Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
CHƯƠNG IV- PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN

CHƯƠNG IV- PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN

Tải bản đầy đủ - 0trang

Phương pháp đánh giá yếu tố xu thế phổ biến là phương pháp bình phương

tối thiểu.

Đấy là phương pháp cho phép xác định được đường cong (thẳng) hoặc mặt

phẳng biểu thị xu thế số liêu, giới thiệu “tốt nhất” số liệu trong quá khứ

Trong trường hợp cá biệt khi nhận thấy xu thế của biến khảo sát trong thời

gian dài là tuyến tính, phương trình sẽ xác định bởi:

Y=a + bt

Trong đó:

+ t:biểu thị thời gian(năm)

+ a, b: chỉ các thơng số được xác định đường thẳng tính được từ phương

pháp bình phương tối tiểu



Gọi yi là khoảng cách thẳng đứng từ điểm quan sát (t i ,Yi )đến đường thẳng

cần xác định .Ta cần định nghĩa hàm mục tiêu

n



n



i 1



i 1



2

D=  Yi  [Yi  (a  bt i )]  min



Đây là một hàm hai biến a và b, để cho D cực trị (với ý nghĩa vật lý của bài

tốn ta biết đó là cực tiểu) ta phải có:

31



Từ đó:



Giải hệ trên ta có



N: Số quan trắc.

Trong trường hợp xu thế khơng phải tuyến tính ta có thể xét đến dạng đường

cong hàm mũ y=abt hoặc dạng parabol y=a+bt+ct2. Các tham số a,b,c vẫn xác

định dựa vào khái niệm bình phương tối thiểu mà ta vừa nghiên cứu.

+ Các thông số a, b, c xác định bằng phương pháp bình phương tối thiểu.

b. Đánh giá sự biến đổi theo mùa

Để nhận biết ảnh hưởng của thành phần mùa lên chuỗi thời gian khảo sát ta

dùng thông số gọi là chỉ số mùa

+ Nếu số liệu theotháng, ta có 12 tháng giá trị is.

+ Nếu số liệu theo quý ,ta có 12 giá trị is.

+ Nếu giá trị tính theo 6 tháng ,ta có 2 giá trị is.

- Tính chỉ số mùa

Từ số liệu quan trắc chỉ số mùa được tính từ is,t như sau:

is,t=[giá trị quan trắc]/[giá trị cho bởi y=[a+bt]t

Có bao nhiêu số liệu quan trắc  có bấy nhiêu is,t và giá trị is,t thay đổi

quanh giá trị 1

- Từ các giá trị đại biểu is,t , các giá trị đại biểu is được tính bằng giá trị

trung bình của các tháng (q) tương ứng :

+ Theo tháng



+ Theo quý

32



Với N (số tháng, quý…) có trong chuỗi số liệu phân tích

- Giá trị chỉ số mùa hiệu chỉnh

Ta phải có:

12



4



i 1



i 1



 is ,t 12(tháng )  is ,t 4(quý )

- Hiệu chỉnh

12



i s ,k 



12



i



i s ,k (tháng ) is ,k 



4



i



s ,i



i 1



i s ,k (quý )



4



s ,i



i 1



- Chuỗi CVS(loại bỏ ảnh hưởng mùa trong chuỗi giá trị quan sát)

Sự hiệu chỉnh mùa này cho phép chúng ta muốn so sánh kết quả của các

tháng khác nhau trog một mùa nhằm để biết nếu có sự tăng hay giảm đã xảy ra

so với giá trị bình thường .Giá trị hiệu chỉnh mùa sẽ được tính như sau:

y t*.k 



yt

 yt*,k  chuỗi CVS

i s ,k



k=1, 12 (số liệu tháng) hay 1, 4 (số liệu q)

- Dự báo với mơ hình phân rã

Giá trị dự báo tại thời điểm t của biến nghiên cứu yt* được xác định như sau:

y t* [ a  bt ] * i s ,k

[ a  bt ] :



giá trị cho bởi đường xu thế



K: ứng với tháng (mùa) tại thời điểm t

II- Dự báo những năm tiếp theo của bài toán

Tiến hành dự báo 2 năm tiếp theo của yếu tố “Bưu phẩm đi có cước”.

Để dự báo ta chọn Forecast> User-Specified Model



33



34



35



KẾT LUẬN



36



TÀI LIỆU THAM KHẢO

1.

2.

3.

4.

5.



Nhập môn lý thuyết xác suất và thống kê toán

Hướng dẩn sử dụng StatGraphics – Võ tấn thành (Đại học cần thơ)

Phân tích chuỗi thời gian – TS. Nguyễn Thông.

Bài giảng Phương pháp định lượng trong quản lý – TS. Phạm Cảnh Duy

Website http://www.gso.gov.vn/



37



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

CHƯƠNG IV- PHÂN TÍCH CHUỖI THỜI GIAN

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×