PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


I. Dãy số thời gian và cấu trúc chuỗi thời gian
II. Làm phẳng dữ liệu
III. Mô hình nhân
IV. Mô hình cộng

NỘI DUNG CHÍNH
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


I. DÃY SỐ THỜI GIAN VÀ
CẤU TRÚC CHUỖI THỜI
GIAN.

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Dãy số thời gian là một chuỗi các giá trị của một chỉ tiêu
nghiên cứu được sắp xếp theo thứ tự thời gian.

Có 2 loại dãy số thời gian:
1.1 Dãy số thời kỳ

1.2 Dãy số thời điểm

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Phân tích dãy số thời gian là nghiên cứu hành vi khuôn

mẫu trong quá khứ của một biến số và sử dụng những

thông tin này để dự báo những thay đổi trong tương lai.

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN LÀ GÌ?
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


1.Thành phần xu thế
2.Thành phần mùa vụ
3.Thành phần chu kì
4.Thành phần bất quy tắc
THÀNH PHẦN DÃY SỐ THỜI GIAN
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Thành phần này thể hiện chiều hướng biến động,

tăng hoặc giảm của hiện tượng nghiên cứu trong
một thời gian dài.

Nguyên nhân của sự biến đổi có tính xu hướng có

thể do lạm phát ,sự tăng dân số,tăng thu nhập cá
nhân,thay đổi về công nghệ

THÀNH PHẦN XU THẾ (TREND COMPONENT) :
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

Thành phần này thể hiện biến động của chỉ tiêu nghiên

cứu theo một quy luật nào đó giữa các thời điểm trong
năm và lặp lại tương tự ở những năm kế tiếp.

Biến động thời vụ thường do các nguyên nhân như điều
kiện thời tiết, khí hậu ,tập quán xã hội, tín ngưỡng,…

THÀNH PHẦN MÙA VỤ ( SEASONAL COMPONENT):
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Thành phần này thể hiện biến động của chuỗi thời gian
theo một quy luật nào đó nếu xét trong một khoảng
thời gian tương đối dài từ 2 10 năm.

Tính chu kì bắt nguồn từ chu kì kinh doanh.

THÀNH PHẦN CHU KÌ (CYCLICAL COMPONENT)
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Là những dao động bất thường hay những sai biệt

không dự đoán được chiều hướng trong dãy số thời
gian.

Loại biến đông này thường xảy ra trong thời gian ngắn
và gần như không lặp lại, do ảnh hưởng của thiên

tai, động đất, nội chiến, chiến tranh…

THÀNH PHẦN KHÔNG THEO QUY LUẬT (ERROR
COMPONENT)
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Yt = f(St, Tt, Et)
- Yt giá trị quan sát tại t
- St thành phần mùa vụ tại t
- Tt thành phần xu hướng tại t
- Et sai số ngẫu nhiên tại t

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Mô hình cộng
Yt = St + Tt + Et
Mô hình nhân
Yt = St * Tt * Et
log Yt= log St +log Tt + log Et
Ngoài ra còn có mô hình “cộng-mở cộng”
Yt = Tt *(St + Et-1)

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Tách yếu tố mùa vụ ra khỏi dãy số thời gian
Mô hình cộng:
Yt − St = Tt + Et

Mô hình nhân:
Yt / St = Tt * Et

ĐIỀU CHỈNH THÀNH PHẦN MÙA VỤ
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


II. LÀM PHẲNG DỮ
LIỆU

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Có nhiều chuỗi thời gian, ảnh hưởng

của yếu tố ngẫu nhiên có thể rất lớn,
làm lu mờ các yếu tố khác

đồ thị không thể hiện xu hướng một
cách rõ rệt

GIỚI THIỆU
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Do đó, để làm giảm hay triệt tiêu ảnh

hưởng của yếu tố ngẫu nhiên và vạch

rõ xu hướng của dãy số thời gian ta sử

dụng kỹ thuật làm phẳng dữ liệu

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Làm phẳng dữ liệu là kỹ thuật cơ bản thường dùng để

loại yếu tố ngẫu nhiên khỏi chuỗi thời gian, để lại các
thành phần mùa vụ, xu hướng.

Trong một số trường hợp, nó cũng được dùng để loại
bỏ cả yếu tố ngẫu nhiên lẫn mùa vụ.

CÁC KHÁI NIỆM
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Doanh số bán bia
250

200

150

100

50

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


250

200

y

150

5ma
2*12ma

100

50

0

1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

27

29

31

33

35

37

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN

39

41

43

45

47

49

51


Trung bình trượt

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


-Trung bình trượt là phương pháp thể hiện xu hướng đơn
giản của dãy số thời gian được xây dựng trên cơ sở cho
rằng ảnh hưởng của yếu tố ngẫu nhiên ở một thời điểm
nào đó sẽ bị hạn chế, loại trừ nếu giá trị ở thời điểm đó
được tính trung bình với các quan sát lân cận
- Đây là một trong những bước cơ bản trong phân tích dãy
số thời gian

- Mục đích là làm phẳng dữ liệu quá khứ để phục vụ cho
công tác dự báo

TRUNG BÌNH TRƯỢT
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


+Trung bình trượt đơn giản
+ Trung bình trượt trung tâm
+ Trung bình trượt kép
+ Trung bình trượt có trọng số
CÁC CÁCH TÍNH TRUNG BÌNH TRƯỢT
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


Tt  1 / k

Y
m

jm

t j

Với k = 2m+1,
m ϵ N: là số điểm trượt

Trung bình trượt đơn giản là trung bình cộng của một nhóm
k điểm trượt (trung bình trượt trung tâm giản đơn cấp k
hay k MA)

Khi tiến hành TB trượt, m số quan sát đầu và cuối bị mất đi

Dãy số trung bình cân bằng và nằm ở trung tâm của dãy
số ban đầu

TRUNG BÌNH TRƯỢT ĐƠN GIẢN
PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


3MA: k = 3:

Yt = (Yt-1 + Yt + Yt+1)/3
m=1

5MA: k = 5:

Yt = (Yt-2 + Yt-1 + Yt + Yt+1 + Yt+2)/5
m=2

VÍ DỤ

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN


tháng
1
2
3
4

5
6
7
8
9
10
11
12

Y

164
148
152
144
155
125
153
146
138
190
192
192

3MA

154.6667
148
150.3333
141.3333

144.3333
141.3333
145.6667
158
173.3333
191.3333

PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN