Tiểu luận: Một số vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn.

Khái niệm, vai trò, yêu cầu về dự đoán thống kê ngắn hạn. 1. Khái niệm Dự đoán thống kê ngắn hạn là việc dự đoán quá trình tiếp theo của hiện tợng trong những khoảng thời gian tơng đối ngắn, nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng những thông tin thống kê và áp dụng các phơng pháp thích hợp.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tiểu luận: Một số vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn. TRƯỜNG …………………. KHOA………………………. ----- ----- TIỂU LUẬNĐề tài: Một số vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn. Đề tai: Một số vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn. I. Khái niệm, vai trò, yêu cầu về dự đoán thống kê ngắn hạn. 1. Khái niệm Dự đoán thống kê ngắn hạn là việc dự đoán quá trình tiếp theo của hiện tợng trongnhững khoảng thời gian tơng đối ngắn, nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng nhữngthông tin thống kê và áp dụng các phơng pháp thích hợp. Ngày nay dự đoán đợc sử dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật, kinh tếchính trị xã hội với nhiều loại và phơng pháp dự báo khác nhau. 2. Vai trò Dự đoán thống kê đợc thực hiện với khoảng thời gian (còn gọi là tầm dự đoán) ngày,tuần, tháng, quý, năm. Kết quả của dự đoán thống kê là căn cứ để tiến hành điều chỉnh kịpthời các hoạt động sản xuất kinh doanh, là cơ sở để đa ra những quyết định kịp thời và hữuhiệu. 3. Yêu cầu Tài liệu đợc sử dụng để tiến hành dự đoán thống kê là dãy số thời gian- tức là dựa vàosự biến động của hiện tợng ở thời gian đã qua để dự đoán mức độ của hiện tợng trong thờigian tiếp theo. Việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê có u điểm làkhối lợng tài liệu không cần nhiều, việc xây dựng các mô hình dự đoán tơng đối đơn giảnvà thuận tiện trong việc sử dụng kỹ thuật tính toán. Trong việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê ngoài yêu cầu cơbản là tài liệu phải chính xác, phải đảm bảo tính chất có thể so sánh đợc giữa các mức độtrong dãy số thì còn một vấn đề nữa cần quan tâm là số lợng các mức độ của dãy số là baonhiêu? Nếu một dãy số thời gian có quá nhiều các mức độ đợc sử dụng sẽ làm cho mô hìnhdự đoán không phản ánh đợc đầy đủ sự thay đổi của các nhân tố mới đối với sự biến độngcủa hiện tợng. Ngợc lại, nếu chỉ sử dụng một số rất ít các mức độ ở những thời gian cuốithì không chú ý đến tính chất tơng đối ổn định của các nhân tố cơ bản tác động đến hiệntợng. Do đó cần phải phân tích đặc điểm biến động của hiện tợng để xác định số lợng cácmức độ của dãy số thời gian dùng để dự đoán thống kê. II. Một số phơng pháp đơn giản để dự đoán thống kê 1. Dự đoán dựa vào phơng trình hồi quy Ta có phơng trình hồi quy theo thời gian: Yt = f(t, ao , a1,..., an ) Có thể dự đoán bằng cách ngoại suy hàm xu thế: t+h= f( t+h, a0, a1,..., an)Trong đó: h = 1,2,3,... t+h: mức độ dự đoán ở thời gian t+h 2. Dự đoán dựa vào lợng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân. Phơng pháp này có thể sử dụng khi các lợng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoànxấp xỉ bằng nhau. Ta đã biết lợng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân đợc tính theo công thức: từ đó ta có mô hình dự đoán: = yn + *h (h= 1,2,3...) n+h trong đó yn : mức độ cuối cùng của dãy số thời gian 3. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình Phơng pháp dự đoán này đợc áp dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ bằngnhau. Ta đã biết tốc độ phát triển trung bình đợc tính theo công thức trong đó: y1 : mức độ đầu tiên của dãy số thời gian yn: mức độ cuối cùng của dãy số thời gian Từ công thức trên có mô hình dự đoán sau: = yn *( t)hhhhh hhhh h1111 11 +_ n+h h III. Dự đoán bằng phơng pháp san bằng mũ ở phần trên, một số phơng pháp đơn giản để dự đoán thống kê đã đợc đề cập đến,trong đó khi xây dựng các mô hình dự đoán thì các mức độ của dãy số thời gian đợc xemnh nhau, nghĩa là có cùng quyền số trong quá trình tính toán. do đó làm cho mô hình trởnên cứng nhắc, kém nhạy bén đối với sự biến động của hiện tợng. Vì vậy để phản ánh sựbiến động này đòi hỏi khi xây dựng mô hình dự đoán, các mức độ của dãy số thời gianphải đợc xem xét một cách không nh nhau: các mức độ càng mới ( càng cuối dãy số) càngcần phải đợc chú ý nhiều hơn. và do đó mô hình dự đoán có khả năng thích nghi với sựbiến động của hiện tợng. Một trong những phơng pháp đơn giản để xây dựng lại mô hìnhdự đoán nh vậy là phơng pháp san bằng mũ. Giả sử ở thời gian t, có mức độ thực tế là yt và mức độ dự đoán là yt dự đoán mứcđộ của hiện tợng ở thời gian tiếp sau đó (tức thời gian t+1 có thể viết ): = a* yt + ( 1-a) * t+1 t Đặt 1-a = b ta có: t+1= a*yt+ b* t a,b: đợc gọi là các tham số san bằng với a+b =1 và nằm trong khoảng [0,1]. Nh vậy, mức độ dự đoán là trung bình cộng gia quyền của các mức độ thực tế ...