I .Dự báo bằng hàm tăng trưởng mũ

1.1.Dạng hàm

Hàm tăng trưởng mũ có dạng :

F

Yt =

G ln( Yt) =

Đặt ln(Yt ) = Y ta có G tương ứng với

Yt = β1 + β2time + ut

Trong đó :

Yt : là biến phụ thuộc theo thời gian

Ut : là sai số của mô hình

Mô hình F là mô hình hồi qui tuyến tính theo tham số.Người ta không ước lượng mô

hình F một cách trực tiếp bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường được

mà ước lượng nó gián tiếp qua mô hình G.Dễ dàng nhận thấy nếu ta logarit hóa 2 vế của

phương trình hồi quy ở phương trình F ta sẽ có kết quả như phương trình G.

Trong các phương trình dự báo luôn có Ut vì dữ liệu thực tế không phải lúc nào

cũng nằm trên đường xu thế của bạn,nói cách khác là luôn tồn tại một sai số,mà sai số

này càng nhỏ càng tốt.

1.2.Đồ thị của hàm tăng trưởng mũ

y

Cũng có khi bằng đồ thị chúng ta chưa phân biệt được dữ liệu có xu thế tương ứng

với dạng hàm toán học nào.Lúc đó ta có thể ước lượng một số mô hình mà mình cho

rằng có thể phù hợp sau đó kiểm định tính toán các chỉ tiêu,đo lường độ chính xác để

chọn ra mô hình phù hợp nhất

1.3.Ước lượng hàm tăng trưởng mũ trên eviews

II. Ví dụ về hàm tăng trưởng m