tt)

AÙP DUÏNG DÖÏ BAÙO TRONG THÖÏC TIEÅN

Coâng ty hoaù daàu: Columbia Gas Coâng ty döôïc phaåm: lôùn ôû chaâu AÂu, MyõGlaxo

Wellcome (saùp nhaäp), Bayer, Bristol Myers... Taäp ñoaøn saûn xuaát oâ toâ: Fiat Haõng haøng khoâng: Trans World Airline. ÔÛ Vieät Nam: Caùc coâng ty lôùn coù rieâng boä phaän

söû duïng döï baùo laø raât nhieàu. Caùc coâng ty nöôùc ngoaøi, caùc coâng ty nhaø nöôùc, caùc coâng ty nghieân cöùu thò tröôøng

DÖÏ BAÙO

TRONG CAÙC LÓNH VÖÏC KHAÙC

Trong caùc cô quan nhaø nöôùcSô,û Phoøng Keá Hoaïch Ñaàu tö, Thoáng keâ, Ban Vaät giaù, Sôû Giao dòch chöùng khoaùnVí duï: Dr. Dö Quang Nam, M.A Nguyeãn Minh Haø

Trong caùc toå chöùc quoác teá taïi Vieät Nam vaø treân theá giôùi WB, IMF, USAID, UNDP, UN…Vuõ Quang Vieät (chuyeân Vieân thoáng keâ LHQ)

Trong nghieân cöùu khoa hoïc, ñeà taøi toát nghieäp.

VAI TROØ CUÛA DÖÏ BAÙO

CÔ HOÄI VIEÄC LAØMTrong caùc coâng ty nghieân cöùu thò tröôøngCoù hôn 20 coâng ty nghieân cöùu thò tröôøng taïi Tp.HCM nhö:MSV, Tröông Ñoaøn, AC NielSen, Taylor Nielsen…

Trong caùc coâng ty taïi VN Nöôùc ngoaøi: Sony, Toyota, Samsung, ANZ, GSK..Trong nöôùc: Kinh Ñoâ, Vieät Thaéng, Deät Phong phuù, Gaïch Ñoàng Taâm, Caø pheâ Trung Nguyeân …

Trong caùc coâng ty chöùng khoaùn Vieät Nam21 coâng ty chöùng ñang giao dòch treân thò truôøng chöùng khoaùn VN (taïi TP.HCM).

CAÙC PHÖÔNG PHAÙP DÖÏ BAÙO

Tuyø theo muïc ñích, thôøi löôïng vaø döõ lieäu saün coù ta choïn phöông phaùp phuø hôïp nhaát ñeå cho ra nhöõng thoâng tin chính xaùc vaø kòp thôøi nhaát laøm cô sôû cho caùc quyeát ñònh cuûa Doanh nghieäp

Phöông phaùp ñònh tính (Subjective Method) Phöông phaùp ñònh löôïng (Quantitative Method)

PHÖÔNG PHAÙP

DÖÏ BAÙO ÑÒNH TÍNH

Phöông Phaùp ñònh tính: döï baùo döïa treân phaùn ñoaùn chuû quan vaø tröïc giaùc cuûa ngöôøi tham gia döï baùo.

Laáy yù kieán ñoäi nguõ nhaân vieân baùn haøng (Sales force Composites)

Öu ñieåm: Tieáp xuùc haøng ngaøy vôùi khaùch haøng Coù moái quan heä maät thieát vôùi khaùch haøng.

Nhöôïc ñieåm: Moät soá laïc quan thöôøng ñaùnh giaù cao khaû naêng

baùn taïi khu vöïc mình vaø ngöôïc laïi. Aûnh höôûng bôûi kinh nghieäm gaàn nhaát. Döïa treân söï ‘caûm nhaän’ coù theå ñaùnh giaù cao

hoaëc thaáp möùc thöïc teá vaø taùc ñoäng cuûa cô cheá löông thöôûng.

Laáy yù kieán ngöôøi tieâu duøng(Servey of customers)

Öu ñieåm: Caùch toát nhaát ñeå döï baùo nhu caàu, sôû thích

cuûa hoï qua döï ñònh mua saém cuûa hoï. Ñieàu tra ñöôïc thò hieáu cuûa khaùch haøng ñeå

caûi tieán saûn phaåm. Nhöôïc ñieåm:

Phuø hôïp cho caùc saûn phaåm coâng nghieäp Tính chính xaùc cuûa döõ lieäu

Ví du:ï MSV, ACNielsen (thöïc hieän field survey)

PHÖÔNG PHAÙP

DÖÏ BAÙO ÑÒNH TÍNH (tt)

Laáy yù kieán cuûa Ban ñieàu haønh (Jury of Executive Opinion) Döï treân söï hieåu bieát kinh nghieäm cuûa caùc nhaø quaûn trò cao caáp, caùc chuyeân vieân marketing, laø nhöõng ngöôøi coù söï hieåu bieát saâu saéc veà hoaït ñoäng cuûa doanh nghieäp.

Öu ñieåm: Thu thaäp ñöôïc kinh nghieäm töø nhieàu chuyeân gia khaùc nhau.

Nhöôïc ñieåm: neáu coù ngöôøi aùp ñaûo, döï baùo seõ mang naëng yù kieán chuû quan cuûa ngöôøi ñoù

PHÖÔNG PHAÙP


Phöông phaùp Delphi Goàm caùc böôùc:

1. Nhöõng chuyeân gia tham gia döï baùo ñöôïc choïn2. Baûng caâu hoûi veà caùc bieán döï baùo ñöôïc ñöa

cho töøng thaønh vieân3. Keát quaû ñöôïc thu thaäp vaø laäp baûng vaø toùm

taét.4. Baûng toùm taét keát quaû seõ göûi laïi cho töøng

chuyeân gia xem xeùt laïi 5. Töøng chuyeân gia seõ xem xeùt laïi caùc döï baùo

cuûa mình treân cô sôû tham khaûo yù kieán chung cuûa nhieàu chuyeân gia khaùc.

6. Laäp ñi laäp laïi cho ñeán khi keát quaû khoâng khaùc bieät nhieàu giöõa caùc chuyeân gia.

PHÖÔNG PHAÙP


PHÖÔNG PHAÙP


Öu, nhöôïc ñieåm cuûa phöông phaùp ñònh tínhÖu ñieåm: Deã daøng thöïc hieän, khoâng caàn phaûi coù neàn

taûng veà döï baùo, thöôøng ñöôïc chaáp nhaän.Nhöôïc ñieåm: Mang tính chuû quan raát cao, khoâng chuaån, maát

nhieàu naêm ñeå trôû thaønh ngöôøi coù khaû naêng phaùn ñoaùn ñuùng.(kinh nghieäm laø oâng thaày gioûi, tuy nhieân laø con dao hai löôõi).

PHÖÔNG PHAÙP

DÖÏ BAÙO ÑÒNH LÖÔÏNG

Phöông phaùp döï baùo ñònh löôïng: Döïa treân cô sôû toaùn hoïc thoáng keâ. Khi khoâng xeùt

ñeán caùc nhaân toá aûnh höôûng khaùc ta coù theå duøng phöông phaùp döï baùo theo daõy soá thôøi gian.

Thôøi gian seõ ñöôïc xaùc ñònh theo naêm, quyù, thaùng hoaëc thaäm chí laø tuaàn, ngaøy.

Caùc bieán ñoäng coù theå xaûy ra theo caùc khuynh höôùng sau: Khuynh huôùng taêng hoaëc giaûm roõ raøng (Trend). Bieán ñoåi theo muøa (Seasonality). Bieán ñoåi theo chu kyø (Cycles). Bieán ñoåi ngaãu nhieân (Random).

PHÖÔNG PHAÙP

DÖÏ BAÙO ÑÒNH LÖÔÏNG (tt)

Caùc kyõ thuaät mang tính thoáng keâ + Phöông phaùp ñôn giaûn + Phöông phaùp trung bình + Phöông phaùp ñöôøng soá muõ (coù phaân taùch

thaønh phaàn vaø xu höôùng)Ví duï: Döï baùo doanh soá cuûa coâng ty trong quyù tôùi (theo

thôøi gian sô ñoà ñieåm seõ theå hieän tính taêng, giaûm daàn, taêng giaûm, theo chu kyø…).

Caùc kyõ thuaät mang tính nhaân quaûNhöõng kyõ thuaät naøy ñöa ra caùc döï baùo döïa treân moái quan heä (söï töông quan) giöõa bieán soá ñöôïc döï baùo (bieán phuï thuoäc: Dependent variable) vaø caùc bieán soá taùc ñoäng khaùc (bieán ñoäc laäp : Independent variables).

PHÖÔNG PHAÙP

DÖÏ BAÙO ÑÒNH LÖÔÏNG (tt)

Nhöõng kyõ thuaät naøy bao goàm: Moâ hình hoài qui (regression) Hoài qui boäi (Multi regression) Caùc chæ soá chính (Leading indicator) Caùc moâ hình kinh teá löôïng (Econometric model)

Moâ hình ñaàu vaøo ñaàu ra (input-output models)Ví duï: Baïn muoán döï baùo möùc taêng (giaûm) cuûa doanh

thu cuûa V-phone neáu taêng (giaûm) cuûa töøng thaønh phaàn hoaëc ñoàng thôøi caùc yeáu toá: chi phí quaûng caùo, giaûm giaù, taêng hình thöùc khuyeán maõi, theâm chöùc naêng…

DS = f(QC)DS = f(QC, GG, KM, TCN)

QUY TRÌNH DÖÏ BAÙO

Theo Wilson vaø Keating, quy trình döï baùo goàm 9 böôùc 1. Xaùc ñònh muïc tieâu Thoáng nhaát giöõa ngöôøi ra tieán haønh döï baùo vaø söû duïng keát quaû döï baùo (duøng ñeå laøm gì?, taàm quan troïng nhö theá naøo? Giuùp ích gì cho quaù trình ra quyeát ñònh ?)Ví duï: treân cô sôû döï baùo veà doanh thu, boä phaän Logistics cuûa döï baùo nhu caàu vaät tö (ngöôøi thuïc hieän), Boä phaän Keá toaùn söû duïng döï baùo naøy ñeå tính hieäu quaû cuï theå cuûa keá hoaïch.

2. Quyeát ñònh ñoái töôïng döï baùo Xaùc ñònh ñöôïc ñoái töôïng hay bieán döï baùo cuï theå (ño baèng gì?). Phaïm vi ( moät saûn phaåm hay nhoùm saûn phaåm hay toång hôïp nhieàu ngaønh saûn phaåm, trong khu vöïc cuï theå hay laø toaøn vuøng, trong nöôùc hay laø caû xuaát khaåu. Ví duï: Unilever

QUY TRÌNH DÖÏ BAÙO (tt)

3.Xaùc ñònh loaïi döï baùo (daøi haïn, trung haïn hay ngaén haïn vaø thôøi ñoaïn döï baùo)

Ví duï: GDP: naêm Kim ngaïch XNK: naêm hoaëc quyù Doanh soá : Quyù

4. Nghieân cöùu, khaûo saùt döõ lieäu Chaát löôïng döï baùo phuï thuoäc vaøo chaát löôïng cuûa soá

lieäu: Döõ lieäu coù theå thu thaäp töø caùc nguoàn:

Noäi boä Beân ngoaøi.

Chuyeån ñoåi döõ lieäu töông thích vôùi yeâu caàu cuûa muïc ñích neáu coù ñaày ñuû cô sôû.

Ví duï: Kem KIDO


5. Choïn moâ hìnhVieäc choïn moâ hình tuyø thuoäc vaøo caùc tieâu chí sau:

1. Daïng phaân boá cuûa döõ lieäu 2. Soá löôïng quan saùt saün coù. 3. Ñoä daøi cuûa taàng döï baùo (ngaén haïn, trung

haïn hay daøi haïn) Neáu döõ lieäu phaân boá theå hieän tính xu höôùng thì

coù theå aùp duïng caùc phöông phaùp: trung bình, ñöôøng soá muõ.

Neáu soá löôïng quan saùt quaù ít: khoâng theå söû duïng moâ hình hoài qui (PP naøy caøng nhieàu caøng toát : toái thieåu phaûi khoaûng 15 quan saùt). Ngöôïc laïi coù theå choïn phöông phaùp ñôn giaûn (nhö dö baùo thôøi tieát).


6. Ñaùnh giaù moâ hình Thoâng qua caùc thoâng soá nhö: Sai Soá trung bình (Mean

Error), Trung bình tuyeät ñoái sai soá (Mean Absolute Error)…

Söû duïng holdout period: Ví duï baïn coù boä döõ lieäu cuûa 10 naêm tính theo quyù. Baïn chæ duøng 8 naêm ñeå döï baùo cho naêm thöù 9 vaø thöù 10. Moâ hình naøo döï baùo toát nhaát seõ ñöôïc choïn ñeå döï baùo cho toaøn boä 10 naêm. Neáu khoâng moâ hình naøocho keát quaû tôùi moät ñoä chính xaùc chaáp nhaän ñöôïc, quay veà böôùc 5 ñeå choïn moâ hình thay theá

Ñoái caùc moâ hình hoài qui coøn coù caùc phöông phaùp kieåm ñònh vaø ño löôøhg möùc ñoä giaûi thích cuûa caùc bieán.


7. Chuaån bò döï baùo Sau khi qua böôùc 06 chuùng ta tin töôûng raèng moâ hình chuùng ta choïn seõ cho ra keát quaû chuaån xaùc. Coù truôøng hôïp chuùng ta phaûi choïn phöông phaùp keát hôïp giöõa ñònh tính vaø ñònh löôïng

8. Trình baøy döï baùo Trình baøy roõ raøng Khoâng caàn phaûi phöùc taïp hoùa keát quaû baèng caùc coâng thöùc, hay thuaät toaùn phöùc taïp Roõ raøng duø laø baèng vaên baûn hay truyeàn ñaït.

9. Theo doûi Keát quaûLieân tuïc theo doûi, so saùnh keát quaû döï baùo vôùi giaù trò thöïc teá. Thay ñoåi phöông phaùp khi caàn.chaáp nhaän sai laàm ñeå caûi tieán.

LÖÏA CHOÏN

PHÖÔNG PHAÙP DÖÏ BAÙO

Choïn Phöông phaùp döï baùo (ñònh tính, ñònh löôïng hay keát hôïp)Phöông phaùp ñònh tính + Aùp duïng khi chöa thu thaäp ñuôïc ñaày ñuû caùc thoâng

soá+ Aùp duïng ñoái vôùi caùc truôøng hôïp thaêm doø phaûn

öùng vaø keá hoaïch chi tieâu cuûa ngöôøi tieâu duøng. Phöông phaùp döï baùo ñònh löôïng+ Xaùc ñònh daïng phaân boá (kieåu chuyeån vaän) cuûa

döõ lieäu.Ví duï GDP thoâng thöôøng coù tính xu höôùng (taêng,

giaûm daàn)vaø tính chu kyø, chöù khoâng coù tính muøa vuï vì theá nhöõng phöông phaùp sau ñaây coù theå thích hôïp:Ñöôøng soá muõ Holt, Hoài quy tuyeán tính, Hoài quy nhaân quaû

LÖÏA CHOÏN

PHÖÔNG PHAÙP DÖÏ BAÙO (tt)

Keát hôïp giöõa hai phöông phaùp Ñeå coù keát quaû döï baùo chuaån xaùc vieäc keát

hôïp giöõa hai phuông phaùp trong nhieàu tröôøng hôïp laø caàn thieát.

Ví duïï: tröôøng hôïp keát hôïp 02 phöông phaùp ñònh tính vaø ñònh löôïng: Cuï theå laø: Phöông phaùp chuyeân gia vaø moâ hình kinh teá löôïng.

Ñeà taøi: Ñaùnh giaù vaø döï baùo veà chaát löôïng cuûa sieâu thò taïi Tp.HCM. TS Nguyeãn Ñình Thoï thöïc hieän: Söû duïng phöông phaùp chuyeân gia: Môøi caùc chuyeân gia (nhöõng ngöôøi thöôøng xuyeân ñi Sieâu thò) ñeán ñeå laáy yù kieán vaø thaêm doø. Laáy yù kieán töø hoï, ñoái chieáu vôùi heä thoáng ñaõ coù Söû duïng moâ hình kinh teá löôïng 5 khoaûng caùch cuûa Servqual.

ÑAÙNH GIAÙ ÑOÄ TIN CAÄY

Ñaët: At = Giaù trò thöïc ôû thôøi ñieåm t (quan saùt t)Ft = Giaù trò döï baùo ôû thôøi ñieåm tn = Soá löôïng quan saùt söû duïng trong döï baùo

1.Sai soá trung bình (mean error) ME = ∑(At -Ft)/n

2.Trungbình sai soá tuyeät ñoái (Mean absolute error)MAE = (∑ At –Ft )/n

3.Trung bình phaàn traêm sai soá (mean percentage error)

MPE = ∑((At –Ft)/At)/n 4.Trung bình tuyeät ñoái phaàn traêm sai soá (Mean

absolute percentage error)E = ∑ (At –Ft)/At /n

ÑAÙNH GIAÙ ÑOÄ TIN CAÄY(tt)

5. Trung bình bình phöông sai soá (mean squared error)MSE = ∑(At -Ft)2/n

6. Chuaån trung bình bình phöông sai soá (Root mean squared error )

RMSE = root(MSE)7. Heä soá U (Theil)

U = RMSE(model) / RMSE(no-change model)Caùc tieâu chí töø 1-6, caøng nhoû caøng toát, heä soá U, neáu:

U=0: Moâ hình hoaøn haûo.U<1: Moâ hình döï baùo toát hôn phöông phaùp ñôn giaûnU>1: Moâ hình döï baùo khoâng toát baèng phöông phaùp

ñôn giaûn.

CAÙC KHAÙI NIEÄM THOÁNG KEÂ CÔ BAÛN

TRONG DÖÏ BAÙO

Toång theå vaø choïn maãu Toång theå (thoáng keâ): goàm nhöõng caù bieät coù ít nhaát moät ñaëc ñieåm

chung. Choïn maãu: trong toång theå ta löïa choïn moät soá ñôn vò seõ taïo thaønh choïn

maãu.Caùc giaù trò thoáng keâ moâ taû Caùc giaù trò ño löôøng xu höôùng trung taâm. Mode (yeáu vi): Mode cuûa moät daõy soá laø soá lieäu coù taàn soá xaûy ra

cao nhaát. (Gôïi yù: “moát hieän nay: nhieàu ngöôøi cuøng thöïc hieän). Ví duï treân baûng.

Median (trung vi): Laø giaù trò trung ñieåm cuûa daõy soá. Xem ví duï (neáu saép xeáp laïi soá lieäu thì seõ thaáy Median laø 6). Trong truôøng hôïp soá löôïng daõy soá laø chaün thì Median laø giaù trò trung bình cuûa hai giaù trò trung ñieåm (Ví duï: daõy soá: 4,5,6,7,8,9; Median laø: 6.5).

Mean (trung bình): Laø giaù trò trung bình cuûa daõy soá, ñöôïc tính baèng caùc coäng taát caû caùc giaù trò soá lieäu laïi roài chia cho toång giaù trò soá lieäu.


TRONG DÖÏ BAÙO (tt)Caùc giaù trò thoáng keá ño löôøng möùc ñoä phaân taùn Vuøng (range): Vuøng cuûa moät daõy soá laø khoaûng caùch giöõa giaù trò lôùn

nhaát vaø giaù trò nhoû nhaát trong daõy soá (giaù trò Max-Min)Ví duï: 5 (9-4)Ñoä leäch chuaån (Standard deviation): laø möùc ñoä cheânh leäch chuaån giöõa

caùc giaù trò trong daõy soá vôùi caùc giaù trò trung bình cuûa chuùng: s = root(∑(X-Mean)2/n-1)

Phöông sai (variance):Ñeå do löôøng möùc ñoä phaân taùn xung quanh giaù trò trung bình, ngöôøi ta coøn duøng phöông sai. Phöông sai ñöôïc tính baèng bình phöông ñoä leäch chuaån.

s2 = (∑(X-Mean)2/n-1)

THU NHAÄP HAØNG THAÙNG

COÂNG NHAÂN NAÊM 2010

Stt Ten Thu nhap (Tr) Thong ke mo ta 1 Nam 5 Mean 6.29 2 Tung 6 Standard Error 0.68 3 Tuan 7 Median 6.00 4 Quynh 8 Mode 5.00 5 Huong 5 Standard Deviation 1.80 6 Tam 9 Sample Variance 3.24 7 Long 4 Kurtosis -1.13 Skewness 0.37 Range 5.00 Minimum 4.00 Maximum 9.00 Sum 44.00 Count (n) 7.00


TRONG DÖÏ BAÙO (tt)Ñoä töï do (degree of freedom) Ñoä töï do trong moät daõy soá cho thaáy caùc soá lieäu ñoäc laäp laãn nhau

theo nghóa chuùng khoâng theå suy ra ñöôïc töø soá lieäu kia. Ví duï: thu nhaäp cuûa Yeán laø 9 trieäu, thu nhaäp cuûa Long laø 4 trieäu.

Toång thu nhaäp cuûa hai ngöôøi laø 13 trieäu. Coù theå thaáy neáu bieát ñuôïc hai trong ba thoâng tin treân thì chuùng ta coù

theå bieát ñöôïc thoâng tin coøn laïi. Vì vaäy maëc duø coù 3 soá lieäu nhöng ñoä töï do cuûa chuùng laø 2.

Phaân phoái xaùc xuaát (probability Distributions) Phaân phoái xaùc suaát cuûa moät bieán ngaãu nhieân lieät keâ taát caû caùc

khaû naêng giaù trò coù theå coù cuøng vôùi xaùc suaát cuûa noù. Vì vaäy toång xaùc suaát laø 1.

Giaù trò öôùc tính cuûa (Expected value) hay coøn goïi laø kyø voïng toaùn cuûa moät phaân phoái xaùc xuaát baèng caùc nhaân moãi giaù trò X vôùi xaùc xuaát cuûa noù, sau ñoù coâng toång taát caû caùc nhöõng giaù trò naøy laïi.


TRONG DÖÏ BAÙO (tt) Ví duï: Ñieän thoaïi Di ñoäng (xaùch tay) coù xaùc suaát hoûng,

chaùy, noå laø: 30%, vaäy xaùc xuaát ñieän thoaïi khoâng hoûng hoùc laø 70%. Khaû naêng 1: neáu xaûy ra söï coá hoûng hoùc: loã

(trong thöông vuï naøy): 250 trieäu VND. Khaû naêng 2: neáu khoâng xaûy ra söï coá, lôïi nhuaän:

500 trieäu VND Vaäy lôïi nhuaän döï tính laø:

E(X) = (-250x30%) + (500x70%) = 275 trieäu VND Caùc phaân phoái lyù thuyeát thöôøng ñöôïc söû duïng trong thöïc

teá laø: Phaân phoái sieâu boäi, phaân phoái nhò thöùc, phaân phoái Bernouli, phaân phoái Poison. Phoå bieán nhaát laø phaân phoái nhò thöùc.


TRONG DÖÏ BAÙO (tt)

Kieåm ñònh giaû thuyeát (hypothesis testing)Kieåm ñònh giaû thuyeát thoáng keâ veà moät ñaëc tính naøo ñoù cuûa toång theå nhaèm loaïi boû hay khoâng loaïi boû giaû thuyeát naøo ñoù

Caùc sai laàm trong quaù trình kieåm ñònh laø :- Sai laàm loaïi 1: Loaïi boû giaû thuyeát ñuùng - Sai laàm loaïi II: Chaáp nhaän giaû thuyeát saiMoãi phaân phoái xaùc suaát coù caùc caùch tính khaùc nhau, vì

theá giaù trò tính ñöôïc cuõng khaùc nhau, aûnh höôûng tôùi döï baùo

Ví duï: Do phaïm sai laàm trong kieåm ñònh chuùng ta tính xaùc suaát cuûa maùy hoûng hoùc laø 30% (hoaëc chæ tính ñeán lôïi nhuaän tröôùc maét maø khoâng thaáy nhöõng taùc ñoäng ñeán thöông hieäu), thöïc teá laø 20%. Keát quaû cuûa hai phöông phaùp naøy laø khaùc nhau. Quyeát ñònh cuõng seõ khaùc nhau.

CHÖÔNG 2

KHAÛO SAÙT SOÁ LIEÄU VAØ LÖÏA CHOÏN PHÖÔNG PHAÙP DÖÏ

BAÙO

NGUOÀN SOÁ LIEÄU

1. NGUOÀN THOÂNG TIN SÔ CAÁPThu thập Qua các cuộc khảo sát, chọn mẫu… hoặc các số liệu

ghi chép các biến số quan trọng trong doanh nghiệp hàng tuần, tháng để có số liệu dự báo cho tương lai.

Các phương pháp Phỏng vấn trực tiếp Gửi thư Điện thoại

1. NGUỒN THÔNG TIN SƠ CẤP (PRIMARY DATA) Ưu và nhược điểm của các phương pháp + Phương pháp phỏng vấn trực tiếp: Ưu điểm:

- Chịu bỏ thời gian để trả lời câu hỏi hơn - Thông tin trung thực hơn

Nhược điểm: - Kết quả bị ảnh hưởng đến thái độ chủ quan của

người đi phỏng vấn. - Khó kiểm soát- Tốn phí hơn.

NGUOÀN SOÁ LIEÄU (tt)

Ưu và nhược điểm của các phương pháp(tt) + Phương pháp phỏng vấn qua thư: Ít tốn kém, thực hiện với số lượng lớn với nhiều ngừơi

trả lời khác nhau, ở những địa điểm xa nhau. Tốn nhiều thời gian để hoàn tất, tỉ lệ phản hồi rất thấp

(10-50%). + Phỏng vấn qua điện thoại Chi phí thấp, nhanh chóng Chỉ thực hiện đuợc những câu hỏi dễ trả lời, thông tin

có độ chính xác không cao.


2. NGUỒN THỨ CẤP (SECONDARY DATA) Gồm hai nguồn: + Bên trong (nội bộ công ty, sổ sách kế toán): Chọn

các thông số liên quan cho quá trình dự báo để có thông tin khi cần và tránh trường hợp lưu trữ quá nhiều thông tin không sử dụng.

+ Bên ngoài (Các số liệu thống kê): Sách báo, Tạp chí, Internet, các tài liệu thống kê từ các cơ quan nhà nước (Cục thống kể, Sở kế hoạch và Đầu tư…).


Dữ liệu sử dụng cho dự báo thường là dạng dãy số thời gian. Ví dụ: doanh số, chi phí của từng quý qua các năm, giá cổ phiếu từng ngày hay lượng khách tham quan qua các năm…Những dữ liệu này thường biểu hiện theo những kiểu rất đa dạng theo thời gian. Việc hiển thị dữ liệu loại này lên sơ đồ là bước rất quan trọng để xác định cách chuyển vận là:

Tính khuynh hướng Tính thời vụ Tính chu kỳ hay Tính bất thường.

KHẢO SÁT SỐ LIỆU

Tính khuynh hướng + Khuynh hướng tăng dần: biểu hiện qua việc các giá

trị trong dãy số ngày càng tăng theo thời gian. + Khuynh hướng giảm dần: ngược lại.

Tính thời vụ Xuất hiện khi có sự biến đổi thường xuyên lặp đi lặp

lại tại một thời điểm nhất định trong một thời đoạn không đổi.

Ví dụ: lượng khách du lịch vào mùa hè tại công viên; doanh số hoa bán ra trong các ngày mồng 1 và 15 âm lịch, lượng áo lạnh bán ra vào mùa đông .v.v

KHẢO SÁT SỐ LIỆU (tt)

Tính chu kỳ Biểu hiện bằng việc dao động của dữ liệu hình sóng theo

thời gian. So với tính thời vụ thì thời đoạn của tính chu kỳ dài hơn và không đều. Nguyên nhân gây ra tính chu kỳ thì không rõ bằng tính thời vụ. Vì dụ: các chu kỳ trong kinh doanh, giai đọan tăng trưởng, giai đọan suy thoái (Một số nhà dự báo cũng sử dụng phương pháp này trong bóng đá).

Tính ngẫu nhiên và bất thường Các biến động của dữ liệu không theo một trong các kiểu

trên là rơi vào loại này. Những dao động này còn được gọi là dao động ngẫu nhiên. Và vì thế rất khó có thể tìm ra trong các mô hình dự báo.

KHẢO SÁT SỐ LIỆU (tt)

CÁC VÍ DỤ

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

Jan

-80

Jan

-82

Jan

-84

Jan

-86

Jan

-88

Jan

-90

Jan

-92

Jan

-94

Jan

-96

Jan

-98

Jan

-00

Tháng đầu tiên theo quý

GD

P v

à k

hu

yn

h h

ư

ớ ng

dà

i h

ạ n

RGDP

RGDP Trend

Hình 2.1: GDP qua các năm (tính khuynh hướng)

CÁC VÍ DỤ

Hình 2.2: Nhà mới xây dựng (Tính thời vụ và khuynh hướng)

0

50

100

150

200

250

300

350

400

Feb-80

Feb-82

Feb-84

Feb-86

Feb-88

Feb-90

Feb-92

Feb-94

Feb-96

Feb-98

Feb-00

th ố ng

kê n

hà m

ớ i (D

v:1

00)

CÁC VÍ DỤ

Hình 2.3: doanh số của Leo Burnet (tính khuynh hướng tăng)

0

500

1000

1500

2000

2500

1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995

Năm

Tri

ệ u D

oll

ars

LBB

Việc chọn lựa phương pháp dự báo thường tùy thuộc vào các yếu tố sau đây:

Kiểu phân bố dữ liệu Lượng dữ liệu có Và loại hình dự báo (ngắn, trung hoặc dài hạn)

Tất cả các yếu tố đều quan trọng, tuy nhiên tiêu chí thứ 3 là quan trọng nhất.

Bảng tổng hợp các thông số để chọn lựa phương pháp dự báo thích hợp

LỰA CHỌN

PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

LỰA CHỌN

PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO (tt)

Phương phápdự báo

Kiểu dữ l iệu

Số lượng quan sát

Loại hình dự báo

Đơn giản Tịnh 1 hoặc 2 rất ngắn hạn

Trung bình động Tịnh bằng với số quan sát tính trong Trung bình động

rất ngắn hạn

Đường số mũ + Đơn Tịnh 5-10 Ngắn hạn + Holt’s Tính khuynh

hướng10-15 Ngắn đến

trung hạn + Winter’s Tính khuynh

hướng hay tính thời vụ

Ít nhất 4-5 mùa (trong năm, trong tháng)

Ngắn đến trung hạn

LỰA CHỌN

PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO (tt)

Phương pháp dự báo

Kiểu dữ l iệu Số lượng quan sát

Loại hình dự báo

Hồi quy + Khuynh hướng

Tính khuynh huớng tuyến tính hoặc phi tuyến tính có hoặc không có tính thời vụ.

Ít nhất 10 và 4-5 mùa, if có tính thời vụ

Ngắn đến trung hạn

+ Nhân quả Gần như mọi kiểu 10 cho mỗi biến độc lập

Ngắn, trung và dài hạn

Phân tích chuỗi thời gian

Tính khuynh hướng, thời vụ và chu kỳ

đủ để nhận biết đỉnh và bụng của chu kỳ

Ngắn, trung và dài hạn

ARIMA Tịnh hoặc biến đổi thành tịnh

Tối thiểu 50 Ngắn, trung và dài hạn

CHÖÔNG 3

DÖÏ BAÙO VÔÙI PHÖÔNG PHAÙP

TRUNG BÌNH ÑOÄNG VAØ ÑÖÔØNG SOÁ MUÕÕ

1. Laáy keát quaû trong giai tôùi baèng vôùi keát quaû cuûa giai ñoaïn hieän taïi.

F(t) = A(t-1)Vôùi: F(t): laø döï baùo cho giai ñoaïn t A(t-1) laø giaù trò thöïc taïi thôøi ñieåm t-1Xem ví duï sau:

PHÖÔNG PHAÙP DÖÏ BAÙO

ÑÔN GIAÛN (NAIVE MODEL)

VÍ DUÏ MINH HOÏA P.P

ÑÔN GIAÛN (NAIVE MODEL)

Giöõa thaùng

Tæ leä Thaát nghieäp (UR)

Döï baùo tæ leä Thaát nghieäp

(URF)Feb-90 5.3

May-90 5.3 5.3

Aug-90 5.7 5.3

Nov-90 6.1 5.7

Feb-91 6.6 6.1

……..

Nov-94 5.6 6Baøi taäp c1t3

Neáu quan saùt thaáy khuynh taêng, coù theå aùp duïng theâm moâ hình Naive môû roäng:Moâ hình ñöôïc vieát döôùi daïng:

Ft = At-1 + P(At-1 - At-2 )Trong ñoù:

F(t): laø döï baùo cho giai ñoaïn t A(t-1) laø soá thöïc taïi thôøi ñieåm t-1, A(t-2) laø soá thöïc taïi thôøi ñieåm t-2, Vaø, P laø tæ leä thay ñoåi giöõa hai giai ñoaïn (ta

choïn)

MOÂ HÌNH NAIVE MÔÛ ROÄNG

VÍ DUÏ MINH HOÏA P.P MOÂ HÌNH NAIVE MÔÛ ROÄNG

Giöõa thaùng Tæ leä thaát

nghieäp Döï baùo

February-90 5.3

May-90 5.3

August-90 5.7 5.3Nov-90 6.1 6.3February-91 6.6 6.9May-91 6.8 6.9August-91 6.9 7.0….

Trung bình ñôn giaûn (simple average)Thöïc hieän baèng caùch tìm ra giaù trò trung bình (mean) cuûa taát caû caùc giaù trò trong quaù khöù vaø sau ñoù duøng giaù trò trung bình naøy laøm giaù trò döï baùo cho giai ñoaïn tieáp theo.

Trung Bình Ñoäng (moving average)Trung bình ñoäng taïi thôøi ñieåm t laø giaù trò trung bình soá hoïc cuûa n giaù trò gaàn nhaát.+Trung bình ñoäng chæ tính giaù trò trung bình cho moät soá löôïng giai ñoaïn coá ñònh +Seõ thay ñoåi khi coù giaù trò môùi xuaát hieän


TRUNG BÌNH ÑOÄNG

Moâ hình trung bình ñoäng ñôn giaûn coù daïng:Ft+1 = (At + At-1 + At-2 + … + At-n+1)/n

Trong ñoù: Ft+1 = giaù trò döï baùo cho giai ñoaïn t+1 At = giaù trò thöïc teá vaøo thôøi ñieåm t n = toång soá löôïng giai ñoaïn coù trong thöïc

teánoùi caùch khaùc: phöông phaùp naøy söû duïng trung bình cuûa toaøn boä daõy soá ñeå döï baùo cho giai ñoaïn tieáp theo


TRUNG BÌNH ÑOÄNG (tt)

Moâ hình trung bình ñoäng coù daïng:Ft+1 = (At + At-1 + At-2 + … + At-n+1)/n

Trong ñoù: Ft+1 = giaù trò döï baùo cho giai ñoaïn t+1 At = giaù trò thöïc teá vaøo thôøi ñieåm t n = toång soá löôïng giai ñoaïn laáy laøm trung

bình ñoäng (coøn goïi laø heä soá trung bình ñoäng). Phöông phaùp naøy laáy trung bình cuûa moät soá löôïng giai ñoaïn cuï theå (nhöng di ñoäng)ñeå döï baùo cho giai ñoaïn tieáp theo. Löu y:ù khi coù nhöõng giaù trò ñoät bieán trong daõy soá thôøi gian, ta neân söû duïng n ôû möùc thaáp.





Thôøi gianGiaù trò

thöïc TB ñoäng 3

quyù Döï baùo TB ñoäng 3 quyù

Mar-83 239.3 Missing MissingJun-83 239.8 Missing MissingSep-83 236.1 238.40 MissingDec-83 232 235.97 238.40Mar-84 224.75 230.95 235.97Jun-84 237.45 231.40 230.95

…Dec-98 115.2 130.29 136.35Mar-99 Missing 130.29

Baøi taäp c3f2



Ti gia hoi doai voi Japan 3 MA

0

50

100

150

200

250

300

Se

p-8

3

Se

p-8

4

Se

p-8

5

Se

p-8

6

Se

p-8

7

Se

p-8

8

Se

p-8

9

Se

p-9

0

Se

p-9

1

Se

p-9

2

Se

p-9

3

Se

p-9

4

Se

p-9

5

Se

p-9

6

Se

p-9

7

Se

p-9

8

do

ng

Ye

n s

o v

oi

US

D

Actual 239.3 239.8 3 Quarter MA

Söû duïng nhöõng giaù trò trong quaù khöù ñeå döï baùo caùc giaù trò töông lai

Ñaët troïng soá cho taát caû caùc quan saùt trong daõy soá Phöông phaùp ñöôøng soá muõ ñôn

Ft+1 = αAt + (1-α)Ft

Trong ñoù: Ft+1 : laø giaù trò döï baùo taïi thôøi ñieåm t+1 α : haèng soá muõ (0<α<1) At : Giaù trò thöïc taïi thôøi ñieåm t Ft : Giaù trò döï baùo taïi thôøi ñieåm t

DÖÏ BAÙO BAÈNG

PHÖÔNG PHAÙP ÑÖÔØNG SOÁ MUÕ

Choïn giaù trò : α

Choïn giaù trò α gaàn baèng 0 khi trong boä döõ lieäu coù quaù nhieàu nhöõng bieán ñoäng ngaãu nhieân.

Choïn α gaàn baèng 1 khi baïn muoán giaù trò döï baùo phuï thuoäc vaøo nhöõng quan saùt gaàn nhaát.

Chuaån bình phöông sai soá trung bình (RMSE) laø tieâu chí ñeå löaï choïn α phuø hôïp.

α nhoû thöôøng ñem laïi caùc döï baùo chính xaùc.

DÖÏ BAÙO BAÈNG

PHÖÔNG PHAÙP ÑÖÔØNG SOÁ MUÕ (tt)

DÖÏ BAÙO BAÈNG

PHÖÔNG PHAÙP ÑÖÔØNG SOÁ MUÕ(tt)

Thôøi gianChæ soá tieâu

duøng

Jan-95 97.6Feb-95 95.1Mar-95 90.3Apr-95 92.5

….May-00 110.7Jun-00 106.4Jul-00 108.3Aug-00 107.3Baøi taäp c3t2

DÖÏ BAÙO BAÈNG

PHÖÔNG PHAÙP ÑÖÔØNG SOÁ MUÕ(tt)

Baøi taäp c3t2

Figure 3-4 : chỉ số giá tiêu dùng sử dụng phương pháp Đường số mũ đơn

80

85

90

95

100

105

110

115

Dat

e

Feb-

1995

Apr-

1995

Jun-

1995

Aug-

1995

Oct

-199

5

Dec

-199

5

Feb-

1996

Apr-

1996

Jun-

1996

Aug-

1996

Oct

-199

6

Dec

-199

6

Feb-

1997

Apr-

1997

Jun-

1997

Aug-

1997

Oct

-199

7

Dec

-199

7

Feb-

1998

Apr-

1998

Jun-

1998

Aug-

1998

Oct

-199

8

Dec

-199

8

Feb-

1999

Apr-

1999

Jun-

1999

Aug-

1999

Oct

-199

9

Dec

-199

9

Feb-

2000

Apr-

2000

Jun-

2000

Aug-

2000

Original Fitted

1. Nhập dữ liệu (hoặc ở từ data có sẵn )2. Khởi động chương trình forecastX / chọn Method of Forecast / Chọn Simple Exponential Smoothing (không cần chọn alpha, phần mềm sẽ tự động chọn số tốt nhất) 3. Từ cửa sổ chính chọn Statist ics / chọn more để chọn Root Mean Squared Error / Chọn OK.4. Trong phím Reports chọn Standard và Audit5. Chọn Finish để kết thúc. Löu yù: Trong phaàn meàm ForecastX, haèng soá beta ñöôïc vieát laø gama.

THÖÏC HAØNH FORECASTX

PP ÑÖÔØNG SOÁ MUÕ ÑÔN

Khi boä döõ lieäu coù tính khuynh höôùng phöông phaùp ñöôøng soá muõ ñôn seõ cho ra sai soá raát lôùn. Phöông phaùp ñöôøng soá muõ Holt coù ñieàu chænh tính xu höôùng. Vì vaäy, nhöõng sai soá naøy coù theå ñöôïc caûi thieän nhôø phöông phaùp naøy.

Phöông trình ñöôøng soá Muõ Holt ñöôïc vieát: Ft+1 = αAt + (1-α)(Ft + Tt)Tt+1 = β(Ft+1 - Ft) + (1-β)Tt

Ht+m = Ft+1 + mTt+1

PHÖÔNG PHAÙP

ÑÖÔØNG SOÁ MUÕ HOLT

Trong ñoù: Ft+1 = giaù trò döõ baùo taïi thôøi ñieåm t+1α = haèng soá ñöôøng soá muõ (0<α <1) At = Giaù trò thöïc taïi thôøi ñieåm t

Tt+1= Öôùc löôïng khuynh höôùng β = Haèng soá ñöôøng soá muõ cho öôùc luôïng

khuynh höôùng (0<β <1) m = Soá löôïng giai ñoaïn (quan saùt) döï baùo.Ht+m = Giaù trò döï baùo Holt taïi thôøi ñieåm t+m.

PHÖÔNG PHAÙP

ÑÖÔØNG SOÁ MUÕ HOLT (tt)



Thôøi gian Lôïi nhuaän cuûa S&P 500

Mar-70 88.58Jun-70 78.13Sep-70 83.37Dec-70 90.64

,,,,Sep-99 3885.27Dec-99 4184.12Mar-00 4234.45Jun-00 4315.00

Baøi taäp c3t3



Tóm tắt dự báo tổng Lãi của S&P 500

0.00

1,000.00

2,000.00

3,000.00

4,000.00

5,000.00

6,000.00

7,000.00

Mar

-70

Mar

-72

Mar

-74

Mar

-76

Mar

-78

Mar

-80

Mar

-82

Mar

-84

Mar

-86

Mar

-88

Mar

-90

Mar

-92

Mar

-94

Mar

-96

Mar

-98

Mar

-00

Mar

-02

Lãi thực Lãi dự báo

1. Khôûi ñoäng Excel, nhaäp döõ lieäu. 2. Khôûi ñoäng cho ForecastX, Maëc ñònh vaøo Data

Capture, choïn Date phuø hôïp (daily, weekly, monthly or yearly) (theo ngaøy, tuaàn, thaùng, quyù hoaëc naêm ).

3. Vaøo Forecast Method , Vaøo forecasting technique choïn Double Holt

4. Vaøo Report choïn Standard vaø Show Chart , choïn Finish.

Löu yù: Khi muoán söûa chuù giaûi (Legend) cuûa sô ñoà (neáu coù hieån thò sô ñoà), ta chi vieäc vaøo keát quaû Standard (choïn xuaát töø Report) söûa laïi doøng chuù thích.



Laø moâ hình môû roäng thöù hai cuûa moâ hình ñöôøng soá muõ ñôn.

Phöông phaùp naøy ñöôïc söû duïng khi döõ lieäu coù bieåu hieän caû khuynh höôùng vaø thôøi vuï.

Phöông trình cuûa P.P Winters:

Ft = αAt/St-p + (1-α) (Ft-1 + Tt-1) St = βAt/Ft + (1-β) St-p Tt = γ(Ft - Ft-1) + (1-γ)Tt-1 Wt+m = (Ft + mTt) St+m-p

DÖÏ BAÙO BAÈNG P.P

ÑÖÔØNG SOÁ MUÕ WINTERS

Trong ñoù: Ft+1 = giaù trò döõ baùo taïi thôøi ñieåm t+1α = haèng soá ñöôøng soá muõ (0<α <1) At = Giaù trò thöïc taïi thôøi ñieåm tFt-1 = Trung bình döï baùo ñeán thôøi ñieåm t-1Tt+1 = öôùc löôïng khuynh höôùng St = Öôùc löôïng thôøi vuï β = Haèng soá ñöôøng soá muõ öôùc luôïng thôøi vu(0<β <1) γ = Haèng soá muõ cuûa öôùc löôïng khuynh höôùng (0<γ <1) m = Soá löôïng giai ñoaïn (quan saùt) döï baùo phía tröôùc.P = soá löôïng giai ñoaïn (quan saùt) trong chu kyø thôøi vuï Wt+m = Giaù trò döï baùo Winter taïi thôøi ñieåm t+m.





Thôøi gian Xe taûi

Mar-86 213.83Jun-86 231.68Sep-86 205.9

….Dec-86 197.82Sep-99 547.79Dec-99 601.65Mar-00 660.53Jun-00 653.02

Baøi taäp c3t4



Tóm tắt dự báo SX xe tải nhẹ ở Mỹ

0.00

100.00

200.00

300.00

400.00

500.00

600.00

700.00

800.00

Mar

-86

Mar

-87

Mar

-88

Mar

-89

Mar

-90

Mar

-91

Mar

-92

Mar

-93

Mar

-94

Mar

-95

Mar

-96

Mar

-97

Mar

-98

Mar

-99

Mar

-00

Mar

-01

Mar

-02

Lượng thực Lượng Dự báo

1. Khôûi ñoäng Excel, nhaäp döõ lieäu 2. Khôûi ñoäng cho ForecastX, Maëc ñònh vaøo Data

Capture, choïn Date phuø hôïp (daily, weekly, monthly or yearly) (theo ngaøy, tuaàn, thaùng, quyù hoaëc naêm ).

3. Vaøo Forecast Method , Vaøo Forecasting technique choïn Holt Winter (duø cho phöông phaùp laø Winter).

4. Vaøo Statistics choïn more choïn tieáp Root Mean Squared Error

5. vaøo Report choïn Standard vaø Show Chart , choïn Finish.


PP ÑÖÔØNG SOÁ MUÕ WINTERS

CHÖÔNG 4

DÖÏ BAÙO VÔÙI PHÖÔNG PHAÙP HOÀI

QUY BOÄI

Hoài quy boäi laø moät quy trình thoáng keâ trong ñoù bieán phuï thuoäc (Y) ñöôïc moâ hình hoaù nhö moät haøm soá cuûa nhieàu hôn moät bieán ñoäc laäp (X1, X2, …Xn).

Moâ hình toång theå coù theå vieát nhö sau:Y = f(X1, X2, …Xn)

= β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 +…+ βkXk+ε

Trong ñoù β0 laø tung ñoä ñieåm (Intercept) vaø caùc βi laø caùc heä soá goùc töông öùng vôùi caùc bieán ñoäc laäp. Vaø, ε laø sai soá toång theå, laø cheânh leäch giöõa giaù trò thöïc Y vaø giaù trò döï baùo cuûa moâ hình.

MOÂ HÌNH HOÀI QUY BOÄI

Khi bieán phuï thuoäc ñaõ ñöôïc xaùc ñònh, caùc bieán ñoäc laäp ñöôïc tieán haønh choïn löïa.Lieät keâ taát caû caùc yeáu toá coù theå taùc ñoäng ñeán söï bieán ñoåi cuûa bieán phuï thuoäc. Choïn caùc bieán coù moái lieân heä roõ raøng nhaát vôùi bieán phuï thuoäc, hoaëc thoâng qua caùc nghieân cöùu tröôùc. Ví duï: Doanh soá baùn leû vaø thu nhaäp khaû duïng. Nhöng ngoaøi thu nhaäp khaû duïng ra, coù theå coøn söï taùc ñoäng cuûa: GDP, Daân soá, laõi suaát v.v.vTraùnh tröôøng hôïp caùc bieán ñoäc laäp coù moái quan heä vôùi nhau. Vì taùc ñoäng cuûa noù laøm döï baùo vaø kieåm ñònh thieáu chính xaùc.

CHOÏN BIEÁN ÑOÄC LAÄP

Ví duï: Thu nhaäp khaû duïng quoác daân (DPI) vaø GDP hay DPI vaø daân soá coù moái quan heä raát lôùn (Loãi naøy ñöôïc goïi laø Ña coâng tuyeán Multicollinearity). Ngoaøi ra, phaûi löu yù ñeán nhöõng bieán ño löôøng ñöôïc (measurable variables), phaûi phaân bieät khaùi nieäm vaø bieán soá. Moät soá tröôøng hôïp khoâng ño baèng caùc coâng cuï, coù theå söû duïng baèng bieán giaû. Ví duï: Giôùi tính (Nam=1, Nöõ =0)(Hoài quy baèng vôùi bieán giaû seõ ñöôïc trình baøy trong phaàn sau)

CHOÏN BIEÁN ÑOÄC LAÄP

VÍ DUÏ MINH HOÏA DÖÏ BAÙO VÔÙI

MOÂ HÌNH HOÀI QUI BOÄI

Thôøi gianDoanh thu

(RS)Laõi suaát

(MR)Thu nhaäp khaû

duïng (DPI)

31-Mar-90 418436 10.1202 1803530-Jun-90 464944 10.3372 1806330-Sep-90 464490 10.1033 1803131-Dec-90 496741 9.9547 17856

…..31-Mar-98 613448 7.0547 1963230-Jun-98 695875 7.0938 1971930-Sep-98 686297 6.8657 1990531-Dec-98 749973 6.7633 20194

Baøi taäp c5t1Baøi taäp c5t1

VÍ DUÏ MINH HOÏA DÖÏ BAÙO VÔÙI

MOÂ HÌNH HOÀI QUI BOÄI (tt)

Tieán haønh hoài quy Doanh thu RS theo Laõi suaát (MR) vaø Thu nhaäp khaû duïng (DPI). Theo ñoù, moâ hình ñöôïc vieát döôùi daïng:

RS = b0 + b1(MR) + b2(DPI) Tieán haønh hoài quy cho ra keát quaû:RS2 =-1,422,517.59 +((MR)*-9,945.15)+((DPI)*110.77 ) (*)

Töø phöông trình (*), ñeå döï baùo ta chæ vieäc theá giaù trò caùc bieán soá MR vaø DPI theo töøng quyù vaøo ñeå tính.Neáu caùc giaù trò naøy khoâng coù saün ta tieán haønh döï baùo sau ñoù theá giaù trò döï baùo vaøo ñeå tìm doanh thu.

CAÙC KIEÅM ÑÒNH THOÁNG KEÂ

HOÀI QUI BOÄI (tt)

1. BA CAÙCH KIEÅM TRA NHANH1. BA CAÙCH KIEÅM TRA NHANHa. Daáu heä soá goùca. Daáu heä soá goùcKieåm tra daáu cuûa heä soá goùc coù ñuùng nhö kyø voïng Kieåm tra daáu cuûa heä soá goùc coù ñuùng nhö kyø voïng khoâng? khoâng? b. Möùc yù nghóa b. Möùc yù nghóa Kieåm tra möùc yù nghóa baèng P-values ñeå chaáp nhaän Kieåm tra möùc yù nghóa baèng P-values ñeå chaáp nhaän bieán bieán c. R-quared c. R-quared Trong moâ hình hoài qui boäi, chuùng ta coù khaùi nieäm Trong moâ hình hoài qui boäi, chuùng ta coù khaùi nieäm adjusted R-squared (goïi laø adjusted R-squared (goïi laø R-squared ñieàu chænh). Tieâu chí R-squared ñieàu chænh). Tieâu chí naøy nhaèm haïn cheá vieäc R-squred taêng khoâng yù naøy nhaèm haïn cheá vieäc R-squred taêng khoâng yù nghóa (khi taêng theâm bieán ñoäc laäp R-square taêng duø nghóa (khi taêng theâm bieán ñoäc laäp R-square taêng duø bieán ñoù khoâng coù yù nghóa thoáng keâ). bieán ñoù khoâng coù yù nghóa thoáng keâ). R-squared ñieàu chænh ñaùnh giaù möùc ñoä giaûi thích R-squared ñieàu chænh ñaùnh giaù möùc ñoä giaûi thích cuûa caùc bieán giaûi thích ñoái vôùi bieán phuï thuoäc trong cuûa caùc bieán giaûi thích ñoái vôùi bieán phuï thuoäc trong hoài quy boäi.hoài quy boäi.



2. ÑA COÂNG TUYEÁN2. ÑA COÂNG TUYEÁN Laø hieän töông hai hay nhieàu bieán ñoäc laäp coù moái Laø hieän töông hai hay nhieàu bieán ñoäc laäp coù moái quan heä tuyeán tính vôùi nhau. quan heä tuyeán tính vôùi nhau. Hieän töôïng naøy gaây moâ hình coù nhieàu bieán khoâng Hieän töôïng naøy gaây moâ hình coù nhieàu bieán khoâng ñaït kieåm ñònh t-test hoaëc daáu cuûa caùc bieán khoâng ñaït kieåm ñònh t-test hoaëc daáu cuûa caùc bieán khoâng hôïp lyù maëc duø R-squared coù giaù trò caohôïp lyù maëc duø R-squared coù giaù trò cao Tuy nhieân, ña coäng tuyeán haàu nhö coù trong moïi moâ Tuy nhieân, ña coäng tuyeán haàu nhö coù trong moïi moâ hình vaán ñeà laø möùc ñoä naëng hay nheï. Chuùng ta coù hình vaán ñeà laø möùc ñoä naëng hay nheï. Chuùng ta coù theå bieát möùc ñoä coäng tuyeán giöõa caùc bieán baèng theå bieát möùc ñoä coäng tuyeán giöõa caùc bieán baèng caùch nhìn vaøo ma traän töông quan cuûa caùc bieán ñoäc caùch nhìn vaøo ma traän töông quan cuûa caùc bieán ñoäc laäp (Xem höôùng daãn thöïc haønh). laäp (Xem höôùng daãn thöïc haønh).



3. TÖÏ TÖÔNG QUAN VAØ HIEÄN TÖÔÏNG 3. TÖÏ TÖÔNG QUAN VAØ HIEÄN TÖÔÏNG THIEÁU BIEÁN GIAÛI THÍCHTHIEÁU BIEÁN GIAÛI THÍCHTöï töông quan: laø hieän töôïng caùc giaù trò (quan saùt) Töï töông quan: laø hieän töôïng caùc giaù trò (quan saùt) theo thöù töï cuûa moät bieán coù moái töông quan vôùi theo thöù töï cuûa moät bieán coù moái töông quan vôùi nhau. nhau. Nguyeân nhaân chính cuûa hieän töôïng naøy laø khi xaây Nguyeân nhaân chính cuûa hieän töôïng naøy laø khi xaây döïng moâ hình ñaõ boû qua bieán giaûi thích quan troïng. döïng moâ hình ñaõ boû qua bieán giaûi thích quan troïng. Vì theá moät trong caùch chöõa hieän töôïng naøy laø Vì theá moät trong caùch chöõa hieän töôïng naøy laø theâm bieán vaøo moâ hình. theâm bieán vaøo moâ hình.

Xeùt ví duï sau: Xeùt ví duï sau:

Tröôøng hôïp 1: chæ duøng giaù (price) giaûi thích cho Tröôøng hôïp 1: chæ duøng giaù (price) giaûi thích cho doanh thu (sales); Tröôøng hôïp 2: theâm bieán thu nhaäp doanh thu (sales); Tröôøng hôïp 2: theâm bieán thu nhaäp (income) vaøo giaûi thích.(income) vaøo giaûi thích.



Thôøi gian SALES PRICE

INCOME

31-Mar-93 80 5 262030-Jun-93 86 4.87 273330-Sep-93 93 4.86 2898

….31-Dec-93 99 4.79 305631-Mar-96 131 5.5 461930-Jun-96 136 5.48 476430-Sep-96 137 5.47 480231-Dec-96 139 5.49 4916

Baøi taäp c5t4Baøi taäp c5t4



Neáu chæ söû duïng giaù (price) giaûi thích cho Neáu chæ söû duïng giaù (price) giaûi thích cho

doanh thu (sales), keát quaû hoài quy cho ra:doanh thu (sales), keát quaû hoài quy cho ra:

Audit Trail -- Coefficient Table (Multiple Regression Selected)

Series Included Overall

Descritpion in Model

Coefficient T-test F-test Elasticity F-test

SALES Dependent -51.24 -0.94 0.89 8.98

PRICE Yes 30.92 3 8.98 1.46

Audit Trail - Statistics

Accuracy MeasuresForecast Statistics Value

AIC Durbin Watson 0.34

R-sqaure 39.07



Keát quaû treân cho ta nhieàu baát oån trong moâ Keát quaû treân cho ta nhieàu baát oån trong moâ hình: hình: 1. R-squared khaù thaáp (39.07%)1. R-squared khaù thaáp (39.07%)2. Daáu cuûa cuûa bieán giaûi thích laø daáu 2. Daáu cuûa cuûa bieán giaûi thích laø daáu döông. Ñieàu naøy coù yù nghóa raèng: khi taêng döông. Ñieàu naøy coù yù nghóa raèng: khi taêng giaù thì doanh soá cuõng taêng (ñieàu naøy khoâng giaù thì doanh soá cuõng taêng (ñieàu naøy khoâng ñuùng vôùi lyù thuyeát kinh teâ'). ñuùng vôùi lyù thuyeát kinh teâ'). 3. Heä soá DW chæ 0.34 cho thaáy moâ hình bò töï 3. Heä soá DW chæ 0.34 cho thaáy moâ hình bò töï töông quan khaù naëng. töông quan khaù naëng. Keát luaän:Keát luaän: moâ hình ñaõ coù theå boû ra qua moâ hình ñaõ coù theå boû ra qua moät bieán giaûi thích quan troïng. moät bieán giaûi thích quan troïng.



Neáu söû duïng theâm thu nhaäp (income) giaûi Neáu söû duïng theâm thu nhaäp (income) giaûi thích cho doanh thu, keát quaû hoài quy cho ra:thích cho doanh thu, keát quaû hoài quy cho ra:

Audit Trail -- Coefficient Table (Multiple Regression Selected)

SeriesInclude

d Overall

Descritpion in Model

Coefficient

T-test F-test

Elasticity F-test

SALESDependent 123.47 6.36 40.51 154.86

PRICE Yes -24.84 -5.02 25.17 -1.17

INCOME Yes 0.03 13.55 183.62 1.06

Audit Trail - Statistics

Accuracy MeasuresForecast Statistics Value

AIC Durbin Watson 1.67

Adjusted R-square 95.35%



Vôùi keát quaû treân, ta thaáy coù nhieàu caûi thieän Vôùi keát quaû treân, ta thaáy coù nhieàu caûi thieän

ñaùng keå trong moâ hình.ñaùng keå trong moâ hình.+ R-squared ñaõ taêng leân: 95.97%+ R-squared ñaõ taêng leân: 95.97%+ Daáu cuûa bieán cuõng ñaõ nhö kyø voïng (aâm), + Daáu cuûa bieán cuõng ñaõ nhö kyø voïng (aâm),

ñieàu naøy coù nghóa laø khi giaù taêng thì doanh ñieàu naøy coù nghóa laø khi giaù taêng thì doanh soá seõ giaûm. soá seõ giaûm.

+ Heä soá DW cuõng ñaõ taêng leân 1.67 (naèm trong + Heä soá DW cuõng ñaõ taêng leân 1.67 (naèm trong ngöôõng an toaøn töø 1.5-2.5).ngöôõng an toaøn töø 1.5-2.5).

Vaäy chöùng toû thieáu bieán giaûi thích quan troïng seõ laøm Vaäy chöùng toû thieáu bieán giaûi thích quan troïng seõ laøm moâ hình phaïm nhieàu loãi vaø vì theá döï baùo khoâng coøn moâ hình phaïm nhieàu loãi vaø vì theá döï baùo khoâng coøn chính xaùc.chính xaùc.



Trong baûng keát quaû hoài quy chuùng ta thöôøng Trong baûng keát quaû hoài quy chuùng ta thöôøng

thaáy thoáng keâ F-statistic.thaáy thoáng keâ F-statistic.Kieåm ñònh naøy duøng ñeå kieåm ñònh giaû thuyeát:Kieåm ñònh naøy duøng ñeå kieåm ñònh giaû thuyeát:

HHoo : : ββ1 = 1 = ββ2 2 = = ββ33 = … = = … = ββk k = 0= 0HH11: : taát caû caùc heä soá khoâng ñoàng thôøi baèng zero.taát caû caùc heä soá khoâng ñoàng thôøi baèng zero.

So saùnh giaù trò F tính toaùn (FSo saùnh giaù trò F tính toaùn (Fcalccalc) vaø giaù trò F tra ) vaø giaù trò F tra baûng (Fbaûng (FTT) vôùi baäc töï do töû soá laø K vaø baäc ) vôùi baäc töï do töû soá laø K vaø baäc töï do maãu laø n-(k+1); Vôùi n laø soá quan saùt, K töï do maãu laø n-(k+1); Vôùi n laø soá quan saùt, K laø soá löôïng bieán giaûi thích. laø soá löôïng bieán giaûi thích.

Neáu FNeáu Fcalccalc > F > FTT: loaïi boû giaû thuyeát H: loaïi boû giaû thuyeát H00. (Chaáp nhaän . (Chaáp nhaän moâ hình)moâ hình)

THÖÏC HAØNH

Laäp ma traän töông quan giöõa caùc bieán Laäp ma traän töông quan giöõa caùc bieán

ñoäc laäp Trong Excel ñoäc laäp Trong Excel (Coù theå thöïc hieän (Coù theå thöïc hieän ñöôïc trong ForecastX)ñöôïc trong ForecastX)

1. Khôûi ñoäng Excel nhaäp döõ lieäu.1. Khôûi ñoäng Excel nhaäp döõ lieäu.2. Choïn 2. Choïn Tools Tools treân thanh coâng cuï, choïn tieáp treân thanh coâng cuï, choïn tieáp Data Data

Analysis Analysis trong hoäp thoaïi hieän ra choïn tieáp trong hoäp thoaïi hieän ra choïn tieáp Corelation Corelation vaø choïnvaø choïn OK. OK.

3. Trong hoäp thoaïi 3. Trong hoäp thoaïi Input range Input range choïn bieåu töôïng ôû choïn bieåu töôïng ôû cuoái doøng vaø queùt khoái phaàn döõ lieäu caàn cuoái doøng vaø queùt khoái phaàn döõ lieäu caàn laäp ma traän töông quan (goàm caû haøng teân laäp ma traän töông quan (goàm caû haøng teân bieán), Sau ñoù click laïi bieåu töôïng nhoû ôû cuoái bieán), Sau ñoù click laïi bieåu töôïng nhoû ôû cuoái doøng trong hoäp thoaïi. Vaø choïn tieáp doøng trong hoäp thoaïi. Vaø choïn tieáp Labels in Labels in first rowfirst row. Vaø cuoái cuøng choïn OK.. Vaø cuoái cuøng choïn OK.

CHÖÔNG 5

DÖÏ BAÙO VÔÙI PHÖÔNG

PHAÙP DAÕY SOÁ THÔØI GIAN

Thaønh phaàn trong döõ lieäu chuoãi thôøi gian bao goàm: Tính khuynh höôùng Dao ñoäng thôøi vuï Dao ñoäng chu kyø Dao ñoäng ngaãu nhieân.

Phaân tích thaønh phaàn daõy soá thôøi gian duøng ñeå xaùc ñònh ra caùc thaønh phaàn ñoù baèng caùch taùch rôøi daõy soá thaønh nhöõng thaønh phaàn rieâng bieät vaø sau ñoù tích hôïp laïi ñeå döï baùo.

PHAÂN TÍCH THAØNH PHAÀN

DAÕY SOÁ THÔØI GIAN

Ñaây laø moâ hình coå ñieån nhöng raát phoå bieán hieän nay vì:

Cho ra keát quaû döï baùo raát toát Deã hieåu vaø deã giaûi thích cho ngöôøi söû duïng

caùc thoâng soá döï baùo. Töông thích vôùi khuynh höôùng chung cuûa caùc

giaùm ñoác khi nhìn vaøo söï chuyeån vaän cuûa döõ lieäu vaø vì theá giuùp hoï ñeà ra caùc ñoái saùch phuø hôïp cho töøng yeáu toá chöa phuø hôïp.

Coù nhieàu caùch ñeå phaân tích moät daõy soá thôøi gian. Trong chöông trình, chuùng ta seõ söû duïng phöông phaùp coå ñieån trong ñoù lieân quan ñeán trung bình ñoäng, tính khuynh höôùng, tính thôøi vuï.

PHAÂN TÍCH THAØNH PHAÀN

DAÕY SOÁ THÔØI GIAN (tt)

Moâ hình ñöôïc vieát: Y = T x S x C x I

Trong ñoù:Y = bieán döï baùo T = tính khuynh höôùngS = tính thôøi vuï C = tính chu kyøI = tính ngaãu nhieân.

MOÂ HÌNH PHAÂN TÍCH DAÕY SOÁ THÔØI GIAN CAÊN BAÛN

Loaïi tröø nhöõng dao ñoäng ngaén haïn baèng caùch tính trung bình ñoäng (MA) cho daõy soá. Cô soá tính trung bình ñoäng phaûi chöùa baèng soá quan saùt trong chu kyø thôøi vuï (ñoä daøi cuûa thôøi vuï).Ví duï: döõ lieäu ñöôïc cho theo quyù, khi tính trung bình ñoäng phaûi döïa treân cô sôû 04 quyù. Toång quaùt: trung bình ñoäng ñöôïc tính nhö sau:

+ Ñoái vôùi döõ lieäu theo quy:ùMAt = (Yt-2 + Yt-1 + Yt + Yt+1)/4

+ Ñoái vôùi döõ lieäu theo thaùng:MAt = (Yt-6 + Yt-5 + … + Yt + Yt+1+ Yt+5)/12

Ví duï minh hoïa caùch tính trung bình ñoäng.

PHAÂN TÍCH LOAÏI BOÛ TÍNH THÔØI VUÏ

TÌM CHÆ SOÁ THÔØI VUÏ


TÌM CHÆ SOÁ THÔØI VUÏ (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 15.0 (MA3) 15.25 (CMA3) Quyù 4 4 12 15.5 (MA4) 15.75 (CMA4)Naêm 2

Quyù 1 5 12 16.0 (MA5) NA Quyù 2 6 20 NA NA

MA3 = (10 + 18 + 20 + 12)/4 = 15.0MA4 = (18 + 20 + 12 + 12)/4 = 15.5MA5 = (20 + 12 + 12 + 20)/4 = 16.0

Yeáu toá thôøi vuï ñöôïc tính:SFt = Yt/CMAt

Trong ví duï treân chuùng ta coù, yeáu toá thôøi vuï taïi caùc quyù 3 vaø 4 nhö sau:

SF3 = Y3/CMA3 = 20/15.25 = 1.31SF4 = Y4/CMA4 = 12/15.75 = 0.76

YÙ nghóa: Quyù 3 cuûa naêm 1 laø quyù coù doanh soá cao hôn möùc trung bình (SF3 = 1.31). Trong khi ñoù, quyù 4 cuûa thì coù doanh soá khaù thaáp SF4 = 0.76). Neáu xeùt trong thöïc teá (ñaây laø döõ lieäu doanh soá cuûa haøng hoaù laø trang phuïc bôi) thì ñieàu naøy laø hôïp lyù (ôû quyù 4 laø muøa ñoâng, neân doanh soá thaáp).Tính toaùn cho toaøn boä soá lieäu, caùc yeáu toá thôøi vuï naøy khaù xaáp xó nhau. Chæ soá thôøi vuï (Si): ñöôïc tính baèng trung bình cuûa taát caû caùc yeáu toá thôøi vuï naøy.



VÍ DUÏ MINH HOÏA


Caùc kyù hieäu: Caùc kyù hieäu: PHSPHS = nhaø xaây döïng môùi (ñ/v: 1000)= nhaø xaây döïng môùi (ñ/v: 1000)PHSMAPHSMA = Trung bình ñoäng nhaø xaây döïng = Trung bình ñoäng nhaø xaây döïng môùimôùiPHSCMAPHSCMA = Trung bình ñoäng trung taâm nhaø = Trung bình ñoäng trung taâm nhaø xaây xaây döïng môùidöïng môùiPHSCMATPHSCMAT = Khuynh höôùng trung bình ñoäng = Khuynh höôùng trung bình ñoäng

trung taâm nhaø xaây döïng môùitrung taâm nhaø xaây döïng môùiCFCF = Yeáu toá chu kyø = Yeáu toá chu kyø

(PHSCMA/PHSCMAT)(PHSCMA/PHSCMAT)SFSF = yeáu toá thôøi vuï (PHS/PHSCMA)= yeáu toá thôøi vuï (PHS/PHSCMA)SISI = chæ soá thôøi vuï (trung bình chuaån = chæ soá thôøi vuï (trung bình chuaån caùc caùc chæ soá thôøi vuï ñôn vò) chæ soá thôøi vuï ñôn vò)

VÍ DUÏ MINH HOÏA


1 2 3 4 5 6 7 8 9

T.gianC/s

PHSPHSM

A PHSCMAPHSCMA

T CF SF SIT/gian

Feb-65 1 181.5 NA NA 237.819 NA NA 0.797

May-65 2 296.7 NA NA 238.132 NA NA 1.202

Aug-65 3 266.2 240.95 240.788 238.446 1.01 1.106 1.113

Nov-65 4 219.4 240.625 235.888 238.759 0.988 0.93 0.888

Feb-66 5 180.2 231.15 222.613 239.073 0.931 0.809 0.797

May-66 6 258.8 214.075 204.363 239.386 0.854 1.266 1.202. . . . . . . . .

May-98 134 360.4 305.9 311.875 279.512 1.116 1.156 1.202

Aug-98 135 348 317.85 NA 279.826 NA NA 1.113

Nov-98 136 304.6 NA NA 280.139 NA NA 0.888

VÍ DUÏ MINH HOÏA


0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

Feb-6

5

Feb-6

7

Feb-6

9

Feb-7

1

Feb-7

3

Feb-7

5

Feb-7

7

Feb-7

9

Feb-8

1

Feb-8

3

Feb-8

5

Feb-8

7

Feb-8

9

Feb-9

1

Feb-9

3

Feb-9

5

Feb-9

7

------------ nhaø xaây döïng môùi (goác)nhaø xaây döïng môùi (goác)nhaø xaây döïngmôùi sau khi ñieàu chænh tính chu nhaø xaây döïngmôùi sau khi ñieàu chænh tính chu

kyø. kyø.

VÍ DUÏ MINH HOÏA


Nhaän xeùt:Nhaän xeùt: 1. Ño löôøng ñöôïc tính thôøi vuï thoâng qua chæ soá 1. Ño löôøng ñöôïc tính thôøi vuï thoâng qua chæ soá thôøi vuï (seasonal Indexes) thôøi vuï (seasonal Indexes) 2. Loaïi boû tính thôøi vuï trong döõ lieäu giuùp 2. Loaïi boû tính thôøi vuï trong döõ lieäu giuùp chuùng ta hình dung roõ raøng hôn kieåu chuyeån chuùng ta hình dung roõ raøng hôn kieåu chuyeån vaän döõ lieäu.vaän döõ lieäu.Löu yù: toång caùc chæ soá thôøi vuï phaûi baèng soá löôïng quan Löu yù: toång caùc chæ soá thôøi vuï phaûi baèng soá löôïng quan saùt trong moät chu kyø (=4 neáu laø soá lieäu theo quyù vaø =12 saùt trong moät chu kyø (=4 neáu laø soá lieäu theo quyù vaø =12 neáu laø soá lieäu theo thaùng). Ngöôïc laïi, phaûi chuaån hoaù neáu laø soá lieäu theo thaùng). Ngöôïc laïi, phaûi chuaån hoaù chuùng baèng caùch nhaân töøng chæ soá naøy vôùi ñoä daøi chu kyø chuùng baèng caùch nhaân töøng chæ soá naøy vôùi ñoä daøi chu kyø vaø chia cho toång caùc trung bình yeáu toá thôøi vuï.vaø chia cho toång caùc trung bình yeáu toá thôøi vuï.Thöïc hieän quy taéc treân ta coù chæ soá thôøi vuï Thöïc hieän quy taéc treân ta coù chæ soá thôøi vuï cho töøng quyù trong ví duï treân nhö sau: cho töøng quyù trong ví duï treân nhö sau: Q1 = 0.797; Q2 = 1.202; Q3 = 1.113; Q4 = 0.888.Q1 = 0.797; Q2 = 1.202; Q3 = 1.113; Q4 = 0.888.

VÍ DUÏ MINH HOÏA


ÖÙng duïng ÖÙng duïng 1) Neáu ta bieát trong naêm tôùi soá nhaø xaây döïng 1) Neáu ta bieát trong naêm tôùi soá nhaø xaây döïng môùi laø 400, döïa treân chæ soá thôøi vuï ta coù theå môùi laø 400, döïa treân chæ soá thôøi vuï ta coù theå tính ñöôïc ôû caùc quyù:tính ñöôïc ôû caùc quyù:

Quyù 1: (400/4)*0.797 Quyù 1: (400/4)*0.797 = 79.7 nhaø = 79.7 nhaø Quyù 02: Quyù 02: ,,,, = 120.2,= 120.2,Quyù 03: Quyù 03: ,,,, = 111.3, = 111.3, Quyù 04: Quyù 04: ,,,, = 88.8= 88.8

2) Neáu bieát ñöôïc chæ soá thôøi vuï tai moät quyù 2) Neáu bieát ñöôïc chæ soá thôøi vuï tai moät quyù (SI(SIii) vaø löôïng ñôn vò ño ñöôïc taïi quyù ñoù (Qi) ta ) vaø löôïng ñôn vò ño ñöôïc taïi quyù ñoù (Qi) ta coù theå öôùc tính ñöôïc con soá öôùc tính cho caùc coù theå öôùc tính ñöôïc con soá öôùc tính cho caùc naêm (Ynaêm (Ytt) theo coâng thöùc: ) theo coâng thöùc:

YYtt = (Q = (Qii/SI/SIii)x4)x4

TÌM KHUYNH HÖÔÙNG DAØI HAÏN

Khuynh höôùng daøi haïn ñöôïc öôùc löôïng töø döõ lieäu Khuynh höôùng daøi haïn ñöôïc öôùc löôïng töø döõ lieäu sau khi ñaõ loaïi boû caùc dao ñoäng ngaén haïn. sau khi ñaõ loaïi boû caùc dao ñoäng ngaén haïn. Ñeå tìm ra khuynh höôùng daøi haïn, ta söû duïng haøm Ñeå tìm ra khuynh höôùng daøi haïn, ta söû duïng haøm tuyeán tính ñôn sau:tuyeán tính ñôn sau:

CMA CMA = = f(TIME)f(TIME)= = a + b(TIME)a + b(TIME)

Trong ñoù :Trong ñoù : CMA laø trung bình ñoäng trung taâmCMA laø trung bình ñoäng trung taâm TIME = 1 cho quan saùt ñaàu tieân vaø taêng 1 ñôn TIME = 1 cho quan saùt ñaàu tieân vaø taêng 1 ñôn vò vò cho quan saùt tieáp theo. cho quan saùt tieáp theo.

Phöông trình xu höôùng sau khi ñaõ xaùc ñònh ñöôïc söû Phöông trình xu höôùng sau khi ñaõ xaùc ñònh ñöôïc söû duïng ñeå taïo caùc öôùc löôïng. Taäp hôïp caùc öôùc duïng ñeå taïo caùc öôùc löôïng. Taäp hôïp caùc öôùc löôïng naøy laø daõy soá khuynh höôùng trung bình ñoäng löôïng naøy laø daõy soá khuynh höôùng trung bình ñoäng trung taâm (CMAT). trung taâm (CMAT).

VÍ DUÏ MINH HOÏA

TÌM KHUYNH HÖÔÙNG DAØI HAÏN

Giaù trò CMAT ñöôïc tính trong ví duï treân (coät 6, slide 9)Giaù trò CMAT ñöôïc tính trong ví duï treân (coät 6, slide 9)

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

Fe

b-6

5

Fe

b-6

7

Fe

b-6

9

Fe

b-7

1

Fe

b-7

3

Fe

b-7

5

Fe

b-7

7

Fe

b-7

9

Fe

b-8

1

Fe

b-8

3

Fe

b-8

5

Fe

b-8

7

Fe

b-8

9

Fe

b-9

1

Fe

b-9

3

Fe

b-9

5

Fe

b-9

7

PHSCMATPHSCMAT PHSCMAPHSCMA PHSPHS

ÑO LÖÔØNG YEÁU TOÁ CHU KYØ

Yeáu toá chu kyø (CF):Yeáu toá chu kyø (CF): laø kieåu chuyeån vaän hình laø kieåu chuyeån vaän hình soùng môû roäng cuûa khuynh höôùng daøi haïn, soùng môû roäng cuûa khuynh höôùng daøi haïn, ñöôïc ño löôøng baèng tæ soá giöõa Trung bình ñoäng ñöôïc ño löôøng baèng tæ soá giöõa Trung bình ñoäng trung taâm (CMA) vaø khuynh höôùng daøi haïn cuûa trung taâm (CMA) vaø khuynh höôùng daøi haïn cuûa trung bình ñoäng trung taâm (CMAT).trung bình ñoäng trung taâm (CMAT).

CF CF = = CMA/CMATCMA/CMATCF >1: giaù trò taïi quan saùt sau khi ñaõ loaïi boû tính CF >1: giaù trò taïi quan saùt sau khi ñaõ loaïi boû tính

thôøi vuï lôùn hôn giaù trò khuynh höôùng daøi thôøi vuï lôùn hôn giaù trò khuynh höôùng daøi haïn.haïn.

CF <1: nguôïc laïiCF <1: nguôïc laïiTrong ví duï xeùt treân, yeáu toá chu kyø ñöôïc tính:Trong ví duï xeùt treân, yeáu toá chu kyø ñöôïc tính:

CF = PHSCMA/PHSCMATCF = PHSCMA/PHSCMAT

VÍ DUÏ MINH HOÏA


0

0.5

1

1.5

Feb-6

5

Feb-6

7

Feb-6

9

Feb-7

1

Feb-7

3

Feb-7

5

Feb-7

7

Feb-7

9

Feb-8

1

Feb-8

3

Feb-8

5

Feb-8

7

Feb-8

9

Feb-9

1

Feb-9

3

Feb-9

5

Feb-9

7

Feb-9

9

CF

Aug72-1.32Aug77-1.43

Aug86-1.12 May98-1.12

Feb82-0.58

Feb70-0.77Feb75-0.83

Feb91-0.75

VÍ DUÏ MINH HOÏA


Q3-1966 Q3-1966 = = 190.513/239.700 = 0.795 < 1190.513/239.700 = 0.795 < 1Q2-1998Q2-1998 == 311.875/279.512 = 1.116 > 1311.875/279.512 = 1.116 > 1

Neáu ñoái chieáu treân sô ñoà treân ta deã daøng Neáu ñoái chieáu treân sô ñoà treân ta deã daøng nhaän thaáy: nhaän thaáy: Taïi Q3-1966, ñöôøng CF naèm döôùi ñöôøng khuynh Taïi Q3-1966, ñöôøng CF naèm döôùi ñöôøng khuynh höôùng daøi haïn, vaø höôùng daøi haïn, vaø Taïi Q2-1998, ñöôøng CF naèm treân ñöôøng khuynh Taïi Q2-1998, ñöôøng CF naèm treân ñöôøng khuynh höôùng daøi haïn. höôùng daøi haïn. Keát luaän: Keát luaän: baèng caùch tính ñöôïc vaø chieáu rieâng baèng caùch tính ñöôïc vaø chieáu rieâng yeáu toá chu kyø leân ñoà thò chuùng ta coù theå hình yeáu toá chu kyø leân ñoà thò chuùng ta coù theå hình dung toát hôn caùch chuyeån vaän cuûa döõ lieäu. dung toát hôn caùch chuyeån vaän cuûa döõ lieäu. Töø ñoù ñöa ra phöông phaùp döï baùo thích hôïp. Töø ñoù ñöa ra phöông phaùp döï baùo thích hôïp.

TOÅNG QUAN VEÀ

CAÙC CHU KYØ KINH DOANH

C

B

A

B’ B’’

Hoa

ït ño

äng

kinh

te

á

Thôøi gian

Caùc chu kyø kinh doanh Caùc chu kyø kinh doanh

TOÅNG QUAN VEÀ

CAÙC CHU KYØ KINH DOANH

Chuù thích: Chuù thích: Thôøi ñoaïn töø ñieåm A ñeán B: giai ñoaïn phaùt Thôøi ñoaïn töø ñieåm A ñeán B: giai ñoaïn phaùt trieån (hay môû roäng – expansion phase).trieån (hay môû roäng – expansion phase). Thôøi ñoaïn töø B ñeán C: giai ñoaïn suy thoaùi Thôøi ñoaïn töø B ñeán C: giai ñoaïn suy thoaùi (recession phase) (recession phase) Khoaûng caùch töø A ñeán B: möùc ñoä môû roäng Khoaûng caùch töø A ñeán B: möùc ñoä môû roäng (development phase) (development phase) Khoaûng caùch töø B’’ ñeán C chæ ra möùc ñoä suy Khoaûng caùch töø B’’ ñeán C chæ ra möùc ñoä suy thoaùi. thoaùi. Neáu ñuùng laø chu kyø : bieân ñoä dao ñoäng [khoaûng caùch töø Neáu ñuùng laø chu kyø : bieân ñoä dao ñoäng [khoaûng caùch töø ñaùy suy thoaùi (A) vaø ñænh phaùt trieån (B)] laø khoâng ñoåi ñaùy suy thoaùi (A) vaø ñænh phaùt trieån (B)] laø khoâng ñoåi trong caùc chu kyø. Vaø, thôøi ñoaïn cuûa caùc chy kyø laø khoâng trong caùc chu kyø. Vaø, thôøi ñoaïn cuûa caùc chy kyø laø khoâng ñoåi. Tuy nhieân trong thöïc teá cuûa hoaït ñoäng kinh teá ñieàu ñoåi. Tuy nhieân trong thöïc teá cuûa hoaït ñoäng kinh teá ñieàu naøy raát khoù coù xaûy ra. naøy raát khoù coù xaûy ra.

DÖÏ BAÙO PHAÂN TÍCH THAØNH PHAÀN

DAÕY SOÁ THÔØI GIAN

Moät daõy soá thôøi gian coù theå taùch ra thaønh caùc Moät daõy soá thôøi gian coù theå taùch ra thaønh caùc thaønh phaàn: thaønh phaàn:

Y = T . S . C . IY = T . S . C . ITrong ñoù: Trong ñoù: T = T = khuynh höôùng daøi haïn döïa treân döõ lieäu ñaõ loaïi khuynh höôùng daøi haïn döïa treân döõ lieäu ñaõ loaïi boû caùc dao ñoäng thôøi vuï, thuôøng ñöôïc goïi laø khuynh boû caùc dao ñoäng thôøi vuï, thuôøng ñöôïc goïi laø khuynh höôùng trung bình ñoäng trung taâm.höôùng trung bình ñoäng trung taâm.S = S = caùc chì soá thôøi vuï (Scaùc chì soá thôøi vuï (Sii). Laø caùc giaù trò chuaån ). Laø caùc giaù trò chuaån trung bình cuaû caùc yeáu toá thôøi vuï taïi moãi quan saùt trung bình cuaû caùc yeáu toá thôøi vuï taïi moãi quan saùt C = C = yeáu toá chu kyø. Yeáu toá chu kyø (CF) ñöôïc tính yeáu toá chu kyø. Yeáu toá chu kyø (CF) ñöôïc tính baèng tæ soá giöõa CMA vaø CMAT, theå hieän tính chuyeån baèng tæ soá giöõa CMA vaø CMAT, theå hieän tính chuyeån vaän daàn ñeàu hình soùng cuûa daõy soá xung quanh vaän daàn ñeàu hình soùng cuûa daõy soá xung quanh ñöôøng khuynh höôùng.ñöôøng khuynh höôùng.I = I = yeáu toá thaát thöôøng. Thoâng thöôøng yeáu toá yeáu toá thaát thöôøng. Thoâng thöôøng yeáu toá naøy ñöôïc cho giaù trò laø 1 neáu nhö khoâng coù quan saùt naøy ñöôïc cho giaù trò laø 1 neáu nhö khoâng coù quan saùt thaát thöôøng ñaùng chuù yù naøo. thaát thöôøng ñaùng chuù yù naøo.

VÍ DUÏ MINH HOÏA DÖÏ BAÙO PHAÂN TÍCH THAØNH PHAÀN DAÕY SOÁ THÔØI GIAN

1 2 3 4 5 6 7 9 10

T.gian

C/sPHS

PHSMA PHSCMA

PHSCMAT CF SI

Döï baùoT/gia

n

Feb-65 1 181.5 NA NA 237.819 NA0.79

7 NA

May-65 2 296.7 NA NA 238.132 NA 1.202 NA

Aug-65 3 266.2 240.95 240.788 238.446 1.01 1.113 267.9

Nov-65 4 219.4 240.625 235.888 238.759 0.988 0.888 209.4

Feb-66 5 180.2 231.15 222.613 239.073 0.9310.79

7 177.5

May-66 6 258.8 214.075 204.363 239.386 0.854 1.202 245.7

. . . . . . . .

May-98 134 360.4 305.9 311.875 279.512 1.116 1.202 374.9

Aug-98 135 348 317.85 NA 279.826 NA 1.113 353.7

Nov-98 136 304.6 NA NA 280.139 NA 0.888 281.4

VÍ DUÏ MINH HOÏA DÖÏ BAÙO PHAÂN TÍCH THAØNH PHAÀN DAÕY SOÁ THÔØI GIAN

100

150

200

250

300

350

400

Feb-9

1

Feb-9

2

Feb-9

3

Feb-9

4

Feb-9

5

Feb-9

6

Feb-9

7

Feb-9

8

Feb-9

9

Feb-0

0

PHS Döï baùo

Keát quaû döï baùo ñöôïc ñöa ra treân cô sôû ba ñieàu Keát quaû döï baùo ñöôïc ñöa ra treân cô sôû ba ñieàu chænh; (1) theo khuynh höôùng; (2) theo thôøi vuï, vaø (3) chænh; (1) theo khuynh höôùng; (2) theo thôøi vuï, vaø (3) theo chu kyø. theo chu kyø.

Vì theå keát quaû döï baùo laø khaù chính xaùc. Vì theå keát quaû döï baùo laø khaù chính xaùc.

THÖÏC HAØNH FORECASTXPHAÂN TÍCH THAØNH PHAÀN DSTG

1. Môû taäp tin döõ lieäu, khôûi ñoäng ForecastX.1. Môû taäp tin döõ lieäu, khôûi ñoäng ForecastX.2. Trong 2. Trong Data CaptureData Capture, choïn döõ lieäu caàn phaân , choïn döõ lieäu caàn phaân

tích. Sau ñoù, choïn theû tích. Sau ñoù, choïn theû Forecast MethodForecast Method vaø vaø choïn choïn Decomposition Decomposition trong trong Forecasting Forecasting techniquetechnique . Choïn . Choïn MultiplicativeMultiplicative ôû beân duôùi ôû beân duôùi vaø choïn tieáp vaø choïn tieáp Linear RegressionLinear Regression trong box trong box Forecast method for decomposed dataForecast method for decomposed data..

3. Choïn 3. Choïn Statistics Statistics vaø choïn caùc thoáng keâ baïn vaø choïn caùc thoáng keâ baïn caàn caàn (Löu yù (Löu yù RMSERMSE chæ baùo caùo ñuôïc khi baïn choïn chæ baùo caùo ñuôïc khi baïn choïn tieâu chí naøy trong phím tieâu chí naøy trong phím MoreMore) )

Trong theû Trong theû Report Report choïn choïn StandardStandard vaø vaø Show Show Charts, Audit vaø Executive Charts, Audit vaø Executive vaø choïn vaø choïn Finish Finish ñeå thöïc hieän. ñeå thöïc hieän.