プレビューを生成中...
1. TƯ TƯỞNG CƠ SỞ CỦA PHƯƠNG PHÁP: Phương pháp này dựa trên quan hệ giữa nguyên nhân và kết quả để dự báo trạng thái của đối tượng dự báo trong tương lai. Mối quan hệ nhân quả được xác lập trên cơ sở mô hình hồi quy của biến phụ thuộc ( biến được giải thích) theo các biến độc lập ( hay biến giải thích). Mô hình nhân tố được sử dụng phổ biến trong dự báo với tư cách là dự báo có điều kiện. Mô hình nhân tố được tiến hành trên cơ sở kỹ thuật kinh tế lượng.
Nếu ký hiệu yt là là biến phụ thuộc (hay còn gọi là biến được giải thích, biến nội sinh); xit là biến độc lập (hay còn gọi là biến giải thích, biến ngoại sinh) Với i = 1,2,…m (m là số biến giải thích trong mô hình nhân tố) thì mô hình nhân tố có dạng tổng quát như sau: y fx ,x ,.....,x u t 1,2,....,n t 1t 2t mt t Tùy theo kỹ thuật xây dựng mô hình, có thể chia mô hình nhân tố thành: mô hình một nhân tố và mô hình đa nhân tố.
2. Dự báo theo MÔ HÌNH MỘT NHÂN TỐ: Là mô hình chỉ có 1 biến giải thích: y f(x) u Trong đó: y là chỉ tiêu cần dự báo x là nhân tố ảnh hưởng Quy trình thực hiện: Bước 1: Xác định nhân tố ảnh hưởng, với tiêu chuẩn: - Đảm bảo mối quan hệ kinh tế - kỹ thuật - Tác động mạnh nhất đến hiện tượng dự báo - Định lượng được và có đủ thông tin dữ liệu.
Bước 2: Xác định dạng hàm phản ánh mối quan hệ (có thể bằng biểu diễn đồ thị, phân tích thống kê…) Bước 3: Xây dựng mô hình dự báo bằng kỹ thuật hồi quy OLS. Mô hình dự báo có dạng sau: yˆ aˆ aˆ x 0 1
Phương pháp OLS Tổng quát: Y= a + a x + a x2 + ....+ a xp 0 1 2 p na + a X + a x2 +... + a xp = Y x 0 1 2 p xp1 t* a0X + a1 x2 + a2x3 +... + ap = Yt x 2 ......................................... a0 xp + a1xp1 +a2xp+...+ a2 p x2 p = Yt* xp
Bước 4: Đánh giá mô hình - Tính độ xác định: n n (y yˆ )2 (yˆ y)2 ESS RSS t t t r2 1 1 t1 t1 TSS TSS n n (y y)2 (y y)2 t t t1 t1 r Є [-1,1] và r càng gần 1 thì mối quan hệ giữa y và x càng chặt chẽ. - Sai số dự báo và khoảng sai số dự báo: S2 x x2 Δ t n u 1 tp α n p 1 x x2 i n S2 y yˆ 2 u t t t1 yˆ Δ y* yˆ Δ x tp x tp
3. MÔ HÌNH ĐA NHÂN TỐ: Mô hình tập trung vào 2 dạng cơ bản: y a a x a x ............. a x u t 0 1 1 2 2 m m t y a xa1 xa2 ..............xam u t 0 1 2 m t Mô hình này sử dụng trong dự báo với ý nghĩa: - Để ngoại suy - Để mô phỏng theo các kịch bản khác nhau thông qua 1 mô hình toán học (tức là đưa ra các điều kiện để đạt được kết quả cho trước) Quy trình thực hiện: Bước 1: Xác định các nhân tố ảnh hưởng
Bước 2: Xác định dạng hàm phản ánh mối quan hệ giữa đối tượng dự báo và nhân tố ảnh hưởng Bước 3: Xây dựng mô hình dự báo Xét hàm dự báo có dạng tổng quát: y a a x a x .......... a x 0 1 1 2 2 p p Các tham số ai (i = 1,2,…..,p) được ước lượng bằng phương pháp OLS. Nếu hàm dự báo không có dạng đa thức thì trước hết ta phải biến đổi hàm về dạng đa thức rồi tiến hành ước lượng các tham số bằng phương pháp OLS Mô hình dự báo có dạng sau: yˆ aˆ aˆ x aˆ x ...........aˆ x 0 1 1 2 2 p p
Bước 4: Đánh giá mô hình - Tính hệ số tương quan bội Thiết lập ma trận hệ số tương quan: nếu có m biến thì có ma trận cấp (m+1) r r ......... r r r r ......... r 11 12 1m 10 11 12 1m r r ......... r r r r ......... r 21 22 2m 20 21 22 2m H .... .... ......... ..... ..... H' .... .... ......... ..... r r .......... r r r r ......... r m1 m2 mm m0 r r .......... r 0 m1 m2 mm 10 20 m0 yx yx r i i i0 δ δ ri0 thể hiện mối quan hệ giữa y và xi y xi
x x x x r thể hiện mối quan hệ giữa x và x r i j i j ij ij i j δ δ xi xj y y 2 x x 2 t t it i δ2 δ2 y n xi n detH R detH' - Sai số dự báo: S2 X X X X Δ t (n) u 1L qtp q utp u nm1 qu detL q,u
n X X 2 it i Trong đó: l t1 ii n l l ........ l 11 12 1m X X X X l l ......... l it i jt j L 21 22 2m l t ....... ........ ......... ...... ij n l l ......... l m1 m2 mm Xu(t,p) xqt(p) là giá trị biến u, q tại thời điểm dự báo Lqu là phần bù đại số của phần tử lqu trong ma trận L m là số nhân tố đưa vào mô hình n-m-1 là số bậc tự do - Khoảng dự báo:ˆ * ˆ y Δ y y Δ x tp x tp
最初の12ページを表示しています。全文を見るには資料をダウンロードしてください。
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう！
コメント (0)
まだコメントはありません。最初のコメントを書きましょう！