0.1 Dự báo  (Page 7/8)

 Phương trình hồi qui tìm được là:Y = 0,1173x - 9,671

 Dự báo nhu cầu cho 4 quí tới: Ông A dự báo nhu cầu của công ty bằng cách sử dụng phương trình trên cho 4 quí tới như sau:

Y1 = (0,1173 x 260) - 9,671 = 20,827;Y2 = (0,1173 x 290) - 9,671 = 24,346

Y3 = (0,1173 x 300 )- 9,671 = 25,519;Y4 = (0,1173 x 270) - 9,671 = 22,000

Dự báo tổng cộng cho năm tới là:

Y = Y1+ Y2 +Y3 +Y4 = 20,827+ 24,346+25,519+22,000= 92,7 930triệu đồng.

 Đánh giá mức độ chặt chẽ mối liên hệ của nhu cầu với số lượng hợp đồng xây dựng.

$r=\frac{n\sum \text{xy}-\sum x\sum y}{\sqrt{[n\sum x^2-(\sum x{)}^2][n\sum y^2-(\sum y{)}^2]}}$

$=\frac{\mathrm{8x}\text{17}\text{.}\text{830}-1\text{.}\text{470}x\text{95}}{\sqrt{(\mathrm{8x}\text{273}\text{.}\text{300}-{\text{1470}}^2)(\mathrm{8x1}\text{.}\text{183}-{\text{95}}^2)}}=\frac{2\text{.}\text{990}}{3\text{.}\text{345},8}\approx \mathrm{0,}\text{894}$

r2 = 0,799;trong đó r là hệ số tương quan và r2 là hệ số xác định

Rõ ràng là số lượng hợp đồng xây dựng có ảnh hưởng khoảng 80% ( r2 = 0,799 ) của biến số được quan sát về nhu cầu hàng quí của công ty.

Hệ số tương quan r giải thích tầm quan trọng tương đối của mối quan hệ giữa y và x; dấu của r cho biết hướng của mối quan hệ và giá trị tuyệt đối của r chỉ cường độ của mối quan hệ, r có giá trị từ -1 +1. Dấu của r luôn luôn cùng với dấu của hệ số a. Nếu r âm chỉ ra rằng giá trị của y và x có khuynh hướng đi ngược chiều nhau, nếu r dương cho thấy giá trị của y và x đi cùng chiều nhau.

Dưới đây là vài giá trị của r:

r = -1. Quan hệ ngược chiều hoàn toàn, khi y tăng lên thì x giảm xuống và ngược lại.

r = +1. Quan hệ cùng chiều hoàn toàn, khi y tăng lên thì x cũng tăng và ngược lại.

r = 0. Không có mối quan hệ giữa x và y.

 Tính chất mùa vụ trong dự báo chuỗi thời gian.

Loại mùa vụ thông thường là sự lên xuống xảy ra trong vòng một năm và có xu hướng lặp lại hàng năm. Những vụ mùa này xảy ra có thể do điều kiện thời tiết, địa lý hoặc do tập quán của người tiêu dùng khác nhau...

Cách thức xây dựng dự báo với phân tích hồi qui tuyến tính khi vụ mùa hiện diện trong chuỗi số theo thời gian. Ta thực hiện các bước:

 Chọn lựa chuỗi số liệu quá khứ đại diện.

 Xây dựng chỉ số mùa vụ cho từng giai đoạn thời gian.

 Sử dụng các chỉ số mùa vụ để hóa giải tính chất mùa vụ của số liệu.

 Phân tích hồi qui tuyến tính dựa trên số liệu đã phi mùa vụ.

 Sử dụng phương trình hồi qui để dự báo cho tương lai.

 Sử dụng chỉ số mùa vụ để tái ứng dụng tính chất mùa vụ cho dự báo.

Ví dụ 2-7: Ông J nhà quản lý nhà máy động cơ đặc biệt đang cố gắng lập kế hoạch tiền mặt và nhu cầu nguyên vật liệu cho từng quí của năm tới. Số liệu về lượng hàng bán ra trong vòng 3 năm qua phản ánh khá tốt kiểu sản lượng mùa vụ và có thể giống như trong tương lai. Số liệu cụ thể như sau:

Kết quả bài toán:

 Đầu tiên ta tính toán các chỉ số mùa vụ.

 Kế tiếp,hóa giải tính chất mùa vụ của số liệu bằng cách chia giá trị của từng quí cho chỉ số mùa vụ tương ứng. Chẳng hạn : 520/0,809 = 642,8 ; 730/1,122 = 605,6 ...