Hàm xu thế bậc nhất

Dữ liệu lấy tại đây

---

Dự báo bằng Hàm xu thế bậc nhất

• B1: vẽ đồ thị của Y ( doanh thu ), ta thấy dữ liệu biến động theo thời gian dưới dạng hàm tuyến tính bậc nhất ( hoặc bậc 2) ta ước lượng và kiểm định cả 2 dạng để so sánh chọn lựa mô hình phù hợp. Ở đây ta sẽ xét trường hợp dạng hàm bậc nhất.

• B2: Tạo biến thời gian t
• tại cửa sổ lệnh Eviews, gõ lệnh: " genr t = @trend(1994) "

• B3: Ước lượng hàm hồi quy
  • tại cửa sổ lệnh, gõ lênh : " LS Y C T "
  • Kết quả : ÿ = 971.2318 + 205.6836*T
  • hệ số hồi quy ß1 có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%, do Prob(ß1) = 0.000 ( nhỏ hơn 0.05)
  • R-squared = 0.929759 cho thấy 92.9759% biến thiên của biến Y được giải thích bởi mô hình.
  • Prob(F-statistic)=0.000 nên mô hình phù hợp dữ liệu

• B4: Mở rộng Workfile để dự báo
  • Menu Prob => Structure/Resize Current Page...

• • Tại End date: ta chọn 2007 ( thay vì 2006 như ban đầu)

• • ta thêm giá trị thứ 13 cho biến T : Edit+/- => nhập số 13 vào biến T 

• B5: Thực hiện dự báo
• tại Equation, ta chọn Forecast

• • đặt tên cho biến dự báo điểm là Yt
  • S.E là biến giá trị sai số chuẩn

• • RMSE = 195.1588
  • MAE = 169.6695
  • MAPE = 8.3215
  • Theil's U = 0.0403

• • Lưu kết quả : Equation => Freeze => đặt tên biến lưu

• B6: ta tạo các khoảng dự báo
  • Khoảng cận dưới : " genr Low = Yt - @qtdist(0.975,10)*se "
  • Khoảng cận trên :  " genr Up = Yt + @qtdist(0.975,10) *se "

• KẾT QUẢ