tailieunhanh - Bài giảng Dự báo kinh doanh - Chương 7

Chương 7 Dự báo với phương pháp Box-Jenkins thuộc Bài giảng Dự báo kinh doanh nhằm giới thiệu về tự tương quan, ví dụ minh họa tự tương quan, tự tương quan từng phần. Bài giảng được trình bày khoa học, súc tích giúp các bạn sinh viên tiếp thu bài học nhanh. | CHƯƠNG 7 DỰ BÁO VỚI PHƯƠNG PHÁP BOX-JENKINS ARIMA 1 GIỚI THIỆU Khi xem xét dữ liệu dưới dạng dãy số thời gian hai câu hỏi quan trọng nhất cần được trả lời là 1. Dữ liệu có thể hiện một kiểu chuyển vận nào không 2. Kiểu chuyển vận này có thể khai thác để dự báo được không Phương pháp hồi quy đưa ra mối liên hệ giữa biến phụ thuộc và các biến giải thích biến độc lập . Trong thực tế nhiều trường hợp chúng ta không biết trước các biến giải thích. Phương pháp ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average được áp dụng để dự báo. Phương pháp ARIMA do hai ông và . Jenkins đưa ra nên phương pháp này còn được gọi là Box-Jenkins. Phương pháp ARIMA dựa trên các mô hình Trung bình động và tự hồi quy để tạo ra các dự báo trên cơ sở tổng hợp các kiểu chuyển vận trong quá khứ của dữ liệu. Phương pháp này lần lượt thử các mô hình khác nhau cho đến khi tìm được mô hình phu hợp. Tự TƯƠNG QUAN AUTOCORRELATION Để xác định được việc chọn lựa đúng mô hình trong nhóm các mô hình ARIMA AR MA ARMA ARIMA ta cần sử dụng hai công cụ tự tương quan Autocorrelations và Tự tương quan từng phần Partial Autocorrelations . Tự tương quan Autocorrelation Tự tương quan là hiện tượng trong đó sự liên hệ giữa các giá trị các quan sát khác nhau trong cùng một biến là không ngẫu nhiên. Hệ số tương quan dao động trong khoảng -1 1 . Nếu hệ số càng gần bằng 1 hai biến đó có độ tương quan dương càng lớn positive correlations và ngược lại.