Thực hiện dự báo bằng phương pháp dự báo trung bình trượt
- B1: ta tạo 1 workfile như các phương pháp trước
- B2 : trên cửa sổ lệnh Eviews, gõ : " genr ma5 = @mav[sales,5] "
- B3: Để vẽ đồ thị so sánh giữa dữ liệu ban đầu với dữ liệu được dự báo bằng phương pháp trung bình trượt, ta chọn liên tiếp 2 mục ma5 và sales --> click chuột phải chọn Open as Group
- B4: tại Tab View / chọn Graph../ Ok
- Để kiểm định độ chính xác của mô hình, ở đây ta dung kiểm định RMSE [ Root mean square error]
- Tạo biến sai số e: tại cửa sổ lệnh Eviews, gõ công thức: " genr e = sales - ma5"
- tính RMSE : gõ công thức : " genr RMSE = @sqrt[@sum[e^2]/104] "
Thực hiện Dự báo bằng trung bình trượt kép _DMA
- B1:Các bước tạo Workfile giống như phương pháp Trung bình trượt
- B2 : sau khi tính được Ma, ta tính Ma' theo công thức : "genr ma5_1 = =@mav[ma5,5] "
- B3: tính yếu tố Xu thế at : " genr at = 2*ma5 - ma5_1 "
- B4 : tính hệ số điều chỉnh yếu tố xu thế bt: " genr bt = 2/[4-1]*[ma5 - ma5_1] "
- B5 : Dự báo giai đoạn tiếp theo Yt : " genr Yt = at + bt*1 " 1 là số giai đoạn dự báo
- Open as Group--> giá trị dự báo cho Quí I năm 2016 là 4979.233
- Kiểm định bằng RMSE [ roor mean square error ]
- tạo biến sai số e : " genr e = sales - yt "
- tính RMSE : " genr = @sqrt[@sum[e^2]/104] "
MỘT SỐ NỘI DUNG THỰC HÀNH SINH VIÊN CẦN NẮM VỮNG
- Khởi động eviews
- Nhập số liệu từ bàn phím
2.1. Tạo workfile
File\new\workfile [điền thông tin]
Lưu workfile [trên cửa sổ workfile chọn save …]
2.2. Tạo biến để nhập số liệu: quick\empty group\... [chú ý: edit, rename, …] ---
khi tạo biến giả mới cũng làm theo cách này.
- Mở workfile có sẵn: File\open\workfile\....
- Xem giá trị thống kê mô tả [Descriptive Statistics] của các biến số như là trung
bình, trung vị, độ lệch chuẩn, tối đa, tối thiểu, tổng,…
Trên cửa sổ Group chọn View/Descriptive Stats/Common Sample.
- Xem ma trận hệ số tương quan giữa các biến số [r[x,y]]: Trên cửa sổ group chọn
View/Correlation /Common Sample.
- Xem ma trận hiệp phuơng sai giữa các biến số [Cov[x,y]]: Trên cửa sổ Group
chọn View/Covariance /Common Sample.
- Ước lượng mô hình, có 3 cách sau:
7.1. Quick\estimate equation\... [gõ lần lượt tên biến phụ thuộc, c , các biến độc
lập]
7.2. Chọn các biến bắt đầu từ biến phụ thuộc rồi đến các biến độc lập, chuột phải,
open as equation
7.3. Trên cửa sổ lệnh [màu trắng] gõ: ls y c x2 x3… [***]
- Xem các kết quả liên quan đến ước lượng phương trình:
8.1. Xem phần dư - residual, giá trị thực tế - actual và giá trị ước lượng – fitted:
trên cửa sổ equation\view\actual, fitted, residual.
8.2. Ma trận hiệp phương sai của các hệ số ước lượng [bê ta mũ]: trên cửa sổ
equation chọn view\covariance matrix
- Kiểm định giả thuyết liên quan đến các hệ số [bêta]
9.1. Kiểm định một điều kiện ràng buộc [beta=0,beta=0,5…]: trên cửa sổ equation
chọn view\coefficient tests\wald coefficient restrictions… [gõ: c[2]=0.5..]
9.2. Kiểm định nhiều điều kiện ràng buộc [b2=0.5 và b3=0.01] trên cửa sổ
equation chọn view\coefficient tests\wald coefficient restrictions… [gõ:
c[2]=0.5, c[3]=0.01]
9.3. Kiểm định nhiều điều kiện ràng buộc [b2=b3=0]
Cách 1: như 9.2
Cách 2: kiểm định thu hẹp hồi qui:
Nếu quan tâm việc mô hình có bỏ sót biến nào đó hay không [hay nói
cách khác là có nên bổ sung biến vào mô hình hay không] thì trên cửa
sổ Equation chọn view\coefficient tests\omitted variable; Nhập vào
tên biến nghi ngờ bị bỏ sót [hoặc muốn bổ sung].
Nếu quan tâm việc có nên bỏ bớt biến vào mô hình hay không thì trên
cửa sổ equation chọn view\coefficient tests\redundant variable; Nhập
vào tên biết muốn lược bỏ.