Bài giảng Tin học ứng dụng trong kinh doanh 1: Chương 4 - ĐH Tôn Đức Thắng

Chia sẻ: You You | Ngày: | Loại File: PPTX | Số trang:20

Thêm vào BST

Báo xấu

132
lượt xem 19
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Chương 4 trình bày về dự báo trong kinh doanh. Các nội dung cần nắm bắt trong chương này gồm: Ứng dụng Excel trong dự báo kinh tế, nội dung của dự báo, phân tích hồi quy đơn trong Excel, phân tích hồi quy bội trong Excel, phân tích hồi quy sử dụng công cụ regression,... Mời các bạn cùng tham khảo.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Tin học ứng dụng trong kinh doanh 1: Chương 4 - ĐH Tôn Đức Thắng

Chương 4. Dự báo trong kinh doanh 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 1
NỘI DUNG • Ứng dụng Excel trong dự báo kinh tế • Nội dung của dự báo • Phân tích hồi quy đơn trong Excel • Phân tích hồi quy bội trong Excel • Phân tích hồi quy sử dụng công cụ regression • Đồ thị trong hồi quy tuyến tính đơn • Dự báo nhanh sử dụng các hàm tuyến tính đơn 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 2
1. ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO • Dự báo kinh tế là việc đưa ra các dự báo những sự kiện kinh tế sẽ xảy ra trong tương lai d ựa trên cơ sở phân tích khoa học các số liệu kinh tế của quá khứ và hiện tại. • Tùy theo tầm của dự báo người ta phân thành dự báo dài hạn, dự báo trung hạn, dự báo ngắn hạn. 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 3
2. NỘI DUNG CỦA DỰ BÁO • Phân tích hồi quy đơn trong Excel • Phân tích hồi quy bội trong Excel • Dự báo nhanh sử dụng các hàm tuyến tính 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 4
VÍ DỤ • Hãy dự báo giá trị sản xuất nếu chi phí điện năng là 3.2 triệu Kwh. 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 5
3. PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐƠN • Hàm Slope và Intercept để ước lượng các tham số của hàm hồi quy đơn • Hàm Slope dùng để ước lượng hệ số góc ( 1) của phương trình y = 0 + 1 x. • Cú pháp: Slope(Known_y’s,known_x’s) – Known_y’s: giá trị quan sát của biến phụ thuộc y – Known_x’s: Giá trị quan sát của biến độc lập x. 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 6
3. PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐƠN • Hàm Intercept dùng để ước lượng hệ số tự do 0 của phương trình hồi quy bậc nhất theo cú pháp • Cú pháp: Intercept(Known_y’s,known_x’s) 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 7
3. PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐƠN 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 8
4. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI 4.1. Hàm LINEST • Để ước lượng các tham số của mô hình hồi qui bội. • Cú pháp: linest(known_y’s, [known_x’s],[const],[stat]) – Known_y’s: vùng địa chỉ chứa biến phụ thuộc y – Known_x’s: vùng địa chỉ chứa các biến độc lập x1, .., xk. – Const: hằng số để chọn mô hình hồi quy. Nếu const = 1 (TRUE mặc định) thì 0 có mặt trong mô hình hồi quy. Nếu const = 0 (FALSE) thì bỏ qua 0 ( 0 =0). – Stat: tùy chọn để hiển thị các tham số thống kê. Nếu stat =1 1/7/16 (TRUE, m ặc đinh) thì tính toán các tham s MaMH: 701005 - ố thống kê. Nếu stat Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 9
4. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI • Có thống kê về số lượng ô tô bán được (y), giá xăng (x1), sự tăng dân số (x2), và số lượng đường giao thông được xây dựng trong 15 năm. Giả thiết có quan hệ tuyến tính giữa y và xj. Hãy ước lượng các hệ số của hàm hồi quy. 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 10
1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 11
1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 12
5. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI BẰNG CÔNG CỤ REGRESSION Data Analysis  Regression Cách mở: Home  Option  AddIns  Excel AddIns  Analysis Toolpak >Menu Data  Data Analysis Vùng địa chỉ chứa biến phụ thuộc y Vùng địa chỉ chứa các biến độc lập x1, .., xk. Vị trí hiển thị bảng kết quả 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 13
5. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI BẰNG CÔNG CỤ REGRESSION Các hệ số giống như trường hợp sử dụng hàm Linest 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 14
6. ĐỒ THỊ TRONG HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN • Bên cạnh các phần đã khai báo để chạy ra bảng kết quả hồi quy. Chọn thêm ô Line Fit Plots để hiện thị thêm hình vẽ đối với trường hợp mô hình hồi quy đơn Chọn để thể hiện thêm đồ thị 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 15
6. ĐỒ THỊ TRONG HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN Double Click vào đồ thị sau đó chọn layout 3 12 10 8 6 Số xe 4 2 0 0 2 4 6 8 10 12 Giá xăng 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 16
7. DỰ BÁO NHANH SỬ DỤNG CÁC HÀM TUYẾN TÍNH • Hàm Forecast dự báo theo phương pháp hồi quy tuyến tính đơn theo cú pháp sau: • Cú pháp: forecast(x, known_y’s, known_x’s) • Trong đó: – x: giá trị của biến độc lập x dùng để dự báo – known_y: các giá trị quan sát của biến phụ thuộc y. – known_x: các giá trị quan sát của biến độc lập x. 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 17
7. DỰ BÁO NHANH SỬ DỤNG CÁC HÀM TUYẾN TÍNH • Dùng forecast để dự báo giá trị sản xuất khi mức tiêu thụ điện năng là 3.2 triệu Kwh. 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 18
7. DỰ BÁO NHANH SỬ DỤNG CÁC HÀM TUYẾN TÍNH • Hàm trend dự báo theo phương pháp hồi quy tuyến tính với cú pháp sau: trend(known_y’s, known_x’s,new_x,[const]) • Trong đó: – Const: tùy chọn mô hình hồi quy. Nếu const = 1 (TRUE mặc định) thì hồi quy có tính cả hệ số b0. Nếu const = 0 (FALSE) thì bỏ qua hệ số b0. Các tham số khác tương tự như hàm forecast. 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 19
BÀI TẬP • Nghiên cứu về chi phí chăm sóc (x) năng suất lúa (y) trên 10 thửa ruộng cho ta kết quả: • Biết y có quan hệ tuyến tính với x. Hãy sử dụng các hàm của Excel để dự báo nhanh năng suất ở mức chăm sóc 13 USD/ha. 1/7/16 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 20