Chuỗi thời gian với phần mềm R

Abstract

Ngày nay, hoạt động dự báo đóng vai trò hết sức quan trọng trong đời sống và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như: kinh tế, giáo dục, y tế,... Dự báo là phương pháp giúp ta thực hiện các phán đoán tốt nhất về sự việc có thể có xảy ra trong tương lai. Dự báo có độ chính xác cao thì cung cấp cơ sở tinh cậy cho các hoạch định chính sách, chiến lược kinh doanh. Vì vậy dự báo luôn cần thiết và là nhu cầu không thể thiếu của mọi hoạt động kinh tế-xã hội, khoa học-kỹ thuật,... Trong thống kê, hai mô hình đang được sử dụng rộng rãi trong dự báo là mô hình hồi quy và mô hình chuỗi thời gian. Mỗi hình đều có ưu điểm và nhược điểm riêng. Trong hai mô hình này, chuỗi thời gian là mô hình được đánh giá có nhiều ưu việt hơn. Chuỗi thời gian được sử dụng phổ biến và hiệu quả trong nghiên cứu khoa học vì nhiều số liệu cần dự báo được thu thập theo thời gian. Các mô hình chuỗi thời gian như tự hồi quy (AR), trung bình trượt (MA), tự hồi quy trung bình trượt (ARMA), tự hồi quy tích hợp trung bình trượt (ARIMA),... đã được áp dụng phổ biến trong các dự báo kinh tế xã hội,... Tuy nhiên dự báo bằng chuỗi thời gian sẽ không hiệu quả nếu chuỗi dữ liệu không dừng và không tuyến tính. Mô hình chuỗi thời gian mờ ra đời phần nào đã khắc phục được những hạn chế của chuỗi thời gian không mờ. Có rất nhiều tài liệu trình bày về chuỗi thời gian mờ và không mờ, tuy nhiên việc trình bày kiến thức này trên phần mềm thống kê R còn hạn chế. Chính vì lý do này em chọn đề tài “Chuỗi thời gian với phần mềm R” làm luận văn tốt nghiệp của mình. Luận văn tốt nghiệp là một công trình nghiên cứu nhỏ của sinh viên để hoàn thành chương trình học. Đề tài "Phần mềm R với chuỗi thời gian" đã mang lại cho tôi hứng thú trong quá trình tìm hiểu, nghiên cứu. Đồng thời, với đề tài này, sau khi hoàn thành xong tôi sẽ có thêm những bài học cũng như kinh nghiệm bổ ích cho công việc của mình sau này. Luận văn gồm có phần mở đầu, phần nội dung, kết luận và tài liệu tham khảo. Trong đó, phần luận văn gồm có 4 chương: Chương 1. Căn bản về phần mềm R: Trình bày các thao tác cơ bản trên R: gom, tách dữ liệu; các phép tính trên ma trận,... mà máy tính cầm tay không thay thế được. Chương 2. Phần mềm R với chuỗi thời gian không mờ: Trình bày các khái niệm cơ bản về chuỗi thời gian, các mô hình cơ bản của chuỗi thời gian không mờ như mô hình tự hồi quy (AR), mô hình trung bình trượt (MA), mô hình tự hồi quy trung bình trượt (ARIMA), phương pháp Box-Jenkins,... Chương 3. Phần mềm R với chuỗi thời gian mờ: Giới thiệu các phương pháp làm trơn, mờ hóa số liệu, trình bày mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ của AbbasovMamedova và mô hình cải tiến của nó. Chương 4. Ứng dụng trong dự báo đỉnh mặn của tỉnh Trà Vinh: Sử dụng các mô hình đã trình bày trong chương 3, tìm mô hình tối ưu trong dự báo đỉnh mặn tỉnh Trà Vinh và tiến hành dự báo đến năm 2025.