Bài giảng Dự báo

DỰ BÁO CAO HÀO THI DỰ BÁO Hai nhóm phương pháp dự báo – Dự báo kinh tế lượng (Dự báo nhân quả) – Dự báo chuỗi thời gian  iXf ki ,1  tf nt ,1 DỰ BÁO Dự báo – Dài hạn  mô hình kinh tế lượng – Ngắn hạn  mô hình chuỗi thời gian Mô hình kết hợp Copyright ©2011 Pearson Education, Inc. publishing as Prentice 14-4 DỰ BÁO THEO MÔ HÌNH NHÂN QUẢ y x Khoảng tin cậy đối với một giá trị riêng y, tương ứng với xp xpx Khoảng tin cậy đối với giá trị trung bình y, tương ứng với xp Confidence Interval for the Average y, Given x Khoảng tin cậy đối với giá trị trung bình y, tương ứng với một giá trị cụ thể xp      2 2 p ε/2 )x(x )x(x n 1styˆ Khoảng tin cậy đối với một giá trị riêng y, tương ứng với một giá trị cụ thể xp      2 2 p ε/2 )x(x )x(x n 11styˆ Số hạng thêm vào bề rộng khoảng tin cậy này để phản ánh sự không chắc chắn của giá trị riêng y Các giá trị – Thích hợp  – Dự báo kiểm định (Expost Forecast)  – Dự báo tiên nghiệm (Ex-ante Forecast)  DỰ BÁO THEO MÔ HÌNH CHUỖI THỜI GIAN  21,ˆ nnt   32 ,ˆ nnt    tnt ,ˆ 3 Thời kỳ ước lượng Dự báo trong mẫu Dự báo kiểm định Dự báo tiên nghiệm n1 n2 n3 t Trong mẫu Ngoài mẫu Mẫu tˆ • Giá trị dự báo – Có điều kiện – Không có điều kiện Các biến đôc lập có giá trị cụ thể / đã biết Các giá trị biến ngoại sinh không được cho trước mà được tạo ra từ chính mô hình hoặc từ một mô hình phụ trợ Số căn hộ Ht = f (Populationt) DỰ BÁO DỰ BÁO Các phương pháp làm trơn  để xác định đường xu hướng – Trung bình trượt – Hàm số mũ     m mj jtt Xm 12 1*   * 1* 1  ttt 