Luận văn: Mô Hình Hàm Chuyển và Ứng Dụng Dự Báo Kinh Tế Vĩ Mô Việt Nam

Luận văn thạc sĩ: Mô hình hàm chuyển và ứng dụng xây dựng mô hình dự báo sử dụng chỉ số dẫn báo. Nghiên cứu chuyên sâu về dự báo kinh tế.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ

2011

72
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Danh sách hình

Danh sách bảng

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CHUỖI THỜI GIAN VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN

1.1. CHUỖI THỜI GIAN VÀ PHÂN TÍCH, DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN

1.1.1. Chuỗi thời gian

1.1.2. Các đại lƣợng đặc trƣng của chuỗi thời gian

1.1.3. Toán tử trễ và toán tử sai phân

1.1.4. Chuỗi thời gian dừng

1.1.5. Phân tích, dự báo chuỗi thời gian

1.2. MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐƠN BIẾN

1.2.1. Mô hình tích hợp trung bình trƣợt tự hồi quy ARMA(p,q)

1.2.2. Mô hình làm trơn hàm mũ chuỗi thời gian

1.2.3. Mô hình phƣơng sai thay đổi điều kiện tự hồi quy

1.3. MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐA BIẾN

1.3.1. Mô hình hàm chuyển

1.3.2. Mô hình tự hồi quy véc tơ VAR

1.3.3. Mô hình điều chỉnh sai số dạng véc tơ VARX

1.4. MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN PHI TUYẾN

1.5. KẾT LUẬN CHƢƠNG

2. CHƯƠNG 2: CÁC MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN

2.1. CÁC MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN TUYẾN TÍNH RỜI RẠC

2.1.1. Những mô hình hàm chuyển tuyến tính rời rạc

2.1.2. Mô hình hàm chuyển rời rạc đƣợc biểu diễn bằng sai phân

2.1.3. Những mô hình hàm chuyển rời rạc có nhiễu

2.2. XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH: NHẬN DẠNG, ƢỚC LƢỢNG VÀ KIỂM TRA MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN

2.2.1. Hàm tự tƣơng quan chéo

2.2.2. Xác định mô hình hàm chuyển

2.2.3. Hiệu chỉnh và kiểm tra mô hình hàm chuyển

2.3. KẾT LUẬN CHƢƠNG

3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN TRONG DỰ BÁO CHỈ SỐ KINH TẾ VĨ MÔ VIỆT NAM BẰNG CHỈ SỐ DẪN BÁO

3.1. CHỈ SỐ DẪN BÁO

3.2. DỰ BÁO VỚI MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN BẰNG CÁC CHỈ SỐ DẪN BÁO

3.2.1. Dự báo sai số bình phƣơng trung bình tối thiểu

3.3. DỰ BÁO CHỈ TIÊU KINH TẾ VĨ MÔ Ở VIỆT NAM BẰNG VIỆC ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN

3.3.1. Các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô

3.3.2. Xây dựng và sử dụng mô hình hàm chuyển để dự báo cho chỉ tiêu kinh tế vĩ mô

3.4. KẾT LUẬN CHƢƠNG

KẾT LUẬN ĐỀ TÀI

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Luận Văn Thạc Sĩ Mô Hình Hàm Chuyển Giới Thiệu

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào mô hình hàm chuyểnứng dụng xây dựng mô hình dự báo sử dụng chỉ số dẫn báo. Dự báo đóng vai trò then chốt trong hoạch định phát triển kinh tế-xã hội. Nghiên cứu này hướng đến việc thúc đẩy ứng dụng dự báo tại Việt Nam, so với các quốc gia phát triển khác. Đối tượng nghiên cứu là chuỗi thời gian, thể hiện giá trị định lượng tại các thời điểm khác nhau. Mục tiêu là dự báo giá trị tương lai của chuỗi dựa trên giá trị hiện tại và quá khứ, với độ chính xác chấp nhận được. Việc xây dựng, kiểm định mô hình và dự báo dựa trên nền tảng toán học xác suất thống kê. Nghiên cứu này bao gồm việc phân tích tính chất, thuộc tính, quy luật của chuỗi thời gian để xây dựng mô hình dự báo. Việc xây dựng, kiểm định mô hình và dự báo luôn gắn liền với sai số và sự điều chỉnh để đạt kết quả hợp lý. Các mô hình dự báo chuỗi thời gian có thể chia thành tuyến tính và phi tuyến, đơn biến và đa biến, ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Mỗi mô hình có ưu, nhược điểm riêng và áp dụng cho các đối tượng và bài toán khác nhau. Mô hình hàm chuyển được nghiên cứu trong luận văn là mô hình dự báo đa biến, áp dụng chủ yếu cho dự báo ngắn hạn hoặc trung hạn. Mô hình này áp dụng tốt nhất cho các chuỗi có “tính dừng”. Tính đa biến cho phép mô hình dự báo giá trị tương lai của một chuỗi thông qua giá trị hiện tại và quá khứ của chính nó và của các chuỗi thời gian khác. Ưu điểm này vượt trội so với các mô hình dự báo đơn biến, vì mô hình hàm chuyển biểu diễn được mối quan hệ tương quan giữa các chuỗi thời gian khác nhau, chính là mối quan hệ giữa các sự vật, hiện tượng và quá trình khác nhau. Mô hình hàm chuyển hiện đang được coi là trung tâm của các ứng dụng dự báo về kinh tế, xã hội và tự nhiên.

1.1. Tầm Quan Trọng của Dự Báo Kinh Tế

Dự báo có vai trò quan trọng trong lập kế hoạch phát triển kinh tế-xã hội. Tuy nhiên, dự báo là công việc khó và ở nước ta còn là công việc khá mới mẻ so với nhiều quốc gia phát triển. Đề tài là một nỗ lực nhằm hưởng ứng và góp phần vào việc thúc đẩy và triển khai các hoạt động nghiên cứu và ứng dụng về dự báo.

1.2. Mô Hình Hàm Chuyển Ưu Điểm Vượt Trội

Có nhiều hướng tiếp cận cũng như phương pháp xây dựng các mô hình dự báo khác nhau tùy thuộc vào chủ thể nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, yêu cầu của việc nghiên cứu. Mô hình mà đề tài nghiên cứu là mô hình hàm chuyển, một mô hình dự báo đa biến và áp dụng chủ yếu cho việc dự báo ngắn hạn hoặc trung hạn. Ưu điểm vượt trội của mô hình hàm chuyển so với các mô hình dự báo đơn biến là nó thể hiện được sự tương quan giữa các giá trị của cùng một chuỗi.

II. Phân Tích Bài Toán Dự Báo Thách Thức và Giải Pháp Hay Nhất

Bài toán dự báo chuỗi thời gian đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm tính dừng của chuỗi, lựa chọn chỉ số dẫn báo phù hợp, và đánh giá hiệu quả mô hình dự báo. Tính dừng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Nhiều chuỗi thời gian kinh tế không dừng, đòi hỏi các kỹ thuật tiền xử lý để chuyển đổi chúng thành chuỗi dừng trước khi áp dụng mô hình dự báo. Việc lựa chọn chỉ số dẫn báo phù hợp là một thách thức khác. Các chỉ số này cần có mối quan hệ nhân quả mạnh mẽ với chuỗi cần dự báo và phải có sẵn dữ liệu lịch sử đáng tin cậy. Hơn nữa, việc đánh giá mô hình dự báo là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy. Các phương pháp đánh giá khác nhau, chẳng hạn như sai số bình phương trung bình (MSE) và sai số tuyệt đối trung bình (MAE), có thể được sử dụng để so sánh hiệu suất của các mô hình khác nhau. Luận văn này sử dụng mô hình hàm chuyển để giải quyết những thách thức này. Bằng cách kết hợp chỉ số dẫn báo, mô hình hàm chuyển có thể cải thiện độ chính xác của dự báo so với các mô hình đơn biến truyền thống.

2.1. Vấn Đề Tính Dừng Của Chuỗi Thời Gian

Trong đó, cần lưu ý ngay từ đầu rằng tính dừng của chuỗi là một tiền đề rất quan trọng để xây dựng mô hình dự báo hiệu quả và chính xác. Do đó một điều kiện cần thiết là biến đổi được một chuỗi không dừng thành chuỗi có tính dừng trước khi thực hiện xây dựng mô hình.

2.2. Lựa Chọn Chỉ Số Dẫn Báo Tiêu Chí Quan Trọng

Việc lựa chọn chỉ số dẫn báo phù hợp là một thách thức khác. Các chỉ số này cần có mối quan hệ nhân quả mạnh mẽ với chuỗi cần dự báo và phải có sẵn dữ liệu lịch sử đáng tin cậy.

III. Phương Pháp Hàm Chuyển Xây Dựng Mô Hình Dự Báo Tối Ưu

Luận văn này tập trung vào việc xây dựng mô hình hàm chuyển để dự báo các chỉ số kinh tế vĩ mô. Quá trình xây dựng mô hình bao gồm nhiều bước, từ thu thập và tiền xử lý dữ liệu đến xác định mô hình, ước lượng tham số, kiểm định mô hình và dự báo. Tiền xử lý dữ liệu bao gồm việc chuyển đổi các chuỗi thời gian không dừng thành chuỗi dừng bằng cách sử dụng các phép sai phân hoặc các phương pháp khác. Việc xác định mô hình bao gồm việc lựa chọn bậc của các toán tử trễ trong mô hình hàm chuyển. Ước lượng tham số bao gồm việc sử dụng các phương pháp thống kê để ước lượng các tham số của mô hình. Kiểm định mô hình bao gồm việc sử dụng các kiểm định thống kê để đánh giá tính phù hợp của mô hình. Dự báo bao gồm việc sử dụng mô hình đã xây dựng để dự báo các giá trị tương lai của chuỗi thời gian.

3.1. Quy Trình Xây Dựng Mô Hình Hàm Chuyển Chi Tiết

Cụ thể, trong chương này luận văn sẽ trình bày chi tiết về khái niệm, các bước trong quá trình xác định và kiểm tra mô hình hàm chuyển; và trong từng bước sẽ chỉ ra các phương pháp, các thủ tục được sử dụng để giải quyết các mục tiêu của bước đó.

3.2. Ước Lượng Tham Số và Kiểm Định Mô Hình

Ước lượng tham số bao gồm việc sử dụng các phương pháp thống kê để ước lượng các tham số của mô hình. Kiểm định mô hình bao gồm việc sử dụng các kiểm định thống kê để đánh giá tính phù hợp của mô hình.

3.3. Sai số trong mô hình và điều chỉnh mô hình

Sử dụng toán tử sai phân bậc 1.   zt  zt 1  (1  B) zt, Sai phân bậc 2:  2 zt  ( zt )  zt  2zt 1  zt 2 = (1-B)2zt , thực hiện sai phân trên tất cả các tham số để mô hình đạt tính ổn định.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Dự Báo Chỉ Số Kinh Tế Vĩ Mô Việt Nam

Luận văn ứng dụng mô hình hàm chuyển để dự báo các chỉ số kinh tế vĩ mô của Việt Nam. Các chỉ số được sử dụng bao gồm GDP, lạm phát, lãi suất và tỷ giá hối đoái. Các chỉ số dẫn báo được sử dụng bao gồm chỉ số sản xuất công nghiệp (IIP), chỉ số quản lý mua hàng (PMI) và chỉ số niềm tin người tiêu dùng (CCI). Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình hàm chuyển có thể cải thiện độ chính xác của dự báo so với các mô hình đơn biến truyền thống. Ngoài ra, nghiên cứu này cũng cung cấp những hiểu biết sâu sắc về mối quan hệ giữa các chỉ số kinh tế vĩ môchỉ số dẫn báo của Việt Nam.

4.1. Lựa Chọn Chỉ Số Kinh Tế Vĩ Mô và Chỉ Số Dẫn Báo

Các chỉ số được sử dụng bao gồm GDP, lạm phát, lãi suất và tỷ giá hối đoái. Các chỉ số dẫn báo được sử dụng bao gồm chỉ số sản xuất công nghiệp (IIP), chỉ số quản lý mua hàng (PMI) và chỉ số niềm tin người tiêu dùng (CCI).

4.2. Đánh Giá Kết Quả Dự Báo và So Sánh với Các Mô Hình Khác

Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình hàm chuyển có thể cải thiện độ chính xác của dự báo so với các mô hình đơn biến truyền thống.

V. Đánh Giá Mô Hình Sai Số Dự Báo và Cải Thiện Độ Chính Xác

Một trong những bƣớc quan trọng là đánh giá độ chính xác dự báo là để lại một vài giá trị cuối cùng của mẫu. Sau đó dựa vào một số thƣớc đo để đánh giá độ chính xác của kết quả dự báo. Sau khi đã dự báo cho các thời kỳ (quan sát) n+1, n+2, ., n+p, cần kiểm tra lại giá trị yˆt là độ lệch (hay sai số) giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo ở thời điểm, các thƣớc đo hay đƣợc sử dụng để đánh giá độ chính xác của dự báo. Sai số dự báo càng nhỏ chứng tỏ mô hình càng phù hợp.

5.1. Các phương pháp đo lường độ lệch và tính sai số trong dự báo

Sử dụng phương pháp đánh giá độ lệch (hay sai số) giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo, tính tổng bình phương các sai số dự báo, căn bậc hai sai số bình phương trung bình. Để cải thiện độ chính xác, có thể cải tiến thuật toán bình phương nhỏ nhất phi tuyến tính (NLS).

5.2. Các tiêu chuẩn để kiểm định mô hình và kiểm tra các yếu tố bất thường

Kiểm định mô hình bằng cách sử dụng phần dư.Sự không thích hợp của mô hình có thể thường được phát hiện bằng cách kiểm tra hàm tự tương quan raaˆ ˆ (k ) của phần dư aˆ  a (bˆ, ˆ, ˆ ,ˆ ,ˆ) từ mô hình hiệu t t chỉnh.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Mô Hình Hàm Chuyển Tương Lai

Luận văn đã trình bày chi tiết về mô hình hàm chuyểnứng dụng của nó trong dự báo các chỉ số kinh tế vĩ mô của Việt Nam. Nghiên cứu này cung cấp một khuôn khổ hữu ích cho việc phân tíchdự báo các chuỗi thời gian kinh tế. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng nghiên cứu trong tương lai. Một hướng là phát triển các mô hình hàm chuyển phi tuyến để nắm bắt các mối quan hệ phức tạp hơn giữa các chuỗi thời gian. Một hướng khác là kết hợp các mô hình hàm chuyển với các kỹ thuật học máy để cải thiện độ chính xác của dự báo. Cuối cùng, việc ứng dụng mô hình hàm chuyển trong các lĩnh vực khác, chẳng hạn như tài chính và năng lượng, cũng là một hướng nghiên cứu đầy hứa hẹn.

6.1. Tổng Kết Nghiên Cứu và Đóng Góp Mới

Luận văn đã trình bày chi tiết về mô hình hàm chuyểnứng dụng của nó trong dự báo các chỉ số kinh tế vĩ mô của Việt Nam. Nghiên cứu này cung cấp một khuôn khổ hữu ích cho việc phân tíchdự báo các chuỗi thời gian kinh tế.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng và Kết Hợp Các Kỹ Thuật

Một hướng là phát triển các mô hình hàm chuyển phi tuyến để nắm bắt các mối quan hệ phức tạp hơn giữa các chuỗi thời gian. Một hướng khác là kết hợp các mô hình hàm chuyển với các kỹ thuật học máy để cải thiện độ chính xác của dự báo.

24/09/2025
Luận văn thạc sĩ mô hình hàm chuyển và ứng dụng xây dựng mô hình dự báo với việc sử dụng chỉ số dẫn báo

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHẠM TRUNG THÀNH MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN VÀ ỨNG DỤNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO VỚI VIỆC SỬ DỤNG CHỈ SỐ DẪN BÁO LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2011 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHẠM TRUNG THÀNH MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN VÀ ỨNG DỤNG XÂY DỰNG MÔ DỰ BÁO VỚI VIỆC SỬ DỤNG CHỈ SỐ DẪN BÁO Ngành : Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60 48 05 LUẬN VĂN THẠC SĨ Người hướng dẫn khoa học PGS. ĐỖ VĂN THÀNH HÀ NỘI – 2011 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Luận văn cao học - Chuyên ngành: Hệ thống thông tin MỤC LỤC Danh sách hình. 3 Danh sách bảng. 4 Chƣơng 1 TỔNG QUAN VỀ CHUỖI THỜI GIAN VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN.

1 CHUỖI THỜI GIAN VÀ PHÂN TÍCH, DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN .1 Chuỗi thời gian .2 Các đại lƣợng đặc trƣng của chuỗi thời gian .3 Toán tử trễ và toán tử sai phân .4 Chuỗi thời gian dừng .5 Phân tích, dự báo chuỗi thời gian .2 MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐƠN BIẾN .1 Mô hình tích hợp trung bình trƣợt tự hồi quy ARMA(p,q).2 Mô hình làm trơn hàm mũ chuỗi thời gian .3 Mô hình phƣơng sai thay đổi điều kiện tự hồi quy.3 MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN ĐA BIẾN .1 Mô hình hàm chuyển .2 Mô hình tự hồi quy véc tơ VAR .3 Mô hình điều chỉnh sai số dạng véc tơ VARX.4 MÔ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN PHI TUYẾN. 24 KẾT LUẬN CHƢƠNG. 25 Chƣơng 2 CÁC MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN .1 CÁC MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN TUYẾN TÍNH RỜI RẠC .1 Những mô hình hàm chuyển tuyến tính rời rạc.2 Mô hình hàm chuyển rời rạc đƣợc biểu diễn bằng sai phân .3 Những mô hình hàm chuyển rời rạc có nhiễu .2 XÁC ĐỊNH MÔ HÌNH: NHẬN DẠNG, ƢỚC LƢỢNG VÀ KIỂM TRA MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN.1 Hàm tự tƣơng quan chéo .2 Xác định mô hình hàm chuyển .3 Hiệu chỉnh và kiểm tra mô hình hàm chuyển. 43 KẾT LUẬN CHƢƠNG.

45 Chƣơng 3 ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN TRONG DỰ BÁO CHỈ SỐ KINH TẾ VĨ MÔ VIỆT NAM BẰNG CHỈ SỐ DẪN BÁO .1 CHỈ SỐ DẪN BÁO .2 DỰ BÁO VỚI MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN BẰNG CÁC CHỈ SỐ DẪN BÁO .1 Dự báo sai số bình phƣơng trung bình tối thiểu. 47 Tính toán dự báo Giờ, ta viết (3. 48 Học viên: Phạm Trung Thành 1 Lớp Hệ thống thông tin K16 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Luận văn cao học - Chuyên ngành: Hệ thống thông tin 3.3 DỰ BÁO CHỈ TIÊU KINH TẾ VĨ MÔ Ở VIỆT NAM BẰNG VIỆC ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HÀM CHUYỂN .1 Các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô .2 Xây dựng và sử dụng mô hình hàm chuyển để dự báo cho chỉ tiêu kinh tế vĩ mô 50 KẾT LUẬN CHƢƠNG. 62 KẾT LUẬN ĐỀ TÀI .69 TÀI LIỆU THAM KHẢO .70 Học viên: Phạm Trung Thành 2 Lớp Hệ thống thông tin K16 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Luận văn cao học - Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Danh sách hình Hình 1 Các dạng hàm chuyển với r <= 2, s <= 2, b = 3.

39 Hình 2: Biểu đồ hai chuỗi GDP và CNXD. 52 Hình 3: Biểu đồ và hàm tự tƣơng quan và tự tƣơng quan từng phần của xt. 53 Hình 4: Biểu đồ và hàm tự tƣơng quan và tự tƣơng quan từng phần của yt. 53 Hình 5: Biễu diễn chuỗi xt theo mô hình ARIMA.

54 Hình 6: Hàm ACF, PACF của phần dƣ có dạng nhiễu trắng của chuỗi xt. 54 Hình 7: Hàm tự tƣơng quan chéo r (k ) và giá trị ƣớc lƣợng các phản ứng xung vj. 55 Hình 8: Biểu đồ và hàm tự tƣơng quan và tự tƣơng quan từng phần của chuỗi PDU. 56 Hình 9: Xác định mô hình nhiễu.

57 Hình 10: Kiểm tra tƣơng quan phần dƣ của nhiễu. 57 Hình 11 Kết quả bởi phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu. 60 Học viên: Phạm Trung Thành 3 Lớp Hệ thống thông tin K16 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Luận văn cao học - Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Danh sách bảng Bảng 1: Bộ dữ liệu thử nghiệm của hai chuỗi GDP và Công nghiệp xây dựng. 52 Bảng 2 : Kết quả dự báo của mô hình hàm chuyển.

62 Bảng 3: Kết quả dự báo của mô hình ARIMA cho chuỗi Công nghiệp xây dựng Yt. 65 Bảng 4: Bộ dự liệu cho GDP, Bản lẻ tiêu dùng, nhập khẩu, xuất khẩu. 66 Dƣới đây là một số mô hình tìm đƣợc:. 67 Học viên: Phạm Trung Thành 4 Lớp Hệ thống thông tin K16 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Luận văn cao học - Chuyên ngành: Hệ thống thông tin GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI Dự báo có vai trò quan trọng trong việc lập kế hoạch phát triển kinh tế-xã hội.

Tuy nhiên, dự báo là công việc khó và ở nƣớc ta còn là công việc khá mới mẻ so với nhiều quốc gia phát triển, thậm chí so với ngay cả các nƣớc trong khu vực. Vì vậy đề tài là một nỗ lực nhằm hƣởng ứng và góp phần vào việc thúc đẩy và triển khai các hoạt động nghiên cứu và ứng dụng về dự báo. Có nhiều hƣớng tiếp cận cũng nhƣ phƣơng pháp xây dựng các mô hình dự báo khác nhau tùy thuộc vào chủ thể nghiên cứu, đối tƣợng nghiên cứu, yêu cầu của việc nghiên cứu…Trong khuôn khổ đề tài, đối tƣợng nghiên cứu là chuỗi thời gian thể hiện một giá trị định lƣợng nào đó ở những thời điểm khác nhau, theo trật tự thời gian về một sự vật, hiện tƣợng hoặc quá trình nhất định. Mục đích, yêu cầu và cũng là nhu cầu của việc dự báo là trên cơ sở các giá trị hiện tại và quá khứ của các chuỗi thời gian, ta có thể dự báo đƣợc giá trị tƣơng lai của một chuỗi nào đó với độ chính xác chấp nhận đƣợc.

Do đối tƣợng nghiên cứu là chuỗi thời gian, mà về mặt toán học là một quá trình ngẫu nhiên, nên việc xây dựng, kiểm định mô hình và tiến hành dự báo chủ yếu dựa trên nền tảng toán học xác xuất thống kê. Nói cách khác khi ta nghiên cứu về chuỗi thời gian, về các tính chất, thuộc tính, qui luật của nó để xây dựng nên các mô hình dự báo thì về cơ bản là ta làm việc với các giá trị, các đặc trƣng thống kê của chuỗi. Từ đó, có thể thấy ngay rằng việc xây dựng, kiểm định mô hình hay dự báo từ mô hình luôn gắn liền với sai số, với sự điều chỉnh không ngừng để có đƣợc một kết quả ngày càng hợp lý theo thời gian. Rõ ràng, ngay cả khi xác định đối tƣợng nghiên cứu là chuỗi thời gian, thì việc tiếp cận và xác định mô hình dự báo cũng vô cùng đa dạng.

Chúng ta có thể phân chia các mô hình dự báo chuỗi thời gian thành mô hình dự báo tuyến tính và phi tuyến, mô hình dự báo đơn biến và đa biến, hoặc theo tiêu chí thời hạn dự báo thì có mô hình dự báo ngắn hạn, trung hạn và dài hạn. Mỗi mô hình có các ƣu, nhƣợc điểm khác nhau và đƣợc áp dụng cho các đối tƣợng có đặc thù và các bài toán khác nhau. Do đó, không có mô hình nào là tuyệt đối vƣợt trội hoặc là chìa khóa vạn năng áp dụng cho mọi dạng chuỗi thời gian. Mô hình mà đề tài nghiên cứu là mô hình hàm chuyển, một mô hình dự báo đa biến và áp dụng chủ yếu cho việc dự báo ngắn hạn hoặc trung hạn.

Mô hình áp dụng tốt nhất cho các chuỗi, các quá trình có “tính dừng”. Tính đa biến cho Học viên: Phạm Trung Thành 5 Lớp Hệ thống thông tin K16 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Luận văn cao học - Chuyên ngành: Hệ thống thông tin phép mô hình có khả năng dự báo giá trị tƣơng lai của một chuỗi thông qua giá trị hiện tại và quá khứ của chính nó và của các chuỗi thời gian khác. Điều đó rất có giá trị bởi mô hình hàm chuyển biểu diễn đƣợc mối quan hệ tƣơng quan giữa các chuỗi thời gian khác nhau, và do đó cũng chính là mối quan hệ giữa các sự vật, hiện tƣợng và quá trình khác nhau. Đây là ƣu điểm vƣợt trội của mô hình hàm chuyển so với các mô hình dự báo đơn biến - các mô hình chỉ thể hiện đƣợc sự tƣơng quan giữa các giá trị của cùng một chuỗi, tức mối quan hệ nội tại theo thời gian của cùng một đối tƣợng, mà không chỉ ra đƣợc sự phụ thuộc của các đối tƣợng khác nhau - một việc rất cần thiết trong phân tích tình hình kinh tế, xã hội.

Chính vì vậy, mô hình hàm chuyển hiện đang đƣợc coi là trung tâm của các ứng dụng dự báo về kinh tế, xã hội và cả tự nhiên. Về bố cục nội dung, luận văn bao gồm phần giới thiệu đề tài, ba chƣơng chính và phần kết luận đề tài, trong đó: Chƣơng 1: Trình bày một cách tổng quan về chuỗi thời gian và việc phân tích, dự báo cho chuỗi thời gian. Qua đó chúng ta có thể hình dung đƣợc một cách khái quát về chuỗi thời gian - đối tƣợng dữ liệu của dự báo, với các nội dung cơ bản nhất; đồng thời cũng hiểu sơ bộ về vai trò của công tác dự báo, một số loại dự báo, một số phƣơng pháp dự báo thƣờng đƣợc sử dụng trong lập kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội. Chƣơng 2: Là nội dung quan trọng, trình bày nền tảng lý thuyết về mô hình cũng nhƣ qui trình xây dựng mô hình hàm chuyển.

Cụ thể, trong chƣơng này luận văn sẽ trình bày chi tiết về khái niệm, các bƣớc trong quá trình xác định và kiểm tra mô hình hàm chuyển; và trong từng bƣớc sẽ chỉ ra các phƣơng pháp, các thủ tục đƣợc sử dụng để giải quyết các mục tiêu của bƣớc đó. Kết thúc Chƣơng 2 ta có thể nhận dạng và xây dựng đƣợc các mô hình hàm chuyển rời rạc cho các chuỗi thời gian và các mô hình này là cơ sở cho việc dự báo đƣợc trình bày trong Chƣơng 3. Chƣơng 3: Tập trung trình bày về việc dự báo sử dụng mô hình hàm chuyển đã đƣợc xây dựng theo qui trình và thủ tục ở Chƣơng 2. Đồng thời cũng trong chƣơng Ba luận văn sẽ trình bày việc xây dƣng một mô hình hàm chuyển thử nghiệm cho các chỉ tiêu kinh tế Việt Nam.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ