›
›

Bài giảng Tin học ứng dụng trong kinh doanh 1 - Chương 4: Dự báo trong kinh doanh

pptx 20 trang phuongnguyen 1710
Download
Bạn đang xem tài liệu "Bài giảng Tin học ứng dụng trong kinh doanh 1 - Chương 4: Dự báo trong kinh doanh", để tải tài liệu gốc về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên

Tài liệu đính kèm:

  • pptxbai_giang_tin_hoc_ung_dung_trong_kinh_doanh_1_chuong_4_du_ba.pptx

Nội dung text: Bài giảng Tin học ứng dụng trong kinh doanh 1 - Chương 4: Dự báo trong kinh doanh

  1. Chương 4. Dự báo trong kinh doanh 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 1
  2. NỘI DUNG • Ứng dụng Excel trong dự báo kinh tế • Nội dung của dự báo • Phân tích hồi quy đơn trong Excel • Phân tích hồi quy bội trong Excel • Phân tích hồi quy sử dụng công cụ regression • Đồ thị trong hồi quy tuyến tính đơn • Dự báo nhanh sử dụng các hàm tuyến tính đơn 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 2
  3. 1. ỨNG DỤNG EXCEL TRONG DỰ BÁO • Dự báo kinh tế là việc đưa ra các dự báo những sự kiện kinh tế sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên cơ sở phân tích khoa học các số liệu kinh tế của quá khứ và hiện tại. • Tùy theo tầm của dự báo người ta phân thành dự báo dài hạn, dự báo trung hạn, dự báo ngắn hạn. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 3
  4. 2. NỘI DUNG CỦA DỰ BÁO • Phân tích hồi quy đơn trong Excel • Phân tích hồi quy bội trong Excel • Dự báo nhanh sử dụng các hàm tuyến tính 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 4
  5. VÍ DỤ • Hãy dự báo giá trị sản xuất nếu chi phí điện năng là 3.2 triệu Kwh. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 5
  6. 3. PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐƠN • Hàm Slope và Intercept để ước lượng các tham số của hàm hồi quy đơn • Hàm Slope dùng để ước lượng hệ số góc (1) của phương trình y = 0 + 1 x. • Cú pháp: Slope(Known_y’s,known_x’s) – Known_y’s: giá trị quan sát của biến phụ thuộc y – Known_x’s: Giá trị quan sát của biến độc lập x. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 6
  7. 3. PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐƠN • Hàm Intercept dùng để ước lượng hệ số tự do 0 của phương trình hồi quy bậc nhất theo cú pháp • Cú pháp: Intercept(Known_y’s,known_x’s) 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 7
  8. 3. PHÂN TÍCH HỒI QUY ĐƠN 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 8
  9. 4. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI 4.1. Hàm LINEST • Để ước lượng các tham số của mô hình hồi qui bội. • Cú pháp: linest(known_y’s, [known_x’s],[const],[stat]) – Known_y’s: vùng địa chỉ chứa biến phụ thuộc y – Known_x’s: vùng địa chỉ chứa các biến độc lập x1, , xk. – Const: hằng số để chọn mô hình hồi quy. Nếu const = 1 (TRUE- mặc định) thì 0 có mặt trong mô hình hồi quy. Nếu const = 0 (FALSE) thì bỏ qua 0 (0 =0). – Stat: tùy chọn để hiển thị các tham số thống kê. Nếu stat =1 (TRUE, mặc đinh) thì tính toán các tham số thống kê. Nếu stat = 0 (FALSE) thì không tính các tham số này. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 9
  10. 4. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI • Có thống kê về số lượng ô tô bán được (y), giá xăng (x1), sự tăng dân số (x2), và số lượng đường giao thông được xây dựng trong 15 năm. Giả thiết có quan hệ tuyến tính giữa y và xj. Hãy ước lượng các hệ số của hàm hồi quy. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 10
  11. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 11
  12. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 12
  13. 5. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI BẰNG CÔNG CỤ REGRESSION Data Analysis → Regression Cách mở: Home → Option → Add-Ins → Excel Add-Ins → Analysis Toolpak >Menu Data → Data Analysis Vùng địa chỉ chứa biến phụ thuộc y Vùng địa chỉ chứa các biến độc lập x1, , xk. Vị trí hiển thị bảng kết quả 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 13
  14. 5. PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI BẰNG CÔNG CỤ REGRESSION Các hệ số giống như trường hợp sử dụng hàm Linest 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 14
  15. 6. ĐỒ THỊ TRONG HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN • Bên cạnh các phần đã khai báo để chạy ra bảng kết quả hồi quy. Chọn thêm ô Line Fit Plots để hiện thị thêm hình vẽ đối với trường hợp mô hình hồi quy đơn Chọn để thể hiện thêm đồ thị 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 15
  16. 6. ĐỒ THỊ TRONG HỒI QUY TUYẾN TÍNH ĐƠN Double Click vào đồ thị sau đó chọn layout 3 174 172 y = 82.797x + 23.874 R² = 0.9115 170 168 166 xe Số xe ố S 164 Predicted Số xe 162 Linear (Số xe) 160 Linear (Predicted 158 Số xe) 156 1.6 1.65 1.7 1.75 1.8 Giá xăng 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 16
  17. 7. DỰ BÁO NHANH SỬ DỤNG CÁC HÀM TUYẾN TÍNH • Hàm Forecast dự báo theo phương pháp hồi quy tuyến tính đơn theo cú pháp sau: • Cú pháp: forecast(x, known_y’s, known_x’s) • Trong đó: – x: giá trị của biến độc lập x dùng để dự báo – known_y: các giá trị quan sát của biến phụ thuộc y. – known_x: các giá trị quan sát của biến độc lập x. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 17
  18. 7. DỰ BÁO NHANH SỬ DỤNG CÁC HÀM TUYẾN TÍNH • Dùng forecast để dự báo giá trị sản xuất khi mức tiêu thụ điện năng là 3.2 triệu Kwh. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 18
  19. 7. DỰ BÁO NHANH SỬ DỤNG CÁC HÀM TUYẾN TÍNH • Hàm trend dự báo theo phương pháp hồi quy tuyến tính với cú pháp sau: trend(known_y’s, known_x’s,new_x,[const]) • Trong đó: – Const: tùy chọn mô hình hồi quy. Nếu const = 1 (TRUE - mặc định) thì hồi quy có tính cả hệ số b0. Nếu const = 0 (FALSE) thì bỏ qua hệ số b0. Các tham số khác tương tự như hàm forecast. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 19
  20. BÀI TẬP • Nghiên cứu về chi phí chăm sóc (x) năng suất lúa (y) trên 10 thửa ruộng cho ta kết quả: • Biết y có quan hệ tuyến tính với x. Hãy sử dụng các hàm của Excel để dự báo nhanh năng suất ở mức chăm sóc 13 USD/ha. 05/07/2021 MaMH: 701005 - Ch.4: Dự báo trong Kinh doanh 20