Bài giảng Dự báo trong kinh doanh - Phân tích thành tố - Phùng Thanh Bình

1Dự báo trong kinh doanh
(Business Forecasting)
Khoa Kinh tế Phát triển
1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận
Website: www.fde.ueh.edu.vn
Phùng Thanh Bình
1. Giới thiệu
2. Các bước thực hiện
3. Mô hình cộng tính
4. Mô hình nhân tính
PHÂN TÍCH THÀNH TỐ
2Phùng Thanh Bình
z Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự
báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế, 
Chương 5.
z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007), 
Business Forecasting With Accompanying Excel-
Based ForecastXTM Software, 5th Edition, 
Chapter 6.
z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), 
Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 5.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Phùng Thanh Bình
GIỚI THIỆU
z Thành phần của một chuỗi thời gian:
o Xu thế (Trt)
o Chu kỳ (Clt)
o Mùa vụ (Snt)
o Ngẫu nhiên (It) 
3Phùng Thanh Bình
GIỚI THIỆU
z Mô hình hóa Yt theo các thành phần Trt, Clt, Snt, 
và It:
o Mô hình cộng tính: Xem chuỗi thời gian như tổng của
các thành phần
z Yt = Trt + Clt + Snt + It
o Mô hình nhân tính: Xem chuỗi thời gian như tích của
các thành phần
• Yt = Trt × Clt × Snt × It
Phùng Thanh Bình
GIỚI THIỆU
z Rất khó xử lý yếu tố chu kỳ của một chuỗi thời
gian vì các chu kỳ có thể được xác định từ dữ liệu
lịch sử cả về độ dài (năm) và độ lớn
z Để đơn giản người ta thường giả định chu kỳ là
một phần của yếu tố xu thế
z Thường chỉ xét 3 yếu tố Trt, Snt, và It
4Phùng Thanh Bình
CÁC BƯỚC THỰC HIỆN
z Khảo sát dữ liệu và nhận dạng mô hình thích hợp
z Xác định L (khoảng trượt, ví dụ L = 4 nếu dữ liệu
theo quý)
z Lọai bỏ dao động ngắn hạn để nhận dạng xu thế dài
hạn
z So sánh giá trị thực Yt với giá trị đã lọai bỏ yếu tố
mùa vụ (CMAt)
Phùng Thanh Bình
CÁC BƯỚC THỰC HIỆN
z Tìm chỉ số mùa vụ
z Xác định yếu tố xu thế
z Xây dựng hàm dự báo xu thế
z Đo lường yếu tố chu kỳ (nếu có)
z Tiến hành dự báo từ các thành tố
5Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH CỘNG TÍNH
z Nhận dạng mô hình cộng tính
o Cường độ của sự di chuyển có tính mùa vụ không đổi
theo thời gian (xem đồ thị)
z Giả sử ta có mô hình cộng tính như sau:
ttttt εClSnTrY +++=
Phùng Thanh Bình
6Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH CỘNG TÍNH
z Các bước thực hiện
o Bước 1: Loại bỏ dao động ngắn hạn bằng cách tính
MAt và CMAt
• Nếu L lẻ: Chỉ cần tính MAt
• Nếu L chẵn: Tính CMAt
CMAt = Trt + Clt
o Bước 2: Tính Snt + εt
• Snt + εt = Yt – Trt - Clt
Phùng Thanh Bình
7Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH CỘNG TÍNH
z Các bước thực hiện
o Bước 3: Loại bỏ εt trong Snt + εt bằng cách tính trung
bình cho mỗi mùa (quý, tháng, )
o Bước 4: Tính hệ số điều chỉnh A. Tổng những ước
lượng mùa vụ trung bình này phải bằng 0. Nếu chưa
thỏa mãn thì cần phải điều chỉnh để chúng bằng 0.
L
Sn
 A 
L
1j
j∑
== A - Sn Sn jj =
Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH CỘNG TÍNH
z Các bước thực hiện
o Bước 5: Tách yếu tố mùa vụ ra khỏi dữ liệu gốc bằng
cách lấy dữ liệu gốc Yt trừ đi ước lượng mùa vụ tương
ứng Snjt
o Bước 6: Hồi quy hàm xu thế đối với Y’t (lưu ý việc
chọn dạng hàm hồi quy thích hợp nhất với chuỗi Y’t)
j
tt
'
t Sn -Y Y =
8Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH CỘNG TÍNH
z Các bước thực hiện
o Bước 7: Tiến hành dự báo cho Y^t+1
o Bước 8: Đánh giá mô hình
1t1t
'
1t1t Cl Sn Y Y ++++
∧ ++=
Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH CỘNG TÍNH
z Đánh giá mô hình
o Thứ nhất: Tất cả các kiểm định thống kê của mô
hình hồi quy Y’t phải được thỏa mãn
o Thứ hai: Đồ thị của Yt phải gần với Y’t
o Thứ ba: Tính chỉ số Theil U
o Ngoài ra, có thể so sánh với các mô hình dự báo
khác thông qua các tiêu chí thống kê đ lường độ
chính xác dự báo
9Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH CỘNG TÍNH
z Khoảng tin cậy
o Sử dụng sai số của mô hình hồi quy Y’t để xác định
khoảng tin cậy cho εt
chinh)dieuso(HeStYˆ eα/2t ×±
( )
( )∑ ∑−
−++=
n
t
t
tt
n
11 chinh dieu so He 2
2
2
p
Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH NHÂN TÍNH
z Nhận dạng mô hình cộng tính
o Cường độ của sự di chuyển có tính mùa vụ
tăng/giảm theo thời gian (xem đồ thị)
z Giả sử ta có mô hình nhân tính như sau:
ttttt εClSnTrY ×××=
10
Phùng Thanh Bình
Phùng Thanh Bình
z CÁCH 1: Chuyển sang dạng mô hình cộng tính và
thực hiện như các bước vừa trình bày
)ln( )ln(Cl )ln(Sn )ln(Tr 
)εClSnln(Tr )ln(Y
tttt
tttt
ε+++=
×××= t
MÔ HÌNH NHÂN TÍNH
11
Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH NHÂN TÍNH
z CÁCH 2:
o Bước 1: Loại bỏ dao động ngắn hạn bằng cách tính
MAt và CMAt
• Nếu L lẻ: Chỉ cần tính MAt
• Nếu L chẵn: Tính CMAt
CMAt = Trt×Clt
o Bước 2: Tính Snt×εt
• Snt×εt = Yt ÷ Trt×Clt
Phùng Thanh Bình
z CÁCH 2:
o Bước 3: Loại bỏ εt trong Snt×εt bằng cách tính trung bình
cho mỗi mùa (quý, tháng, )
o Bước 4: Tính hệ số điều chỉnh A. Tổng những ước
lượng mùa vụ trung bình này phải bằng L. Nếu chưa
thỏa mãn thì cần phải điều chỉnh bằng cách nhân với hệ
số điều chỉnh:
∑
=
= L
1j
jSn
L A A Sn Sn jj ×=
MÔ HÌNH NHÂN TÍNH
12
Phùng Thanh Bình
z CÁCH 2:
o Bước 5: Tách yếu tố mùa vụ ra khỏi dữ liệu gốc bằng
cách lấy dữ liệu gốc Yt chia cho ước lượng mùa vụ
tương ứng Snjt
o Bước 6: Hồi quy hàm xu thế đối với Y’t (lưu ý việc
chọn dạng hàm hồi quy thích hợp nhất với chuỗi Y’t)
j
tt
'
t Sn Y Y ÷=
MÔ HÌNH NHÂN TÍNH
Phùng Thanh Bình
z CÁCH 2:
o Bước 7: Tiến hành dự báo cho Y^t+1
o Bước 8: Đánh giá mô hình
1t1t
'
1t1t Cl Sn Y Y ++++
∧ ××=
MÔ HÌNH NHÂN TÍNH
13
Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH NHÂN TÍNH
z CÁCH 3:
o Bước 1: Tính MAt & CMAt
o Bước 2: CMAT (CMA trend)
CMA = f(TIME)
= a + b(TIME) = CMAT
o Bước 3: Tính hệ số mùa vụ SFt (seasonal factor)
t
t
t CMA
Y SF =
Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH NHÂN TÍNH
z CÁCH 3:
o Bước 4: Tính hệ số chu kỳ CFt
o Bước 5: Tính chỉ số mùa SI (Seasonal index)
t
t
t CMAT
CMA CF =
j
n
1t
j
t
j
t n
SF
 SI
∑
==
14
Phùng Thanh Bình
MÔ HÌNH NHÂN TÍNH
z CÁCH 3:
o Bước 6: Dự báo Y^t+1
1t1t1t1t CF SI CMAT Y ++++
∧ ××=
Phùng Thanh Bình
15
Phùng Thanh Bình
Phùng Thanh Bình
16
Phùng Thanh Bình