Chương 7 - Mô hình ARIMA. Những nội dung chính trong chương này gồm có: Phương pháp luận của Box-Jenkins, mô hình tự hồi quy, mô hình bình quân di động, mô hình bình quân di động tự hồi quy, chiến lược xây dựng mô hình ARIMA. | Dự báo trong kinh doanh (Business Forecasting) Khoa Kinh tế Phát triển 1A Hoàng Diệu, Phú Nhuận Website: Phùng Thanh Bình MÔ HÌNH ARIMA 1. Giới thiệu 2. Phương pháp luận của Box-Jenkins 3. Mô hình tự hồi quy 4. Mô hình bình quân di động 5. Mô hình bình quân di động tự hồi quy 6. Chiến lược xây dựng mô hình ARIMA 1 Phùng Thanh Bình TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Trọng Hoài (2001): Mô hình hóa và Dự báo chuỗi thời gian trong kinh doanh & kinh tế, Chương 7 & 8. Wilson & Barry Keating, (2007), Business Forecasting With Accompanying ExcelBased ForecastXTM Software, 5th Edition, Chapter 7. John & Dean , (2005), Business Forecasting, 8th Edition, Chapter 9. Phùng Thanh Bình GIỚI THIỆU Phương pháp BOX-JENKINS sử dụng các mô hình ARIMA để dự báo một biến bằng cách chỉ xem xét mô hình (pattern) của chuỗi dữ liệu quá khứ đó Phương pháp BOX-JENKINS được phát triển bởi 2 nhà thống kê Box và . Jenkins ARIMA = Autoregressive Integrated Moving Average 2 Phùng Thanh Bình GIỚI THIỆU Phù hợp cho cả chuỗi dừng hay không dừng Phù hợp nhất với dự báo dài hạn hơn là dự báo ngắn hạn Có nhiều điểm ưu việc hơn các mô hình dự báo khác, ít tốn kém và linh hoạt Phùng Thanh Bình PHƯƠNG PHÁP LUẬN BOXJENKINS Khác các phương pháp khác ở chổ nó không giả định bất kỳ mô hình cụ thể nào trong chuỗi dữ liệu quá khứ sẽ được dự báo Nó sử dụng phương pháp lặp đi lặp lại để nhận dạng một mô hình thỏa mãn nhất từ nhiều mô hình Mô hình được chọn sẽ được kiểm chứng với dữ liệu quá khứ để xem có chính xác hay không 3 Phùng Thanh Bình Phùng Thanh Bình PHƯƠNG PHÁP LUẬN BOXJENKINS Lựa lần đầu một mô hình ARIMA dựa trên việc phân tích đồ thị chuỗi thời gian và các hệ số tự tương quan của một số độ trễ Phương pháp luận BOX-JENKINS đề cập đến một số các quy trình nhận dạng, làm cho phù hợp, và kiểm tra các mô hình ARIMA với chuỗi dữ liệu thời gian. Dự báo sẽ suy ra trực tiếp từ mô hình phù hợp (fitted model) 4 Phùng Thanh Bình MÔ .
