Mô hình Arima là gì, thường ứng dụng trong lĩnh vực nào ?

Mô hình ARIMA đơn giản như thế nào?

Hãy tưởng tượng bạn đang cố gắng dự đoán số lượng kem mà cửa hàng tạp hóa của bạn sẽ bán vào một ngày nào đó. Bạn có thể sử dụng mô hình ARIMA để thực hiện việc này bằng cách xem xét các yếu tố sau:

• Số lượng kem đã bán trong những ngày trước: Theo trực giác, bạn có thể nghĩ rằng số lượng kem bán ra hôm nay sẽ phụ thuộc vào số lượng kem đã bán trong những ngày trước. Ví dụ: nếu cửa hàng bán được nhiều kem vào tuần trước, thì có thể họ cũng sẽ bán được nhiều kem vào tuần này.
• Thói quen mua sắm theo mùa: Mọi người có xu hướng mua nhiều kem hơn vào mùa hè so với mùa đông. Do đó, mô hình ARIMA của bạn có thể cần phải tính đến thời điểm trong năm để đưa ra dự báo chính xác hơn.
• Các sự kiện đặc biệt: Nếu có một sự kiện đặc biệt sắp diễn ra, chẳng hạn như lễ hội hoặc ngày nghỉ học, thì điều này có thể ảnh hưởng đến số lượng kem mà mọi người mua. Mô hình ARIMA của bạn có thể được điều chỉnh để bao gồm các sự kiện này như là yếu tố dự báo.

Mô hình ARIMA hoạt động như thế nào?

Mô hình ARIMA giống như một công cụ thông minh, sử dụng ba bước để tạo ra dự báo:

1. Nhìn lại quá khứ (AR – AutoRegressive): ARIMA xem xét các giá trị trước đó để dự đoán giá trị hiện tại. Ví dụ, nếu giá cổ phiếu đã tăng trong ba ngày qua, mô hình có thể dự đoán giá sẽ tiếp tục tăng.
2. Điều chỉnh sự thay đổi (I – Integrated): Đôi khi dữ liệu có thể không ổn định, ví dụ như giá cổ phiếu dao động mạnh. Mô hình ARIMA thực hiện một phép tính để làm cho dữ liệu ổn định hơn trước khi dự báo.
3. Sửa lỗi dự đoán (MA – Moving Average): ARIMA xem xét những sai số trong dự đoán trước đó để cải thiện dự đoán hiện tại. Giống như khi bạn điều chỉnh lại dự đoán của mình nếu thấy nó không chính xác trong quá khứ.

Ưu điểm của mô hình ARIMA

• Dễ sử dụng và hiểu, ngay cả đối với những người không có kiến thức kỹ thuật.
• Có thể dự báo nhiều loại chuỗi thời gian khác nhau, bao gồm cả doanh số bán hàng, thời tiết cả và nhu cầu tiêu dùng.
• Có thể được điều chỉnh để bao gồm các yếu tố bổ sung, chẳng hạn như xu hướng theo mùa và các sự kiện đặc biệt.

Nhược điểm của mô hình ARIMA

• Giả định rằng dữ liệu là tuyến tính và có tính dừng, nghĩa là không có biến động đột ngột hoặc xu hướng dài hạn.
• Có thể không chính xác nếu dữ liệu bị nhiễu hoặc có ngoại lệ.
• Việc lựa chọn các tham số phù hợp cho mô hình có thể khó khăn.
• Không phù hợp với các dữ liệu bị thao túng hoặc không theo quy luật cung cầu

Công cụ hỗ trợ

Tóm lại