Quản trị kinh doanh - Dự báo trong kinh doanh (Business Forecasting)

Nội dung text: Quản trị kinh doanh - Dự báo trong kinh doanh (Business Forecasting)

1. Dự 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 HỒI QUY ĐƠN & XU THẾ TUYẾN TÍNH 1. Mô hình hồi quy đơn 2. Phân tích kếtquả hồiquy 3. Đánh giá mô hình hồiquy 4. Qui trình dự báo bằng hồi quy 5. Chuyển đổidạng biến 6. Dự báo bằng hàm xu thế 7. Dự báo bằng mô hình nhân quả 8. Dự báo vớidữ liệuchéo 9. Dự báo điểm& Dự báo khoảng 1
2. Phùng Thanh Bình TÀI LIỆU THAM KHẢO z NguyễnTrọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự báo chuỗithời gian trong kinh doanh & kinh tế, Chương 3. z J.Holton Wilson & Barry Keating, (2007), Business Forecasting With Accompanying Excel- Based ForecastXTM Software, 5th Edition, Chapter 4. z John E.Hanke & Dean W.Wichern, (2005), Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 6 & 8. Phùng Thanh Bình MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN z Một khi đãthiếtlập đượcmối quan hệ tuyến tính giữa2 biến, thì thông tin về biến độclậpcóthểđượcsử dụng để dự báo giá trị củabiếnphụ thuộc z Y = f(X) => Y = β0 + β0X + ε – Y là giá trị cầndự báo – X có thể là mộtchuỗithờigian – X có thể là t (1, , n) 2
3. Phùng Thanh Bình MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN z Đường thẳng phù hợpnhấtvớitậphợp các điểm X-Y là đường tốithiểu hóa tổng các bình phương khoảng cách từ các điểm đến đường thẳng đó. Đường thẳng này đượcgọilàđường hồi quy hay đường tổng bình phương bé nhất, có dạng như sau: ^ Y = b0 + b1X b0 = hệ số cắt (intercept) b1 = hệ số dốc(slope) Phùng Thanh Bình MÔ HÌNH HỒI QUY ĐƠN z Phương pháp bình phương bé nhấtchọ giá trị b0 và b1 sao cho tốithiểu hóa tổng sai số bình phương: ^ 2 2 SSE = ∑(Y – Y ) = ∑(Y – b0 –b1X) 3
4. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Sai số chuẩncủa ướclượng o Đomức chênh lệch giữa giá trị thựcY vớigiá trịướclượng Y^, đốivớimẫulớnthì: ^ • 67% chênh lệch Y – Y nằm trong sY,X • 95% chênh lệch Y – Y^ nằmtrong2 sY,X Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Phân tích phương sai 4
5. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY Phùng Thanh Bình 5
6. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Hệ số xác định: ∧ Explained Variation SSR (Y − Y)2 R2 = = = ∑ Total Variation SST ∑(Y - Y)2 ∧ Unexplained Variation SSE (Y − Y)2 = 1 - = 1 - = 1 - ∑ Total Variation SST ∑(Y - Y)2 Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY 6
7. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Phân tích phầndư o Các giảđịnh củamôhìnhhồiquyOLS: • Tuyến tính • Các sai sốđộclập • Các sai số có phương sai không đổi • Các sai số có phân phốichuẩn Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Phân tích phầndư o Kiểmtraphầndư trướchếtdựavàođồ thị: • Vẽđồthị histogram • Vẽ phầndư theo Y^ • Vẽ phầndư theo X • Vẽ phầndư theo thờigian 7
8. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Phân tích phầndư o Kiểm định hiệntượng phương sai không đồng nhất o Kiểm định hiệntượng tương quan chuỗi o Khi nào cần đếnAIC? Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z AIC & SIC: dùng để so sánh lựachọngiữa các mô hình có số biến khác nhau N 2 ∑en 2k n=1 AIC = exp( ) N N N 2 ⎛ k ⎞ e ⎜ ⎟ ∑ n SIC = N⎝ N ⎠ n=1 N 8
9. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z AIC & SIC: Thường các phầnmền kinh tế lượng tính AIC & SIC theo công thứcsau: Nguồn: Green, W.H., (2003), Econometric Analysis, 5th Edition, P.160 Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Tương quan chuỗi Yt = β0 + β1Xt + εt εt = ρεt-1 + vt 9
10. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Tương quan chuỗi o Tự tương quan âm o Tự tương quan dương (xem Figure 8.1) o Không làm chệch các hệ sốướclượng, nhưng làm cho ướclượng củasaisố chuẩnnhỏ hơn sai số chuẩnthậtsự => t-stat, F-stat lớn Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Tương quan chuỗi 10
11. Phùng Thanh Bình PHÂN TÍCH KẾT QUẢ HỒI QUY z Tương quan chuỗi o Xử lý hiệntượng tương quan chuỗi tùy thuộcvào nguyên nhân gây ra hiệntượng tương quan chuỗi: Sai dạng mô hình (thiếubiến) hay các sai sốđộclậpcóliên quan với nhau cho dù mô hình đượcchọn là phù hợp • Đưa thêm biếnbỏ sót vào mô hình (ví dụ 8.3) • Hồi quy sai phân (ví dụ 8.5) • Mô hình tự hồi quy (ví dụ 8.6) Phùng Thanh Bình ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH HỒI QUY z Thứ nhất, kiểmtraxem‘dấu’ củahệ số dốccóý nghĩa hay không z Thứ hai, kiểmtraxemhệ số dốccóý nghĩathống kê hay không (dùng t-stat) z Thứ ba, kiểm tra xem thay đổitrongbiến độclập giải thích bao nhiêu phầntrămchothayđổitrong biếnphụ thuộc z Thứ tư, kiểmtraphầndư (dùng DW) 11
12. Phùng Thanh Bình QUY TRÌNH DỰ BÁO BẰNG HỒI QUY z Thứ nhất, xem xét dữ liệu(nêndùngđồ thị) củacả biếnphụ thuộcvàbiến độclập để xác định dạnh mô hình hồiquy z Dự báo biến độclập z Ướclượng mô hình z Đánh giá mức độ phù hợp và chính xác củamô hình và chọnramôhìnhtốtnhất Phùng Thanh Bình CHUYỂN ĐỔI DẠNG BIẾN z Lưu ý: mô hình hồiquytuyếntínhđơngiản nghĩa là tuyến tính đốivới các hệ số β z Sau khi vẽđồthị mộtbiếnX nàođótheothời gian, hoặcgiữa Y và X thì X có thểđược chuyển sang các dạng sau: 1/X, log(X), X2, √X, z Ví dụ 6-10 (Hanke, 234) 12
13. Phùng Thanh Bình DỰ BÁO BẰNG HÀM XU THẾ ^ z Y = b0 + b1(T) o T = 1 cho quan sát đầu tiên củachuỗithờigian và tăng lên theo thứ tự 1 đơnvị cho quan sát tiếptheo z Vẽđồthị giữaYt và T để chọndạng mô hình hồi quy thích hợpnhất ^ z Cũng có thể ta dự báo X = c0 + c1(T) Phùng Thanh Bình DỰ BÁO BẰNG MÔ HÌNH NHÂN QUẢ ^ z Y = b0 + b1(X) o Y và X là 2 chuỗithờigiankhácnhauvàđược kỳ vọng có quan hệ vớn nhau z Vẽđồthị giữaYt và Xt để chọndạng mô hình hồi quy thích hợpnhất z Thường phảidựa vào lý thuyết và kinh nghiệm để xác định mối quan hệ nhân quả 13
14. Phùng Thanh Bình DỰ BÁO VỚI DỮ LIỆU CHÉO z Trong khi hầuhếtdự báo dựatrêndữ liệuchuỗi thời gian, tuy nhiên có mộtsố trường hợp phân tích dữ liệuchéocũng rấthữu ích. Trong phân tích dữ liệu chéo, tấtcả các dữ liệu đượcthuthập cùng mộtthời điểm z Ví dụ: doanh số và dân sốởcác thành phố, lượng cầuvàgiácủamột hàng hóa, Phùng Thanh Bình DỰ BÁO ĐIỂM & DỰ BÁO KHOẢNG z Dự báo điểm z Hai nguồn không chắcchắn liên quan đếndự báo điểmtừ phương trình hồi quy: o Do sự phân tán của các điểmdữ liệuso với đường hồi quy mẫu o Do sự phân tán của đường hồiquymẫuso với đường hồi quy tổng thể 14
15. Phùng Thanh Bình DỰ BÁO ĐIỂM & DỰ BÁO KHOẢNG z Dự báo khoảng có tính đến2 nguồnkhôngchắc chắnnày z Sai số chuẩncủadự báo, sf, đomức độ thay đổi củaY^ so vớiY tạiX chotrước: ^ Y ± tsf 15