Đề tài Các phương pháp phân tích và dự báo thị trường thương mại
CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO THỊ TRƯỜNG VÀ THƯƠNG MẠI
Mô hình dự báo theo phương trình hồi quy
Từ xu hướng phát triển của hiện tượng nghiên cứu ta xác định được phương trình hồi quy lý thuyết, đó là phương trình phù hợp với xu hướng và đặc điểm biến động của hiện tượng nghiên cứu, từ đó có thể ngoại suy hàm xu thế để xác định mức độ phát triển trong tương lai.
1.1. Mô hình hồi quy theo thời gian
1.2 Áp dụng phương pháp dự báo
I. Mô hình tiến hành dự báo :
10 trang |
Chia sẻ: lvcdongnoi | Lượt xem: 3016 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem nội dung tài liệu Đề tài Các phương pháp phân tích và dự báo thị trường thương mại, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO THỊ TRƯỜNG VÀ THƯƠNG MẠI
Mô hình dự báo theo phương trình hồi quy
Từ xu hướng phát triển của hiện tượng nghiên cứu ta xác định được phương trình hồi quy lý thuyết, đó là phương trình phù hợp với xu hướng và đặc điểm biến động của hiện tượng nghiên cứu, từ đó có thể ngoại suy hàm xu thế để xác định mức độ phát triển trong tương lai.
1.1. Mô hình hồi quy theo thời gian
* Mô hình dự báo theo phương trình hồi quy đường thẳng:
= a+ bt
Trong đó: a,b là những tham số quy định vị trí của đường hồi quy.
Hằng số a là điểm cắt trục tung (biểu hiện của tiêu thức kết quả) khi tiêu thức nguyên nhân x bằng 0. Độ dốc b chính là lượng tăng giảm của tiêu thức kết quả khi tiêu thức nguyên nhân thay đổi.
Hoặc thông qua việc đặt thứ tự thời gian (t) trong dãy số để tính các tham số a,b.
Nếu đặt thứ tự thời gian t sao cho khác 0 (=0), ta có các công thức tính tham số sau:
.
Từ phương trình này, ta sẽ dự đoán được giá trị của tiêu thức kết quả trong tương lai khi có sự thay đổi của tiêu thức nguyên nhân.
Từ phương trình này, bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất với công thức:
Yt= a0 + a1t + a2t2.
(Trong đó a1 : hệ số hồi quy.)
* Quy trình dự báo bằng hàm hồi quy
Bước1 : tính các số trung bình trượt từ số liệu đã có về Yt
Bước2 : mô tả số bình quân trượt trên đồ thị từ đó chọn hàm dự báo hồi quy thích hợp .
Bước3 : áp dụng phương pháp bình quân tối thiểu tính hệ số hàm hồi để dự báo.
Bước4 : sử dụng hàm hồi quy vừa xây dựng để dự báo.
Áp dụng phương pháp dự báo
Đề bài : Số liệu về thu nhập bình quân đầu người và chi mua hàng hóa và dịch vụ/người ở một thành phố
Năm
03
04
05
06
07
08
09
Thu nhập bình quân / người
2350
2590
2630
2600
2670
2900
3100
Chi mua hàng hóa và dịch vụ bình quân/người
1730
1900
2010
1950
2150
2300
2650
Hãy xác định quy luật biến động của từng chi tiêu qua các năm về thu nhập bình quân / người và chi mua hàng hóa và dịch vụ bình quân / người .
Lựa chọn mô hình dự báo bằng hồi quy thích hợp để dự báo 2 chỉ tiêu nói trên cho các năm tiếp theo.
Bài làm
Xác định quy luật biến động của từng chi tiêu qua các năm.
Ta xác định quy luật biến động bằng phương pháp vẽ đồ thị thông qua cách tính các số trung bình trượt, với hệ số k=3
Năm
t
Thu nhập bình quân đầu người
Chi mua hàng hóa và dịch vụ bình quân đầu người
Bình quân trượt thu nhập bình quân đầu người
Bình quân trượt chi mua hàng hóa và dịch vụ bình quân đầu người
03
1
2350
1730
–
–
04
2
2590
1900
–
–
05
3
2630
2010
2523.333
1880
06
4
2600
1950
2606.667
1953.333
07
5
2670
2150
2633.333
2036.667
08
6
2900
2300
2723.333
2133.333
09
7
3100
2650
2890
2366.667
Mô tả bình quân trượt trên đồ thị như sau:
Nhìn vào đồ thị ta thấy số bình quân trượt tăng dần -> xu hướng phát triển của hiện tượng tăng dần và có dạng gần giống với đường parabol: Yt= a0+a1t+a2t2
Do xu hướng phát triển cả 2 chỉ tiêu đều có dạng prabol nên ta sẽ chọn hàm dự báo hồi quy bằng phương pháp bình quân tối thiểu để dự báo cho các năm tiếp theo.
Mô hình tiến hành dự báo :
Ta có bảng tính đối với chỉ tiêu thu nhập bình quân đầu người
t
Yt
tYt
t2
t3
t2Yt
t4
1
2350
2350
1
1
2350
1
2
2590
5180
4
8
10360
16
3
2630
7890
9
27
23670
81
4
2600
10400
16
64
41600
256
5
2670
13350
25
125
66750
625
6
2900
17400
36
216
104400
1296
7
3100
21700
49
343
151900
2401
åt=28
åYt=
18840
åtYt=
78270
åt2=
140
åt3=
784
åt 2Yt=
401030
åt4=
4676
Lập phương trình Yt= a0+a1t+a2t2
Ta có: => 18840= 7a0+28a1+140a2 (*)
Nhân 2 vế phương trình với t:
=>78270=28a0+140a1+784a2 (**)
Nhân 2 vế phương trình với t2:
=> 401030= 140a0+784a1+4676a2 (***)
Từ (*),(**),(***) ta có :
a0=2411.43=16880/7
a2=13.45=565/42
a3=11.31=475/42
phương trình hàm hồi quy: Yt= 16880/7+565/42*t+475/42*t2
Y8=Y2010=16880/7+565/42*8+475/42*64=3242.86
Y9=Y2011=16880/7+565/42*9+475/42*81=3448.57
Ta chỉ dự báo cho đến năm 2011 vì khoảng dự báo không nên vượt quá 1/3 độ dài của các năm đã cho như vậy độ chính xác mới cao.
Đối với chi tiêu chi mua hàng hóa và dịch vụ bình quân đầu người.
t
Yt
tYt
t2
t3
t2Yt
t4
1
1730
1730
1
1
1730
1
2
1900
3800
4
8
7600
16
3
2010
6030
9
27
18090
81
4
1950
7800
16
64
31200
256
5
2150
10750
25
125
53750
625
6
2300
13800
36
216
82800
1296
7
2650
18550
49
343
129850
2401
åt=28
åYt=
14690
åtYt=
62460
åt2=140
åt3=
784
å t2Yt=
325020
å t4=
4676
Lập phương trình Yt= a0+a1t+a2t2
Ta có: => 14690= 7a0+28a1+140a2 (*)
Nhân 2 vế phương trình với t:
=>62460=28a0+140a1+784a2 (**)
Nhân 2 vế phương trình với t2:
=> 325020= 140a0+784a1+4676a2 (***)
Từ (*),(**),(***) ta có :
a0=1801.43=12610/7
a2=-22.14=-155/7
a3=19.29=135/7
phương trình hàm hồi quy: Yt= 12610/7-155/7*t+135/7*t2
Y8=Y2010=12610/7-155/7*8+135/7*64=2858.57
Y9=Y2011=16880/7-155/7*9+135/7*81=3164.28
Tại sao lại lựa chọn mô hình này. Ta so sánh với mô hình dự báo bằng đường thẳng: Yt=a0+a1t
t
Y1t
Y2t
tY1t
tY2t
t2
1
2350
1730
2350
1730
1
2
2590
1900
5180
3800
4
3
2630
2010
7890
6030
9
4
2600
1950
10400
7800
16
5
2670
2150
13350
10750
25
6
2900
2300
17400
13800
36
7
3100
2650
21700
18550
49
åt=28
åY1t=18840
åY2t=14690
åtY1t=78270
åtY2t=62460
åt2=140
Xét phương trình : Yt=a0+a1t cho cả hai chỉ tiêu nói trên,
Ta có: => 18840=7a0+ 28a1 (*)
và 14690=7a0+28a1 (1)
Nhân 2 vế phương trình với t:
=> 78270=28a0 + 140a1 (**)
và 62460=28a1+140a1 (2)
Từ (*)và (**) ta có
Từ (1) và(2) ta có
ta có phương trình hàm hồi quy theo đường thẳng:
Y1t= 15930/7+1455/14*t
Y2t=1570+925/7*t
Dự báo cho các năm tiếp theo:
Y12010= 15930/7+1455/14*8 = 3107.14
Y12011= 15930/7 + 1455/14*9 =3211.07
Y22010=1570+925/7*8=2627.14
Y22011=1570+925/7*9=2759.29.
t
Thu nhập bình quân đầu người
Giá trị dự báo theo hàm hồi quy
Yt= 15930/7+
1455/14*t
Dt =
Y^t-Yt
Dt2
Yt= 16880/7+
565/42*t+
475/42*t2
Dt =
Y^t-Yt
Dt2
1
2350
2379.64
29.64
878.5296
2436.19
86.19
7428.716
2
2590
2483.57
-106.43
11327.34
2483.57
-106.43
11327.34
3
2630
2587.5
-42.5
1806.25
2553.57
-76.43
5841.545
4
2600
2691.43
91.43
8359.445
2646.19
46.19
2133.516
5
2670
2795.36
125.36
15715.13
2761.43
91.43
8359.445
6
2900
2899.29
-0.71
0.5041
2899.29
-0.71
0.5041
7
3100
3003.21
-96.79
9368.304
3059.76
-40.24
1619.258
8
3107.14
åDt2=
47455.5027
s=
=31.12
3242.86
åDt2=
36710.3241
s=
=27.37
9
3211.07
3448.57
t
Chi mua hàng hóa dịch vụ bình đầu người
Giá trị dự báo theo hàm hồi quy
Yt= 1570+
925/7*t
Dt =
Y^t-Yt
Dt2
Yt= 12610/7-155/7*t+
135/7*t2
Dt =
Y^t-Yt
Dt2
1
1730
1702.14
-27.86
776.18
1798.57
68.57
4701.84
2
1900
1834.29
-65.71
4317.90
1834.29
-65.71
4317.80
3
2010
1966.43
-43.57
1898.34
1908.57
-101.43
10288.04
4
1950
2098.60
148.6
22081.96
2021.43
71.43
5102.24
5
2150
2230.71
-119.29
14230.10
2172.86
22.86
522.58
6
2300
2362.86
62.86
3951.38
2362.86
62.86
3851.38
7
2650
2495
-155
24025
2591.43
-58.57
3430.44
8
2627.14
åDt2
=71280.77
s=
=38.14
2858.57
åDt2=
32214.32
s=
=25.64
9
2759.29
3164.29
Dựa và giá trị dự báo ta thấy nên sử dụng mô hình hồi quy có dạng
Yt= a0+a1t+a2t2 vì giá trị dự báo sát với giá trị thực tế. và s ( độ lệch ) nhỏ hơn so với s khi sử dụng mô hình hồi quy có dạng Yt= a0+a1t.
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- Các phương pháp phân tích và dự báo thị trường thương mại.doc