24/05/2018, 23:35

Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn trên cơ sở dãy số thời gian

Dự đoán thống kê ngắn hạn (DĐTKNH) là việc dự đoán quá trình tiếp theo của hiện tượng trong những khoảng thời gian tương đối ngắn, nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng những thông tin thống kê và áp dụng các phương pháp thích hợp. -Mục đích của ...

Dự đoán thống kê ngắn hạn (DĐTKNH) là việc dự đoán quá trình tiếp theo của hiện tượng trong những khoảng thời gian tương đối ngắn, nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng những thông tin thống kê và áp dụng các phương pháp thích hợp.

-Mục đích của DĐTKNH là nhằm đưa ra kết quả từ đó làm căn cứ để tiến hành điều chỉnh lập các hoạt động sản xuất kinh doanh, làm sao cho có hiệu quả nhất và kịp thời nhất.

y ˆ t + h = f ( t + h , a 0 , a 1 , . . . , a n ) size 12{ {y} cSup { size 8{ widehat } } rSub { size 8{t+h} } =f ( t+h,a rSub { size 8{0} } ,a rSub { size 8{1} } , "." "." "." ,a rSub { size 8{n} } ) } {}

Trong đó: h=1,2,3,....

yˆt+h: size 12{ {y} cSup { size 8{ widehat } } rSub { size 8{t+h} } :} {}Mức độ chỉ đoán ở mức t+h

Ta có mô hình sau:

y ˆ n + h = y n + δ ¯ . h size 12{ {y} cSup { size 8{ widehat } } rSub { size 8{n+h} } =y rSub { size 8{n} } + {overline {δ}} "." h} {}

Trong đó:

δ¯=yn−y1n−1 size 12{ {overline {δ}} = { {y rSub { size 8{n} } - y rSub { size 8{1} } } over {n - 1} } } {}: là lượng tăng hoặc giảm tuyệt đối bình quân.

Yn: Mức độ cuối cùng của dãy số thời gian.

Phương pháp này được áp dụng khi tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau.

Mô hình của dự đoán theo năm: {}

y ˆ n + h = y n . t ¯ h size 12{ {y} cSup { size 8{ widehat } } rSub { size 8{n+h} } =y rSub { size 8{n} } "." left ( {overline {t}} right ) rSup { size 8{h} } } {}

t ¯ = y n y 1 n − 1 size 12{ {overline {t}} = nroot { size 8{n - 1} } { { {y rSub { size 8{n} } } over {y rSub { size 8{1} } } } } } {}

Trong đó:

Y1: Mức độ đầu tiên của dãy số thời gian.

Yn: Mức độ cuối cùng của dãy số thời gian.

h:Tầm xa của dự đoán.

t¯ size 12{ {overline {t}} } {}: Tốc độ phát triển liên hoàn.

Trong trường hợp có tài liệu của từng quý ta có thể sử dụng mô hình dự đoán.

y ij = y i . t ¯ j − 1 δ t ¯ size 12{y rSub { size 8{ ital "ij"} } =y rSub { size 8{i} } "." { { left ( {overline {t}} right ) rSup { size 8{j - 1} } } over {δ rSub { size 8{ {overline {t}} } } } } } {}
s t ¯ = 1 + t ¯ + t ¯ 2 + . . . + t ¯ n − 2 size 12{s rSub { size 8{ {overline {t}} } } =1+ {overline {t}} + left ( {overline {t}} right ) rSup { size 8{2} } + "." "." "." + left ( {overline {t}} right ) rSup { size 8{n - 2} } } {}

Trong đó:

yi,j:Mức độdự đoán của quý i(i= 1,4¯¯ size 12{alignl { stack { {overline {1,4 {} # }} {overline { {} # } } } {}) của năm J j=1,n¯ size 12{ left (j= {overline {1,n}} right )} {}

Yi: Tổng các mức độ của quý i.

Mô hình có dạng:

Y=a+b.t+cj

Trong đó:

a: là tham số tự do.

b: hệ số hồi quy

cj:hệ số thời vụ

0