BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI 2
TÊN LUẬN VĂN THẠC SĨ:
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ MÔ HÌNH HỒI QUY VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN DỰ BÁO
GVHD: TS. Nguyễn Long Giang
Học viên: Nguyễn Thị Huân
Mã số : 60.48.01.01
Hà Nội, tháng 12 năm 2017
NỘI DUNG LUẬN VĂN
Luận văn gồm các chương
Chương 1. Tổng quan về hồi quy tuyến tính
Chương 2. Tổng quan về hồi quy phi tuyến tính
Chương 3. Đánh giá hiệu quả của mô hình hồi quy trên dữ liệu mẫu
Chương 4: Dự báo chỉ số CPI của Việt Nam
Kết luận
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Dự báo thống kê là một phương pháp thống kê được dùng để lượng hóa sự tiên đoán các nhân tố ảnh hưởng, các mối quan hệ nhân quả, các trạng thái hay quá trình mới, chiều hướng biến động của hiện tượng trên cơ sở phân tích thực trạng của đối tượng một cách khoa học.
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Hiện nay, có nhiều phương pháp dự báo khác nhau như dự báo bằng hệ chuyên gia, dự báo bằng phương trình hồi quy, dự báo bằng chuỗi thời gian… Nhưng dự báo bằng phương pháp hồi quy tuyến tính được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nhất là kinh doanh và y học, nó có cơ sở khoa học rõ ràng và mang lại kết quả với độ chính xác cao.
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Mô hình hồi quy tuyến tính đưa ra các phương pháp ước lượng, kiểm định giả thiết và dự báo
Để hiểu rõ về các mô hình hồi quy và ứng dụng trong dự báo chuỗi thời gian, luận văn đã lựa chọn đề tài nghiên cứu, tiêu đề: “Nghiên cứu một số mô hình hồi quy và ứng dụng trong bài toán dự báo chuỗi thời gian”.
Chương 1. TỔNG QUAN VỀ HỒI QUY TUYẾN TÍNH
1.1. Giới thiệu về bài toán hồi quy
1.2. Các mô hình hồi quy
1.3. Các mô hình hồi quy tuyến tính
1.4. Một số đặc tính của mô hình hồi quy tuyến tính
1.5. Kết luận


Chương 2. TỔNG QUAN VỀ HỒI QUY PHI TUYẾN TÍNH
2.1. Hồi quy đa thức
2.2. Mô hình hồi quy cộng thêm (GAMs)
2.3. Vấn đề overfitting và regularization
2.4. Kết luận


Chương 3. ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ CỦA MÔ HÌNH HỒI QUY TRÊN DỮ LIỆU MẪU


3.1. Mục đích của thí nghiệm
3.2. Thu thập dữ liệu
3.3. Các tham số của thí nghiệm
3.4. Công cụ và môi trường thử nghiệm
3.5. Kết quả và nhận xét
3.6. Kết luận







MỤC ĐÍCH CỦA THÍ NGHIỆM









Đề tài nghiên cứu của luận văn được tiến hành thí nghiệm với mục đích đánh giá hiệu quả của các mô hình, cụ thể là mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, hồi quy ARIMA, mô hình hồi quy phi tuyến tính bao gồm hồi quy đa thức, hồi quy sử dụng hàm GAMs. Thông qua thí nghiệm đánh giá hiệu quả của từng phương pháp.
THU THẬP DỮ LiỆU


Luận văn tiến hành thí nghiệm trên một số tập dữ liệu được thu thập với nhiều biến khác nhau bằng phương pháp thống kê.
Đầu vào: Các file dữ liệu được thu thập từ trang web có địa chỉ
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html. Dữ liệu đầu vào là đa biến với các thuộc tính ở dạng số thực.
CÁC THAM SỐ CỦA THÍ NGHIỆM


Bảng tạo các file thực nghiệm từ file dữ liệu thu thập
CÔNG CỤ VÀ MÔI TRƯỜNG THỬ NGHIỆM


3.4.1. Công cụ thử nghiệm
3.4.2. Môi trường thử nghiệm








CÔNG CỤ THỬ NGHIỆM


Sử dụng ngôn ngữ R để thực hiện thử nghiệm.
Giao diện làm việc trên ngôn ngữ R
MÔI TRƯỜNG THỬ NGHIỆM


Môi trường tiến hành thử nghiệm là máy tính cá nhân cài đặt hệ điều hành Windows 7 PCs có cấu hình bộ xử lý Intel(R) Core (TM) i3, CPU (2.66 GHz), 4.00GB of RAM.








KẾT QUẢ VÀ NHẬN XÉT


3.5.1. Kết quả sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính
3.5.2. Kết quả sử dụng phương pháp hồi quy ARIMA
3.5.3. Kết quả thí nghiệm trên mô hình hồi quy đa thức
3.5.4. Kết quả thí nghiệm trên mô hình hồi quy sử dụng hàm GAMs
3.5.5. Kết quả sai số của 4 phương pháp
KẾT QUẢ SAI SỐ CỦA BỐN PHƯƠNG PHÁP


KẾT LUẬN


3.6. Kết luận
Chương này đã thực hiện thí nghiệm phân tích hiệu quả của các mô hình hồi quy trên các tập dữ liệu đa biến. Kết quả đã được trình bày rõ tại mục 3.5 và thấy rằng mỗi phương pháp hồi quy đều có các ưu và nhược điểm khác nhau, kết quả cho thấy phương pháp hồi quy sử dụng GAMs cho kết quả chính xác nhất với sai số và hệ số R2 là nhỏ nhất. Trong chương 4, luận văn sẽ trình bày những nghiên cứu tiếp theo trong việc ứng dụng các mô hình hồi quy vào giải quyết một bài toán trong thực tế.








Chương 4. DỰ BÁO CHỈ SỐ CPI VIỆT NAM


4.1. Tổng quan về dự báo chuỗi thời gian
4.2. Bài toán dự báo chỉ số giá tiêu dùng CPI
4.3. Xây dựng bài toán và các tham số của bài toán
4.4. Công cụ và môi trường thử nghiệm.
4.5. Mô hình dự báo và kết quả
BÀI TOÁN DỰ BÁO CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG CPI


Đề tài nghiên cứu của luận văn căn cứ trên các chỉ số giá tiêu dùng đã được Tổng cục thống kê Việt Nam đưa ra trong 20 năm liên tục, từ năm 1997 đến năm 2017 làm cơ sở để thu thập dữ liệu cho bài toán. Luận văn sử dụng các mô hình hồi quy tuyến tính, hồi quy tuyến tính ARIMA, hồi quy đa thức, hồi quy cộng thêm GAMs dự báo chỉ số giá tiêu dùng cho tháng tiếp theo dựa trên chỉ số giá tiêu dùng của các tháng trước đó.






XÂY DỤNG BÀI TOÁN VÀ CÁC THAM SỐ CỦA BÀI TOÁN


4.3.1. Xây dựng bài toán
4.3.2. Các tham số của bài toán








XÂY DỤNG BÀI TOÁN


Trong bài toán này tập trung sử dụng chuỗi thời gian trong quá khứ, dùng mô hình hồi quy để nhận dạng dữ liệu, ước lượng tham số, kiểm tra giá trị và dự báo. Áp dụng vào việc giải quyết bài toán dự báo chỉ số giá tiêu dùng (CPI) trong tương lai. Để giải quyết bài toán ta sử dụng mô hình hồi quy sau:
CÁC THAM SỐ CỦA BÀI TOÁN


Từ các dữ liệu thu thập được trong 240 tháng, đề tài nghiên cứu tiến hành xây dựng hai file dữ liệu như sau:
- File CPI_training gồm 180 tháng là giá trị chỉ số CPI trong 15 năm từ năm 2002 đến năm 2016,
- file CPI_testing gồm 132 tháng là giá trị chỉ số CPI trong 11 năm từ năm 1997-2006.
- Mô hình dự báo sẽ được xây dựng trên file CPI_training và áp dụng mô hình cho file testing.
CÁC THAM SỐ CỦA BÀI TOÁN


CÁC THAM SỐ CỦA BÀI TOÁN


CÁC THAM SỐ CỦA BÀI TOÁN


Đầu ra của bài toán gồm:
CÁC THAM SỐ CỦA BÀI TOÁN


Bảng tạo các file thực nghiệm từ file dữ liệu thực tế CPI
CÔNG CỤ VÀ MÔI TRƯỜNG THỬ NGHIỆM


- Công cụ thử nghiệm là ngôn ngữ R .
- Môi trường tiến hành thử nghiệm là máy tính cá nhân
MÔ HÌNH DỰ BÁO VÀ KẾT QUẢ


4.5.1. Kết quả ứng dụng mô hình hồi quy tuyến tính
4.5.2. Kết quả ứng dụng mô hình hồi quy tuyến tính ARIMA
4.5.3. Kết quả ứng dụng mô hình hồi quy đa thức
4.5.4. Kết quả ứng dụng mô hình hồi quy sử dụng GAMs
4.5.5. Kết quả sai số ứng dụng 4 mô hình hồi quy
KẾT QUẢ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH


Mô hình dự báo hồi quy tuyến tính được xây dựng trên các file dữ liệu CPI được trình bày trong bảng Mô hình hồi quy tuyến tính
KẾT QUẢ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH


Bảng Kết quả phương pháp hồi quy tuyến tính
KẾT QUẢ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH ARIMA


Bảng kết quả phương pháp hồi quy tuyến tính ARIMA
KẾT QUẢ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY ĐA THỨC


Bảng kết quả phương pháp hồi quy đa thức
KẾT QUẢ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỒI QUY SỬ DỤNG HÀM GAMs


Bảng kết quả phương pháp hồi quy GAMs
KẾT QUẢ SAI SỐ ỨNG DỤNG 4 MÔ HÌNH HỒI QUY


Bảng kết quả sai số của 4 phương pháp hồi quy
KẾT LUẬN, KHUYẾN NGHỊ


1. Kết luận
2. Khuyến nghị






KẾT LUẬN
Qua quá trình thực hiện nghiên cứu đề tài của luận văn tôi đã cài đặt thử nghiệm thành công các mô hình hồi quy nghiên cứu (tuyến tính, tuyến tính ARIMA, đa thức, cộng thêm (GAMs)) trên các tập dữ liệu đa biến, đồng thời so sánh kết quả các phương pháp với nhau. Qua thực nghiệm, đã rút ra được rằng với mỗi phương pháp đều có các ưu, nhược điểm khác nhau
KẾT LUẬN
và phù hợp với từng tập dữ liệu thống kê. Tuy nhiên, có thể nói rằng phương pháp hồi quy cộng thêm (GAMs) là hiệu quả hơn.
Đã ứng dụng 4 phương pháp hồi quy vào bài toán thực tế - dự báo chuỗi thời gian, đó là dự đoán chỉ số giá tiêu dùng CPI của Việt Nam, kết quả mang lại hiệu quả tốt.
KHUYẾN NGHỊ
Mặc dù luận văn đã đạt được những mục tiêu đề ra nhưng vẫn còn một số điểm hạn chế sau:
Thứ nhất, phạm vi ứng dụng của luận văn không rộng. Mặc dù luận văn nghiên cứu ứng dụng trên bài toán thực tế, nhưng còn ít chưa mở rộng sang các lĩnh vực khác như y học, xã hội học...
KHUYẾN NGHỊ
Thứ hai, do vấn đề về điều kiện và thời gian nghiên cứu nên dữ liệu phục vụ thực nghiệm chưa được phong phú và cỡ mẫu chưa lớn, kết quả thu được cũng chưa đánh giá đúng hết hiệu quả của các mô hình.
KHUYẾN NGHỊ
Để hoàn thiện nghiên cứu và tăng khả năng ứng dụng của đề tài này vào thực tiễn cần có những nghiên cứu bổ sung, mở rộng sang hướng thống kê các yếu tố ảnh hưởng đến chỉ số giá tiêu dùng như tỷ giá, giá cả các mặt hàng thiết yếu, mức cung ứng tiền tệ, mức dư cầu,… như vậy mới có thể nâng cao được ý nghĩa thực tiễn của đề tài luận văn nghiên cứu.
Xin trân trọng cảm ơn!