Lab 6. Thuê bao điện thoại ở Vinsconsin: Mô hình ARIMA mùa vụ

Mô hình mùa vụ ARIMA, trong đó đặc biệt là các mô hình mùa vụ MA đòi hỏi tính toán nhiều hơn so với mô hình phi mùa vụ. Việc tính toán hàm tự tương quan riêng phần (PACF) với độ trễ lớn là cần thiết để nhận dạng các mô hình mùa vụ ARIMA, cũng như thực hiện tính toán tương đối chậm. Cho nên các lệnh trình bày trong ví dụ của phần này chiếm nhiều thời gian hơn so với các lệnh của các phần khác...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Lab 6. Thuê bao điện thoại ở Vinsconsin: Mô hình ARIMA mùa vụ 1 Lab 6. Thuê bao điện thoại ở Vinsconsin: Mô hình ARIMA mùa vụ Biên soạn: TS. Nguyễn Văn Ngọc File chap12.sav chứa dữ liệu về số lượng thuê bao mới (connect) và thuê bao bị hủy (dsconnect) của công ty Vinsconsin từ năm 1951-1969. Mô hình mùa vụ ARIMA, trong đó đặc biệt là các mô hình mùa vụ MA đòi hỏi tính toán nhiều hơn so với mô hình phi mùa vụ. Việc tính toán hàm tự tương quan riêng phần (PACF) với độ trễ lớn là cần thiết để nhận dạng các mô hình mùa vụ ARIMA, cũng như thực hiện tính toán tương đối chậm. Cho nên các lệnh trình bày trong ví dụ của phần này chiếm nhiều thời gian hơn so với các lệnh của các phần khác. Dữ liệu của công ty điện thoại Vinsconsin 1. Dữ liệu về thuê bao của công ty điện thoại Vinsconsin thường xuyên thay đổi cùng với những thuê bao mới bắt điện thoại và thuê bao cũ cắt điện thoại. Số lượng thuê bao điện thoại mới và thuê bao hủy được đăng ký theo từng tháng. Những dữ liệu này được Tompson và Tiao phân tích năm 1971. Số thuê bao đăng ký mới hiện thời nhiều hơn số thuê bao xin huỷ, do đó hình thành mục tiêu dự báo tăng trưởng của dữ liệu. Chúng ta sẽ xây dựng mô hình trên cơ sở 190 quan sát, thu thập từ tháng 01 năm 1951 đến tháng 10 năm 1966, dự trữ thêm 25 quan sát bổ sung đến tháng 11 năm 1968 để làm gia i đoạn kiểm tra. Đầu tiên ta xác định ngày tháng và thời đoạn của dữ liệu. Bạn chọn trong Menu: Data Define Dates… Trong hộp thoại DEFINE DATES trong danh mục CASES ARE Bạn chọn YEARS, MONTHS. Trong nhóm FIRST CASE IS Bạn điền năm 1951, để nguyên số 1 trong ô tháng. Nhấp OK. Bây giờ chọn giai đoạn nghiên cứu. Bạn chọn trong Menu: Data Select Cases… Trong hộp thoại SELECT CASES Bạn chọn BASED ON TIME OR CASE RANGE và nhấp nút RANGE... để mở hộp thoại SELECT CASES RANGE như trên hình 1. 2 H.1. Hộp thoại «Chọn vùng quan sát». Hãy để trống các ô của quan sát đầu tiên (FIST CASE) (SPSS sẽ mặc định là dữ liệu bắt đầu từ ngày tháng đầu tiên), điền số 1966 vào ô YEAR cho quan sát cuối cùng (LAST CASE) và số 10 vào ô MONTH. Như vậy Bạn đã xác định được giai đoạn nghiên cứu. Đồ thị chuỗi 2. Đồ thị 2 chuỗi có tên là connect và dsconnect được trình bày trên H.2. H.2. Thuê bao mới và thuê bao bị hủy. Từ đồ thị ta thấy: 3 - Cả 2 chuỗi đều thể hiện dao động mùa vụ với các đỉnh trong tháng 9 và đáy trong tháng 1 hoặc tháng 2. - Các chuỗi có hành vi có vẻ như chúng không độc lập nhau. - Các chuỗi thể hiện xu thế dài hạn. - Sự thay đổi của chuỗi tăng theo mức độ tăng cục bộ của chuỗi. 3. Ổn định phương sai và biến đổi lô-ga-rít Các phương pháp ARIMA đều giả định có tính dừng – nghĩa là ít nhất có trung bình và phương sai không đổi. Nếu giá trị trung bình thay đổi theo thời gian, thì nó có thể ổn định nhờ lấy sai phân rời rạc, tuy nhiên điều này không đảm bảo phương sai sẽ không đổi. Nếu chuỗi, như trong trường hợp của chúng ta, phương sai tăng với sự tăng của giá trị trung bình, lấy lô-ga-rít đôi khi cho phép ổn định giá trị này. Phần lớn các thủ thuật của Mô-đun TRENDS có khả năng thực hiện biến đổi lô-ga-rít «một công đôi việc», khi giữ lại nguyên vẹn chuỗi ban đầu, như vậy không cần biến đổi file dữ liệu. 4. Ước lượng tốc độ tăng trưởng Để phân tích sự tăng trưởng số lượng thuê bao điện thoại, chúng ta sẽ xây dựng một chuỗi riêng thể hiện tỷ lệ số thuê bao mới/số thuê bao bị hủy. Bạn chọn trong Menu: Transform Compute… Trong hộp thoại COMPUTE VARIABLE Bạn chọn biến ratio trong ô TARGET VARIABLE (Biến mục tiêu). Trong ô NUMERIC EXPRESSION Bạn đưa vào biểu thức connect / dsconnect. Nhấp OK, để tính biến mới ratio, thể hiện tỷ lệ thuê bao mới/thuê bao hủy. Trên hình 3. Trình bày đồ thị chuỗi ratio. 1.7 1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 RATI O 1.0 .9 JA N 19 S JU 19 M 19 M JA 1 N 19 S JU 19 M 19 M JA 1 N 19 S JU 19 M 19 M JA 1 E E E O O O A A 95 A A A A 96 N N 95 N 96 N 96 L L L P ...