Vận dụng phương pháp dãy số thời gian để phân tích các chỉ tiêu khối lượng thép tiêu thụ của Công ty thép Simco thời gian qua và dự đoán..

Lời nói đầu Trong thực tế có nhiều hiện tượng kinh tế xã hội số lớn như sản lượng lương thực sản xuất của một địa phương lượng hàng bán ra hay doanh thu của một doanh nghiệp, chúng thường biến động theo một quy luật nào đó. Theo thời gian việc nắm bắt được quy luật biến động của chúng có vai trò rất quan trọng, trong quản lý đều đưa trên cơ sở thông tin về chúng. Có nhiều phương pháp để nghiên cứu sự biến động của các hiện tượng và phương pháp dãy số thời gian là một trong những phương pháp đó

doc31 trang | Chia sẻ: huyen82 | Lượt xem: 1273 | Lượt tải: 1download
Tóm tắt tài liệu Vận dụng phương pháp dãy số thời gian để phân tích các chỉ tiêu khối lượng thép tiêu thụ của Công ty thép Simco thời gian qua và dự đoán.., để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
. Phương pháp này có ưu điểm nổi bật là đơn giản nhưng phản ánh khá chính xác quy luật biến động của hiện tượng thông qua đó để dự báo hiện tượng trong thời gian tới. Đây chính là lý do để em chọn đề tài này. Trong khuôn khổ bài viết này em muốn trình bày những kiến thức về dãy số thời gian đã được học, trên cơ sở đó để phân tích các chỉ tiêu khối lượng thép tiêu thụ của công ty thép simco & dự toán khối lượng thép... Để làm được bài viết này em được hướng dẫn rất nhiệt tình của cô giáo Phương Lan và những kiến thức về môn lý thuyết thống kê của thầy giáo Trần Ngọc Phác. Tuy nhiên, với kiến thức và thời gian có hạn , bài viết của em không tránh khỏi những sai xót, khiếm khuyết. Do vậy em rất mong sự nhận xét, đánh giá và giúp đỡ của các thầy cô là cơ sở để em hoàn thiện những kiến thức của mình trong thời gian tới. Em xin chân thành cám ơn ! Chương i: lý luận chung về dãy số thời gian và dự đoán thống kê ngắn hạn. I/ phương pháp dãy số thời gian: 1.Khái niệm phân loại và ý nghĩa của dãy số thời gian. Khái niệm: Mặt lượng của các hiện tượng kinh tế không ngừng biến động theo thời gian. Trong thống kê để nghiên cứu sự biến động này người ta thường sử dụng dãy số thời gian .Dãy số thời gian là các trị số của chỉ tiêu thống kê được sắp xếp theo thứ tự thời gian . Ví dụ: Giá trị sản xuất của doanh nghiệp X trong giai đoạn 1999-2002 năm 1999 2000 2001 2002 Sảnlượng (tấn) 10 10.5 11.2 12 Phân loại: Căn cứ vào đặc điểm của các yếu tố thời gian trong dãy số thời gian được chia thành 2 loại: Dãy số thời kỳ: là dãy số phản ánh mặt lượng của hiện tượng qua từng thời kỳ, tức là phản ánh quy mô, khôí lượng của hiện tượng nghiên cứu trong từng khoảng thời gian nhất định (năm , tháng, quý, . .). Khoảng thời gian trong dãy số càng dài thì trị số của chỉ tiêu càng lớn vì thế có thể cộng các chỉ số này với nhau để phản ánh mặt lượng của hiện tượng trong thời gian dài hơn. Dãy số thời điểm : Phản ánh mặt lượng của hiện tượng nghiên cứu tại các thời điểm nhất định. Mức độ của thời điểm sau thường bao gồm toàn bộ hoặc bộ phận Mức độ của thời trước đó. Vì vậy, việc cộng các chỉ số của chỉ tiêu không phản ánh quy mô của hiện tượng. nghĩa và các yêu cầu khi xây dựng dãy số thời gian : Dãy số thời gian giúp cho thống kê nghiên cứu đặc điểm về sự biến động của hiện tượng và tính quy luật phát triển của hiện tượng theo thời gian. Đồng thời để dự toán mức độ của hiện tượng trong tương lai. Do đó khi xây dựng dãy số thời gian phải đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy số. Cụ thể phải đảm bảo được yêu cầu sau: - Nội dung và phương pháp tính chỉ tiêu nghiên cứu qua thời gian phải thống nhất. - Các khoảng cách trong thời gian daỹ số nên bằng nhau để tiện lợi cho việc tính toán. 2. Chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian : 2.1 Mức độ trung bình theo thời gian. Mức độ bình quân theo thời gian là chỉ tiêu tổng hợp phản ánh mức độ điển hình của hiện tượng trong toàn bộ khoảng thời gian nghiên cứu hoặc trong từng giai đoạn nghiên cứu Tuỳ theo dãy số thời kỳ hay thời điểm mà có các công thức tính khác nhau. Đối với dãy số thời kỳ: Trong đó: yi (i=1,2,...,n) mức độ thứ i trong dãy số N: số các mức độ của dãy số Đối với dãy số thời điểm: Dãy số thời điểm phản ánh quy mô, khối lượng của hiện tượng trong từng thời điểm. Nếu muốn mức độ trung bình chính xác người ta phải xác định chỉ số chỉ tiêu từng ngày. Nhưng thực tế, chỉ có chỉ số chỉ tiêu vào một ngày nào đó trong tháng nên phải giả thiết rằng giữa hai thời điểm điều tra mật độ của hiện tượng tăng giảm đều đặn. *Dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau: suy ra: Trong đó: - Yi mức độ thứ i trong dãy số của thời điểm có khoảng cách bằng nhau. *Dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không bằng nhau: Trong đó: - Yi mức độ thứ i trong dãy số của thời điểm Ti: Độ dài thời gian có mức độ i 2.2 Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối: Là chỉ tiêu phản ánh sự thay đổi tuyệt đối về mức độ của hiện tượng theo thời gian. Nó được xác định bằng hiệu số giữa hai mức độ trong dãy số. Tuỳ theo mục đích nghiên cứu mà có cách tính Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn từng kỳ: là chênh lệch mức độ kỳ nghiên cứu (yi) là mức độ kỳ đứng liền trước nó (yi-1) nhằm phản ánh mức độ tăng hoặc giảm tuyệt đối giữa hai thời gian liền nhau: di = yi – yi-1 (i=2án) Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc: là hiệu số giữa mức độ của kỳ nghiên cứu (yi)với mức độ của một kỳ được chọn làm gốc cố định thường là mức độ đầu tiên của dãy số yi nhằm để phản ánh mức độ tăng giảm của hiện tượng trong thời gian dài: Di = yi- y(i=2án) Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân : là số trung bình cộng của các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn. Nó phản ánh mức độ tăng trung bình của hiện tượng nghiên cứu trong thời gian dài. Quan hệ giữa lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn và lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc: d2+d3 + .... + dn=Dn=yn-y1 hay suy ra nói lên trong một đơn vị thời gian mức độ của hiện tượng tăng (giảm) bao nhiêu. 2.3: Tốc độ phát triển: Là chỉ tiêu tương đối phản ánh sự phát triển của hiện tượng nghiên cứu qua thời gian. Chỉ tiêu này được xác định bằng tỉ số giữa hai mức độ của hiện tượng giữa hai thời kỳ hoặc hai thời điểm. Tuỳ theo mục đích nghiên cứu ta có các loại phát triển như sau: Tốc độ phát triển liên hoàn (từng kỳ): là tỷ số giữa mức độ của kỳ nghiên cứu (yi) với mức độ của kỳ đứng ngay trước đó (yi-1) chỉ tiêu này phản ánh sự phát triển của hiện tượng giữa hai thời gian liền nhau: hay (i=2,3,...,n) Tốc độ phát triển định gốc: là tỷ số giữa mức độ của kỳ nghiên cứu (yi)với mức độ của một kỳ được chọn làm gốc cố định thường là mức độ đầu tiên của dãy số yi . Chỉ tiêu này biểu hiện sự phát triển của hiện tượng trong khoảng thời gian dài: hay (i=2,3,...,n) Giữa tốc độ phát triển liên hoàn và tốc độ phát triển định gốc có mối quan hệ sau: dạng thương : Tốc độ phát triển bình quân: Là số trung bình cộng của các tốc độ phát triển liên hoàn. Chỉ tiêu này biểu hiện tốc độ phát triển trung bình của hiện tượng trong suôt thời gian nghiên cứu: 2.4 Tốc độ tăng (hoặc giảm) Là chỉ tiêu tương đối phản ánh mức độ của hiện tượng nghiên cứu giữa hai thời gian đã tăng hoặc giảm bao nhiêu lần (hoặc bao nhiêu phần trăm). Tuỳ theo mục đích nghiên cứu ta có: Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn: là tỉ số giữa lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn với mức độ kỳ gốc liên hoàn kỳ gốc đứng ngay trước nó: (i=2,3,...,n) hay Tốc độ tăng giảm định gốc: là tỷ số giữa lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc và mức độ kỳ gốc cố định: (i=2,3,...,n) hay Tốc độ tăng (hoặc giảm) bình quân: là chỉ tiêu tương đối nói lên nhịp điệu tăng của hiện tượng nghiên cứu trong thời gian dài: hay 00(%) 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. (i=2,3,...,n) vơí tính bằng % Dấu của gi phụ thuộc vào tăng (hoặc giảm) gi. Kết luận: Năm chỉ tiêu trên phản ánh đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian. Tuy có nội dung và ý nghĩa riêng nhưng lại có mối quan hệ mật thiết với nhau. II / vận dụng phương pháp dãy số thời gian để dự báo: 1.Các thành phần của dãy số thời gian: Mỗi dãy số thời gian đều có 2 thành phần: Thời gian và mức độ chỉ tiêu về hiện tượng nghiên cứu ,trong đó: Thời gian của dãy số: Tuỳ theo mục đích nghiên cứu và chỉ tiêu biến đổi nhiều hay ít mà có thể biểu thị hằng ngày, tháng, năm…. Độ dài giữa hai thời gian kế tiếp nhau gọi là khoảng thời gian. Có trường hợp khoảng thời gian đều nhau, có trường hợp khoảng thời gian không đều nhau. Mức độ chỉ tiêu về hiện tượng: Được phản ánh bằng các trị số của chỉ tiêu gọi là các mức độ của dãy số và nó có thể biểu diễn bằng số tuyệt đối, số tương đối hay số trung bình. 2.Các xu hướng biểu hiện dãy số thời gian: Trong khi phân tích các dãy số thời gian yêu cầu phải thể hiện rõ được xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng. Trong thực tế, sự biến động về mặt lượng của hiện tượng qua thời gian chịu sự tác động của nhiều nhân tố. Ngoài các nhân tố chủ yếu, cơ bản quyết định xu hướng phát triển của hiện tượng còn những nhân tố ngẫu nhiên gây ra những sai lệch khỏi xu hướng . Do đó, cần sử dụng các phương pháp thích hợp để loại trừ ảnh hưởng của các nhân tố ngẫu nhiên đó nhằm nêu rõ xu hướng và tính quy luật của sự phát triển. Một số phương pháp thường dùng: Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian: Phương pháp này áp dụng với những dãy số thời kỳ khi mà khoảng cách thời gian tương đối ngắn và có quá nhiều mức độ của dãy số bằng phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian để dãy số mới có mức độ. Trong đó sự tác động của các nhân tố ngẫu nhiên bị loại trừ ( bởi chúng tác động theo chiều hướng ngược lại) Phương pháp bình quân trượt (di động) Số bình quân di động (trượt) là số trung bình cộng của một nhóm nhất định. Các mức độ của dãy số được tính bằng cách lần lượt loại trừ dần các mức độ ban đầu, đồng thời thêm vào các mức độ tiếp theo sao cho số lượng các mức độ tham gia số trung bình không đổi. Giả sử ta có dãy số thời gian: Thời gian t1, t2, .. tn Mứac độ y y1, y2, .. yn Nếu tính trung bình trượt cho 3 nhóm mức độ ta có: .... Ta sẽ có thể xây dựng dãy số thời gian mới gồm các số trung bình trượt: Nếu tính số trung bình trượt từ một nhóm ít mức độ thì ảnh hưởng cuả các nhân tố ngẫu nhiên bị loại trừ. Tuy nhiên, ta sẽ có nhiều số trung bình trượt và do đó sẽ rễ đánh giá xu hướng biến động của hiện tượng. Ngược lại, nếu trung bình trượt được tính từ một nhóm nhiều mức độ thì khả năng hạn chế bị loại bỏ ảnh hưởng ngẫu nhiên sẽ lớn. Tuy nhiên, số lượng trung bình trượt tính được sẽ ít hơn và có thể gây khó khăn trong việc đánh giá xu hướng phát triển của hiện tượng. Do đó trên thực tế khi nghiên cứu người ta thường làm như sau: *Đối với những hiện tượng biến động không lớn và mức độ thực tế không nhiều lắm thì số trung bình trượt có thể tính từ một nhóm ba mức độ. Nếu biến động của hiện tượng lớn thì nên tính số trung bình trượt từ một nhóm nhiều mức độ hơn (5, 7,..., mức độ ) *Nếu hiện tượng biến động theo chu kỳ thì chọn thời kỳ tính số trung bình di động bằng với độ dài thời gian (hoặc bội số ) của chu kỳ. 2.3 Phương pháp hồi qui: Là căn cứ vào đặc điểm biến động của các mức độ trong dãy số thời gian người ta tìm một hàm số (gọi là phương pháp hồi quy ) nhằm phản ánh sự biến động của hiện tượng theo thời gian. Việc lựa chọn dạng của phương trình hồi quy phụ thuộc vào số liệu thống kê thực tế và phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian, đồng thời kết hợp với một số phương pháp đơn giản khác. Với biến thời gian t dạng tổng quát của phương trình hồi quy được biểu diễn như sau: Trong đó y: Các giá trị lý thuyết t: Thứ tự thời gian ao, a1,....,an: các tham số được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Phương pháp bình phương nhỏ nhất: *Một số dạng cụ thể: a, Phương trình đường thẳng: yt =bo + b1t . Các tham số bo ,b1 được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. b, Hàm Parabol : Chọn hàm này dựa vào đồ thị hoặc khi sai phân bậc hai sấp xỉ nhau. Các tham số b0 ,, b1 , b2 , được xác định bởi hệ phương trình: c, phương trình hypebol: các tham số b, b được xác định : d, phương trình hàm mũ: các tham số được xác định Tác dụng của công tác hồi quy: Ngoài việc hiện ra xu hướng biến động của hiện tượng còn có khả năng dự báo hiện tượng trong tương lai. 2.4 Phương pháp biến động thời vụ: Biến động thời vụ là sự biến động của một số hiện tượng KT- XH thường có tính thời vụ. Nghĩa là trong hàng năm, trong từng thời gian nhất định, sự biến động được lặp đi, lặp lại. Nguyên nhân gây ra biến động thời vụ là do ảnh hưởng của điều kiện tự nhiên và phong tục tập quán tự nhiên của dân cư. ` Tác động của biến động thời vụ đối với sản xuất và sinh hoạt nói chung là không tốt gây căng thẳng khẩn trương vào thời vụ. Nghiên cứu biến động thời vụ nhằm để ra chủ trương biện pháp phù hợp, kịp thời hạn chế những ảnh hưởng của biến động thời vụ đối với sản xuất và sinh hoạt của xã hội. Nhiệm vụ của nghiên cứu thống kê là dựa vào số liệu của nhiều năm (ít nhất là 3 năm ) để xác định tính chất và mức biến động của thời vụ. Phương pháp thời vụ là tính các chỉ số thời vụ. Đối với dãy số thời gian tương đối ổn định, tức là dãy số trong đó mức độ của hiện tượng từ năm này sang năm khác không có biểu hiện tăng giảm rõ rệt. tronh đó : Ii chỉ số thời vụ số trung bình của tất cả các mức độ trong tháng cùng tên i số trung bình của tất cả các thángtrong dãy số. Trong trường hợp các mức độ của dãy số năm này qua năm khác được biến động nhiều thì chỉ số thời vụ dược tính theo công thức: y: mức độ thực tế thứ i : mức độ lý thuyết thứ i tính theo phương trình hồi quy hoặc phương pháp số trung bình trượt di động n: là số năm 3. Dự báo thống kê ngắn hạn: 3.1 Khái niệm và đặc điểm của dự báo thống kê Dự báo thống kê là xác định mức độ có thể xảy ra trong tương lai của hiện tượng nghiên cứu. Xuất phát từ đối tượng và nhiệm vụ nghiên cứu, từ nguồn tài liệu thống kê thích hợp, thống kê thường thực hiện dự toán ngắn hạn gọi là dự toán thống kê ngắn hạn. Dự báo thống kê ngắn hạn là công cụ quan trọng để tổ chức quản lý một cách thường xuyên các hoạt động sản xuất kinh doanh từ ngành đến cấp cơ sở, cho phép xuất hiện những nhân tố mới, sự mất cân đối để từ đó có biện pháp phù hợp trong quá trình quản lý. Có nhiều phương pháp dự báo khác nhau, phụ thuộc nguồn thông tin cũng như mục tiêu dự toán. Nhưng nội dung cơ bản của thống kê là dựa trên các giá trị đã biết y1 ,, y2 ,...,yn phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự biến động của hiện tượng. Thừa nhận rằng những yếu tố đã và đang tác động sẽ vẫn còn tác động đến hiện tượng trong tương lai. Xây dựng mô hình trong tương lai chưa biết của hiện tượng. *Dự báo thống kê có những đặc điểm cơ bản sau: +Dự báo thống kê chỉ thực hiện được trên từng mô hình cụ thể. Tức là nó chỉ thực hiện được sau khi đã phân tích thực trạng biến động theo thời gian hoăc không gian và phân tích đánh giá các nguyên nhân ảnh hưởng đến tiêu thức kết quả. Trong phân tích thống kê cần phân biệt rõ 2 mô hình cơ bản sau: - Mô hình dãy số thời gian: là tính quy luật biến đổi của hiện tượng qua thời gian được biểu diễn bằng hàm xu thế. Trên cơ sở phân tích sự biến động dãy số tiền sử trong quá khứ, hiện tại và hướng tới tương lai. - Mô hình nhân quả: là mối quan hệ nhân quả giữa các hiện tượng nghiên cứu qua thời gian hoặc không gian được biểu diễn bằng các hàm kinh tế, phương trình kinh tế, phương trình tương quan. Do đó, chỉ báo thống kê không phải là sự lphán đoán theo định tính hoặc “đoán mò” mà là sự định lượng mức độ lphải xảy ra trên cơ sở khoa học của phân tích thực tiễn. Cho nên kết quả dự báo thống kê vừa mang tính khách quan vừa mang tính chủ quan và nó lphụ thuộc vào trình độ nhận thức khách quan hay khả năng tư duy của người dự báo. + Nguyên tắc cơ bản để xác định mô hình dự báo là tính kế thừa lịch sử, tính quy luật phát sinh,phát triển của hiện tượng. Mối liên hệ biện chứng nhân quảgiữa các hiện tượng cho nên điều kiện để xác định mô hình dự báo là: - Các nguyên nhân, các yếu tố, các điều kiện cơ bản ảnh hưởng đến quy luật biến động phải tương đối ổn định, bền vững trong quá khứ đến hiện tại và tiến tới tương lai. - Một khi có sự thay đổi các yếu tố, các nguyên nhân thì lphải xác định lại mô hình để thích nghi với hiện thực. - Để dễ điều chỉnh mô hình và đảm bảo mức độ chính xác phù hợp với thực tiễn thì tầm xa dự báo là khoảng cách thời gian từ hiện tại đến tương lai không nên quá 1/3 thời tiền sử. + Tính khả thi của mức độ dự báo mang tính xác suất. + Dự báo thống kê là dự báo ngắn hạnvà dự báo trung hạn vì mức độ chính xác của kết quả dự báo thống kê tỉ lệ nghịch với tầm xa dự báo. + Dự báo thống kê mang tính nhiều phương án. Cần phải lựa chọn phương án hay mô hình để làm hàm dự đoán bằng cách kiểm định mô hình. + Phương tiện để dự báo thống kê là các thuật toán, kỹ thuật toán phân tích, phương tiện tính toán, vi tính và trình độ tính toán của người dự báo. + Để dự báo thống kê cần phải thực hiện tuần tự các bước sau: - Phân tích thực trạng biến động của hiện tượng nghiên cứu bằng nhiều phương pháp thống kê để đánh giá bản chất, mối quan hệ nội tại của đối tượng nghiên cứu. - Xác định mô hình dự báo, tính toán các tham số để định lượng chiều hướng, dáng điệu biến động của các quy luật - Kiểm định lựa chọn mô hình làm dự báo - Phân tích Hậu dự báo, theo dõi các yếu tố, nguyên nhân, điều kiện đã và đang sẽ xảy ra. Tham khảo ý kiến của các chuyên gia để điều chỉnh lại mô hình khi cần thiết. 3.2 Các phương pháp dự báo thống kê 3.2.1 Dự đoán dựa vào lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân. Phương pháp này được áp dụng trong trường hợp dãy số thời gian có các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn từng kỳ xấp xỉ nhau. Ta có: Mức độ dự đoán thời kỳ thứ n +L được xác định như sau: Hay Trong đó: Yn : mức độ cuối cùng của dãy số L : Tầm xa dự đoán d: Lượng tăng hoặc giảm tuyệt đối trung bình thiếu 3.2.2.dư đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình: Phương pháp này được sử dụng dùng trong trường hợp hiện tượng biến động với một nhịp độ tương đối ổn định , nghĩa là có tốc độ phát triển tiên hoàn xấp xỉ nhau . Ta có Mức độ dự đoán ở thời kỳ thứ n+ L là: trong đó :: mức độ dự đoán tại thời đIểm n+l : tốc độ phát triển l : tầm dự đoán 3.2.3 : dự đoán dựa vào hàm xu thế : căn cứ vào sự biến động của hiện tượng để xây dựng hàm hồi quy theo thời gian : căn cứ vào hàm hồi quy đã xây dựng để dự đoán mức độ tương lai của hiện tượng . Mức độ dự đoán ở thời đIểm (t+l) là : l=1,2,.. . :mức độ dự đoán ở thời gian (t+l) 3.2.4:Dự đoán dựa vào hàm xu thế và biến động thời vụ : Trong thực tế nhiều hiện tượng kinh tế xã hội một mặt biến động theo một xu hướng nào đó, mặt khác chúng lại chịu ảnh hưởng của tính chiất thời vụ. Do đó để dự đoán chính xác các hiện tượng chúng ta sử dụng hàm xu thế kết hợpu với biến động thơì vụ. Phân tích các thành phần tạo thành các mức độ của dãy số thời gian: Hàm xu thế f(t) : nói lên xu hướng biến động của hiện tượng kéo dài theo thời gian (tính quy luật của hiện tượng ). Biến động thời vụ (St): là sự biến động có tính chất lặp đI lặp lại trong từng thời gian nhất định. Biến động ngẫu nhiên Zt : sự biến động không có tính quy luật. *Trong 3 thành phần này có 2 dạng kết hợp: a, kết hợp cộng : Yt = ft + St + Zt Hàm xu thế thường sử dụng hàm xu thế tuyến tính và có dạng : biến động thời vụ : St = Cj (j = 1,2,. . ., m) biến ngẫu nhiên Zt : trên thực tế rất khó mô hình hoá Zt từ đó ta có : để ước lượng trong thực tế thường sử dụng bảng B.B (Buys- ballot) Cj = ( j=1,2,. . .m) Trong đó : m :tổng số quý hoặc số tháng j n : tổng số năm i Ti :tổng dòng i T = S = I*Ti : trung bình cột j : trung bình dòng b, kết hợp nhân . Yt = ft + St + Zt Xác định xu thế ft : từ dãy số Yt ta tính trung bình trượt nhằm mục đích khử biến động thời vụ (St) và biến động ngẫu nhiên (Zt). Xác định hàm ft từ dãy trung bình trượt Xác định St : St * Zt = Tính trung bình xén (tức là trunh bình bỏ giá trị lớn nhất và nhỏ nhất ) Tính hệ số đIều chỉnh: H = tổng trung bình mong đợi / tổng trung bình xén Với tổng trung bình mong đợi : nếu là quý : 4 (hoặc 400%) nếu là tháng : 12 (hoặc 1200%) St = chỉ số thời vụ đIều chỉnh = trung bình xén *H Tính Zt = 3.2.5 Dự đoán dựa vào phương pháp san bằng mũ . Trong các phương pháp mà ta dự đoán ở trên khi xây dựng mô hình để dự đoán các mức độ của dãy số thời gian được xem là như nhau. Người ta thấy rằng ở những thời gian khác nhau thì hiện tượng mà ta nghiên cứu chịu tác động của các nhân tố là không giống nhau. Vì vậy khi xây dựng mô hình để tiến hành dự đoán thì các mước độ càng cuối dẫy càng được chú ý hơn và do đó mô hình dự đoán có khả năng thích nghi với sự biến động của hiện tượng. Một trong những phương pháp đơn giản để xây dựng mô hình dự đoán là phương pháp san bằng mũ. Giả sử thời gian t, có mức độ thực tế là Yt và mức độ dự đoán là dự đoán mức độ của hiện tượng ở thời gian tiếp theo sau đó(tức t +1 ) sẽ là : (1) đặt 1- = ta có : (2) , được gọi là các tham số san bằng mũ với + =1và nằm trong khoảng Như vậy mức độ dự đoán là trung bình cộng gia quyền của các mức độ thực tế Yt và mức độ dự đoán Tương tự ta có : Thay vào công thức (2) Ta có Bằng cách tiếp tục thay các mức độ dự đoán : ,,. . . , vào công thức trên ta có: Vì 1-= < 1 nên khi i thì và Khi đó Như vậy là tổng tất cả các mức độ của dãy số thời gian tính theo quyền số, trong đó các quyền số giảm theo dạng mũ tuỳ thuộc mức độ cũ của dãy số . Từ một ta có thể viết: đặt là sai số dự đoán ở thời gian t thì: Từ công thức trên cho ta thấy việc lựa chọn tham số san bằng có ý nghĩa quan trọng. Nếu được chọn một cách nhỏ thì các mức độ cũ được chú ý một cáchi thoảt đáng. để chọn phải dựa vào việc phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng và những kinh nghiệm nghiên cứu đã qua giá trị tốt nhất là giá trị làm cho tổng bình phương sai số nhỏ nhất. San bằng mũ được thực hiện theo phương pháp đệ quy ước là để tính ta phải có , để tính ta phải có , . .Do đó để tính toán ta phải xác định giá trị ban đầu, như có thể lấy giá trị đầu tiên trong dãy số, hoặc là số trung bình cho một giá trị đầu tiên, hoặc các tham số của hàm xu thế . Như vậy có nhiều phương pháp dự đoán hiện tượng theo thời gian, tương ứng với mỗi phương pháp cho ta những kết quả dự đoán khác nhau. Do đó cần phải lựa chọn phương pháp dự đoán tốt nhất để mang lại kết quả chính xác nhất. Chương ii : những vấn đề chung về công ty thép simco I . thị trường thép thế giới thời gian gần đây Năm 1998, thị trường thép thế giới vẫn còn bị ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính và tiền tệ khu vực nên khá ảm đạm. Khiến cho nhu cầu giảm, cạnh tranh diễn ra gay gắt giữa các nhà sản xuất và xuất khẩu, Cuộc khủng hoảng ở Châu á làm giảm mạnh nhu cầu thép ở hầu hết các nước, gây thiệt hại nghiêm trọng tới sản xuất không những ở Châu á mà còn ở các trung tâm công nghiệp lớn của thế giới. Tại Nhật Bản sản lượng thép thô liên tục giảm trong cả năm, nhu cầu nội địa thấp, suy thoái về sản xuất xe gắn máy động cơ và nhiều ngành công nghiệp khác là sức ép khiến sản lượng thép của Nhật giảm xuống Cuộc khủng hoảng ở Châu á đã tác động trực tiếp đến sản xuất thép không chỉ ở tại Tây Âu và đe doạ nghiêm trọng ngành công nghiệp thép. Do đó sản xuất thép không gỉ năm 1998 của Tây Âu giảm 50 ngàn tấn so với năm 1997. ở các nước Châu á tình hình không mấy sáng sủa. Sự phá giá tiền tệ ở nhiều nước trong khu vực đã làm giảm sức cạnh tranh sản phẩm thép của các nước xuất khẩu. Chẳng hạn, thị trường thép Trung Quốc đình truệ với mức sản xuất đạt 107 triệu tấn, nhu cầu cũng chỉ ở mức này. Thái Lan không còn duy trì là nước nhập khẩu các sản phẩm lớn nhất khu vực Đông Nam á. Mức tiêu thụ thép đã giảm 15% năm 1997 , tiếp tục giảm 45 – 50% trong năm 1998. Trong nỗ lực để vực nền kinh tế thoát khỏi khủng hoảng, đối phó với sự suy giảm mạnh mẽ tiêu thụ nội địa. Một số nước Châu á đã tăng cường xuất khẩu sản phẩm thép tràn lan sang Tây Âu và Mỹ và điều này đã bị lên án là vi phạm cam kết mậu dịch tự do. II.Tình hình ngành công nghiệp thép việt nam: Ngành thép việt nam năm 1998 cũng không thể tránh khỏi sự ảnh hưởng của sự khủng hoảng này. Nhưng dự đoán gần đây đã đưa ra những tín hiệu sáng sủa cho ngành thép Việt Nam. Theo dự đoán của VSC, công suất của sản xuất thép ở Việt Nam sẽ tăng lên 6 triệu tấn/ năm và có khả năng mở rộng tới 10 triệu tấn/ năm. Vấn đề đặt ra là cần xem xét khả năng cạnh tranh của sản phẩm thép Việt Nam so với sản phẩm thép nhập khẩu để đưa ra lộ trình giảm thuế bảo đảm mức độ bảo hộ cần thiết đối với sản xuất trong nước. Một số nhà đầu tư có một tầm nhìn tương đối lạc quan. Về khả năng phát triển của ngành thép Việt Nam để có thể thu hút vốn từ bên ngoài cho công cuộc hiện đại hoá kinh tế đi lên từ bắt đầu phát triển các ngành công nghiệp mũi nhọn trong đó có ngành công nghiệp thép gần chiếm một vị trí vô cùng quan trọng. III. tình hình của công ty thép sumco 1.Giới thiệu công ty thép sum co Công ty thép và vật tư công nghiệp sum co – nhà sản xuất gang thép Việt Đức và là nhà cung ứng dịch vụ thép xây dựng tại Việt Nam. Với hệ thống mạng lưới phân phối bán hàng rộng khắp trên toàn quốc bao gồm: Các văn phòng đại diện, kho trung chuyển đảm bảo việc giao nhận hàng được nhanh chóng, đáp ứng tiến độ thi công của các công trình xây dựng, hiệu quả với các điều kiện thanh toán và giá cả cạnh tranh. Công ty thép sumco có đội ngũ cán bộ giàu kinh nghiệm được đào tạo chuyên nghiệp từ phương thức giao nhận hàng đến thái độ phục vụ. Đội ngũ maketting luôn có mặt tại chỗ tư vấn giúp quý khách hàng lựa chọn những sản phẩm tốt nhất, phù hợp với từng công ttình xây dựng.\ Công ty thép sumco đặc biệt quan tâm đến hệ thống quản lý chất lượng ISO 9001 : 2000. Chính sách chất lượng của simco đang trên đường phát triển, áp dụng và xây dựng hệ thống ISO 9001 : 2000 cho mình và coi hệ thống chất lượng này là sức mình là sự sống của công ty. 2.Tình hình thép của công ty simco: Hàng năm công ty thép simco nhập về một khối lượng lớn các mặt hàng kim khí trong nước chưa sản xuất được hoặc chưa đủ lượng đáp ứng nhu cầu thép trong nước như: Thép hợp kim cho cơ khí chế tạo máy, kim loại màu. Hàng năm xuất khẩu chủ yếu là các loại gang đúc và các sản phẩm đúc từ gang. Đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng với số lượng và chất lượng của các sản phẩm thép trên thị trường trong nước. Công ty thép simco đã tăng cường hợp tác với nhiều đối tác nước ngoài để đổi mới công nghệ và thiết bị tại đơn vị sản xuất nhằm thu hút vốn đầu tư và công nghệ hiện đại của nước ngoài. Chương iii : vận dụng dãy số thời gian để phân tích lượng thép bán ra của công ty thép simco giai đoạn 1999 – 2002 Năm Tháng I. Số liệu về khối lượng thép bán ra của công ty thép simco giai đoạn 1999 – 2002. 1999 2000 2001 2002 1 6658 6583 6002 13571 2 7453 7803 7536 14967 3 6187 6901 7972 14505 4 9185 14886 14774 22538 5 8762 11794 12926 22538 6 1103 14482 14242 14996 7 6180 8314 8790 14464 8 9185 13694 17326 18622 9 5702 7907 8146 7552 10 4997 9950 7419 16647 11 8818 13082 17068 22950 12 12102 14922 17116 25992 Tổng Năm 96226 130667 139335 219070 II. Phân tích các chỉ tiêu về khối lượng thép bán ra của công ty simco giai đoạn 1999-2002: 1. Phân tích theo mức độ trung bình:  y1+ y2 + y3 + y4 96266 + 130677 + 139335 + 219070 `y = ắắắắắắắ = ắắắắắắắắắắắắắắắ = 4 4 = 146337(tấn ) lượng thép tiêu thụ trung bình hàng năm trong giai đoạn 1999-2002 là 146337 (tấn) 2.lượng tăng (giảm) tuyệt đối về khối lượng thép bán ra qua các năm : Lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn về khối lượng thép bán ra qua các năm: - năm 2000 so với năm 1999: d2= y2 - y1 =130677 - 96266= 34411 (tấn ) - năm 2001 so với năm 2000: d3 = y3 -y2 = 139335 -130677 =8658 (tấn ) - năm 2002 so với năm 2001: d4 = y4 -y3 =219070 -139335 = 79735 (tấn ) lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc về khối lượng thép bán ra qua các năm: - năm 2000 so với năm 1999: D2 =y2- y1 = 130677-96266=34411(tấn ) - năm 2001 so với năm 2000 : D3= y3 -y1 =139335 -96266 = 43096 (tấn ) - năm 2002 sso với năm 2001: D4 =y4 - y1 =219070 - 96266 =122804 ( tấn ) lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân về khối lượng thép bán ra qua các năm d2+ d3 + d4 34411 + 8656 + 79735 `d= ắắắắắắ = ắắắắắắắắắắắ = 40935 (tấn ) 3 3 vậy khối lượng thép trung bình hàng năm tăng : 40935 (tấn) tốc độ phát triển về khối lượng thép bán ra qua các năm : tốc độ phát triển liên hoàn : y2 130677 t2= ắ 100 = ắắắ 100 = 135,746 % y1 96266 y3 139335 t3 = ắ 100 = ắắắắ 100 = 106,625 % y2 130677 y4 210970 t4 = ắ 100 = ắắắ 100 = 1570,225 % y3 139335 Tốc độ phát triển định gốc : y2 130677 T2= ắ 100 = ắắắ 100 = 135,746 % y1 96266 y3 139335 T3= ắ 100 = ắắắ 100 =144,74 % y1 96266 y4 219070 T4= ắ 100 = ắắắ 100 = 227,567 % y1 96266 Tốc độ phát triển trung bình về khối lượng thép bán ra qua các năm ; = 1.24 (lần) Vậy tốc độ phát triển trung bình hàng năm :124 % tốc độ tăng ( hoặc giảm) : Tốc độ tăng( giảm )từng kỳ : a2 = t2 - 1 =1,35746 -1 =0,35746 (lần) hay 35,746 % a3 = t3 - 1 =1,06625 -1 =0,06625 (lần ) hay 6,625% a4 = t4 - 1 = 1,57225 -1 = 0,57225 (lần) hay 57,225% tốc độ tăng (giảm ) định gốc : A2 = T2 - 1 =1,35746 - 1 = 0,35746 (lần ) hay 35,746% A3 = T3 - 1 = 1,4474 - 1 = 0,4474 (lần ) hay 44,74% A4 = T4 - 1 = 2,27567 - 1 = 1,27567 (lần) hay 127,567% Vậy tốc độ tăng (giảm) trung bình : `a = `t - 1 =1,24-1=0,24 (lần ) hay 24 % Xác định xu thế biến động về khối lượng thép bán ra của công ty simco giai đoạn 1999 - 2002 : Gọi khối lượng thép bán ra trong tháng t là yt (t = 1,2,...,48) khi đó ta có khối lượng thép bán ra như sau : T yt t yt T yt 1 6658 17 11794 33 8146 2 7453 18 14882 34 7419 3 6187 19 8314 35 17068 4 9185 20 13694 36 17116 5 8762 21 7907 37 13571 6 11037 22 9950 38 14967 7 6180 23 13082 39 14505 8 9185 24 14922 40 22538 9 5702 25 6020 41 27766 10 4997 26 7536 42 19496 11 8828 27 7972 43 14464 12 12102 28 14774 44 18622 13 6582 29 12926 45 7552 14 7803 30 14242 46 16647 15 6901 31 8790 47 22950 16 14886 32 17320 48 25662 Từ bảng ta thấy rằng khối lượng thép bán ra qua các tháng luôn biến động lên xuống do đó không thể xác định được xu hướng biến động lượng thép bán ra qua các tháng . Để xác định được xu hướng biến động ta mở rộng khoảng cánh thời gian là 8 tháng Khi đó khối lượng thép bán ra hàng kỳ ( 6 tháng ) theo thời gian như sau : T 1 2 3 4 5 6 yt 64647 67791 94505 89586 115330 153489 Từ dãy số trên ta thấy mạc dù có sự biến động qua các kỳ nhưng nhìn chung khối lượng thép bán ra qua các kỳ có xu hướng tăng lên . sử dụng dãy số trung bình trượt với 7 mức độ ta có khối lượng thép bán ra của công ty theo thời gian : _ yi-3 + yi-2 + ._.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • doc30013.doc
Tài liệu liên quan