Đề án Vận dụng phương pháp dãy số thời gian, và dự đoán thống kê phân tích sự biến động về doanh thu của ngành Bưu Chính Viễn Thông Tỉnh Yên Bái từ năm 1999 đến 2003 và dự đoán cho năm 2004

t định các mức độ của dãy số được tính bằng cách lần lượt loại dần các mức độ đầu ,đồng thời thêm vào các mức độ tiếp theo ,sao cho tổng số lượng mức độ tham gia tính số trung bình không thay đổi . Giả sử có dãy số sau đây : y1,y2,y3....,yn-2,,yn-1,yn. Nếu tính trung bình trượt cho 3 mức độ , ta sẽ có : ...... Từ đó ta có một dãy số mới gồm các số trung bình trượt Viêc lựa chọn nhóm bao nhiêu mưc độ để tính trung bình trượt đòi hỏi phải dựa vào đặc điểm biến động của hiện tượng và số lượng các mức độ của dãy số thời gian.Nếu sự biến động của dãy số tương đối đều đặn và số lượng các mức độ của dãy số không nhiều thì có thể tính trung bình trượt với 3 mức độ .Nếu sự biến động của hiện tượng lớn và dãy số có nhiều mức độ . thì có thể tính trung bình trượt từ 5 đến 7 mức độ .Trung bình trượt càng được tính từ nhiều mức độ thì càng có tác dụng san bằng ảnh hưởng của các nhân tố ngẫu nhiên ,Nhưng mặt khác lại làm giảm số lượng các mức độ của dãy trung bình trượt 2. 3.Phương pháp hồi quy Trên cơ sở dãy số thời gian ,người ta tìm một hàm số (gọi là phương trình hồi quy )phản ánh sự biến động của hiện tượng qua thời gian có dạng tổng quát như sau : Trong đó ; :mức độ lý thuyết : các tham số t:thứ tự thời gian Để lựa chọn đúng dạng của phương trình hồi quy đòi hỏi phai dựa vào sự phân tích đặc điểm biêns động của hiện tượng qua thơi gian ,đồng thời kết hợp với một số phương pháp đơn giản khác (như dựa vào đồ thị , dựa vào độ tăng (giảm ) tuyệt đối ,dụa vào tốc độ phát triển ...) Các tham số ai ( i = 1,2,3,...,n) Thường được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất .Tức là Một số phương trình đơn giản thường được sử dụng: _Phương trình đường thẳng: _phương trình đường thẳng được sử dụng khi các lượng tăng hoặc giảm tuyệt đối liên hoàn (còn gọi là sai phân bậc một)xấp xỉ nhau _Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất ta sẽ xác định được theo hệ phương trình sau Phương trình đường parapol Giải hệ phương trình trên ta thu đươc b0,b1,b2 _Phương trình đường hypepol Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất ta có thể tìm b0 ,b1bằng cách giải hệ phương trình sau _phương pháp hàm mũ Giải hệ sau ta sẽ thu được b0.b1 2.4.Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ. _Biến động của một số hiện tượng kinh tế ,xả hội thường có tính thời vụ ,trong từng thời gian nhất định sự biến động được lặp đi lặp lại .Ngiên cứu biến động thời vụ để đề ra những chủ trương biện pháp phù hợp kịp thời hạn chế những hưởng của biến động thời vụ đối với sản xuất và sinh hoạt của xã hội. _Nhiệm vụ của thống kê là dựa vào số liệu của nhiều năm (ít nhất là 3 năm )để xác định tính chất và mức độ của biến động thời vụ .Phương pháp thường được sử dụng là tính chỉ số thời vụ, Trong đó : Ii:Chỉ số thời vụ của thời gian t :Số trung bình các mức độ của các thời gian cùng tên i : Số trung bình của tất cả các mức độ II.Phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn 1. khái niêm về dự đoán thống kê: 1.1 khái niệm: Dự đoán thống kê là việc dự đoán quá trình tiếp theo của hiện tượng trong những khoảng thời gian tương đối ngắn ,nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng những thông tin thống kê và áp dụng các phương pháp thích hợp . 1.2.Đặc điểm của dự đoán thống kê: -Đối với nghiên cứu thống kê không những phải biết điều đã xảy ra ( đó là những hiện tượng quy luật )mà phải biết sự phát triển của tương lai của hiện tượng cần dự đoán .Kết quả của dự đoán thống kê là căn cứ để tiến hành điều chỉnh kịp thời các hoạt động sản xuất kinh doanh là cơ sơ để đưa ra những quyết định kịp thời và hữu hiệu .Hiện có 3 loại dự đoán thống kê như sau Dự đoán thống kê ngắn hạn : Khoảng 3 năm trở xuống Dự đoán trung hạn : Từ 3 năm trở lên đến 7 năm Dự đoán dài hạn : Trên 10 năm ( thường là những dự đoán mang tính chiến lược ) Trong giới hạn hạn đề tài này em xin trình bày những vấn đề của dự đoán thống kê ngắn hạn : 2Một số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê ngắn hạn 2.1Dự đoán dựa vào lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình Mô hình dự đoán là : Với : ( l = 1,2,3... là tâm dự đoán ) Điều kiện sử dụng: (i=) Trong đó :yn: Mức độ cuối cùng của dãy số thời gian y1:Là mức độ đầu tiên của dãy số thời gian 2.2 Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình Mô hìnhdự đoán : với l =1,2,3...n là tầm dự đoán với với điều kiện ti (i= ) xấp xỉ nhau yn: mức độ cuối cùng của dãy số thời gian y1 :Mức độ đầu tiên của dãy số 2.3dự đoán dựa vào hàm xu thế Chọn hàm xu thế tốt nhất tức là chọn hàm xu thế có SE min Se= = Trong đó k :Là số lượng các tham số trong mô hình n :số trường hợp nghiên cứu Hàm xu thế có dạng : ( t = 1,2,... là thứ tự thời gian) b0, b1 là hệ số của hệ phương trình tuyến tính sau Trong đó :y là tiêu thức chỉ kết quả x là số thứ tự theo thời gian 3. Dự đoán dựa vào phương pháp san bằng mũ Khi xây dựng mô hình dự đoán thì các mức độ của dãy số thời gian được xem như nhau nghĩa là có cùng quyền số trong quá trình tính toán .Do vậy để mô hình không cứng nhắc kém nhạy bén với sự biến động của hiện tượng đòi hỏi khi xây dựng mô hình dự đoán ,các mức độ thời gian phải xem xét một cách không như nhau ,các mức độ mới càng phải chú ý nhiều : Phương pháp san bằng mũ là phương pháp đơn giản để xây dựng loại mô hình dự đoán . 3.1 Mô hình dự đoán đơn giản Giả sử ở thời gian t có : Mức độ thực tế của hiện tượng là yt Mức độ dự đoán là Dự đoán ở thời gian t+1 : Mức dự đoán (1) được gọi là các tham số san bằng với và nằm trong khoảng [ 0;1] là trung bình cộng gia quyền Mặt khác ta có : Tương tự : ........ Vậy Vì nên khi n thì do đó ta có công thức tính tổng quát như sau : Như vậy dự đoán mức độ hiện tượng ở thời gian t+1 nó chính là tổng tất cả các mức độ của dãy số thời gian được tính theo quyền số .Mà trong đó các quyền số giảm dần theo dạng mũ tuỳ thuộc vào mức độ cũ của các mức độ trong dãy số thời gian Từ biểu thức : có thể được viết như sau ; trong đó et (et là sai số ở thời gian t) Vậy et Từ các công thức trên cho thấy việc lựa chọn có ý nghiã quan trọng .có hai vấn đề sau : Thứ nhất :Nếu lớn ((0,1] ) điều này có ý nghĩa là các mức độ càng lớn (ở cuối dãy số ) càng được chú ý .Nếu nhỏ (=(0.1:0.4) ) thì có sự chú ý đến các mức độ cũ. Do vậy vấn đề đặt ra nên chọn bằng bao nhiêu cho phù hợp ? .Qua nghiên cứu việc chọn bằng bao nhiêu dựa vào sự phân tích biến động của hiện tượng qua thời gian Thứ hai Để dự đoán ở mức độ phải biết ytvà ...Phương pháp này có ý nghĩa nhân bản .Theo phương pháp này để dự đoán mức độ phải biết mức độ dự đoán yt ,và ... Do đó để thực hiện dự đoán phải biết giá trị điều kiện ban đầu .Kí hiệu y0 y0 có thể lấy mức độ đầu tiên trong dãy số ,hoặc có thể được xác định bằng trung bình cộng giản đơn .Tuy nhiên dù chọn y0 như thế nào thì qua một số bước tính toán sẽ hội tụ về cho kết quả giống nhau ( hoặc không khác nhau là mấy ) 3.2 Mô hình tuyến tính không biến động thời vụ Mô hình giản đơn có dạng : với Thì mô hình thời vụ có dạng : với là tham số san bằng : với điều kiện Để xác định được mô hình thời vụ ,trước tiên phải xác định được điều kiện ban đầu a0(0) : Dùng mức độ đầu tiên trong dãy số a1(0) :Dùng lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình để xác định .Ta có 3.3 Mô hình tuyến tính kết hợp với biến động thời vụ 3.3.1.Mô hình tuyến tính kết hợp cộng với biến động thời vụ Mô hình : Với: st= Trong đó: là những tham số san bằng với điều kiện điều kiện ban đầu: a0(o)là mức độ đầu tiên trong dãy số ( a0(0)=y1) a1(0) là lượng tăng giảm tuyệt đối trung bình k là thời gian tính ( k=4đối với tài liệu quý ,k=12 đối với tài liệu tháng ) st là thành phần thời vụ 3.3.2 Mô hình tuyến tính kết hợp nhân với biến động thời vụ (mô hình winter) Mô hình : Với : st= Điều kiện ban đầu của tham số san bằng ,tham số ban đầu ,thành phần thời vụ như mô hình kết hợp cộng 4.Dự đoán dựa vào mô hình tuyến tính ngẫu nhiên Một quả tình ngẫu nhiên là một tập hợp các biến ngẫu nhiên xuất hiện qua thời gian theo một quy luật xác xuất nào đó .Một quá trình ngẫu nhiên được gọi là dừng nếu quy luật phân phối của cũng là quy luật phân phối của Việc phân tích những đặc của một quá trình ngẫu nhiên chủ yếu dựa vào hàm tự hiệp phương sai ,hàm tự tương quan . Giả sử có quá trình nhẫu nhiên dừng ; Với kì vọng :E[Yt] =M Phương sai :Var[Yt] =E[(Yt-M)2] = Ta có hàm tự hiệp phương sai : với k=0,1,2,.. Hàm tự tương quan : Với k= 0,1,2... Trong thực tế ,ta chỉ có dãy số thời gian y1,y2,..,yn.Do đó ta phải ước lượng và qua Ck và rk được tính từ dãy này . Với k = 0,1,2,... với Với k =0, 1,2... Ck và rk được gọi là tự hiệp phương sai và hàm tự tương quan mẫu . 4.1 Một số mô hình dừng : Để mô tả ta thường dùng các toán tử sau đây để mô tả : B: toán tử chuyển dịch về phía trước BYt =Yt-1 BmYt= Yt-m Toán tử sai phân : 4.1.1Mô hình hồi quy bậc p –kí hiệu AR(p) Mô hình tổng quát : trong đó : là các tham số at là một quá trình đặc biệt đơn giản thường gọi là tạp âm trắng (nhiễu trắng) với : Biểu diễn toán tử B ta có : Hay Hàm tự tương quan Hay Mô hình AR(1) Hàm tự tương quan Mô hình AR (2) Hàm tự tương quan 4.1.2Mô hình trung bình trượt bậc q –kí hiệu MA(q) Với là các tham số Hàm tự tương quan : một vài mô hình đơn giản Mô hình MA(1) Hàm tự tương quan Mô hình MA(2) Hàm tự tương quan : 4.1.3Mô hình hỗn hợp p,q,_kí hiệu ARMA(p,q) là sự kết hợp giữa mô hình tự hồi quy bậc p và mô hình trung bình trượt bậc q Một vài mô hình đơn giản : Mô hình ARMA(1,1) : Mô hình ARMA(2,1) : Mô hình ARMA (2,2) : 4.2 Một số mô hình tuyến tính không dừng 4.2.1Mô hình ARIMA (p,d,q) Trong thực tế ta thường gặp dãy thời gian tồn tại su thế (có thể tuyến tính hoặc phi tuyến tính )tức là các dãy không dừng .Để áp dụng các mô hình dừng ta phải khử xu thế đi bằng toán sai phân : Thông thường: lấy sai phân bậc 1 với xu thế tuyến tính (d= 1) Lấy sai phân bậc 2 với xu thế parabol (d=2) Lấy sai phân bậc 3 với hàm xu thế bậc 3 ( d=3) Như vây ta có :Thay vào mô hình ARMA(p,q) ta có mô hình ARIMA(p.d.q) p là bậc của toán tử hồi quy d; là bậc của toán tử sai phân q; là toán tử của trung bình trượt Một vài mô hình ; 1, ARIMA(1,1,1) : 2,ARIMA(0,1,1): 3,ARIMA(0,2,2): 4.2.2Mô hình biến động thời vụ – kí hiệu SARIMA(p,d,q) Trong thực tế chúng ta thường gặp dãy thời gian có biến động thời vụ ( thường là quý và tháng ).Và có xu thế vì vậy để đưa về dãy dừng ta phải áp dụng toán tử lùi và toán tử sai phân .và khi đó ta có mô hình SARIMA(p,d,q)Để khử biến động thời vụ ta phải thông qua toán tử Xt= (1-Bs)Yt s=4 nếu đó là tài liệu quý s=12 nếu đó là tài liệu tháng Nếu Xt có xu thế ta phải khử xu thế Ta có mô hình tổng quát (Mô hình SARIMA) 4.3 Phương pháp của Box-Jenkes Từ dãy số thời gian mà ta nghiên cứu chon ra mô hình tuyến tính ngẫu nhiên tốt nhất trên cơ sở đó tiến hành dự đoán và mức độ hiện tượng trong tương lai .gồm 3 bước - Bước một :Chọn mô hình tốt nhất : -Khử biến động thời vụ bằng toán tử ( s=4 là tài liệu quý ,s=12 là tài liệu tháng Khử xu thế bằng toán tử sai phân đưa về Zt dừng Xác định bậc p,d của ARIMA(p,d) của Zt: Về mặt lý thuyết ta phải khảo sát đồ thị hàm tự tương quan và hàm tự tương quan riêng phần để xác định bậc p,q cho mô hình này .cụ thể Nếu đồ thị của hàm tự tương quan giảm từ từ và đồ thị của hàm tương quan riêng phần có p giá trị đầu tiên khác 0 (thường p=3 là lớn nhất )thì có thể nghĩ về mô hình AR(p) Nếu đồ thị hàm tự tương quan chỉ có q giá trị đầu tiên khác 0(thường q=3 là lớn nhất )mà hàm đồ thị tương quan giảm từ từ thì cũng có thể có MA(q) Nếu đồ thị của hàm tự tương quan và hàm tự tương quan riêng phần không có sự cắt ngắn giống như hai trương hợp trên thì ta có thể nghĩ đến một ARMA(p,q) - Bước hai: Ước lượng các tham số của mô hình đã chọn : Đối với AR(p) AR(1) ta co vùng cho phép -1<<1 AR(2): vùng cho phép -1<<1 là ước lượng của Đối với MA(q) Nếu gọi là ước lượng của ta có : MA(1) vùng cho phép -1<<1 MA(2) Vùng cho phép –1< -Bước ba :Kiểm định mô hình -dự đoán Kiểm định mô hình : Các tham số phải khác 0 Đi phân tích các phần dư Trung bình của các phần dư bằng 0 Kiểm tra có phải là tạp âm trắng hay không ? tiêu chuẩn kiểm định dùng : Q = n Nếu mô hình đã chọn không được chấp nhận thì trở lại bước nhận dạng .Nếu mô hình được chấp nhận thì dùng mô hình đó để dự đoán - Bước bốn :Dự đoán mô hình dự đoán : với l=1,2,..là tầm dự đoán n=1,2,3...số năm cơ sở để dự đoán phần hai : vận dụng phương pháp dãy số thời gian và dự đoán thông kê ngắn hạn để phân tích và dự đoán doanh thu của bưu điện tỉnh yên bái i.khái quát về đặc điểm kinh doanh của bưu điện tỉnh yên bái 1.Lịch sử hình thành và phát triển của Bưu Điện tỉnh Yên Bái Bưu điện Yên Bái là một Bưu điện miền núi ,tuy nhiên Bưu điện Yên Bái đã nỗ lực phát triển cả về nhân lực lẫn vật lực để làm chủ công nghệ ,phục vụ tốt sự chỉ đạo của chính quyền và thúc đẩy sự phát triển kinh tế xã hội của địa phương . Những năm qua ,từ một cơ ngơi nghèo nàn về vật chất ,thiếu thốn về nhân lực ,vật lực được sự quan tâm của lãnh đạo địa phương ,lãnh đạo Tổng cục Bưu điện ,Tổng công ty Bưu chính viễn thông Việt Nam và bằng chính nỗ lực của mỗi cán bộ công nhân viên Bưu Điện tỉnh Yên Bái đã xây dựng một Bưu điện Yên Bái hiện đại về mạng lưới ,rộng về diện phục vụ ,đa dạng về dịch vụ ,có một đội nhũ cán bộ công nhân viên đáp ứng được sự phát triển của khoa học ,thiết bị .Để từ đó đảm bảo được thông tin liên lạc phục vụ sự chỉ đạo của các cấp chính quyền địa phương ,phục vụ an ninh quốc phòng ,phục vụ sự phát triển kinh tế ,giao lưu văn hoá của mọi tầng lớp nhân dân trên địa bàn tỉnh . Bước vào giai đoạn mới giai đoạn cạnh tranh và hội nhập ,Bưu điện Yên Bái đã đẩy mạnh công tác đầu tư ,hiện đại hoá mạng lưới Bưu chính viễn thông tới các vùng kinh tế trọng điểm ,vùng đông dân cư ,vùng sâu ,vùng xa ,phục vụ tốt nhiệm vụ chính trị,phát triển kinh tế quốc phòng an ninh của tỉnh .Đồng thời nâng cao chất lượng dịch vụ ,mở rộng các điểm dịch vụ ,rút ngắn bán kính phục vụ xuống không quá 3km/1 điểm . 2. Đặc điểm hoạt động kinh doanh của Bưu điện tỉnh Yên bái . Bưu điện tỉnh Yên Bái đã tập trung đầu tư ,phát triển theo đúng hướng :hiện đại hoá ,số hoá ,tự động hoá đa dạng các dịch vụ chất lương cao .Mạng truyền dẫn dây trần ,âm tần dã được thay thế hoàn toàn bằng mạng số hoá .Tiếp đó hoàn thành mạng cáp quang ở thành phố Yên Bái và một số huyện thị vùng thấp .Số máy điện thoại trên mạng hiện có là 17693 máy đạt tỷ lệ 2.5 máy /100 dân ,tăng 22,7 lần so với năm 1992 ,hoàn thành trước 3 năm mục tiêu đại hội XV Đảng bộ tỉnh đề ra đến năm 2005 .Nhiều dịch vụ mới được đua vào sử dụng ,đáp ứng yêu cầu ngày càng cao về phát triển kinh tế xã hội ,đảm bảo quốc phòng an ninh .Nhờ đó thông tin liên lạc nội tỉnh và từ Yên Bái đi cả nước ,đi quốc tế thông suốt ,thuận tiện an toàn .Về bưu chính ,toàn tỉnh hiện có 286 điểm phục vụ .từ năm 1998 tới nay đã xây dựng được 98 điểm bưu điện văn hoá xã ,đảm bảo việc phát hành thư báo trong ngày cho 150/180 xã phường thị trấn . Năm 1999 đưa vào sử dụng cột ăng ten 100m tại trung tâm tỉnh để nâng cao chất lượng truyền dẫn ,lắp đưa vào khai thác tuyến vi ba 10K Văn Yên –An Thịnh và Hoàng Thi –Cát lem ,phát triển mở rộng 100km cáp các loại bổ sung cho mạng vi ba và tuyến cáp ngọn .Đến ngày 31/12/1999 mở thêm 263 kênh liên lạc nội tỉnh .Nâng tổng số kênh truyên dẫn đấu vào tổng đài huyện thị lên 1583 kênh tăng 20% so với năm 1998 .Cũng trong năm ,Bưu điện tỉnh Yên Bái đã đưa dịch vụ Internetvà dịch vụ Vinacard vào phục vụ kinh doanh tại thị xã Yên Bái Đến tháng 9/2002 doanh thu thực hiện đạt 26,206 tỷ đồng ,đạt 77,6% kế hoạch tông công ty giao cả năm .Phát triển mới được 4.337 máy điện thoại đạt 119% kế hoạch năm .Bưu Điện tỉnh Yên Bái phấn đấu đến năm 2005 cáp quang hoá 100% .Hiện nay có 5 địa phương được cáp quang hoá là :Thành phố Yên Bái ,thị xã Nghĩa Lộ ,huyện Yên Bình ,Lục Yên ,Văn Chấn . Doanh thu của Bưu Điện tỉnh Yên Bái Đã tăng liên tục từ năm1996 đến năm 2003 theo số liệu của Bưu điện ta thấy chỉ sau 8 năm doanh thu của Bưu điện đã tăng từ 2295 triệu đồng lên tới 15484 triệu đồng tức là năm 2003 tăng 6.75 lần so với năm 1998. Bước vào thời kì mới –thời kì đẩy mạnh Công nghiệp hoá ,Hiện đại hoá đất nước ,Thực hiện nghị quyết đại hội IX của đảng và nghị quyết đại hội XV Đảng bộ tỉnh Yên Bái ,dưới sự lãnh đạo của Đảng bộ tỉnh ,cùng với sự quan tâm của Bộ Bưu chính Viễn thông ,sự phối hợp giúp đỡ của các nghành các cấp ,sự nỗ lực của đội ngũ cán bộ công nhân viên trong đơn vị ,Chúng ta tin tưởng rằng Bưu điện tỉnh Yên Bái sẽ có bước phát triển đi lên ,Xây dụng cơ sở vật chất ngày càng hiện đại ,thúc đẩy mạnh mẽ ứng dụng công nghệ thông tin vào các lĩnh vực sản xuất kinh doanh có hiệu quả hơn ,góp phần thực hiện thắng lợi nhiệm vụ chính trị của đảng bộ tỉnh ,đưa Yên Bái trở thành tỉnh phát triển trong khu vực miền núi Bắc Bộ . ii.phân tích biến động doanh thu của bưu điện tỉnh yên bái giai đoạn 1996-2003 và dự đoán doanh thu bưu điện tỉnh yên bái Doanh thu của bưu điện tỉnh Yên bái từ năm 1996 đến 2003 như sau (đơn vị triệu đồng ) Quý I Quý II Quý III Quý IV năm 1996 2295 2517 2686 2831 năm 1997 2936 3285 3712 4577 năm 1998 4087 4154 4434 4747 năm 1999 4452 4857 4588 4914 năm 2000 4894 5417 5729 6594 năm 2001 6424 6953 7595 7844 năm 2002 8188 9045 10211 10704 năm 2003 12553 12999 14006 15484 (theo số liệu thống kê của bưu điện tỉnh yên bái) 1Đặc điểm nguồn dữ liệu . Theo số liệu trên ,doanh thu của Bưu Điện tỉnh Yên Bái tăng dần qua các năm .và tăng mạnh trong 2 năm 1998 –1999 .Tuy nhiên nếu xét theo quí doanh thu của bưu điện vừa có tăng vùa có giảm .Do vậy số liệu doanh thu của Bưu điện qua các quí không có tính chất biến động thời vụ . Số liệu doanh thu của bưu điện không phụ thuộc vào thời gian mà chỉ phụ thuộc vào giá cả ,cuớc phí .Do có sự khuyến khích sử dụng dịch vụ Viễn Thông vào cuối năm (khuyến mại ,giảm giá ) và do nhu cầu sử dụng cao vào dịp Tết nên doanh thu của Bưu Điện thường tăng mạnh vào quí IV hàng năm và doanh thu tăng ít (có khi giảm quí I như năm 1998 –1999).Do vậy số liệu trên là số liệu không tăng (hoặc giảm ) theo thời vụ ,không phụ thuộc vào các quy luật tự nhiên mà phụ thuộc vào giá cả cuớc phí và kế hoạch phát triển của Bưu Điện . 2.Phân tích các chỉ tiêu doanh thu Bưu Điện theo dãy số thời gian 2.1Mức trung bình qua thời gian ==6428,5 triệu đồng 2.2 Lương tăng (giảm )tuyệt đối Lượng tăng giảm tuyệt đối từng kì .... tương tự các tiếp theo Lượng tăng (giảm ) tuyệt đối định gốc ... Lượng tăng (giảm) tuyệt đối trung bình triệu đồng 2.3 Tốc độ phát triển Tốc độ phát triển liên hoàn (lần) hay =109,67% .... lần hay =110,55% Tốc độ phát triển định gốc ; lần hay =109,67% .... lần hay =674,68% Tốc độ phát triển trung bình lần hay =106,35% 2.4 Tốc độ tăng (giảm) Tốc độ tăng (giảm )từng kì a2=t2 –1=1,0967-1= 0,0967 lần hay =9,67% .... a32= t32-1 = 1,1055 –1 =0,1055 lần hay = 10,55% Tốc độ tăng giảm định gốc A2=T2-1=1,0967-1= 0,0967 lần hay =9,67% ... A32= T32-1= 6,7468 –1 =5,7468 lần hay =574,68% Tốc độ tăng giảm trung bình lần hay =6,35%Tính toán theo trên ta sẽ có số liệu sau;(bảng1) t y t% T% a% A% 1 2295 _ _ _ _ _ _ 2 2517 222 222 109.6732 109.6732 9.673203 9.673203 3 2686 169 391 106.7143 117.037 6.714342 17.03704 4 2831 145 536 105.3984 123.3551 5.398362 23.35512 5 2936 105 641 103.7089 127.9303 3.708937 27.93028 6 3285 349 990 111.8869 143.1373 11.88692 43.13725 7 3712 427 1417 112.9985 161.7429 12.99848 61.74292 8 4577 865 2282 123.3028 199.4336 23.3028 99.43355 9 4087 -490 1792 89.2943 178.0828 -10.7057 78.08279 10 4154 67 1859 101.6393 181.0022 1.639344 81.00218 11 4434 280 2139 106.7405 193.2026 6.740491 93.20261 12 4747 313 2452 107.0591 206.841 7.059089 106.841 13 4452 -295 2157 93.78555 193.9869 -6.21445 93.98693 14 4857 405 2562 109.097 211.634 9.097035 111.634 15 4588 -269 2293 94.4616 199.9129 -5.5384 99.91285 16 4914 326 2619 107.1055 214.1176 7.105493 114.1176 17 4894 -20 2599 99.593 213.2462 -0.407 113.2462 18 5417 523 3122 110.6866 236.0349 10.68655 136.0349 19 5729 312 3434 105.7596 249.6296 5.759646 149.6296 20 6594 865 4299 115.0986 287.3203 15.09862 187.3203 21 6424 -170 4129 97.4219 279.9129 -2.5781 179.9129 22 6953 529 4658 108.2347 302.963 8.234745 202.963 23 7595 642 5300 109.2334 330.9368 9.233424 230.9368 24 7844 249 5549 103.2785 341.7865 3.278473 241.7865 25 8188 344 5893 104.3855 356.7756 4.385518 256.7756 26 9045 857 6750 110.4665 394.1176 10.46654 294.1176 27 10211 1166 7916 112.8911 444.9237 12.8911 344.9237 28 10704 493 8409 104.8281 466.4052 4.828127 366.4052 29 12553 1849 10258 117.2739 546.9717 17.27392 446.9717 30 12999 446 10704 103.5529 566.4052 3.552936 466.4052 31 14006 1007 11711 107.7467 610.2832 7.74675 510.2832 32 15484 1478 13189 110.5526 674.6841 10.55262 574.6841 -15484 -2295 0 0 Nhận xét :Qua bảng tính toán trên ta thấy : _Lượng tăng (giảm ) tuyệt đối từng kì :đa số các quý doanh thu đều tăng ,lượng tăng tuyệt đối của quý về cuối kì phân tích lớn hơn thời kì đầu .Trong đó tăng nhiều nhất là doanh thu quý thứ 29 (tức là quý I năm 2003). _Tốc độ phát triển : Đa số doanh thu quý sau vuợt quý trước tuy nhiên có mọt số quý tốc độ phát triển giảm . Theo bảng phân tích trên cho ta thấy doanh thu bưu điện biến động không đều .Không phụ thuộc vào thời gian ,không có biến động thời vụ . 3.Hồi quy theo thời gian Để xác định xu hướng phát triển cơ bản của bưu điện tỉnh Yên bái trong những năm qua .Mô hình tốt nhất là mô hình có SE min SE= Ta có bảng số liệu sau : (bảng 2) t y ty t2 t3 t4 t2y lgy t*lgy 1 2295 2295 1 1 1 2295 3.36078269 3.3607827 2 2517 5034 4 8 16 10068 3.400883216 6.8017664 3 2686 8058 9 27 81 24174 3.429106008 10.287318 4 2831 11324 16 64 256 45296 3.451939869 13.807759 5 2936 14680 25 125 625 73400 3.467756051 17.33878 6 3285 19710 36 216 1296 118260 3.516535374 21.099212 7 3712 25984 49 343 2401 181888 3.569607968 24.987256 8 4577 36616 64 512 4096 292928 3.660580912 29.284647 9 4087 36783 81 729 6561 331047 3.611404638 32.502642 10 4154 41540 100 1000 10000 415400 3.618466492 36.184665 11 4434 48774 121 1331 14641 536514 3.646795689 40.114753 12 4747 56964 144 1728 20736 683568 3.676419232 44.117031 13 4452 57876 169 2197 28561 752388 3.648555156 47.431217 14 4857 67998 196 2744 38416 951972 3.686368103 51.609153 15 4588 68820 225 3375 50625 1032300 3.661623409 54.924351 16 4914 78624 256 4096 65536 1257984 3.691435152 59.062962 17 4894 83198 289 4913 83521 1414366 3.689663965 62.724287 18 5417 97506 324 5832 104976 1755108 3.733758836 67.207659 19 5729 108851 361 6859 130321 2068169 3.758078822 71.403498 20 6594 131880 400 8000 160000 2637600 3.819148943 76.382979 21 6424 134904 441 9261 194481 2832984 3.807805532 79.963916 22 6953 152966 484 10648 234256 3365252 3.842172229 84.527789 23 7595 174685 529 12167 279841 4017755 3.880527778 89.252139 24 7844 188256 576 13824 331776 4518144 3.894537585 93.468902 25 8188 204700 625 15625 390625 5117500 3.913177834 97.829446 26 9045 235170 676 17576 456976 6114420 3.956408571 102.86662 27 10211 275697 729 19683 531441 7443819 4.009068276 108.24484 28 10704 299712 784 21952 614656 8391936 4.0295461 112.82729 29 12553 364037 841 24389 707281 10557073 4.098747529 118.86368 30 12999 389970 900 27000 810000 11699100 4.113909944 123.4173 31 14006 434186 961 29791 923521 13459766 4.146314122 128.53574 32 15484 495488 1024 32768 1048576 15855616 4.189883163 134.07626 528 205712 4352286 11440 278784 7246096 107958090 119.9810092 2044.5066 3.1 Mô hình tuyến tính Với b0,b1là hệ số của hệ phương trình sau Do đó ta có phương trình mũ: Thay t =(1,...32) vào mô hình ta có SSE=55453528.7 ta tìm được SE1= 3.2 Mô hình parabol Giải hệ phương trình sau Mô hình hàm parabol Ta có SSE= 304610949.4 SE2= 3.3 Mô hình hàm mũ b0,b1 là hệ số của hệ phương trình sau : lg= 3.357+0.024t SSE= =16732637.51 SE3 ==746.83 So sánh SE1,SE2,SE3 ta thấy SE3 min như vậy trong 3 mô hình hồi quy trên thì mô hình hàm mũ cho SE nhỏ nhất do đó ta chọn mô hình hàm mũ Ta có bảng tính chi tiết như sau ;(bảng 3) đường thẳng parapol ham mu t y 1 2295 985.102 1715832.77 815491.1 661287897055.21 2404.36 11959.61 2 2517 1336.289 1394078.47 658195.94 429914872359.52 2540.