Mô hình ETS và ứng dụng.

Abstract

Luận văn tập trung nghiên cứu mô hình ETS (Exponential Smoothing with Trend, Seasonal and Error Components) trong phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Trước hết, luận văn hệ thống hóa các kiến thức cơ sở về chuỗi thời gian, bao gồm khái niệm, các thành phần cấu thành, tính dừng, hàm tự tương quan và các tiêu chí đánh giá dự báo. Trên cơ sở đó, mô hình ETS được trình bày một cách có hệ thống dưới dạng mô hình không gian trạng thái, làm rõ vai trò của các thành phần sai số, xu hướng và mùa vụ cũng như các biến thể phổ biến của mô hình. Phần ứng dụng của luận văn sử dụng dữ liệu nhiệt độ trung bình hàng tháng tại trạm quan trắc Cà Mau giai đoạn 2002–2024 để xây dựng, ước lượng và so sánh các mô hình ETS khác nhau. Việc lựa chọn mô hình được thực hiện dựa trên các tiêu chuẩn thông tin AIC, AICc, BIC và các thước đo sai số dự báo như MAPE, kết hợp với kiểm tra chẩn đoán phần dư. Kết quả cho thấy mô hình ETS được lựa chọn có khả năng mô tả tốt cấu trúc dữ liệu và cho độ chính xác dự báo cao, qua đó khẳng định tính hiệu quả và khả năng ứng dụng của mô hình ETS trong dự báo chuỗi thời gian khí tượng.