Biz Forecasting Lecture2

1

Dự báo trong kinh doanh(Business Forecasting)

Khoa Kinh tế Phát triển1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận

Website: www.fde.ueh.edu.vn

Phùng Thanh Bình

1. Quy trình dự báo2. Khảo sát dữ liệu chuỗi thời gian3. Khảo sát dữ liệu bằng phân tích tự tương

quan4. Lựa chọn mô hình dự báo5. Ôn tập thống kê cơ bản

QUY TRÌNH DỰ BÁO, KHẢO SÁT DỮLIỆU VÀ LỰA CHỌN MÔ HÌNH

2

Phùng Thanh Bình

Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dựbáo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế, Chương 2.J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007), Business Forecasting With Accompanying Excel-Based ForecastXTM Software, 5th Edition, Chapter 2.John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 2 & 3.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Phùng Thanh Bình

Bước 1: Xác định rõ các mục tiêuBước 2: Xác định dự báo cái gìBước 3: Nhận dạng các khía cạnh thời gianBước 4: Xem xét số liệuBước 5: Lựa chọn mô hìnhBước 6: Đánh giá mô hìnhBước 7: Chuẩn bị dự báoBước 8: Trình bày kết quả dự báoBước 9: Theo dõi các kết quả

QUY TRÌNH DỰ BÁO

3

Phùng Thanh Bình

Nói rõ các mục tiêu, kể cả dự báo sẽ được sửdụng như thế nào trong việc ra quyết địnhCác mục tiêu và ứng dụng của dự báo nên đượcthảo luận giữa những cá nhân liên quan trong việcchuẩn bị dự báo và những người sẽ sử dụng cáckết quả.


1. Xác định rõ các mục tiêu

Phùng Thanh Bình


2. Xác định dự báo cái gì

Dự báo doanh số: doanh số đơn vị hay bằng tiền; tổng doanh số, doanh số theo sản phẩm, hay doanh số theo vùng; doanh số nội địa hay xuấtkhẩu, hay cả haiDự báo số bệnh nhân: số đăng ký khám, xuấtviện, số ngày nằm viện

4

Phùng Thanh Bình

Độ dài và giai đoạn của dự báo: năm, quý, tuần, hay ngàyMức độ khẩn cấp của dự báo: ảnh hưởng đến việcchọn phương pháp dự báo.


3. Nhận dạng các khía cạnh thời gian

Phùng Thanh Bình

Số lượng và loại số liệu sẵn có: nội bộ hay bên ngoài; số liệu có ở dạng mong muốn hay không; giá trị hay đơn vịCó thể có quá nhiều hoặc quá ít dữ liệuCó thể thiếu giá trị cần phải ước tínhCó thể phải chuyển đổi đơn vị tínhCó thể cần được xử lý trướcCó thể thích hợp nhưng chỉ trong một vài giai đoạn lịchsử nhất định


4. Thu thập và xử lý số liệu

5

Phùng Thanh Bình

Bản chất (pattern) số liệu (xem Bảng 2.1)Số lượng số liệu quá khứ sẵn cóĐộ dài dự báoChọn mô hình phù hợp với dữ liệu đã được thu thập saocho tối thiểu hóa “sai số” dự báoMô hình đơn giản hay phức tạp? Ý kiến đánh giá, nhận xét rất cần thiết


5. Lựa chọn mô hình

Phùng Thanh Bình

6

Phùng Thanh Bình

Kiểm định các mô hình trên chuỗi số liệu ta muốn dựbáoPhân biệt độ phù hợp và độ chính xác

Độ phù hợp: so với giá trị quá khứĐộ chính xác: so với giá trị dự báo

Nếu mô hình được chọn trong bước 6 không đạt độchính xác chấp nhận được, quay lại bước 5 với một môhình khác


6. Đánh giá mô hình

Phùng Thanh Bình

Nếu có thể thì nên sử dụng hơn một phương phápdự báoKhi có nhiều phương pháp sử dụng thông tin khácnhau, thì việc kết hợp chúng lại sẽ cho kết quả tốthơn so với chỉ dùng một phương pháp


7. Chuẩn bị dự báo

7

Phùng Thanh Bình

Cả dạng viết và thuyết trìnhTrình bày kết quả dự báo cho những ai dựa vàođó để ra quyết địnhCần phải có sự giao tiếp thảo luận giữa nhữngngười có liên quan


8. Trình bày kết quả dự báo

Phùng Thanh Bình

So sánh mức đô chính xác của giá trị dự báo vàgiá trị thực tế trong giai đọan dự báoNgười làm dự báo cần rút ra các bài học từ việcso sánh nàyTìm ra nguyên nhân của sự khác biệt


9. Theo dõi kết quả dự báo

8

Phùng Thanh Bình

4 tiêu chí có thể được áp dụng để xác định xemdữ liệu có hữu ích cho việc dự báo hay không: o Dữ liệu phải đáng tin cậy và chính xáco Dữ liệu phải phù hợpo Dữ liệu phải nhất quáno Dữ liệu phải đúng lúc

Dữ liệu theo thời gian và dữ liệu chéo; dữ liệu sơcấp và dữ liệu thứ cấp

KHẢO SÁT DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN

Phùng Thanh Bình

Xu thếo Thay đổi dài hạn trong chuỗi dữ liệu thời gian

• Xu thế tăng• Xu thế giảm• Chuỗi dừng

Mùa vụo Thay đổi đều đặn trong chuỗi dữ liệu thời gian

tại cùng thời điểm mỗi năm


9

Phùng Thanh Bình

Chu kỳo Xu hướng vận động lên xuống của dữ liệu quanh

một xú thế trong dài hạno Dao động chu kỳ kéo dài hơn và ít đều đặn hơn

dao động mùa vụo Thường được đề cập đến như các chu kỳ kinh

doanhNgẫu nhiêno Thay đổi không phải do các yếu tố kể trên


Phùng Thanh Bình

Tự tương quan là tương quan giữa một biến trễmột hoặc nhiều giai đoạn và chính biến đó

với k = 0, 1, 2, ... khi độ trễ tăng, hệ số tự tươngquan giảmVí dụ: 3.1 (file Table 3-1)

KHẢO SÁT DỮ LIỆU BẰNG PHÂN TÍCH TỰ TƯƠNG QUAN

∑

∑

=

+== n

1t

2t

k-t

n

1ktt

k

)Y - Y(

)Y - (Y)Y - (Y r

10

Phùng Thanh Bình

Giản đồ tự tương quan hay hàm tự tương quan là mộtđồ thị biểu diễn quan hệ giữa các hệ số tự tương quanvới độ trễ của một chuỗi thời gianCác hệ số tự tương quan của các độ trễ khác nhau cóthể cung cấp các thông tin sau:

Dữ liệu có ngẫu nhiên không?Dữ liệu có xu thế không?Dữ liệu có dừng không?Dữ liệu có yếu tố mùa vụ không?


Phùng Thanh Bình

Kiểm định hệ số tự tương quan có khác 0 một cách cóý nghĩa hay không (dữ liệu có ngẫu nhiên không)?SE(rk) = sai số chuẩn của tự tương quan với độ trễ k

o k = 1 =>

o k ≠ 1 =>


n

r2 1 )SE(r

1-k

1i

2i

k

∑=

+=

n1 )SE(r 1 =

11

Phùng Thanh Bình

Khoảng tin cậy

0 ± t x SE(rk) với

Kiểm định chung (một nhóm các hệ số tươngquan đầu tiên khác 0 một cách có ý nghĩa)


)SE(rρ - r t k

kk=

∑= −

+=m

1k

2k

knr2)n(n Q

Phùng Thanh Bình

o Ví dụ 3.2 (Hanke, 65)o Ví dụ 3.3 (Hanke, 66)

Dữ liệu có xu thế không?o Một chuỗi thời gian có xu thế (không dừng): các hệ

số tự tương quan của các độ trễ đầu tiên lớn và sauđó giảm dần bằng 0 khi độ trễ tăng lên.

o Chuỗi dừng: hệ số tự tương quan giảm bằng 0 rấtnhanh (sau 2 hoặc 3 độ trễ)

o Phương pháp sai phân (ví dụ 3.4, Hanke, 68)


12

Phùng Thanh Bình

Dữ liệu có yếu tố mùa vụ không?o Nếu dữ liệu có yếu tố mùa vụ theo quý, một hệ

số tự tương quan sẽ lặp lại tại độ trễ 4o Nếu dữ liệu có yếu tố mùa vụ theo tháng, một hệ

số tự tương quan sẽ lặp lại tại độ trễ 12, …o Ví dụ 3.5 (file Table 3-5)


Phùng Thanh Bình

Một số câu hỏi cần phải xem xét trước khi quyết địnhchọn phương pháp dự báo phù hợp nhất cho một vấnđề cụ thể:

o Tại sao cần dự báo?o Ai sẽ sử dụng kết quả dự báo?o Đặc điểm của dữ liệu sẵn có là gì?o Thời đọan của dự báo là gì?o Đòi hỏi dữ liệu tối thiểu là bao nhiêu?o Mức độ chính xác bao nhiêu là vừa?o Chi phí để dự báo là bao nhiêu?

LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

13

Phùng Thanh Bình

Để chọn một phương pháp dự báo thích hợp, cần phải:o Xác định bản chất của vấn đề dự báoo Bản chất của dữ liệu đang xem xéto Mô tả các khả năng và hạn chế của các phương pháp

dự báo tiềm năngo Xây dựng các tiêu chí để ra quyết định lựa chọno Một nhân tố chính ảnh hưởng đến việc lựa chọn mô

hình dự báo là nhận dạng và hiểu được bản chất sốliệu lịch sử


Phùng Thanh Bình

Các phương pháp dự báo đối với dữ liệu dừngo Được sử dụng khi:

• Môi trường của đối tượng dự báo không thay đổi• Thiếu dữ liệu• Thực hiện những điều chỉnh đơn giản có thể đạt

được sự ổn định• Chuỗi dữ liệu có thể được chuyển đổi sang một dạng

ổn địnho Gồm có phương pháp dự báo thô, trung bình giản đơn,

trung bình trượt, ARMA


14

Phùng Thanh Bình

Các phương pháp dự báo đối với dữ liệu xu thếo Được sử dụng khi:

• Tăng năng suất hay công nghệ mới làm thay đổi lốisống

• Dân số tăng làm tăng nhu cầu hàng hóa và dịch vụ• Lạm phát• Mức độ chấp nhận của thị trường gia tăng

o Gồm có phương pháp trung bình trượt, san mũ bậc 1 (Holt), hồi quy đơn, đường tăng trưởng, mô hình mũ, ARIMA


Phùng Thanh Bình

Các phương pháp dự báo đối với dữ liệu mùa vụo Được sử dụng khi:

• Thời tiết ảnh hưởng đến biến đang xem xét• Niên lịch ảnh hưởng đến biến đang xem xét

o Gồm có phương pháp phân tích, san mũWinter, hồi quy bội, và ARIMA


15

Phùng Thanh Bình

Các phương pháp dự báo đối với dữ liệu chu kỳo Được sử dụng khi:

• Chu kỳ kinh doanh ảnh hưởng đến biến đangxem xét

• Dịch chuyển trong sở thích chung• Dịch chuyển trong dân số• Dịch chuyển trong chu kỳ vòng đời sản phẩm

o Gồm có phương pháp phân tích, chỉ số kinh tế, môhình kinh tế lượng, hồi quy bội, và ARIMA


Phùng Thanh Bình

16

Phùng Thanh Bình

Mô tả dữ liệu bằng sốo Mô tả độ lớn chung của một biến sử dụng các

thước đo mức độ tập trung: Trung bình, Trungbị, và mode• Xem c2t2.xls

o Hai thước đo mức độ phân tán: Phương sai vàĐộ lệch chuẩn (nhắc lại bậc tự do)• Xem c2t3.xls

ÔN TẬP THỐNG KÊ CĂN BẢN

Phùng Thanh Bình

Mô tả dữ liệu bằng đồ thịo Đồ thị điểm (dot plot)o Đồ thị hộp (box plot)o Đồ thị tần suất (histogram)o Đồ thị phân tán (scatter diagrams), …o Đồ thị chuỗi thời gian (time series plot) thườngđược sử dụng nhất, và được biểu diễn bằng:• Hệ trục tọa độ đơn• Hệ trục tọa độ kép


17

Phùng Thanh Bình

Chỉ sốo Chỉ số đơn giản không trọng số

o Chỉ số gộp không trọng số đơn giản


1000

×=YYI t

t

0,1

,1

i

n

i

ti

n

it

Y

YI

∑∑

=

==

Phùng Thanh Bình

Chỉ sốo Chỉ số gộp có trọng số (Laspreyres)


1000,0,1

0,,1 ×=∑∑

=

=

ii

n

i

iti

n

it

QP

QPI

18

Phùng Thanh Bình

Chỉ sốo Chỉ số gộp có trọng số (Paasche)


1000,1

,1 ×=∑∑

=

=

Ti

n

i

Tti

n

it

QP

QPI

Phùng Thanh Bình

Chuyển hóa dữ liệuo San bằng chuỗi thời gian

• Phương pháp bình quân di động giản đơn(SMA)

• Phương pháp bình quân di động trung tâm(CMA)

Khoảng trượt L lẻKhoảng trượt L chẵn


19

Phùng Thanh Bình

Chuyển hóa dữ liệuo Chuyển dữ liệu tháng, quý, nữa năm thành dữ

liệu năm bằng cách nhân giá trị với tần suất(tháng x 12, quý x 4, nữa năm x 2)

o Chuyển đổi tần xuất dữ liệu• Từ tần suất cao đến tần suất thấp:

Phương pháp gộpPhương pháp trung bình số họcPhương pháp trung bình hình học


Phùng Thanh Bình

Chuyển hóa dữ liệuo Chuyển đổi tần xuất dữ liệu

• Từ tần suất thấp đến tần suất cao:Phương pháp lặpPhương pháp sai phâns- Có 3 bước:


( )III YY −=∆ L∆=∆'

''2

'3

''1

'2

'1

∆+=

∆+=

=

YY

YYYY I

20

Phùng Thanh Bình

Chuyển hóa dữ liệuo Phương pháp sai phân

• Ý nghĩa:Sai phân bậc 1 hằng số: dữ liệu gốc có xuhướng đường thẳngSai phân bậc 2 hằng số: dữ liệu gốc có xuhướng đường cong


12

1

−

−

∆−∆=∆

−=∆

ttt

ttt

YYY

YYY

Phùng Thanh Bình

Chuyển hóa dữ liệuo Phương pháp ln

• Ý nghĩa:R là tỷ lệ tăng trưởng mũ (không đổi cho mỗigiai đoạn trong suốt thời kỳ nghiên cứu)Tùy vào t được tính theo tháng, quý hay năm


rtt eYY 0=

21

Phùng Thanh Bình

Phân phối xác suấto Phân phối xác suất của một biến rời rạc

• Là liệt kê tất cả các giá trị có thể có của biếnsố đó, cùng với xác suất của mỗi giá trị đó

• E(X) = Σ[X × P(X)]o Đối với một phân phối liên tục, thì xác suất để có

một giá trị nhất định gần bằng 0. Một phân phốiquan trọng trong trường hợp này là phân phốichuẩn


Phùng Thanh Bình

Phân phối xác suấto Phân phối chuẩn của một biến ngẫu nhiên liên tụcđược định nghĩa với 2 đặc điểm: Trung bình và Độlệch chuẩn của biến số đó• µ ± 1σ chiếm ~ 68% diện tích• µ ± 2σ chiếm ~ 95% diện tích• µ ± 3σ chiếm ~ 99% diện tích

o Phân phối chuẩn chuẩn tắc


σµ - X Z =

22

Phùng Thanh Bình

Phân phối mẫuo Phân phối mẫu là tập hợp tất cả các giá trị có thể

có của một thống kê mẫu có thể được rút ra từ mộttổng thể với một cỡ mẫu nhất định

o Theo định lý giới hạn trung tâm, khi cỡ mẫu cànglớn, thì phân phối mẫu của các trung bình mẫu sẽtiến về phân phối chuẩn, và trung bình là µ và độlệch chuẩn là:


n

nσ

Phùng Thanh Bình

Phân phối mẫuo Student’s t-Distribution

• Phân phối chuẩn cung cấp nền tảng cho nhiềulọai phân tích dữ liệu, nhưng nó không thíchhợp với dữ liệu mẫu, nên ta sử dụng t-dist

• Khi không biết σ, hoặc khi cỡ mẫu nhỏ, thì nênsử dụng t-dist

• Vì t-dist phụ thuộc vào số bậc tự do, nên có rấtnhiều t-dist


nS/µXt −

=

23

Phùng Thanh Bình

Thống kê suy luận từ mẫuo Ước lượng điểm của một hệ số tổng thể (pop

parameter) là một giá trị riêng lẻ được tính từ sốliệu mẫu

o Ước lượng khoảng là một khoảng mà hệ số tổngthể có thể nằm trong đó:

được gọi là sai số chuẩn của trung bình mẫu và đo lường độ phân táncủa các trung bình mẫun

s


n tX µ s×±=

Phùng Thanh Bình

Kiểm định giả thuyết, gồm các bước sau:o Bước 1: Xây dựng giả thuyết (H0, và H1)o Bước 2: Thu thập một mẫu ngẫu nhiên và tính

toán các thống kê kiểm định mẫuo Bước 3: Giả định H0 là đúng và xác định phân

phối mẫu của thống kê kiểm địnho Bước 4: Tính xác suất (giá trị thống kê)o Bước 5: So sánh xác suất (giá trị thống kê tính

toán) và quyết định chấp nhận hay bác bỏ giảthuyết


24

Phùng Thanh Bình

Phùng Thanh Bình

Phân tích tương quano Giản đồ phân tán (scatter diagrams): xét quan hệ

giữa 2 biến• Tuyến tính

DươngÂm

• Phi tuyến• Mức độ quan hệ giữa 2 biến


25

Phùng Thanh Bình

Hệ số tương quano Đo lường mức độ quan hệ tuyến tính giữa hai

biến số


∑∑∑∑

−−

−==

22YX)Y(Y)X(X

)Y(Y)X-(X ZZ

1-n1 r

∑ ∑∑ ∑∑ ∑∑

−−=

2222 Y)( YnX)( Xn

Y)(X)( - XYn

Education

Biz Forecasting Lecture2