Bài Giảng Phân Tích Và Dự Báo Kinh Tế - Xã Hội

PowerPoint Template BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LOGO Bài giảng PT & DB KT XH Chương 1 Những vấn đề lý luận cơ bản 1 Vị trí của dự báo tron[.]

1.1 Khái niệm về dự báo

Thời cổ Hy Lạp phân chia các lĩnh vực dự báo:

- Các hiện tượng tự nhiên: thời tiết, nhật thực, nguyệt

thực,…

- Các hiện tượng xã hội: sự xuất hiện và kết thúc các cuộc

chiến tranh, sự hưng thịnh hay suy vong của một thể chếchính trị,…

- Các hiện tượng về đời sống xã hội: khả năng giàu có,

Định nghĩa

Dự báo là sự tiên đoán có căn cứ khoa học, mang tính chất

xác suất về mức độ, nội dung, các mối quan hệ, trạng thái,

xu hướng phát triển của đối tượng nghiên cứu hoặc về cách

thức và thời hạn đạt được các mục tiêu nhất định đã đề ra

trong tương lai

Có 3 loại tiên đoán:

- Tiên đoán không khoa học: dựa trên các mối quan hệ có

tính tưởng tượng, không hiện thực hoặc những phát hiện

có tính bất chợt

- Tiên đoán kinh nghiệm: hình thành qua kinh nghiệm

thực tế Mới chỉ dừng lại ở mức độ định tính

- Tiên đoán khoa học: dựa trên việc phân tích mối quan hệ

qua lại giữa các đối tượng trong khuôn khổ của một hệ

1.2 Tính chất của dự báo:

- Dự báo mang tính xác suất: dù trình độ dự báo có hoàn

thiện đến đâu thì kết quả dự báo cũng không hoàn toànchính xác

- Dự báo là đáng tin cậy: dự báo mang tính xác suất nhưng

đáng tin cậy vì nó dựa trên những cơ sở lý luận vàphương pháp luận khoa học

- Dự báo mang tính đa phương án: dự báo được thực hiện

Chức năng

- Chức năng tham mưu: dự báo cung cấp các thông tin cần

thiết, khách quan làm căn cứ cho việc ra quyết định quản

lý và xây dựng chiến lược, kế hoạch các chương trình, dựán,…

- Chức năng khuyến nghị hay điều chỉnh: dự báo tiên đoán

các hậu quả có thể nảy sinh trong quá trình thực hiện cácchính sách kinh tế - xã hội nhằm giúp các cơ quan chức

Vai trò

Cơ chế ra quyết định quản lý gồm 3 bước:

- Thu thập thông tin về đối tượng quản lý

- Xây dựng mô hình thống kê thực nghiệm và thông tin

tiên nghiệm

- So sánh cân nhắc đưa ra quyết định

Vai trò

Nhờ có mô hình dự báo mà có thể tăng cường khả năng

quản lý một cách khoa học:

- Giúp nhận thức sâu sắc hơn các quy luật khách quan,

tránh được chủ quan duy ý chí

- Mô hình hóa đề cập một cách toàn diện các mối quan hệ

kinh tế - xã hội

- Cho phép định lượng được các mối quan hệ bằng cách áp

2.1 Theo đối tượng dự báo:

- Dự báo kinh tế: nghiên cứu những xu thế, khuynh hướng

vận động phát triển của nền kinh tế và các yếu tố cấuthành của nó

- Dự báo tiến bộ khoa học công nghệ: xác định các

phương án phát triển khoa học công nghệ trong tương laidựa trên cơ sở phân tích xu thế của nó và những yêu cầucủa xã hội

2.1 Theo đối tượng dự báo:

- Dự báo xã hội: đánh giá cơ cấu xã hội trong tương lai,

xác định nhu cầu và mức sống dân cư, sự thay đổi lốisống, điều kiện sinh hoạt,…

- Dự báo môi trường và sinh thái: dự báo những thay đổi

có thể có của môi trường sinh thái và các tác động của nótới sự phát triển kinh tế - xã hội trong tương lai

2.2 Theo tầm xa dự báo:

- Dự báo tác nghiệp: có tầm xa dự báo rất ngắn, có thể là

giờ, ngày, tuần,… làm cơ sở cho hoạt động thường ngày

- Dự báo ngắn hạn: dự báo có thời gian dự báo dưới 3

2.3 Theo phương pháp dự báo:

- Dự báo bằng phương pháp chuyên gia: được tiến hành

trên cơ sở tổng hợp, xử lý ý kiến của các chuyên giathông thạo với hiện tượng được nghiên cứu

- Dự báo theo phương trình hồi quy: mức độ cần dự báo

phải được xây dựng trên cơ sở xây dựng mô hình hồiquy

- Dự báo dựa vào dãy số thời gian: dựa trên cơ sở dãy số

2.4 Theo hình thức biểu hiện kết quả dự báo:

- Dự báo số lượng: đánh giá trạng thái trong tương lai của

đối tượng dự báo bằng các con số

- Dự báo chất lượng: luận chứng cơ sở của các chiến lược,

vai trò của các loại hình nghệ thuật và văn học trong đờisống tinh thần của xã hội,

- Nguyên tắc liên hệ biện chứng: tất cả các hiện tượng

kinh tế - xã hội đều có mối quan hệ qua lại, tác động lẫnnhau

- Nguyên tắc kế thừa lịch sử: các hiện tượng kinh tế - xã

hội vận động và phát triển không ngừng từ thấp đến cao,

từ đơn giản đến phức tạp, từ chưa hoàn thiện đến hoànthiện

- Nguyên tắc tính đặc thù về bản chất của đối tượng dự

- Nguyên tắc mô tả tối ưu đối tượng dự báo: mô tả đối

tượng dự báo như thế nào nhằm đảm bảo sự xác thực vàchính xác với chi phí thấp nhất

- Nguyên tắc về tính tượng tự của đối tượng dự báo: so

sánh những tính chất của đối tượng dự báo với những đốitượng tương tự đã biết nhằm tiết kiệm chi phí

Trình tự xây dựng dự báo khác nhau tuỳ thuộc vào các lĩnh

vực dự báo, phương pháp được sử dụng, mục đích và nhiệm

vụ đề ra Có thể chia thành các bước chính sau:

1 Thu thập và nghiên cứu những thông tin cần thiết

để mô tả đối tượng dự báo

2 Thu thập các số liệu của nền dự báo (dự báophụ)

Bước 1: Xác định mục tiêu

- Các mục tiêu liên quan đến các quyết định cần đến dự báo

phải được xác định rõ

- Người sử dụng và người làm dự báo thảo luận các mục

tiêu và kết quả dự báo sẽ được sử dụng như thế nào khi kết

thúc dự báo

Bước 2: Xác định dự báo cái gì

Khi các mục tiêu tổng quát đã rõ ta phải xác định chính xác

là dự báo cái gì (cần có sự trao đổi)

+ Ví dụ: Chỉ nói dư báo doanh số không thì chưa

đủ, mà cần phải hỏi rõ hơn là: Dự báo doanh thu bán hàng

(sales revenue) hay số đơn vị doanh số (unit sales) Dự báo

theo năm, quý, tháng hay tuần

Có 2 loại khía cạnh thời gian cần xem xét:

- Thứ nhất: Độ dài dự báo, cần lưu ý:

+ Đối với dự báo theo năm: từ 1 đến 5 năm

+ Đối với dự báo quý: từ 1 hoặc 2 năm

+ Đối với dự báo tháng: từ 12 đến 18 tháng

- Thứ hai: Người sử dụng và người làm dự báo phải thống

nhất tính cấp thiết của dự báo

Bước 4: Xem xét dữ liệu

- Dữ liệu cần để dự báo có thể từ 2 nguồn: bên trong và bên

ngoài

- Cần phải lưu ý dạng dữ liệu sẵn có (thời gian, đơn vị

tính,…)

- Dữ liệu thường được tổng hợp theo cả biến và thời gian,

nhưng tốt nhất là thu thập dữ liệu chưa được tổng hợp

- Cần trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo

Quyết định được phương pháp thích hợp nhất cho một tình

huống với:

+ Loại và lượng dữ liệu sẵn có

+ Mô hình (bản chất) dữ liệu quá khứ

+ Tính cấp thiết của dự báo

+ Độ dài dự báo

+ Kiến thức chuyên môn của người làm dự báo

- Đối với các phương pháp định tính thì bước này ít phù hợp

hơn so với phương pháp định lượng

- Đối với các phương pháp định lượng, cần phải đánh giá

mức độ phù hợp của mô hình (trong phạm vi mẫu dữ liệu)

- Đánh giá mức độ chính xác của dự báo (ngoài phạm vi

mẫu dữ liệu)

- Nếu mô hình không phù hợp, quay lại bước 5

- Nếu có thể nên sử dụng hơn một phương pháp dự báo, và

nên là những loại phương pháp khác nhau (ví dụ mô hình

hồi quy và san mũ Holt, thay vì cả 2 mô hình hồi quy khác

nhau)

- Các phương pháp được chọn nên được sử dụng để chuẩn

bị cho một số các dự báo (ví vụ trường hợp xấu nhất, tốt

nhất và có thể nhất)

- Kết quả dự báo phải được trình bày rõ ràng, ngắn gọn, dễ

hiểu

- Chuỗi dữ liệu dài có thể được trình bày dưới dạng đồ thị

(cả giá trị thực và dự báo)

- Trình bày thuyết trình nên theo cùng hình thức và cùng

mức độ với phần trình bày viết

- Lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực phải được thảo luận

một cách tích cực, khách quan và cởi mở

- Mục tiêu của việc thảo luận là để hiểu tại sao có các sai số,

để xác định độ lớn của sai số

- Trao đổi và hợp tác giữa người sử dụng và người làm dự

báo có vai trò rất quan trọng trong việc xây dựng và duy trì

quy trình dự báo thành công

a Nhóm các phương pháp mô hình hóa

- Mô hình kinh tế lượng: là phương pháp dựa trên lý

thuyết kinh tế lượng để lượng hóa các quá trình kinh tế

-xã hội thông qua phương pháp thống kê

- Mô hình I/O: dựa trên mối liên hệ ngành trong bảng đầu

vào – đầu ra diễn tả mối quan hệ của quá trình sản xuất

- Mô hình tối ưu hóa: bố trí nguồn lực nhằm tối ưu hóa

một mục tiêu nào đó

Phương pháp dự báo

a Nhóm các phương pháp mô hình hóa

- Mô hình chuỗi thời gian: dự báo được tiến hành trên cơ

sở giả định rằng quy luật đã phát hiện trong quá khứ vàhiện tại được duy trì sang tương lai trong phạm vi tầm xa

dự báo

- Mô hình nhân tố: phân tích tương quan giữa các chỉ tiêu

với nhau và lượng hóa các mối quan hệ này

5 Các phương pháp dự báo và tiêu chuẩn lựa chọn

b Nhóm phương pháp chuyên gia

Được thực hiện trên cơ sở thu thập, xử lý các ý kiến đánh

giá dự báo của các chuyên gia rồi đưa ra kết quả dự báo

c Nhóm các phương pháp kết hợp

Kết hợp những thế mạnh của phương pháp mô hình hóa và

phương pháp chuyên gia

5 Các phương pháp dự báo và tiêu chuẩn lựa chọn

Tiêu chuẩn lựa chọn phương pháp dự báo

- Độ chính xác của dự báo

- Chi phí của dự báo

- Tính tổng hợp và khả năng ứng dụng của phương pháp

- Thời gian dự báo

- Cơ sở dữ liệu để dự báo

6 Các phương pháp đánh giá dự báo

a Đánh giá trước dự báo:

- Kiểm tra thông tin về tính đầy đủ, tính chính xác, phù

hợp với mục tiêu dự báo, độ dài chuỗi quan sát, cấu trúcchuỗi thời gian

- Kiểm tra các biến tham số đại diện cho các mối quan hệ

của chúng tới đối tượng dự báo

- Kiểm tra dạng hàm hoặc mô hình dự báo sử dụng

6 Các phương pháp đánh giá dự báo

b Đánh giá sau dự báo:

Dựa trên tính toán sai số dự báo (độ sai lệch giữa giá trị

thực tế và giá trị dự báo)

Ký hiệu:

ŷt là giá trị dự báo ở thời điểm t

yt là giá trị thực tế của đối tượng dự báo vào thời điểm t

e là sai số dự báo tại thời điểm t

6 Các phương pháp đánh giá dự báo

b Đánh giá sau dự báo:

- Độ lệch (sai số) tuyệt đối trung bình (MAD)

𝒏 𝒚𝒕 − ŷ𝒕

𝒏

6 Các phương pháp đánh giá dự báo

b Đánh giá sau dự báo:

- Sai số bình phương trung bình (MSE)

𝒏 𝒚𝒕 − ŷ𝒕 𝟐

𝒏

6 Các phương pháp đánh giá dự báo

b Đánh giá sau dự báo:

- Sai số dự báo trung bình (MFE)

𝒏 𝒚𝒕 − ŷ𝒕

𝒏

6 Các phương pháp đánh giá dự báo

b Đánh giá sau dự báo:

- Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE)

𝒏 𝒕=𝟏

𝒏 𝒚𝒕 − ŷ𝒕

𝒚𝒕

VD

1.1 Ngoại suy

Ngoại suy là nghiên cứu tiền sử của đối tượng dự báo và

chuyển tính quy luật đã phát hiện trong quá khứ, hiện tại

sang tương lai với các điều kiện:

- Đối tượng dự báo phát triển ổn định theo thời gian

- Những điều kiện chung cho sự phát triển của đối tượng

dự báo trong quá khứ được duy trì trong tương lai

- Không có những tác động gây ra đột biến trong quá

1.2 Chuỗi thời gian

Chuỗi thời gian là tập hợp các giá trị của một biến ngẫu

nhiên (chỉ tiêu thống kê) được sắp xếp theo thứ tự thời gian

Dưới dạng tổng quát có thể mô tả chuỗi thời gian:

Yt = f(Xt, Wt, Ct, Ut)

Trong đó:

Xt – thành phần xu thế;

1.2 Chuỗi thời gian

Để sử dụng chuỗi thời gian cho dự báo cần phải xử lý sơ bộ

chuỗi thời gian nhằm loại bỏ sai số và làm nổi rõ xu thế

Các phương pháp loại bỏ sai số:

- Phân tích đối chứng kinh tế - kỹ thuật: căn cứ vào mối

quan hệ giữa các chỉ tiêu để phát hiện tính bất hợp lý của

số liệu

- Phương pháp kiểm định thống kê toán: giả sử trong

1.2 Chuỗi thời gian

Tra bảng phân phối Student Tα(n):

Nếu t* > tα(n) thì với độ tin cậy (1 – α) kết luận giá trị y*

chứa sai số thô và được thay thế y* = ȳ

1.2 Chuỗi thời gian

VD 1

1.3 Xu thế

Khái niệm

Yt = f(Xt, Wt, Ct, Ut)

Xu thế Xt là một bộ phận xác định của chuỗi thời gian thể

hiện khuynh hướng phát triển dài hạn của chuỗi thời gian

đó

1.3 Xu thế

Cách phát hiện hàm xu thế

- Phương pháp biểu diễn trên hệ trục tọa độ

- Phương pháp phân tích số liệu thống kê

- Phương pháp xây dựng một loạt hàm: sau đó sử dụng

tiêu chuẩn cực tiểu sai số bình phương trung bình để lựachọn

 Min

1.3 Xu thế

Các phương pháp xây dựng hàm xu thế

Phương pháp bình phương nhỏ nhất được sử dụng để ước

lượng các tham số trong mô hình hồi quy

Tổng quát, xu thế có dạng đa thức:

ŷt = a0 + 𝑖=1𝑝 𝑎𝑖 𝑥𝑖

Việc ước lượng các tham số ai (i = 1, 2, …, p) theo nguyên

1.4 Khoảng dự báo và sai số dự báo

Sai số chuẩn

δy = 𝑦𝑡 −ŷ𝑡 2

𝑛 −𝑝

p – bậc của đa thức biểu diễn xu thế

Sai số dự báo (chuỗi thời gian tuyến tính bậc nhất)

1.4 Khoảng dự báo và sai số dự báo

Khoảng dự báo được tính theo công thức:

yn+l ± tα(n)Ŝp

tα(n) - là giá trị theo bảng tiêu chuẩn t-Student với xác suất

tin cậy (t-α)

VD 2

Mô hình san bằng mũ giản đơn được Brown xây dựng năm

1954 dựa trên 2 nguyên tắc:

- Trọng số của các quan sát trong dãy số thời gian càng

giảm đi khi nó càng cách xa hiện tại

- Sai số dự báo hiện tại (ký hiệu e t = y t - ŷ t) phải được tính

đến trong những dự báo kế tiếp

Giả sử ở thời gian t, có mức độ thực tế là y t, mức độ dự đoán

VD

Định nghĩa

Phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnhhưởng của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay biến

độc lập - independent variable), đến một biến số (biến kết

quả hay biến phụ thuộc - dependent variable), nhằm dự báo

biến kết quả dựa vào các giá trị được biết trước của các biến

giải thích

3.1 Hồi quy tuyến tính

Hồi quy đơn

Phương trình hồi quy đơn biến (đường thẳng) có dạng tổng quát:

Y = a + bX

Trong đó:

Y: biến số phụ thuộc (dependent variable);

X: biến số độc lập (independent variable);

Hệ số tương quan:

Nếu 𝑟 > 0,8 - Tương quan mạnh

𝑟 = 0,4 – 0,8 - Tương quan trung bình

Ví dụ:

Phương trình tổng chi phí của doanh nghiệp có dạng: Y = a + bX

Phương trình hồi quy đa biến dưới dạng tuyến tính:

3.2 Hồi quy phi tuyến (mô hình tăng trưởng và bão hòa)

Khái niệm

Dự báo dân số và nguồn nhân lực là xác định dân số và nguồn

nhân lực trong tương lai thông qua việc phân tích xu hướng biến

động và các nhân tố ảnh hưởng đến số sinh, số chết và các luồng

di dân

Nhiệm vụ

- Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sự biến động của hệ số

sinh, hệ số chết, sự thay đổi trong cơ cấu dân số

- Phát hiện các xu hướng vận động của các chỉ tiêu tái sản xuất

dân số Từ đó xác định các phương án về phát triển dân số

- Đề xuất các chính sách và biện pháp đảm bảo phát triển tối ưu

về dân số

Phân loại

- Theo độ dài thời kỳ dự báo: dự báo ngắn hạn, dự báo trung

hạn, dự báo dài hạn, dự báo siêu dài hạn

- Theo phạm vi lãnh thổ: cho toàn thế giới, quốc gia hoặc từng

vùng lãnh thổ của đất nước

Phương pháp ngoại suy theo hàm xu thế

Phương pháp thành phần dự báo dân số (chuyển tuổi)

- Dự báo phát triển tự nhiên dân số:

Lx+n = Lx x Px,x+n

Khách thể nghiên cứu của dự báo chiến lược sử dụng tài nguyên

đất đai bao gồm:

- Tài nguyên đất đai của cả nước;

- Tài nguyên đất đai của các đơn vị lãnh thổ hành chính;

- Tài nguyên đất đai của các các ngành và các chủ sửdụng đất

Đối tượng nghiên cứu của dự báo chiến lược sử dụng tài nguyên

đất đai là: Các quy luật, các nguyên tắc và các phương pháp xây

- Đảm bảo sự cần thiết khách quan và khả năng thực hiện có

hiệu quả việc kế hoạch hoá và dự báo sử dụng tài nguyên đất

đai trong các điều kiện khác nhau;

- Tạo các điều kiện thuận lợi nhất để phát triển các tổ hợp sản

xuất nông công nghiệp; ưu tiên cho sản xuất nông nghiệp

trong việc sử dụng đất;

- Đáp ứng sử dụng quỹ đất đai đúng mục đích theo hướng bền

vững và bảo vệ môi trường;

- Chú ý đến việc hoàn thiện cơ sở pháp lý, các hình thức tổ

chức, đầu tư vật chất - kỹ thuật và các loại hình sử dụng đất có

ảnh hưởng đến quản lý quỹ đất đai, đặc biệt là việc kế hoạch

hoá và dự báo sử dụng tài nguyên đất đai

- Phối hợp các biện pháp nhằm tăng cường (thâm canh) sử dụng

tài nguyên đất đai với các biện pháp bảo vệ, tăng độ phì đất,

chống xói mòn, nhiễm mặn, ngập úng, nhiễm phèn,

- Tiếp cận tổng hợp trong xây dựng các dự báo có tính đến ý

nghĩa đa chức năng của đất đai trong sản xuất của xã hội, các

- Thu thập, phân tích các thông tin cần thiết, xác định các khuynh

hướng (quy luật) cơ bản về sử dụng tài nguyên đất đai của thời kỳ

trước đó

- Đánh giá lãnh thổ (trên cơ sở cải tạo đất) trên cơ sở lợi ích sử

dụng đối với nhu cầu của các ngành, lĩnh vực: sản xuất nông lâm

nghiệp, phát triển đô thị và khu dân cư nông thôn, xây dựng công

nghiệp, du lịch, cảnh quan,

- Xác định nhu cầu diện tích lãnh thổ cho các ngành, lĩnh vực và