Như chúng ta đã biết, dự báo là một phần rất quan trọng của phân tích kinh tế, và đối với một số người đôi khi nó lại có thể được xem là quan trọng nhất. Làm thế nào chúng ta có thể dự báo một số các biến số kinh tế như: GDP, lạm phát, tỷ giá hối đoái, tỷ lệ thất nghiệp và các chỉ tiêu kinh tế khác? Chủ đề về dự báo kinh tế là rất rộng và đã có rất nhiều sách viết về vấn đề này. Tuy nhiên, trong giới hạn của quyến sách này, chứng tôi chỉ tập trung giới thiệu một mô hình rất phổ biến trong việc dự báo dựa trên dãy số theo thời gian là mô hình trung bình di dộng tổng hợp với tự hồi qui – ARỈMA hay còn được gọi là phương pháp Box-Jenkins.
1. Dãy số thời gian là gì?
Dãy số thời gian là một tập hợp gồm các số liệu có cùng khái niệm và phạm vi được thu thập liên tục thường kỳ (ngày, tuần, tháng, quý, năm, …) ừong một khoảng thời gian dài và được sắp xếp theo thứ tự thời gian. Ví dụ, dãy số liệu GDP của Mỹ ừong giai đoạn 1971-1991 ừong bảng 8. 1.
2. Dự báo là gì?
Việc đoán trước những khả năng, những sự việc diễn ra Vong tương lai gọi là dự báo. Dự báo rất cần thiết và quan trọng đối với các nhà lãnh đạo, các nhà ra quyết định chính sách vì nó giúp cho họ có thể đưa ra các quyết định phù hơp và đúng đắn.
3. Các phương pháp dự báo dựa trên dãy số thời gian:
Phương pháp dự báo dựa ừến dãy số thời gian giả định rằng trong tương lai yếu tố cần dự báo có dạng biến động như trong quá khứ, do đó dữ liệu lịch sử là cơ sở để đoán trước tương lai.
Có nhiều phương pháp dự báo dựa trên dãy số thời gian như:
- Phương pháp hồi qui tuyến tính, phi tuyến tính.
- Phương pháp phân tích nhân tố.
- Phương pháp san bằng số mũ.
- Phương pháp Box-Jenkins (mô hình ARIMA)
Tuy nhiên, đối với 3 phương pháp đầu chúng ta đã được nghiên cứu ừong nội dung của môn học Thống kê. Và như đã nói ờ trên, chương này chứng tôi tập trung sẽ giới thiệu chi tiết về mô hình ARJMA và việc ứng dụng nó để dự báo như thế nào.