Dự báo chuỗi thời gian bằng mô hình mũ trơn và ứng dụng

Abstract

Dự báo là một trong những công cụ quan trọng của thống kê trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, y học, sinh học, giáo dục, xã hội học... Trong thời đại công nghệ thông tin hiện nay, việc sử dụng các mô hình toán học và máy học để dự báo dữ liệu đã trở nên phổ biến. Trong thời đại công nghệ thông tin và toàn cầu hoá, dự báo lại đóng vai trò quan trọng hơn khi nhu cầu về thông tin thị trường, tình hình phát triển tại thời điểm nào đó trong tương lai càng cao. Dự báo được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, mỗi lĩnh vực có một yêu cầu về dự báo riêng nên phương pháp sử dụng cũng khác nhau. Một số mô hình phổ biến như mô hình hồi quy, trung bình trượt, Holt và Holt-Winters (HW) được sử dụng để phân tích và dự báo. Những mô hình này đã thu hút sự quan tâm và sử dụng rộng rãi từ các nhà nghiên cứu trên toàn cầu và được phát triển để phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm cả dữ liệu chuỗi thời gian nhờ vào độ chính xác cao của chúng.