Bài giảng Dự báo kinh doanh - Chương 4

Chương 4 Dự báo bằng phương phương pháp hồi quy thuộc Bài giảng Dự báo kinh doanh nhằm trình bày về xây dựng mô hình hồi quy, khảo sát quan hệ giữa các biến số, đường hồi quy. Bài giảng được trình bày khoa học, súc tích giúp các bạn sinh viên tiếp thu bài học nhanh.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Dự báo kinh doanh - Chương 4 CHƯƠNG CHƯƠNG 4 DỰ BÁO BẰNGPHƯƠNGPHƯƠNG PHÁP HỒI QUY 1 XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUYMô hình hồi quy: Là các mô hình thống kê được xây dựng nhằm mô tả các được tình huống trong thực tế và trên cơ sở đó dự báo tương lai. cơ tương Xây dựng mối quan hệ toán học giữa biến phụ thuộc (thường gọi là Y, dependent variable) và một hoặc nhiều (thư biến độc lập (thường đặt là X, Independent variable(s)). (thưVí dụ: Tìm mô hình chỉ ra mối quan hệ giữa doanh thu và chi phí quảng cáo; tăng trưởng GDP và vốn đầu tư,… tă trư tư 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY (tt)Các bước xây dựng một mô hình dự báo hồi quy: bư1. Đưa ra mô hình mô tả tình huống trong thực tế (Chi tiêu và thu nhập, năng suất lúa và lượng phân bón, v.v.v) nă lư2. Đưa ra được các biến cho mô hình (phải đo được, phân được được, biệt vói khái niệm). Ví dụ: Chi phí tính bằng tiền Đồng VN, Doanh số có thể đo bằng Sản lượng / tiền… lư3. Xem xét các lỗi dự báo của mô hình các lỗi thường gặp thư trong dự báo) và thay đổi mô hình nếu cần.4. Chọn mô hình phù hợp nhất (ít lỗi dự báo nhất, hoặc lỗi chấp nhận được) được) 3 XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY (tt)Trong khi tiến hành thử nghiệm các phương pháp cần lưu phương lư ý1. Khảo sát dữ liệu, không chỉ chú ý đến biến phụ thuộc, mà còn phải chú ý đến các biến độc lập. Quy chiếu dữ liệu lên biểu đồ để phát hiện tính khuynh hướng, thời vụ hay chu hư kỳ cũng như các biến lệch là việc cần thiết. như2. Mô hình tốt nhất sẽ được chọn thông qua quá trình kiểm được định các hệ số đánh giá. Ngoài ra, phương pháp “chừa phương khoảng” (holdout period) cũng được áp dụng như một tiêu được như chí để lựa chọn mô hinhphù hợp (sẽ trình bày rõ ở phần sau) 4 KHẢO SÁT QUAN HỆ GIỮA CÁC BIẾN SỐ ase A C ase B C ase C C ase D C Y X Y X Y X Y X.048 10 .14 9 10 .46 7 10 .58 6 8.956 8 .14 8 8 .7 6 8 .76 5 8.587 13 .74 8 13 .74 12 13 .71 7 8.818 9 .7 8 9 .1 7 9 .84 8 8.38 1 .26 9 1 .81 7 1 .47 8 8.969 14 .1 8 14 .84 8 14 .04 7 8.247 6 .13 6 6 .08 6 6 .25 5 8.264 4 .1 3 4 .39 5 4 .5 12 19.8410 12 .13 9 12 .15 8 12 .56 5 8.824 7 .26 ...