Bài giảng Phân tích và xử lý dữ liệu trong kinh doanh: Chương 5 - Học viện Ngân hàng

Chia sẻ: Nhẫn Nhẫn | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:37

Thêm vào BST

Báo xấu

87
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 5 - Phân tích dãy số thời gian. Nhưng nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Khái niệm chung về dãy số thời gian; phân tích dãy số thời gian: Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian, những nhân tố cấu thành mô hình dãy số thời gian; dự đoán dựa vào dãy số thời gian. Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Phân tích và xử lý dữ liệu trong kinh doanh: Chương 5 - Học viện Ngân hàng

Chương V PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN
NHỮNG CHỦ ĐỀ CHÍNH • Khái niệm chung về dãy số thời gian • Phân tích dãy số thời gian – Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian – Những nhân tố cấu thành mô hình dãy số thời gian • Dự đoán dựa vào dãy số thời gian
1. Khái niệm chung về dãy số thời gian • Là dãy các trị số của chỉ tiêu thống kê được sắp xếp theo thứ tự thời gian • Ví dụ • Tác dụng: – Phân tích sự biến động của hiện tượng qua thời gian – Dự đoán các mức độ của hiện tượng trong
1. Khái niêm chung về dãy số thời • Kết cấu của dãygian số thời gian: 2 thành phần – Thời gian – Chỉ tiêu về hiện tượng nghiên cứu • Các loại dãy số thời gian – Dãy số thời kỳ: phản ánh hiện tượng trong từng khoảng thời gian nhất định – Dãy số thời điểm: phản ánh hiện tượng tại những thời điểm nhất định
2. Phân tích dãy số thời gian • Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian 5 chỉ tiêu • Phân tích các thành phần của DSTG 4 thành phần
2.1 Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian
2.1 Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian
Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian
2.1 Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian d)Tốc độ tăng(giảm) – Tốc đô tăng giảm liên hoàn – Tốc độ tăng (giảm) định gốc – Tốc độ tăng (giảm) bình quân
2.1 Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian e) Giá trị tuyệt đối của 1% tăng (giảm) • Phản ánh 1% của tốc độ tăng (giảm) liên hoàn tương ứng với trị số tuyệt đối là bao nhiêu • Công thức: δi yi − yi −1 gi = ai (%) ( ) i = 2, n = �yi − yi −1 � = yi −1 100 � 100 � � yi −1 �
2.2 Phân tích các thành phần của dãy số thời gian
a) Thành phần xu thế • Chỉ theo xu hướng tăng hoặc giảm • Chỉ biểu hiện khi quan sát dãy số trong nhiều năm Doanh thu ng t ăng Xu hướ Thời gian
a) Thành phần xu thế • Mở rộng khoảng cách thời gian – Ghép một số thời gian liền nhau vào thành khoảng thời gian dài hơn VD: ghép 3 tháng vào thành một quý gọi là mở rộng khoảng cách từ tháng sang quý – Vận dụng: Dãy số có quá nhiều mức độ, khoảng cách thời gian tương đối ngắn và chưa có biểu hiện rõ xu hướng phát triển của hiện tượng – Hạn chế: số lượng các mức độ trong dãy số mất đi quá nhiều
a. Thành phần xu thế • Số bình quân trượt 8 6 4 2 0 93 94 95 96 97 98
Thành phần xu thế • Bình quân trượt – Dùng làm trơn số liệu – Là dãy trung bình số học theo thời gian – Kết quả phụ thuộc vào sự lựa chọn L – chiều dài thời kỳ ước tính trung bình
Bình quân trượt Bạn làm việc trong 1 xưởng sản xuất săm lốp, bạn muộn làm mịn xu hướng của năng suất sản xuất 1995 20,000 1996 24,000 1997 22,000 1998 26,000 1999 25,000
Số bình quân trượt ( giải pháp Year Sales MA(3) in 1,000 199520,000 NA 1996 24,000 (20+24+22)/3 = 22 199722,000 (24+22+26)/3 = 24 199826,000 (22+26+25)/3 = 24 199925,000 NA
Trung bình trượt bình quân Year Response Moving Ave Sales 1994 2 NA 8 1995 5 3 6 1996 2 3 4 1997 2 3.67 2 1998 7 5 0 1999 6 NA 94 95 96 97 98 99
Thành phần xu thế • San bằng mũ – Là bình quân trượt có trọng số – Sử dụng để làm trơn dữ liệu và dự đoán ngắn hạn – Trọng số: • Được chọn một cách chủ quan • Trong khoảng từ 0-1
San bằng mũ [Ví dụ] Bạn tổ chức một buổi meeting kỉ niệm ngày lễ hội văn hóa các dân tộc và bạn muốn dự đoán số người tham dư dựa vào số liệu tới năm 1999 và sử dụng hàm san bằng mũ ( = .20). Past attendance (00) is: 1995 4 1996 6 1997 5 © 1995 Corel Corp. 1998 3