các phương pháp và mô hình dự báo kinh tế - xã hội

CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO KINH TẾ-XÃ HỘIĐề tài: Lấy ví dụ xây dựng mô hình dự báo bằng phương pháp xu thế.. Các ví dụ cho mô hình dự báo xu thế và các bước thực hiện v

CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO KINH TẾ-XÃ HỘI

Đề tài: Lấy ví dụ xây dựng mô hình dự báo bằng phương pháp xu thế.

I Cơ sở lý thuyết.

1 Định nghĩa:

Xu thế là sự vận động tăng hoặc giảm của dữ liệu trong một thời gian dài Sự vận động này có thể được mô tả bằng một đường thằng hay đường cong toán học

Có thể mô hình hóa hàm xu thế bằng cách thực hiện một hàm hồi quy thích hơpk với biến cần dự báo Y và thời gian T

2 Các dạng hàm xu thế điển hình:

mô hình mà mình cho răng có thể phù hợp Sau đó kiểm định so sánh các chỉtiêu thống kê để chọn ra mô hình phù hợp nhất.

II Các ví dụ cho mô hình dự báo xu thế và các bước thực hiện với

phần mềm Eview.

Ví dụ 1: Dự báo tổng sản phẩm quốc nội (GDP) từ những số liệu thu thập

được từ năm 1990 đến năm 2010

Số liệu lấy từ Tổng Cực Thống Kê Việt Nam 2010

Ví Dụ 2: Xây dựng mô hình dự báo số lượng người lao động Mỹ năm 2010 theo

phương pháp xu thế.

(nghìn người)

Số liệu lấy từ Cục Tống Kê Nhân Lực Mỹ.

Ví dụ 3: Xây dựng mô hình dự báo Tổng vốn đầu tư nước ngoài vào Việt Nam theo

phương pháp xu thế.

Thực Hiện(Triệu USD)

Lời nói đầu:

- Trong bài chuận bị của nhóm 5 sẽ giới thiệu 1 phương pháp khác nhập dữ liệu cho eview thay vì cách nhập dữ liệu sử dụng Empty Group (Edit Series).Phương pháp đó là Mở Dữ Liệu Ngoại Lai (Files\Open\Open a Foreign as Workfile) - ở đây là Microsoft Exel 2003

Quá trình chuẩn bị phần mềm cùng thiết bị

- Phiên bản Eview được sử dụng là 5.1 đã được mua bản quyền

- File dữ liệu exel chứa nội dung của 3 bảng

Bước 1: Nhập và tinh chỉnh số liệu.

- Vì sử dụng phương pháp Open a Foreign as Workfile nên việc nhập dữ liệutrở lên rất nhanh chóng và đơn giản, nhóm chúng tôi quyết định cùng 1 lúc nhập toàn bộ số liệu cho 3 bảng

- Trong giao diện ban đầu của Eview 5.1 Chọn Files\Open\Open a Foreign

Cửa sổ SpreadSheet Read Step 1 hiện ra

- Lựa chọn đầu tiên được mặc định là tự động duyệt toàn bộ trang Exel

- Custom Range: Tùy biến khoảng duyệt - đưa ra các tùy chọn điểm bắt đầu và kết thúc duyệt, số lượng ô dữ liệu được đưa vào

Vì bảng dữ liệu trong exel đã được nhập đúng cách nên không cần phải chọnchế độ custom range nữa mà chúng ta chọn Next luôn

Trong bước 2:

- Mục Column headers dùng để tinh chỉnh độ dài của tên cột Trong ví dụ này trước các số liệu có 2 đầu đề là Tên biến và Đơn vị Chính vì vậy số trogHeader Lines là 2

- Chính vì khả năng rất cao tên biến quá dài không phù hợp cho sử dụng trong eview lên chúng ta nhấp chuột để chọn các biến như Nam, GDP … Tương ứng với đó ta có thể thay đổi tên biến, cũng như thêm các đoạn miêu tả trong Column Info và Description

Sau khi tinh chỉnh tên biến xong nhấn Finish

+ Ta được Workfile mới như sau

Chú Ý: Eview tự động lấy 1 biến có tần số giống với tần số trong bộ nhớ để làm biến quan sát – OBS Trong trường hợp này là biến Nam, tần số là Annual – Năm.

+ Tinh Chỉnh số liệu: Thêm xóa thay đổi cấu trục dữ liệu sao cho phù hợp với yêu cầu

Như trong hình trên chúng ta thấy thiếu 1 quan sát năm 2010 để dự báo Vậyđể thêm 1 quan sát là năm 2010 thì phải làm thế nào?

Có 2 cách nhưng nhanh nhất vẫn là nháy đúp chuột vào chữ Range trong cửa

sổ Workfile

Cửa sổ Workfile structure hiện ra chúng ta giờ có thể điều chỉnh Loại, dạng tần số của dữ liệu Khởi Đầu và kết thúc các quan sát Như ở trên chúng ta thay đổi End Date từ 2009 thành 2010.

Bước 2: Vẽ biểu đồ cho từng biến.

Cách làm tương tự như nhau nên nhóm chúng tôi làm 1 lần

Trên thanh công cụ chọn Quick\Graph\ Sau đó nhận vào dạng biểu đồ mà bạn muốn, để dễ cho việc nhận diện dạng đồ thị nhóm chúng tôi chọn biểu đồ đường – Line Graph

Cửa sổ Series List hiện ra chúng ta muốn vẽ biến nào và số lượng ra sao tùy theo yêu cầu Trong các ví dụ này FDI, GDP, LF không liên quan đến nhau và đơn vị khác nhau nên chúng ta lập đồ thị riêng

Sau khi nhập tên biến xong nhấn OK và chúng ta được đồ thị.

Bước3: Xác định dạng đồ thị và tiến hành dự báo thông qua phương pháp xu thế.

- Để biết xu thế của dữ liệu sẽ tuân theo dạng hàm nào,cách đơn giản nhất làvẽ đồ thị của biến phụ thuộc sau đó nhận dạng đồ thị Nhưng có một sốtrường hợp như với biến FDI, đồ thị như trên ta khó có thể phân biệt đượcdữ liệu có xu thế tương ứng với dạng hàm nào Do đó, ta cần phải ước lượngmột số mô hình mà mình cho rằng có thể phù hợp Sau đó, cần kiểm định, sosánh các chỉ tiêu thống kê để tìm ra mô hình phù hợp nhất

1 Tạo biến xu thế.

Cách 1:

Chọn Quick/Generate Series để tạo biến mới

Ta gõ t=@trend(1989) với

T là tên biến

= là thao tác gán

@trend() là hàm xu thế

1989 là thời điểm bắt đầu chuỗi xu thế

Nhấn Ok ta được bảng giá trị của t như sau

Cách 2:

Gõ vào cửa sổ chính là Eview

Genr t = @trend(1989)

Trên cửa sổ Workfile hiện hành sẽ xuất hiện thêm biến xu thế t

2 Dự báo biến phụ thuộc FDI

2 hàm tương ứng là:

Hàm bậc 3

Hàm Ln

Ta vào Quick\Equation Estimation…

a Hàm bậc 3

Phương pháp dự báo là LS – Bình Phương Nhỏ Nhất.

Xét các quan sát: 1990 – 2010

Ta được kết quả

Dependent Variable: FDI

Method: Least Squares

Date: 11/14/10 Time: 17:24

Sample (adjusted): 1990 2009

Included observations: 20 after adjustments

b Hàm bậc 2.

Làm tương tự trong ô Equation Spectification: fdi c t t^2

Dependent Variable: FDI

Method: Least Squares

Date: 11/14/10 Time: 17:14

Sample (adjusted): 1990 2009

Included observations: 20 after adjustments

c Hàm Ln

Làm tương tự trong ô Equation Spectification: log(fdi) c t

Dependent Variable: LOG(FDI)

Method: Least Squares

Date: 11/14/10 Time: 17:19

Sample (adjusted): 1990 2009

Included observations: 20 after adjustments

d So sánh các hàm số xác định hàm phù hợp nhất.

Xét giá trị R-squared: chọn mô hình nào có R-squared lớn nhất

Hàm bậc ba có R-squared là 0.911779

Hàm bậc hai có R-squared là 0.767228

Hàm loganêpe có R-squared là 0.756999

Vậy hàm bậc 3 phù hợp nhất, từ bảng kết quả của hàm bậc 3 ta chọn Forecast

Cửa sổ Forecast hiện ra, tat hay đổi tên chuỗi giá trị dự báo là fdif

Trong đó

Root Mean Squared Error: Sai số bình phương trung bình

Mean Absolute Error: Sai số tuyệt đối trung bình

Mean Abs.Percent Error: Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình

Các sai số này khá nhỏ

Tương tự với hàm bậc hai và Loganêpe

Theo so sánh các sai số ta thấy Hàm bậc 3 là phù hợp nhất Ta tìm đến chuỗisố dự báo FDIF để tham chiếu giá trị năm 2010

FDI năm 2010 được dự báo sẽ là: 14387.56 (Triệu USD)

3 Dự báo biến phụ thuộc GDP.

Làm tương tự như với FDI

Included observations: 20 after adjustments

Included observations: 20 after adjustments

Qua so sánh các sai số ta thấy hàm bậc 2 phù hợp hơn

Kết quả dự báo GDP cho năm 2010 là: 549444.98 (Tỷ Đồng)

4 Dự Báo Biến Phụ Thuộc LF

Làm tương tự FDI với các hàm

Hàm Bậc Nhất

Hàm bậc hai

Included observations: 20 after adjustments

Included observations: 20 after adjustments

Hàm Loganepe

Dependent Variable: LOG(LF)

Method: Least Squares

Date: 11/14/10 Time: 18:06

Sample (adjusted): 1990 2009

Included observations: 20 after adjustments

Như vậy hàm bậc 2 là phù hợp nhất.

Lực lượng lao động mỹ năm 2010 được dự báo sẽ là: 158269.39 (Nghìn người)