I. Tổng Quan Khai Phá Tri Thức Từ Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian
Việc khai phá tri thức từ dữ liệu chuỗi thời gian đang trở thành một lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng quan trọng trong bối cảnh CNTT phát triển mạnh mẽ. Trong khi các phương pháp và kỹ thuật khai phá tri thức từ các CSDL không phụ thuộc thời gian đã được phát triển, thì việc áp dụng chúng cho CSDL chuỗi thời gian còn nhiều hạn chế. CSDL chuỗi thời gian bao gồm các chuỗi sự kiện được sắp xếp theo thứ tự thời gian. Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian mang lại lợi ích thiết thực, giúp nắm bắt quy luật vận động trong tự nhiên và kinh tế xã hội. Các nhà kinh tế và doanh nghiệp có thể sử dụng để dự đoán xu hướng phát triển của thị trường, từ đó hoạch định chính sách đầu tư.
1.1. Phân Biệt CSDL Chuỗi và CSDL Chuỗi Thời Gian
CSDL phụ thuộc yếu tố thời gian chia làm hai loại chính: CSDL chuỗi (sequence database) và CSDL chuỗi thời gian (time-series database). CSDL chuỗi bao gồm chuỗi các sự kiện được sắp thứ tự, có thể không cần đòi hỏi khái niệm cụ thể về thời gian. Một CSDL chuỗi thời gian là một CSDL chuỗi, nhưng điều ngược lại không đúng. Do đó, việc lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu đang xét.
1.2. Các Bài Toán Dự Báo Kinh Tế Xã Hội Thường Gặp
Các bài toán dự báo trong kinh tế xã hội từ CSDL chuỗi thời gian rất đa dạng. Chúng bao gồm dự báo kinh tế tài chính, dự báo sử dụng năng lượng, dự báo bán hàng, phân tích ngân sách, phân tích thị trường chứng khoán, các dự án sản xuất, nghiên cứu sự tồn kho hàng hóa, nghiên cứu phúc lợi, phân tích điều tra dân số và dự báo các hiện tượng trong thiên nhiên.
II. Thách Thức Trong Khai Phá Tri Thức Chuỗi Thời Gian
Việc phát hiện tri thức từ CSDL chuỗi thời gian gặp nhiều thách thức do tính chất phức tạp của dữ liệu. Cần có các kỹ thuật chuyên biệt để xử lý các đặc điểm như xu hướng, tính mùa vụ và sự tương quan giữa các điểm dữ liệu. Các phương pháp thống kê, mạng nơ-ron, cây quyết định, và khai thác luật kết hợp đều được sử dụng, nhưng việc lựa chọn phương pháp phù hợp đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về bản chất dữ liệu và mục tiêu phân tích. Các phần mềm hỗ trợ phân tích và dự báo, như SAS, SPSS, và EVIEWS, dựa trên mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) để phân tích và dự báo.
2.1. Giới Hạn Của Phương Pháp Truyền Thống
Các phương pháp truyền thống như mô hình xu hướng, mô hình trơn và mô hình mùa vụ gặp khó khăn trong việc tìm mô hình đúng. Không có cách tiếp cận có hệ thống để nhận dạng và chọn ra một mô hình phù hợp, dẫn đến quá trình nhận dạng phần lớn là thử và sai. Khó khăn trong việc xác minh tính hiệu lực của mô hình cũng là một vấn đề.
2.2. Sự Phức Tạp Của Dữ Liệu Chuỗi Thời Gian
Phần lớn các chuỗi thời gian trong thực tế rất phức tạp, do đó kỹ thuật đơn giản như làm trơn số liệu kém hiệu quả. Kỹ thuật làm trơn số liệu chỉ phù hợp cho các chuỗi mà độ thăng giáng không lớn lắm. Các phương pháp dự báo chuỗi thời gian chưa cho phép dự báo được các giá trị đột biến. Chất lượng dự báo chuỗi thời gian cũn phụ thuộc vào sự xa gần của thời gian.
2.3. Yêu Cầu Về Dữ Liệu Lớn
Kỹ thuật Box - Jenkins rất phù hợp cho việc dự báo chuỗi thời gian mặc dù nó tương đối phức tạp về phương diện toán học và yêu cầu phải có nhiều số liệu. Trên thực tế nó đòi hỏi ít nhất 50 số liệu và thông thường tốt nhất là nên có khoảng 100 số liệu mới có thể nhận dạng chính xác mô hỡnh.
III. Mô Hình ARIMA Phương Pháp Phân Tích Chuỗi Thời Gian
Mục đích của luận văn này là trình bày một cách hệ thống một trong những kỹ thuật khai phá tri thức từ các CSDL chuỗi thời gian bằng cách sử dụng một trong các phương pháp thống kê. Cụ thể, luận văn tập trung giới thiệu những vấn đề chủ yếu của mô hình phân tích dự báo ARIMA, phần mềm phân tích dự báo kinh tế dựa trên mô hình đó là EVIEWS và thử nghiệm ứng dụng mô hình và phần mềm đó nêu trong việc dự báo giá của một số mặt hàng thực tế ở Việt Nam trong thời gian gần đây. Mô hình này cho phép phân tích và dự đoán các giá trị trong tương lai dựa trên các giá trị quá khứ.
3.1. Giới Thiệu Các Thành Phần Của Mô Hình ARIMA
ARIMA là viết tắt của Autoregressive Integrated Moving Average, bao gồm ba thành phần chính: AR (Autoregression), I (Integration), và MA (Moving Average). Thành phần AR sử dụng các giá trị quá khứ của chuỗi để dự đoán giá trị hiện tại. Thành phần MA sử dụng sai số của các dự đoán trước đó để cải thiện dự đoán hiện tại. Thành phần I biểu thị số lần chuỗi cần được lấy sai phân để trở thành dừng.
3.2. Các Bước Xây Dựng Một Mô Hình ARIMA
Để xây dựng một mô hình ARIMA, cần thực hiện các bước sau: (1) Kiểm tra tính dừng của chuỗi thời gian; (2) Xác định bậc của các thành phần AR và MA bằng cách phân tích hàm tự tương quan (ACF) và hàm tự tương quan riêng phần (PACF); (3) Ước lượng các tham số của mô hình; (4) Kiểm tra tính phù hợp của mô hình bằng cách phân tích phần dư.
3.3. Ưu Điểm Của Phương Pháp Box Jenkins
Theo phương pháp Box - Jenkins, giá trị dự báo sẽ phụ thuộc vào các giá trị quá khứ và tổng có trọng số các nhiễu ngẫu nhiên hiện thời và các nhiễu ngẫu nhiên có độ trễ. Phương pháp Box - Jenkins cung cấp một phạm vi lớn các mô hỡnh cú thể thể hiện được rất nhiều chuỗi thời gian chúng ta thường gặp trong thực tế.
IV. EVIEWS Công Cụ Hỗ Trợ Phân Tích và Dự Báo ARIMA
EVIEWS là một phần mềm mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi trong phân tích và dự báo kinh tế. Nó cung cấp các công cụ để thực hiện các bước xây dựng mô hình ARIMA, từ kiểm tra tính dừng đến ước lượng tham số và kiểm tra tính phù hợp. EVIEWS cũng cung cấp các tính năng trực quan hóa dữ liệu và kết quả, giúp người dùng dễ dàng hiểu và diễn giải các phân tích. EVIEWS hỗ trợ phân tích, dự bỏo dựa vào mụ hỡnh phõn tớch ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average).
4.1. Các Khái Niệm Cơ Bản Trong EVIEWS
Các khái niệm cơ bản trong EVIEWS bao gồm biến, chuỗi thời gian, sai phân, độ trễ, và tương quan. EVIEWS cho phép người dùng tạo biến mới, tính sai phân và độ trễ của chuỗi thời gian, và xây dựng tương quan đồ để phân tích mối quan hệ giữa các biến.
4.2. Các Thống Kê Trong EVIEWS Dùng Để Phân Tích Chuỗi
Các thống kê trong EVIEWS hỗ trợ phân tích chuỗi thời gian bao gồm kiểm định nghiệm đơn vị, kiểm định tính tương quan chuỗi, và kiểm định phần dư. Các kiểm định này giúp người dùng đánh giá tính dừng của chuỗi, xác định bậc của các thành phần AR và MA, và kiểm tra tính phù hợp của mô hình.
4.3. Cách Ước Lượng Mô Hình ARIMA Trong EVIEWS
EVIEWS cung cấp các phương pháp ước lượng mô hình ARIMA như phương pháp bình phương tối thiểu, phương pháp hợp lý cực đại, và phương pháp moment tổng quát. Người dùng có thể lựa chọn phương pháp phù hợp tùy thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu phân tích. Các tham số p,d,q của mô hỡnh ARIMA được chấp nhận bởi việc phân tích các hành vi của hàm ACF và PACF
V. Ứng Dụng EVIEWS và ARIMA Dự Báo Giá Mặt Hàng
Luận văn này đã thử nghiệm ứng dụng EVIEWS và mô hình ARIMA để dự báo giá của một số mặt hàng thực tế ở Việt Nam. Cụ thể, các mặt hàng được dự báo giá là thóc, cá, vịt, vừng, đỗ trên thị trường thành phố Nam Định cho tháng tiếp theo trên cơ sở các số liệu thực đó theo dừi được từ tháng 01 năm 1999 đến tháng 10 năm 2004. Kết quả cho thấy mô hình ARIMA có thể cung cấp các dự báo chính xác, giúp các nhà kinh doanh và quản lý đưa ra các quyết định thông minh.
5.1. Các Bước Tiến Hành Dự Báo Giá Mặt Hàng
Các bước tiến hành dự báo giá mặt hàng bao gồm thu thập dữ liệu giá lịch sử, tiền xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình ARIMA, ước lượng tham số, kiểm tra tính phù hợp của mô hình, và dự báo giá cho tương lai. Sự kết hợp giữa các tính năng của EViews và kiến thức thiết lập mô hỡnh dự bỏo liờn quan đến 3 thành phần của ARIMA
5.2. Kết Quả Dự Báo Giá Một Số Mặt Hàng Cụ Thể
Bằng sự kết hợp giữa các tính năng của EViews và kiến thức thiết lập mô hỡnh dự bỏo liờn quan đến 3 thành phần của ARIMA, các mặt hàng cụ thể được tiến hành dự báo giá là: thóc, cá, vịt, vừng, đỗ trên thị trường thành phố Nam Định cho tháng tiếp theo trên cơ sở các số liệu thực đó theo dừi được từ tháng 01 năm 1999 đến tháng 10 năm 2004.
VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Khai Phá Tri Thức Chuỗi
Việc sử dụng mô hình ARIMA và phần mềm EVIEWS là một phương pháp hiệu quả để khai phá tri thức từ CSDL chuỗi thời gian và dự báo các giá trị trong tương lai. Các kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi của phương pháp này trong các lĩnh vực kinh tế, tài chính, và quản lý. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới để xử lý các chuỗi thời gian phức tạp và cải thiện độ chính xác của các dự báo.
6.1. Tổng Kết Về Mô Hình ARIMA và EVIEWS
Mô hình ARIMA và phần mềm EVIEWS cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ để phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Việc áp dụng các phương pháp này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về bản chất dữ liệu và mục tiêu phân tích, cũng như kỹ năng sử dụng phần mềm và diễn giải kết quả.
6.2. Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng Trong Tương Lai
Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai bao gồm phát triển các mô hình ARIMA phức tạp hơn để xử lý các chuỗi thời gian phi tuyến tính và không dừng, tích hợp các phương pháp học máy và khai phá dữ liệu để cải thiện độ chính xác của các dự báo, và phát triển các ứng dụng thực tế của các phương pháp này trong các lĩnh vực khác nhau.
