Vận dụng phương pháp dãy số thời gian và dự đoán thống kê phân tích sự biến động về doanh thu của ngành Bưu Chính Viễn Thông Yên Bái..

hơn 10 nam qua là ngành Bưu Chính Viễn Thông Ngành Bưu Chính Viễn Thông là một ngành dịch vụ phát triển khá nhanh chóng và có những bước tăng đáng kể về cả quy mô ,tốc độ và phạm vi hoạt động .Ngành không chỉ đáp ứng được quá trình thông tin liên lạc giữa các vùng trong nước mà còn phát triển mạng lưới thông tin liên lạc giữa trong nước với quốc tế .Ngày nay với yêu cầu ,đòi hỏi ngày càng cao của khách hàng, ngành Bưu Chính Viễn Thông đã không ngừng phát triển và hoàn thiện hơn những loại hình dịch vụ của mình . Một mặt ngành BCVT đóng góp một phần đáng kể vào tổng thu nhập quốc dân ,mặt khác nó là động lực thúc đẩy xã hội phát triển ,nhanh chóng hội nhập vơí nền kinh tế các nước trong khu vực và trên thế giới Trước những đóng góp to lớn của ngành Bưu Chính Viễn Thông vào sự phát triển của đất nước .Em xin chọn đề tài “Vận dụng phương pháp dãy số thời gian,và dự đoán thống kê phân tích sự biến động về doanh thu của ngành Bưu Chính Viễn Thông Tỉnh Yên Bái từ năm 1999 đến 2003 và dự đoán cho năm 2004” Tuy có nhiều cố gắng ,song đề tài không thể tránh khỏi những thiếu sót .Em kính mong sự giúp đỡ của Thầy để những bài viết sau được hoàn thiện hơn .Đề tài được hoàn thành dưới sự giúp đỡ của Thạc sĩ Nguyễn Hữu Chí giảng viên khoa thống kê trường đại học Kinh tế quốc dân . Em xin chân thành cảm ơn Thầy PHầN MộT:phương pháp phân tích DãY Số THờI GIAN Và Dự ĐOáN THốNG KÊ NGắN HạN I một số vấn đề chung về phân tích dãy số thời gian 1.Phương pháp dãy số thời gian 1.1,Khái niệm Dãy số thời gian là dãy các trị số của chỉ tiêu thống kê được sắp xếp theo thứ tự thời gian Dãy số thời gian gồm 2 phần : -Thời gian -Chỉ tiêu về hiện tương nghiên cứu Khoảng cách cuả dãy số thời gian chính là độ dài giữa hai thời gian liền nhau Căn cứ vào đặc điểm tồn tại về quy mô của hiện tượng qua thời gian có thể chia dãy số thời gian thành 2 loại :Dãy số thời kỳ và Dãy số thời điểm Dãy số thời điểm:Là dãy số biểu hiện quy mô (khối lượng )của hiện tượng trong từng khoảng thời gian nhất định .Trong dãy số thời kỳ các mức độ là những số tuyệt đối thời kỳ Dãy số thời điểm :Là dãy số biểu hiện quy mô (khối lượng )của hiện tượng tại những thời điểm nhất định Độ dài của dãy số thời gian:Có hai quan điểm như sau Quan điểm1:Dãy số thời gian tiến hành dự đoán càng dài càng tốt Quan điểm 2:Dãy số thời gian được tiến hành bởi một số ít mức độ cuối dãy Do đó để quyết định độ dài phù hợp của dãy số thời gian phải phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian .Nếu hiện tượng qua thời gian biến động tương đối ổn định có thể dùng 5,6.7.. mức độ .Nếu hiện tương qua thời gian về cuối có những đột biến lớn thì chú ý số liệu của mấy năm cuối Tầm dự đoán của thống kê luôn phải nhỏ hơn hoặc bằng 1/3 độ dài dãy số thời gian 1.2,Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian 1.2.1Mức độ trung bình theo thời gian Đối với dãy số thời kỳ :Mức độ trung bình của dãy số được tính theo công thức sau : Trong đó (i= 1,2,3,....n) là các mức độ của dãy số thời kỳ Đối với dãy số thời điểm :Để tính mức độ trung bình theo thời gian từ một dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau ta có công thức tính như sau: Trong đó ( i =1,2,....,n) là các mức độ của dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không bằng nhau thì mức độ trung bình theo thơì gian được tính theo công thức sau đây : Trong đó ( i= 1,2,....,n)là độ dài thời gian có mức độ 1. 2.2.Lượng tăng( hoặc giảm) tuyệt đối Đây là chỉ tiêu phản ánh sự thay đổi về mức độ tuyệt đối giữa hai thời gian nghiên cứu.Nếu mức độ của hiện tượng tăng lên thì trị số của chỉ tiêu mang dấu dương (+) và ngược lại mang dấu âm (-). Tuỳ theo mục đích nghiên cứu ,ta có các chỉ tiêu về lượng tăng (hoặc giảm ) sau đây _Lượng tăng (hoặc giảm ) tuyệt đối liên hoàn ( hay từng thời kỳ) là hiệu số giữa mức độ kỳ nghiên cứu ()và mức độ của kỳ đứng liền trước đó ().Chỉ tiêu này phản ánh mức tăng (hoặc giảm) tuyệt đối giữa hai thời gian liền nhau (thời gian i-1 và thời gian i).công thức tính như sau : (i= 2,3..,n) Trong đó : là lượng tăng (hoặc giảm)tuyệt đối liên hoàn . Lượng tăng (hoặc giảm ) tuyệt đối định gốc (hay tính dồn )là hiệu số giữa mức độ kỳ nghiên cứu () và mức độ của một kỳ nào đó được chọn làm gốc ,thường là mức độ đầu tiên trong dãy số ().Chỉ tiêu này phản ánh mức tăng (hoặc giảm) tuyệt đối trong những khoảng thời gian dài .Nếu ký hiệu là các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc ,ta có : (i= 2,3...,n) dễ dàng nhận thấy rằng (i =2,3..,n) _Lượng tăng (hoặc giảm )tuyệt đối trung bình là mức trung bình của các lượng tăng (hoăc giảm ) tuyệt đối liên hoàn .Nếu ký hiệu là lượng tăng (hoặc giảm)tuyệt đối trung bình , ta có :  1. 2.3.Tốc độ phát triển Tốc độ phát triển là một số tương đối (thường được biểu hiện bằng lần hoăc %)phản ánh tốc độ và xu hướng biến động của hiện tượng qua thời gian. Ta có các loại tốc độ phát triển sau đây; _Tốc độ phát triển liên hoàn phản ánh sự biến động của hiện tượng giữa hai thời gian liền nhau công thưc tính như sau : ( i= 2,3,...,n) Trong đó : :Tốc độ phát triển liên hoàn của thời gian i so với thời gian i-1 :Mức độ của hiẹn tượng ở thời gian i-1. :Mức độ của hiện tượng ở thời gian i _Tốc độ phát triển định gốc phản ánh sự biến động của hiện tượng trong những khoảng thời gian dài :Công thức tính như sau : (i =2,3,..,n) Trong đó : : Là tốc độ phát triển định gốc :Là mức độ của hiện tượng ở thời gian i :Mức độ đầu tiên của dãy số _Giữa tốc độ phát triển liên hoàn và tốc độ phát triển định gỗc có mối liên hệ sau đây: Thứ nhất:Tích các tốc độ phát triển liên hoàn bằng tỗc độ phát triển định gốc .Tức là hay: ( i = 2,3,..,n) Thứ hai:Thương của hai tốc độ phát triển định gốc liền nhau bằng tốc độ phát triển liên hoàn giữa hai thời gian đó .Tức là: ( i = 2,3 ....,n) _Tốc độ phát triển trung bình là trị số đại biểu của các tốc độ phát triển liên hoàn .Vì các tốc độ phát triển liên hoàn có quan hệ tích nên để tính tốc độ phát triển bình quân .Người ta sử dụng công thức số trung bình nhân .Nếu kí hiệu là tốc độ phát triển trung bình ,thì công thức tính như sau : 1 .2.4. Tốc độ tăng( hoặc giảm ) Chỉ tiêu này phản ánh mức độ của hiện tượng giữa hai thời gian đã tăng (+) hoặc giảm (-) bao nhiêu lần (hoặc bao nhiêu %).Tương ứng với các tốc độ phát triển ,ta có các tốc độ tăng hoặc giảm sau đây: _Tốc độ tăng (hoặc giảm ) liên hoàn (hay từng thời kì ) là tỉ số giữa lượng tăng (hoặc giảm ) liên hoàn với độ kỳ gốc liên hoàn .Nếu ký hiệu ( i = 2,3,...,n) là tốc độ tăng hoặc giảm liên hoàn thì : (i= 2,4,..,n) Hay nếu t ính bằng% thì : _Tốc độ tăng hoặc giảm định gốc là tỷ số giữa lượng tăng hoặc giảm định gốc với mức độ kỳ gốc định .Nếu ký hiệu Ai là các tốc độ tăng hoặc giảm định mức thì : ( i= 2,3,..n) hay hoặc _Tốc độ tăng hoặc giảm trung bình là chỉ tiêu phản ánh tốc độ tăng hoặc giảm đại biểu trong suốt thời gian nghiên cứu .Nếu ký hiệu là tốc độ tăng hoăc giảm trung bình thì hay: 1.2.5.Giá trị tuyệt đối của 1% tăng ( hoặc giảm) Chỉ tiêu này phản ánh cứ 1% tăng (hoặc giảm )của tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn thì tương ứng với một trị số tuyệt đối là bao nhiêu .Nếu kí hiệu gi ( i = 2,3,...,n) là giá trị tuyệt đối của 1% tăng ( hoặc giảm) thì : ( i = 2,3, ...,n ) Biển đổi công thức trên ta có : Chú ý:Chỉ tiêu này chỉ tính cho tốc độ tăng ( hoặc giảm )liên hoàn ,đối với tốc độ tăng (hoặcgiảm) định gốc thì không tính vì luôn là một số không đổi và bằng . 2.Một số phương pháp biểu hiện xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng _Sự biến động của hiện tượng qua thời gian chiụ sự tác động của nhiều nhân tố .Ngoài những nhân tố chủ yếu ,cơ bản quyết định xu hướng biến động của hiện tượng ,còn có những nhân tố ngẫu nhiên gây ra những sai lệch khỏi xu hướng .vì vậy cần sử dụng những phương pháp thích hợp,trong một chừng mực nhất định ,loại bỏ tác động của những nhân tố ngẫu nhiên để nêu lên xu hướng và tính quy luật về sự biến động của hiện tượng Một số phương pháp thường được sử dụng để biểu hiện xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng qua thời gian 2.1.Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian Phương pháp này được sử dụng khi một dãy số thời kì có khoảng cách thời gian tương đối ngắn và có nhiều mức độ mà qua đó chưa phản ánh được xu hướng biến động của hiện tượng Do khoảng cách thời gian được mở rộng (từ tháng sang quý )nên trong mỗi mức độ của dãy số mới thì sự tác động của các nhân tố ngẫu nhiên (với chiều hướng khác nhau )phần nào đã bù trừ (triệt tiêu) và do đó cho ta thấy rõ xu hướng biến động cơ bản. 2.2.Phương pháp số trung bình trượt (di động ) Số trung bình trượt (còn gọi là số trung bình di động )là số trung bình của một nhóm nhất định các mức độ của dãy số được tính bằng cách lần lượt loại dần các mức độ đầu ,đồng thời thêm vào các mức độ tiếp theo ,sao cho tổng số lượng mức độ tham gia tính số trung bình không thay đổi . Giả sử có dãy số sau đây : y1,y2,y3....,yn-2,,yn-1,yn. Nếu tính trung bình trượt cho 3 mức độ , ta sẽ có : ...... Từ đó ta có một dãy số mới gồm các số trung bình trượt Viêc lựa chọn nhóm bao nhiêu mưc độ để tính trung bình trượt đòi hỏi phải dựa vào đặc điểm biến động của hiện tượng và số lượng các mức độ của dãy số thời gian.Nếu sự biến động của dãy số tương đối đều đặn và số lượng các mức độ của dãy số không nhiều thì có thể tính trung bình trượt với 3 mức độ .Nếu sự biến động của hiện tượng lớn và dãy số có nhiều mức độ . thì có thể tính trung bình trượt từ 5 đến 7 mức độ .Trung bình trượt càng được tính từ nhiều mức độ thì càng có tác dụng san bằng ảnh hưởng của các nhân tố ngẫu nhiên ,Nhưng mặt khác lại làm giảm số lượng các mức độ của dãy trung bình trượt 2. 3.Phương pháp hồi quy Trên cơ sở dãy số thời gian ,người ta tìm một hàm số (gọi là phương trình hồi quy )phản ánh sự biến động của hiện tượng qua thời gian có dạng tổng quát như sau : Trong đó ; :mức độ lý thuyết : các tham số t:thứ tự thời gian Để lựa chọn đúng dạng của phương trình hồi quy đòi hỏi phai dựa vào sự phân tích đặc điểm biêns động của hiện tượng qua thơi gian ,đồng thời kết hợp với một số phương pháp đơn giản khác (như dựa vào đồ thị , dựa vào độ tăng (giảm ) tuyệt đối ,dụa vào tốc độ phát triển ...) Các tham số ai ( i = 1,2,3,...,n) Thường được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất .Tức là Một số phương trình đơn giản thường được sử dụng: _Phương trình đường thẳng: _phương trình đường thẳng được sử dụng khi các lượng tăng hoặc giảm tuyệt đối liên hoàn (còn gọi là sai phân bậc một)xấp xỉ nhau _Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất ta sẽ xác định được theo hệ phương trình sau Phương trình đường parapol Giải hệ phương trình trên ta thu đươc b0,b1,b2 _Phương trình đường hypepol Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất ta có thể tìm b0 ,b1bằng cách giải hệ phương trình sau _phương pháp hàm mũ Giải hệ sau ta sẽ thu được b0.b1 2.4.Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ. _Biến động của một số hiện tượng kinh tế ,xả hội thường có tính thời vụ ,trong từng thời gian nhất định sự biến động được lặp đi lặp lại .Ngiên cứu biến động thời vụ để đề ra những chủ trương biện pháp phù hợp kịp thời hạn chế những hưởng của biến động thời vụ đối với sản xuất và sinh hoạt của xã hội. _Nhiệm vụ của thống kê là dựa vào số liệu của nhiều năm (ít nhất là 3 năm )để xác định tính chất và mức độ của biến động thời vụ .Phương pháp thường được sử dụng là tính chỉ số thời vụ, Trong đó : Ii:Chỉ số thời vụ của thời gian t :Số trung bình các mức độ của các thời gian cùng tên i : Số trung bình của tất cả các mức độ II.Phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn 1. khái niêm về dự đoán thống kê: 1.1 khái niệm: Dự đoán thống kê là việc dự đoán quá trình tiếp theo của hiện tượng trong những khoảng thời gian tương đối ngắn ,nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng những thông tin thống kê và áp dụng các phương pháp thích hợp . 1.2.Đặc điểm của dự đoán thống kê: -Đối với nghiên cứu thống kê không những phải biết điều đã xảy ra ( đó là những hiện tượng quy luật )mà phải biết sự phát triển của tương lai của hiện tượng cần dự đoán .Kết quả của dự đoán thống kê là căn cứ để tiến hành điều chỉnh kịp thời các hoạt động sản xuất kinh doanh là cơ sơ để đưa ra những quyết định kịp thời và hữu hiệu .Hiện có 3 loại dự đoán thống kê như sau Dự đoán thống kê ngắn hạn : Khoảng 3 năm trở xuống Dự đoán trung hạn : Từ 3 năm trở lên đến 7 năm Dự đoán dài hạn : Trên 10 năm ( thường là những dự đoán mang tính chiến lược ) Trong giới hạn hạn đề tài này em xin trình bày những vấn đề của dự đoán thống kê ngắn hạn : 2Một số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê ngắn hạn 2.1Dự đoán dựa vào lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình Mô hình dự đoán là : Với : ( l = 1,2,3... là tâm dự đoán ) Điều kiện sử dụng: (i=) Trong đó :yn: Mức độ cuối cùng của dãy số thời gian y1:Là mức độ đầu tiên của dãy số thời gian 2.2 Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình Mô hìnhdự đoán : với l =1,2,3...n là tầm dự đoán với với điều kiện ti (i= ) xấp xỉ nhau yn: mức độ cuối cùng của dãy số thời gian y1 :Mức độ đầu tiên của dãy số 2.3dự đoán dựa vào hàm xu thế Chọn hàm xu thế tốt nhất tức là chọn hàm xu thế có SE min Se= = Trong đó k :Là số lượng các tham số trong mô hình n :số trường hợp nghiên cứu Hàm xu thế có dạng : ( t = 1,2,... là thứ tự thời gian) b0, b1 là hệ số của hệ phương trình tuyến tính sau Trong đó :y là tiêu thức chỉ kết quả x là số thứ tự theo thời gian 3. Dự đoán dựa vào phương pháp san bằng mũ Khi xây dựng mô hình dự đoán thì các mức độ của dãy số thời gian được xem như nhau nghĩa là có cùng quyền số trong quá trình tính toán .Do vậy để mô hình không cứng nhắc kém nhạy bén với sự biến động của hiện tượng đòi hỏi khi xây dựng mô hình dự đoán ,các mức độ thời gian phải xem xét một cách không như nhau ,các mức độ mới càng phải chú ý nhiều : Phương pháp san bằng mũ là phương pháp đơn giản để xây dựng loại mô hình dự đoán . 3.1 Mô hình dự đoán đơn giản Giả sử ở thời gian t có : Mức độ thực tế của hiện tượng là yt Mức độ dự đoán là Dự đoán ở thời gian t+1 : Mức dự đoán (1) được gọi là các tham số san bằng với và nằm trong khoảng [ 0;1] là trung bình cộng gia quyền Mặt khác ta có : Tương tự : ........ Vậy Vì nên khi n thì do đó ta có công thức tính tổng quát như sau : Như vậy dự đoán mức độ hiện tượng ở thời gian t+1 nó chính là tổng tất cả các mức độ của dãy số thời gian được tính theo quyền số .Mà trong đó các quyền số giảm dần theo dạng mũ tuỳ thuộc vào mức độ cũ của các mức độ trong dãy số thời gian Từ biểu thức : có thể được viết như sau ; trong đó et (et là sai số ở thời gian t) Vậy et Từ các công thức trên cho thấy việc lựa chọn có ý nghiã quan trọng .có hai vấn đề sau : Thứ nhất :Nếu lớn ((0,1] ) điều này có ý nghĩa là các mức độ càng lớn (ở cuối dãy số ) càng được chú ý .Nếu nhỏ (=(0.1:0.4) ) thì có sự chú ý đến các mức độ cũ. Do vậy vấn đề đặt ra nên chọn bằng bao nhiêu cho phù hợp ? .Qua nghiên cứu việc chọn bằng bao nhiêu dựa vào sự phân tích biến động của hiện tượng qua thời gian Thứ hai Để dự đoán ở mức độ phải biết ytvà ...Phương pháp này có ý nghĩa nhân bản .Theo phương pháp này để dự đoán mức độ phải biết mức độ dự đoán yt ,và ... Do đó để thực hiện dự đoán phải biết giá trị điều kiện ban đầu .Kí hiệu y0 y0 có thể lấy mức độ đầu tiên trong dãy số ,hoặc có thể được xác định bằng trung bình cộng giản đơn .Tuy nhiên dù chọn y0 như thế nào thì qua một số bước tính toán sẽ hội tụ về cho kết quả giống nhau ( hoặc không khác nhau là mấy ) 3.2 Mô hình tuyến tính không biến động thời vụ Mô hình giản đơn có dạng : với Thì mô hình thời vụ có dạng : với là tham số san bằng : với điều kiện Để xác định được mô hình thời vụ ,trước tiên phải xác định được điều kiện ban đầu a0(0) : Dùng mức độ đầu tiên trong dãy số a1(0) :Dùng lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình để xác định .Ta có 3.3 Mô hình tuyến tính kết hợp với biến động thời vụ 3.3.1.Mô hình tuyến tính kết hợp cộng với biến động thời vụ Mô hình : Với: st= Trong đó: là những tham số san bằng với điều kiện điều kiện ban đầu: a0(o)là mức độ đầu tiên trong dãy số ( a0(0)=y1) a1(0) là lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình k là thời gian tính ( k=4đối với tài liệu quý ,k=12 đối với tài liệu tháng ) st là thành phần thời vụ 3.3.2 Mô hình tuyến tính kết hợp nhân với biến động thời vụ (mô hình winter) Mô hình : Với : st= Điều kiện ban đầu của tham số san bằng ,tham số ban đầu ,thành phần thời vụ như mô hình kết hợp cộng 4.Dự đoán dựa vào mô hình tuyến tính ngẫu nhiên Một quả tình ngẫu nhiên là một tập hợp các biến ngẫu nhiên xuất hiện qua thời gian theo một quy luật xác xuất nào đó .Một quá trình ngẫu nhiên được gọi là dừng nếu quy luật phân phối của cũng là quy luật phân phối của Việc phân tích những đặc của một quá trình ngẫu nhiên chủ yếu dựa vào hàm tự hiệp phương sai ,hàm tự tương quan . Giả sử có quá trình nhẫu nhiên dừng ; Với kì vọng :E[Yt] =M Phương sai :Var[Yt] =E[(Yt-M)2] = Ta có hàm tự hiệp phương sai : với k=0,1,2,.. Hàm tự tương quan : Với k= 0,1,2... Trong thực tế ,ta chỉ có dãy số thời gian y1,y2,..,yn.Do đó ta phải ước lượng và qua Ck và rk được tính từ dãy này . Với k = 0,1,2,... với Với k =0, 1,2... Ck và rk được gọi là tự hiệp phương sai và hàm tự tương quan mẫu . 4.1 Một số mô hình dừng : Để mô tả ta thường dùng các toán tử sau đây để mô tả : B: toán tử chuyển dịch về phía trước BYt =Yt-1 BmYt= Yt-m Toán tử sai phân : 4.1.1Mô hình hồi quy bậc p –kí hiệu AR(p) Mô hình tổng quát : trong đó : là các tham số at là một quá trình đặc biệt đơn giản thường gọi là tạp âm trắng (nhiễu trắng) với : Biểu diễn toán tử B ta có : Hay Hàm tự tương quan Hay Mô hình AR(1) Hàm tự tương quan Mô hình AR (2) Hàm tự tương quan 4.1.2Mô hình trung bình trượt bậc q –kí hiệu MA(q) Với là các tham số Hàm tự tương quan : một vài mô hình đơn giản Mô hình MA(1) Hàm tự tương quan Mô hình MA(2) Hàm tự tương quan : 4.1.3Mô hình hỗn hợp p,q,_kí hiệu ARMA(p,q) là sự kết hợp giữa mô hình tự hồi quy bậc p và mô hình trung bình trượt bậc q Một vài mô hình đơn giản : Mô hình ARMA(1,1) : Mô hình ARMA(2,1) : Mô hình ARMA (2,2) : 4.2 Một số mô hình tuyến tính không dừng 4.2.1Mô hình ARIMA (p,d,q) Trong thực tế ta thường gặp dãy thời gian tồn tại su thế (có thể tuyến tính hoặc phi tuyến tính )tức là các dãy không dừng .Để áp dụng các mô hình dừng ta phải khử xu thế đi bằng toán sai phân : Thông thường: lấy sai phân bậc 1 với xu thế tuyến tính (d= 1) Lấy sai phân bậc 2 với xu thế parabol (d=2) Lấy sai phân bậc 3 với hàm xu thế bậc 3 ( d=3) Như vây ta có :Thay vào mô hình ARMA(p,q) ta có mô hình ARIMA(p.d.q) p là bậc của toán tử hồi quy d; là bậc của toán tử sai phân q; là toán tử của trung bình trượt Một vài mô hình ; 1, ARIMA(1,1,1) : 2,ARIMA(0,1,1): 3,ARIMA(0,2,2): 4.2.2Mô hình biến động thời vụ – kí hiệu SARIMA(p,d,q) Trong thực tế chúng ta thường gặp dãy thời gian có biến động thời vụ ( thường là quý và tháng ).Và có xu thế vì vậy để đưa về dãy dừng ta phải áp dụng toán tử lùi và toán tử sai phân .và khi đó ta có mô hình SARIMA(p,d,q)Để khử biến động thời vụ ta phải thông qua toán tử Xt= (1-Bs)Yt s=4 nếu đó là tài liệu quý s=12 nếu đó là tài liệu tháng Nếu Xt có xu thế ta phải khử xu thế Ta có mô hình tổng quát (Mô hình SARIMA) 4.3 Phương pháp của Box-Jenkes Từ dãy số thời gian mà ta nghiên cứu chon ra mô hình tuyến tính ngẫu nhiên tốt nhất trên cơ sở đó tiến hành dự đoán và mức độ hiện tượng trong tương lai .gồm 3 bước - Bước một :Chọn mô hình tốt nhất : -Khử biến động thời vụ bằng toán tử ( s=4 là tài liệu quý ,s=12 là tài liệu tháng Khử xu thế bằng toán tử sai phân đưa về Zt dừng Xác định bậc p,d của ARIMA(p,d) của Zt: Về mặt lý thuyết ta phải khảo sát đồ thị hàm tự tương quan và hàm tự tương quan riêng phần để xác định bậc p,q cho mô hình này .cụ thể Nếu đồ thị của hàm tự tương quan giảm từ từ và đồ thị của hàm tương quan riêng phần có p giá trị đầu tiên khác 0 (thường p=3 là lớn nhất )thì có thể nghĩ về mô hình AR(p) Nếu đồ thị hàm tự tương quan chỉ có q giá trị đầu tiên khác 0(thường q=3 là lớn nhất )mà hàm đồ thị tương quan giảm từ từ thì cũng có thể có MA(q) Nếu đồ thị của hàm tự tương quan và hàm tự tương quan riêng phần không có sự cắt ngắn giống như hai trương hợp trên thì ta có thể nghĩ đến một ARMA(p,q) - Bước hai: Ước lượng các tham số của mô hình đã chọn : Đối với AR(p) AR(1) ta co vùng cho phép -1<<1 AR(2): vùng cho phép -1<<1 là ước lượng của Đối với MA(q) Nếu gọi là ước lượng của ta có : MA(1) vùng cho phép -1<<1 MA(2) Vùng cho phép –1< -Bước ba :Kiểm định mô hình -dự đoán Kiểm định mô hình : Các tham số phải khác 0 Đi phân tích các phần dư Trung bình của các phần dư bằng 0 Kiểm tra có phải là tạp âm trắng hay không ? tiêu chuẩn kiểm định dùng : Q = n Nếu mô hình đã chọn không được chấp nhận thì trở lại bước nhận dạng .Nếu mô hình được chấp nhận thì dùng mô hình đó để dự đoán - Bước bốn :Dự đoán mô hình dự đoán : với l=1,2,..là tầm dự đoán n=1,2,3...số năm cơ sở để dự đoán phần hai : vận dụng phương pháp dãy số thời gian và dự đoán thông kê ngắn hạn để phân tích và dự đoán doanh thu của bưu điện tỉnh yên bái i.khái quát về đặc điểm kinh doanh của bưu điện tỉnh yên bái 1.Lịch sử hình thành và phát triển của Bưu Điện tỉnh Yên Bái Bưu điện Yên Bái là một Bưu điện miền núi ,tuy nhiên Bưu điện Yên Bái đã nỗ lực phát triển cả về nhân lực lẫn vật lực để làm chủ công nghệ ,phục vụ tốt sự chỉ đạo của chính quyền và thúc đẩy sự phát triển kinh tế xã hội của địa phương . Những năm qua ,từ một cơ ngơi nghèo nàn về vật chất ,thiếu thốn về nhân lực ,vật lực được sự quan tâm của lãnh đạo địa phương ,lãnh đạo Tổng cục Bưu điện ,Tổng công ty Bưu chính viễn thông Việt Nam và bằng chính nỗ lực của mỗi cán bộ công nhân viên Bưu Điện tỉnh Yên Bái đã xây dựng một Bưu điện Yên Bái hiện đại về mạng lưới ,rộng về diện phục vụ ,đa dạng về dịch vụ ,có một đội nhũ cán bộ công nhân viên đáp ứng được sự phát triển của khoa học ,thiết bị .Để từ đó đảm bảo được thông tin liên lạc phục vụ sự chỉ đạo của các cấp chính quyền địa phương ,phục vụ an ninh quốc phòng ,phục vụ sự phát triển kinh tế ,giao lưu văn hoá của mọi tầng lớp nhân dân trên địa bàn tỉnh . Bước vào giai đoạn mới giai đoạn cạnh tranh và hội nhập ,Bưu điện Yên Bái đã đẩy mạnh công tác đầu tư ,hiện đại hoá mạng lưới Bưu chính viễn thông tới các vùng kinh tế trọng điểm ,vùng đông dân cư ,vùng sâu ,vùng xa ,phục vụ tốt nhiệm vụ chính trị,phát triển kinh tế quốc phòng an ninh của tỉnh .Đồng thời nâng cao chất lượng dịch vụ ,mở rộng các điểm dịch vụ ,rút ngắn bán kính phục vụ xuống không quá 3km/1 điểm . 2. Đặc điểm hoạt động kinh doanh của Bưu điện tỉnh Yên bái . Bưu điện tỉnh Yên Bái đã tập trung đầu tư ,phát triển theo đúng hướng :hiện đại hoá ,số hoá ,tự động hoá đa dạng các dịch vụ chất lương cao .Mạng truyền dẫn dây trần ,âm tần dã được thay thế hoàn toàn bằng mạng số hoá .Tiếp đó hoàn thành mạng cáp quang ở thành phố Yên Bái và một số huyện thị vùng thấp .Số máy điện thoại trên mạng hiện có là 17693 máy đạt tỷ lệ 2.5 máy /100 dân ,tăng 22,7 lần so với năm 1992 ,hoàn thành trước 3 năm mục tiêu đại hội XV Đảng bộ tỉnh đề ra đến năm 2005 .Nhiều dịch vụ mới được đua vào sử dụng ,đáp ứng yêu cầu ngày càng cao về phát triển kinh tế xã hội ,đảm bảo quốc phòng an ninh .Nhờ đó thông tin liên lạc nội tỉnh và từ Yên Bái đi cả nước ,đi quốc tế thông suốt ,thuận tiện an toàn .Về bưu chính ,toàn tỉnh hiện có 286 điểm phục vụ .từ năm 1998 tới nay đã xây dựng được 98 điểm bưu điện văn hoá xã ,đảm bảo việc phát hành thư báo trong ngày cho 150/180 xã phường thị trấn . Năm 1999 đưa vào sử dụng cột ăng ten 100m tại trung tâm tỉnh để nâng cao chất lượng truyền dẫn ,lắp đưa vào khai thác tuyến vi ba 10K Văn Yên –An Thịnh và Hoàng Thi –Cát lem ,phát triển mở rộng 100km cáp các loại bổ sung cho mạng vi ba và tuyến cáp ngọn .Đến ngày 31/12/1999 mở thêm 263 kênh liên lạc nội tỉnh .Nâng tổng số kênh truyên dẫn đấu vào tổng đài huyện thị lên 1583 kênh tăng 20% so với năm 1998 .Cũng trong năm ,Bưu điện tỉnh Yên Bái đã đưa dịch vụ Internetvà dịch vụ Vinacard vào phục vụ kinh doanh tại thị xã Yên Bái Đến tháng 9/2002 doanh thu thực hiện đạt 26,206 tỷ đồng ,đạt 77,6% kế hoạch tông công ty giao cả năm .Phát triển mới được 4.337 máy điện thoại đạt 119% kế hoạch năm .Bưu Điện tỉnh Yên Bái phấn đấu đến năm 2005 cáp quang hoá 100% .Hiện nay có 5 địa phương được cáp quang hoá là :Thành phố Yên Bái ,thị xã Nghĩa Lộ ,huyện Yên Bình ,Lục Yên ,Văn Chấn . Doanh thu của Bưu Điện tỉnh Yên Bái Đã tăng liên tục từ năm1996 đến năm 2003 theo số liệu của Bưu điện ta thấy chỉ sau 8 năm doanh thu của Bưu điện đã tăng từ 2295 triệu đồng lên tới 15484 triệu đồng tức là năm 2003 tăng 6.75 lần so với năm 1998. Bước vào thời kì mới –thời kì đẩy mạnh Công nghiệp hoá ,Hiện đại hoá đất nước ,Thực hiện nghị quyết đại hội IX của đảng và nghị quyết đại hội XV Đảng bộ tỉnh Yên Bái ,dưới sự lãnh đạo của Đảng bộ tỉnh ,cùng với sự quan tâm của Bộ Bưu chính Viễn thông ,sự phối hợp giúp đỡ của các nghành các cấp ,sự nỗ lực của đội ngũ cán bộ công nhân viên trong đơn vị ,Chúng ta tin tưởng rằng Bưu điện tỉnh Yên Bái sẽ có bước phát triển đi lên ,Xây dụng cơ sở vật chất ngày càng hiện đại ,thúc đẩy mạnh mẽ ứng dụng công nghệ thông tin vào các lĩnh vực sản xuất kinh doanh có hiệu quả hơn ,góp phần thực hiện thắng lợi nhiệm vụ chính trị của đảng bộ tỉnh ,đưa Yên Bái trở thành tỉnh phát triển trong khu vực miền núi Bắc Bộ . ii.phân tích biến động doanh thu của bưu điện tỉnh yên bái giai đoạn 1996-2003 và dự đoán doanh thu bưu điện tỉnh yên bái Doanh thu của bưu điện tỉnh Yên bái từ năm 1996 đến 2003 như sau (đơn vị triệu đồng ) Quý I Quý II Quý III Quý IV năm 1996 2295 2517 2686 2831 năm 1997 2936 3285 3712 4577 năm 1998 4087 4154 4434 4747 năm 1999 4452 4857 4588 4914 năm 2000 4894 5417 5729 6594 năm 2001 6424 6953 7595 7844 năm 2002 8188 9045 10211 10704 năm 2003 12553 12999 14006 15484 (theo số liệu thống kê của bưu điện tỉnh yên bái) 1Đặc điểm nguồn dữ liệu . Theo số liệu trên ,doanh thu của Bưu Điện tỉnh Yên Bái tăng dần qua các năm .và tăng mạnh trong 2 năm 1998 –1999 .Tuy nhiên nếu xét theo quí doanh thu của bưu điện vừa có tăng vùa có giảm .Do vậy số liệu doanh thu của Bưu điện qua các quí không có tính chất biến động thời vụ . Số liệu doanh thu của bưu điện không phụ thuộc vào thời gian mà chỉ phụ thuộc vào giá cả ,cuớc phí .Do có sự khuyến khích sử dụng dịch vụ Viễn Thông vào cuối năm (khuyến mại ,giảm giá ) và do nhu cầu sử dụng cao vào dịp Tết nên doanh thu của Bưu Điện thường tăng mạnh vào quí IV hàng năm và doanh thu tăng ít (có khi giảm quí I như năm 1998 –1999).Do vậy số liệu trên là số liệu không tăng (hoặc giảm ) theo thời vụ ,không phụ thuộc vào các quy luật tự nhiên mà phụ thuộc vào giá cả cuớc phí và kế hoạch phát triển của Bưu Điện . 2.Phân tích các chỉ tiêu doanh thu Bưu Điện theo dãy số thời gian 2.1Mức trung bình qua thời gian ==6428,5 triệu đồng 2.2 Lương tăng (giảm )tuyệt đối Lượng tăng giảm tuyệt đối từng kì .... tương tự các tiếp theo Lượng tăng (giảm ) tuyệt đối định gốc ... Lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình triệu đồng 2.3 Tốc độ phát triển Tốc độ phát triển liên hoàn (lần) hay =109,67% .... lần hay =110,55% Tốc độ phát triển định gốc ; lần hay =109,67% .... lần hay =674,68% Tốc độ phát triển trung bình lần hay =106,35% 2.4 Tốc độ tăng (giảm) Tốc độ tăng (giảm )từng kì a2=t2 –1=1,0967-1= 0,0967 lần hay =9,67% .... a32= t32-1 = 1,1055 –1 =0,1055 lần hay = 10,55% Tốc độ tăng giảm định gốc A2=T2-1=1,0967-1= 0,0967 lần hay =9,67% ... A32= T32-1= 6,7468 –1 =5,7468 lần hay =574,68% Tốc độ tăng giảm trung bình lần hay =6,35%Tính toán theo trên ta sẽ có số liệu sau;(bảng1) t y t% T% a% A% 1 2295 _ _ _ _ _ _ 2 2517 222 222 109.6732 109.6732 9.673203 9.673203 3 2686 169 391 106.7143 117.037 6.714342 17.03704 4 2831 145 536 105.3984 123.3551 5.398362 23.35512 5 2936 105 641 103.7089 127.9303 3.708937 27.93028 6 3285 349 990 111.8869 143.1373 11.88692 43.13725 7 3712 427 1417 112.9985 161.7429 12.99848 61.74292 8 4577 865 2282 123.3028 199.4336 23.3028 99.43355 9 4087 -490 1792 89.2943 178.0828 -10.7057 78.08279 10 4154 67 1859 101.6393 181.0022 1.639344 81.00218 11 4434 280 2139 106.7405 193.2026 6.740491 93.20261 12 4747 313 2452 107.0591 206.841 7.059089 106.841 13 4452 -295 2157 93.78555 193.9869 -6.21445 93.98693 14 4857 405 2562 109.097 211.634 9.097035 111.634 15 4588 -269 2293 94.4616 199.9129 -5.5384 99.91285 16 4914 326 2619 107.1055 214.1176 7.105493 114.1176 17 4894 -20 2599 99.593 213.2462 -0.407 113.2462 18 5417 523 3122 110.6866 236.0349 10.68655 136.0349 19 5729 312 3434 105.7596 249.6296 5.759646 149.6296 20 6594 865 4299 115.0986 287.3203 15.09862 187.3203 21 6424 -170 4129 97.4219 279.9129 -2.5781 179.9129 22 6953 529 4658 108.2347 302.963 8.234745 202.963 23 7595 642 5300 109.2334 330.9368 9.233424 230.9368 24 7844 249 5549 103.2785 341.7865 3.278473 241.7865 25 8188 344 5893 104.3855 356.7756 4.385518 256.7756 26 9045 857 6750 110.4665 394.1176 10.46654 294.1176 27 10211 1166 7916 112.8911 444.9237 12.8911 344.9237 28 10704 493 8409 104.8281 466.4052 4.828127 366.4052 29 12553 1849 10258 117.2739 546.9717 17.27392 446.9717 30 12999 446 10704 103.5529 566.4052 3.552936 466.4052 31 14006 1007 11711 107.7467 610.2832 7.74675 510.2832 32 15484 1478 13189 110.5526 674.6841 10.55262 574.6841 -15484 -2295 0 0 Nhận xé._.