Dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội và các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội

Xác định và lựa chọn các chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu để tiến hành dự báo ngắn hạn. 2. Nghiên cứu và lựa chọn một số phương pháp và mô hình dự báo ngắn hạn; 3. Đánh giá thực trạng công tác dự báo và thực trạng số liệu dùng cho dự báo ngắn hạn về các chỉ tiêu thống kê xã hội ở Việt Nam; 4. Thử nghiệm dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu; 5. Đánh giá khả năng và lộ trình áp dụng một số phương pháp và mô hình dự báo lựa chọn;

VIỆN KHOA HỌC THỐNG KÊ

GIỚI THIỆU

Trong chuyên đề này , chúng tôi tập trung vào giải quyết một số nội dung cơ bản sau: Trong phần một- tổng quan về dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội, chúng tôi sẽ trình bày các quan niệm xung quanh dự báo, nhằm trả lời cho các câu hỏi :Dự báo là gì? Có thể dự báo được những gì?Mức độ tin cậy của chúng ta đối với các dự báo là như thế nào?Chúng ta thường làm

dự báo bằng cách nào?Các nhà kinh tế làm dự báo bằng cách nào?Làm thế nào để phân tích các đặc điểm của các phương pháp dự báo?Những tính chất đặc biệt gì của dữ liệu có ảnh hưởng nhiều nhất?Những khó khăn chủ yếu là gì?Những khó khăn này có phương án khắc phục không?Tương lai của dự báo kinh tế ra sao? Trong phần hai, chúng tôi giới thiệu các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội như: đoán, “quy tắc ngón tay cái” hoặc “các mô hình không chính thức”; đánh giá của chuyên gia; ngoại suy xu thế ; các chỉ số dự báo sớm; thông qua các cuộc điều tra; các mô hình chuỗi thời gian và các hệ kinh tế lượng Đặc biệt, trong dự báo bằng mô hình kinh tế lượng chúng tôi tập trung vào giải quyết vấn đề về dự báo ngắn hạn và dài hạn và bàn về độ chính xác của dự báo Cuối cùng chúng tôi trình bày kết quả mới nhất về kết hợp dự báo để nâng cao chất lượng dự báo

Phần một Tổng quan về dự báo các chỉ tiêu kinh tế- xã hội

I Giới thiệu nội dung của dự báo

Mục tiêu của phần này là nhằm tổng quan nội dung của dự báo kinh tế- xã hội

Chúng tôi tổng hợp lại tất cả nội dung trong 10 câu hỏi then chốt có thể vẫn thường được đặt ra trong công tác dự báo, nhưng ở đây các câu hỏi này tập trung tới các vấn đề dự báo

1 Dự báo là gì?

2 Có thể dự báo được những gì?Mức độ tin cậy của chúng ta đối với các dự báo là như thế nào?

3 Chúng ta thường làm dự báo bằng cách nào?

4 Các nhà kinh tế làm dự báo bằng cách nào?

5 Làm thế nào để đo lường mức độ thành công hay thất bại của các dự báo?

6 Làm thế nào để phân tích các đặc điểm của các phương pháp dự báo?

7 Những tính chất đặc biệt gì của dữ liệu có ảnh hưởng nhiều nhất?

8 Những khó khăn chủ yếu là gì?

9 Những khó khăn này có phương án khắc phục không?

10 Tương lai của dự báo kinh tế ra sao?

Một số câu hỏi có thể được nói qua rất nhanh, tuy nhiên một số câu hỏi khác sẽ là những vấn đề lớn mà ta không đề cập ở đây hoặc sẽ xem xét ở phần sau Phần tổng quan này sẽ đưa ra những bình luận sơ bộ về câu trả lời của từng câu hỏi Phần thứ hai sẽ tóm lược lại nội dung với

10 câu hỏi này Những câu hỏi được đặt ra, và các câu trả lời được đưa ra không đòi hỏi chúng

ta phải hiểu biết về chủ đề này từ trước, và nó sẽ cho phép người đọc tìm hiểu một cách tự do mà không cần phải tiếp cận tài liệu theo một trật tự bắt buộc nào

II Những vấn đề của dự báo

2.1 Dự báo là gì?

(i) Dự báo nghĩa là dự đoán các giá trị của các biến nào đó ngoài mẫu số liệu sẵn có - điển hình là một dự đoán cho tương lai, nhưng tổng quát hơn là dự đoán cho các giá trị của các biến ở những thời gian và không gian khác

(ii) Dự báo có thể có một nền tảng vững chắc hoặc có thể thiếu những nền tảng cơ sở thuyết phục; chúng có thể chính xác hoặc không chính xác trong từng trường hợp cá biệt hoặc tính trung bình; chúng có thể chi tiết hoặc không chi tiết; chúng có thể dựa trên mô hình hoặc mang tính thông tin Các dự báo được đưa ra bằng những phương pháp với hệ hàng trăm phương trình ước lượng kinh tế lượng được kiểm định chặt chẽ cho tới những phương pháp gần như không có một cơ sở nào để quan sát được Do vậy, dự báo là một chủ đề rất rộng

Trong lịch sử, hầu hết các phương pháp mà chúng ta đã nghĩ ra đều đã được thử nghiệm, và chúng ta đã được kế thừa hơn 36 từ khác nhau trong tiếng Anh dùng để nói về hoạt động “tiên đoán” theo nghĩa rộng, đó là tương lai có thể mang lại điều gì

Các thí dụ bao gồm, bên cạnh các dự báo những hiện tượng kinh tế, có các dự báo nhân khẩu học, chính trị, khí tượng, thiên văn, và nhiều hiện tượng khác Những thí dụ đặc biệt hơn bao gồm các chỉ tiêu thống kê xã hội, thí dụ như dự báo thu nhập quốc gia và các thành phần của

nó, dân số, kết quả bầu cử, thời tiết và nhật, nguyệt thực

Dự báo có liên quan mật thiết với đánh giá chính sách Thực tế, hầu hết các phương pháp đánh giá chính sách dựa trên một loại dự báo đặc biệt – tuỳ thuộc vào việc chấp thuận một chính sách (hay tổng quát hơn, các phương án chính sách)

2.2 Có thể dự báo những gì?

Bởi vì dự báo chỉ đơn giản là một nhận định về tương lai nên chúng ta có thể dự báo bất

kỳ điều gì, có thể từ lạm phát chỉ số giá tiêu dùng của tháng tới cho đến tình hình thời tiết ngày mai, mực nước biển tính bình quân dâng cao thêm bao nhiêu vào cuối thiên niên kỷ thứ ba, cho tới dân số của trái đất vào ngày hôm đó, và giá trị của chỉ số VN index tại thời điểm đầu năm

2010 Chúng ta không khẳng định rằng các kết quả dự báo nhất thiết là hữu ích Như vậy việc dự

báo các chỉ tiêu tống kê - xã hội cũng không nằm ngoài định nghĩa nêu trên

2.3.Mức độ tin cậy của chúng ta đối với các dự báo là như thế nào?

Rõ ràng là mức độ tin cậy của chúng ta phụ thuộc vào cơ sở xây dựng dự báo này tốt đến mức độ nào? Những dự đoán đơn thuần sẽ không mang lại độ tin cậy cao, những dự báo dựa trên các cách tiếp cận đã được kiểm định đúng đắn có thể mang lại cho chúng ta nhiều hy vọng hơn Thật không may là ngay cả khi nó được dựa trên những cách tiếp cận này thì nó dường như vẫn chưa đủ Tương lai quá bất định chính là khó khăn của chúng ta

Chúng ta gần như không thể làm trước được điều gì từ những bất định Tuy nhiên, tính ngẫu nhiên của các kết cục trong chừng mực nào đó chúng ta có thể hiểu được, và chúng ta gọi

đó là “những bất định có thể đo lường được”, nó khá có ích cho người sử dụng một dự báo Nó thường dưới dạng khoảng dự báo xung quanh một điểm dự báo, điểm dự báo được xem là xu thế trung tâm hoặc kết cục có nhiều khả năng xảy ra nhất Ví dụ, nhận định là “mặt trăng cách xa

chúng ta đúng 5000 km” là rất chi tiết (nhưng hoàn toàn không chính xác), và theo nghĩa đen thì

nó sẽ gắn với khoảng tin cậy dự báo bằng không Ngược lại, nhận định “mặt trăng nằm cách xa chúng ta trong khoảng từ 1000 tới 1 tỷ km” là rất chính xác nhưng rất thiếu chi tiết, nó có khoảng tin cậy quá lớn Những cách trình bày phức tạp hơn về yếu tố bất định có thể đo lường được là

dự báo mật độ; tức là ước lượng phân phối xác suất của các kết cục tương lai có thể xảy ra

2.4 Chúng ta thường làm dự báo bằng cách nào?

Có nhiều cách để đưa ra dự báo Đó có thể là các phân tích thống kê dựa trên các mô hình chính thống, các phân tích thống kê không dựa trên các mô hình tham số, những tính toán không chính thức, phương pháp nội suy giản đơn, tung đồng xu, đoán, và “linh cảm” Rất khó để đánh giá tần suất sử dụng của mỗi phương pháp trong thực tế, nhưng hầu hết các phương pháp này đều được thực hiện trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta Tuy nhiên, nghiên cứu này sẽ tập trung vào các cách tiếp cận thống kê chính thống

2.5 Các nhà kinh tế làm dự báo bằng cách nào?

Trong kinh tế, các phương pháp dự báo gồm có:

1 Đoán, “quy tắc ngón tay cái” hoặc “các mô hình không chính thức”

2 Đánh giá của chuyên gia

3 Ngoại suy

4 Các chỉ số dự báo sớm

5 Các cuộc điều tra

6 Các mô hình chuỗi thời gian và

7 Các hệ kinh tế lượng

Đoán và các phương pháp có liên quan tới nó chủ yếu dựa vào may mắn Đây là phương pháp đòi hỏi ít giả thiết nhất so với các phương pháp khác mà chúng ta sẽ bàn luận nhưng nó lại không phải là một phương pháp hữu ích: đoán “đúng” thường được công bố và đoán sai lại thường được lờ đi; và tính bất định gắn với các ước đoán thường không thể đánh giá từ trước Nếu nhiều người đoán, một số sẽ đúng một cách ngẫu nhiên, nhưng nó khó có thể được nhìn nhận là một cách tiếp cận (nói cách khác, các nhà kinh tế sẽ bắt đầu đưa ra hàng nghìn dự báo và khẳng định sự thành công bất kỳ khi nào một trong số đó chính xác)

Đánh giá chuyên gia dựa trên ý kiến của các chuyên gia, thường là một phần của cách

tiếp cận dự báo, nhưng nó thiếu tính giá trị khi nó là một phương pháp duy nhất, ngay cả khi tại một thời điểm nào đó, một số nhà quản lý “tiên tri” đã dự đoán chính xác Thật không may là những thành công mang tính hệ thống cũng lảng tránh cả những chuyên gia, và không ai có thể

dự đoán liệu lời tiên tri đó sẽ thành công trong lần tiếp theo hay không

Ngoại suy sẽ rất là tốt nếu như xu thế vẫn tiếp diễn, nhưng điều này cũng không chắc

chắn: tính chất thường thấy là các phép ngoại suy khác nhau được sử dụng tại những thời điểm khác nhau Ngoài ra, các dự báo hữu ích nhất khi chúng dự báo những thay đổi trong xu thế, và điều này thì phương pháp ngoại suy thường là không làm được Nhiều người đã mua cổ phiếu, nhà vào những thời kỳ đang ở đỉnh của cơn sốt…

Dự báo dựa trên các chỉ số dự báo sớm đòi hỏi một mối quan hệ ổn định giữa các biến dự

báo sớm và các biến sẽ diễn ra sau đó Khi các lý do giải thích cho một biến là yếu tố đi trước, chẳng hạn đơn đặt hàng sẽ có trước khi sản xuất thì khi đấy các chỉ số dự báo sớm sẽ hữu ích, tuy nhiên nếu không thì nó sẽ cho chúng ta những thông tin sai lầm Ngay cả đối với các chỉ số

dự báo sớm rất hiển nhiên như việc ngôi nhà xây thô là chỉ số đi trước của ngôi nhà hoàn tất có người ở, kết quả dự báo là hết sức nghèo nàn (bởi vì độ trễ có thu hẹp hoặc nới rộng rất nhanh trong những thời kỳ bùng nổ và thoái trào nhà ở - hoặc khi thời tiết quá khắc nghiệt)

Điều tra người tiêu dùng và các doanh nghiệp có thể mang lại thông tin về các sự kiện

trong tương lai, nhưng nó phải dựa vào những kế hoạch được thực hiện Một lần nữa chúng ta lại

thấy rằng những thay đổi bất lợi trong môi trường kinh doanh có thể khiến người ta phải đánh giá lại các kế hoạch một cách căn bản bởi vì điều chỉnh lại kế hoạch sẽ đỡ tốn kém hơn

Các mô hình chuỗi thời gian mô tả đặc điểm của dữ liệu trong quá khứ là phương pháp

dự báo khá phổ biến, đây là phương pháp cạnh tranh với phương pháp hệ phương trình kinh tế lượng (cụ thể là ở dạng đa biến) Đây là những phương pháp thường dùng trong ngành dự báo Nhưng cũng giống như các phương pháp khác, chúng tập trung vào “những bất định có thể đo lường được”

Hệ phương trình kinh tế lượng là công cụ chính để dự báo kinh tế Những phương trình

này nhằm tìm cách mô hình hóa hành vi của các nhóm tác nhân kinh tế có thể quan sát được (người tiêu dùng, nhà sản xuất, người lao động, nhà đầu tư,…) với giả định về mức độ hợp lý trong hành động của các tác nhân này ở một mức độ vừa phải dựa theo kinh nghiệm lịch sử Lợi thế của các nhà kinh tế khi sử dụng các hệ phương trình kinh tế lượng cho cả nền kinh tế là kết hợp thống nhất được các kiến thức thực nghiệm và lý thuyết về cách vận hành của nền kinh tế,

nó làm cơ sở cho khung phân tích các chiến lược nghiên cứu nhằm nâng cao hiểu biết của chúng

ta, nó giúp giải thích cho những thất bại của chúng ta, cũng như đưa ra được các dự báo và lời khuyên về chính sách Các mô hình kinh tế lượng và chuỗi thời gian là những phương pháp dự báo chính trong kinh tế, nhưng “các đánh giá”, “các chỉ số dự báo sớm”, và thậm chí cả những tiên đoán cũng có thể thay đổi các kết quả dự báo

2.6 Làm thế nào để đo lường mức độ thành công hay thất bại của dự báo?

Một dự báo có thể được đánh giá là thành công nếu nó gần sát với kết cục thực tế, nhưng đánh giá này còn tuỳ thuộc vào việc đo lường thế nào là gần Nhìn lại ví dụ về “tiên đoán” khoảng cách tới mặt trăng của chúng ta: rõ ràng là tính chính xác và tính chi tiết là hai chiều để đánh giá một dự báo Đối với người không làm chuyên môn thì một dự báo thật chi tiết mà rất không chính xác có thể được xem là không đáng mong muốn, một dự báo rất chính xác nhưng rất không cụ thể cũng vậy: và các chuyên gia tán thành quan điểm – “tiêu chuẩn vàng” là một dự báo chính xác và chi tiết Thất bại thì rất dễ để nhận ra: một dự báo thất bại nếu mức độ không chính xác của nó tương đối lớn so với mức độ chi tiết mà nó đã cam kết Do vậy, các nhà dự báo

bị ép vào thế vừa muốn chính xác và vừa muốn chi tiết cho dự báo của mình, nhưng họ cũng sẽ không đưa ra mức độ chi tiết quá cao đến mức mà họ thường xuyên không đạt được nó

Khái niệm “không chệch” trong đó các dự báo có giá trị trung tâm giống như kết cục được dùng trong cách phân tích kỹ thuật để đo lường độ chính xác; trong khi khái niệm phương

sai nhỏ, chỉ một phạm vi tương đối hẹp xung quanh kết cục đo lường mức độ chi tiết Về nguyên

tắc, trong bất kỳ một trường hợp cụ thể nào, chi phí gắn với độ chệch và phương sai phụ thuộc vào mục đích mà dự báo đặt ra, dựa vào các chi phí của các hành động được thực hiện trên cơ

sở dự báo Những chi phí này sẽ xác định “hàm tổn thất”, mặc dù trong thực tế thì hàm tổn thất

có thể không được chỉ định rõ ràng Khi độ lệch (bình phương) và phương sai được kết hợp làm

một thì chúng ta sẽ có được thước đo bình quân của bình phương sai số dự báo (MSFE), một thước đo thường được công bố

Thật không may là chúng ta lại không có một thước đo duy nhất về “người thắng cuộc” khi dự báo đa thời kỳ hoặc đa biến, và đây lại là một đặc điểm phổ biến trong kinh tế học – ví dụ như dự báo thất nghiệp và lạm phát trong vòng hai năm tới dưới dạng một “chỉ số chung về thất nghiệp và lạm phát”

Ngoài vấn đề về độ chệch và phương sai, các dự báo điểm thường được đánh giá trên nhiều tiêu chí như sử dụng thông tin một cách hiệu quả Các dự báo cũng thường bao gồm cả khoảng dự báo, và đôi khi là mật độ hoàn chỉnh các kết cục, do vậy những dự báo này được xác

định một cách đầy đủ Bởi vì hiếm khi xảy ra khả năng một dự báo duy nhất áp dụng cho mọi

hiện tượng kinh tế được quan tâm nên các dự báo khác nhau thường được dưa ra để so sánh với nhau sau khi đã có kết cục thực tế Một trọng tâm cần được chú ý là liệu việc kết hợp một hoặc một số dự báo lại có tốt hơn một dự báo duy nhất hay không, hay liệu một dự báo có thể bao quát tất cả các thông tin hữu ích có trong các dự báo khác không (khi đó nó sẽ bao hàm dự báo đó) Chúng ta có thể muốn kiểm định xem liệu với một hàm tổn thất cho trước, một dự báo có thể tốt hơn về mặt thống kê so với dự báo khác không, và liệu việc tính đến yếu tố bất định thường xuất hiện trong các ước lượng tham số của mô hình có ảnh hưởng tới những ngụ ý được rút ra không

2.7 Làm thế nào để phân tích các đặc điểm của các phương pháp dự báo?

Các đặc điểm của các phương pháp dự báo có thể được tìm hiểu trong cả thực nghiệm và những ví dụ mô phỏng, chúng ta sử dụng giải tích toán và các phương pháp số học sử dụng máy

tính Ví dụ, chúng ta có thể thử nghiệm với các ý tưởng được bàn luận ở trên để đo lường mức độ

thành công hoặc thất bại của các dự báo bằng cách kiểm định các kết hợp của các mô hình dự

báo về tính chất bao hàm Các phương pháp dự báo có thể được so sánh bằng phương pháp

Monte Carlo (hay mô phỏng ngẫu nhiên), trong đó chúng ta sẽ tạo ra dữ liệu ảo và theo đó các

mô hình được so sánh với nhau trong các phép thử lặp lại, để từ đó tính ra được những phương pháp này hoạt động ra sao trong một môi trường có kiểm soát về lựa chọn Tuy nhiên, tính phù hợp về mặt thực nghiệm của những kết quả này lại tùy thuộc vào việc các dữ liệu nhân tạo có giống với các đặc điểm của thế giới thực hay không, do vậy nó có thể bị nghi ngờ Phương pháp phân tích này rất hữu ích khi chúng ta biết đặc điểm thống kê của mẫu lớn (ví dụ như MSFE) và chúng ta muốn tìm hiểu tính hữu dụng của các kết quả cho các mẫu phù hợp với các nhà nghiên cứu ứng dụng Đây là một ví dụ sơ khai về việc sử dụng Monte Carlo trong kinh tế lượng, nó được gọi là tính toán phân phối mẫu nhỏ của các hệ số ước lượng và kiểm định xem hành vi của

hệ số nào đã được biết

So sánh thực nghiệm giữa các phương pháp dự báo thường nhìn vào kết quả của các phương pháp trong nhiều chuỗi thời gian Bởi vì quá trình tạo dữ liệu không nằm trong sự kiểm soát của người nghiên cứu nên chúng ta biết về nó chưa thật sự hoàn hảo, các kết quả của các phương pháp dự báo cho bất kỳ một chuỗi nào có thể phụ thuộc vào đặc điểm riêng của các chuỗi, và do vậy sẽ hạn chế khả năng ứng dụng mang tính khái quát Vì lý do này nên nhiều chuỗi có thể được so sánh với nhau, và thường các chuỗi được lựa chọn có những đặc điểm chung và điều này sẽ là hạn chế khi các kết quả có thể không còn đúng như kỳ vọng khi áp dụng cho các chuỗi khác có những đặc điểm khác Điều này làm sáng tỏ “vấn đề quay vòng”: cho tới khi chúng ta biết được cách tạo ra dữ liệu kinh tế thực nghiệm thì chúng ta không thể biết một khung phân tích phù hợp cho việc xây dựng và phân tích các phương pháp, do vậy chúng ta không biết được thực tế các phương pháp này hoạt động tốt ra sao

2.8 Những tính chất đặc biệt gì của dữ liệu có ảnh hưởng nhiều nhất?

Nhiều chuỗi thời gian kinh tế và tài chính có những đặc điểm rất đặc thù như tính mùa, dao động theo chu kỳ kinh doanh, tăng trưởng xu thế, tính phụ thuộc kế tiếp nhau, thay đổi mức

độ dao động Khái quát hơn, dữ liệu trong kinh tế thường không dừng, tức là giá trị bình quân và phương sai thay đổi theo thời gian Những đặc điểm dữ liệu này thường khá quan trọng Việc không xem xét những đặc điểm này (ví dụ tính mùa) có thể mang đến những dự báo tồi (ví dụ điểm ngoặt hay một xu thế) nếu như những đặc điểm này có liên hệ với nhau Một số đặc điểm này có thể là trọng tâm cần phải chú ý khi dự báo Ví dụ, chúng ta có thể muốn dự báo đặc điểm

của chu kỳ kinh doanh, ví dụ đợt suy thoái kế tiếp, và có thể không quan tâm tới giá trị tuyệt đối hay tốc độ tăng trưởng của chuỗi Vì những lý do này mà các mô hình được xây dựng luôn cố gắng nắm bắt những đặc điểm này, và đã có nhiều cách tiếp cận đã được đưa ra

Nếu như chúng ta có thể mô hình hóa tính không dừng hoặc đưa nó vào trong dự báo theo một cách có hệ thống thì việc thay đổi giá trị bình quân hay phương sai theo thời gian có thể không còn là vấn đề Do đó, tính không dừng “nghiệm đơn vị” (dẫn tới việc thay đổi phương sai

xu thế) là trọng tâm của nhiều nghiên cứu dù rằng những khái quát quan trọng đã được tìm ra Tuy nhiên, một số nguyên nhân thay đổi khác, ví dụ thay đổi giá trị bình quân vẫn chưa được mô hình hóa; và điều “chúng ta chưa biết rằng chúng ta chưa biết” có thể vẫn chưa được đưa vào trong một mô hình nào

2.9 Những khó khăn chủ yếu là gì?

Một trong những khó khăn chính khi dự báo trong kinh tế là các nền kinh tế liên tục phát triển theo thời gian, và nó thỉnh thoảng gặp phải những trục trặc, và đôi khi có thể là các cú sốc lớn không dự đoán trước được Phát triển kinh tế có nguồn gốc từ những phát minh khoa học, nó mang lại tiến bộ về công nghệ Nó giúp nâng cao vốn hiện vật và nhân lực và nó là động lực cho

sự tăng trưởng bền vững của sản lượng thực tế Ngoài ra, những thay đổi cấu trúc có thể thúc đẩy

sự thay đổi trong luật định, những thay đổi trong chính sách kinh tế, hoặc tình trạng hỗn loạn về chính trị

Do vậy, những mối quan hệ ổn định trước đây giữa các biến kinh tế có thể bị thay đổi, và nếu dùng chúng cho các dự báo thì có thể dẫn tới những sai lầm dự báo lớn và kéo dài

Ngoài ra, các mô hình kinh tế lượng thực nghiệm được dùng để tìm hiểu và dự báo các quá trình cũng hết sức phức tạp giống như nền kinh tế thường không đại diện đúng cho hành vi Các nhà

dự báo chỉ có thể nhận thức một cách mập mờ về những thay đổi đang diễn ra, và ngay cả khi những thay đổi này được nhìn thấy thì họ cũng rất khó có thể định lượng các tác động có thể xảy

ra

Những vấn đề này khiến cho việc dự báo kinh tế gặp nhiều khó khăn, và trong thực tế dự báo không thành công - việc khác biệt quá lớn trong kết quả dự báo so với kết cục được kỳ vọng – là một điều phổ biến chung

Các mô hình dự báo kinh tế lượng là hệ thống các mối quan hệ giữa các biến số như GNP, lạm phát, và tỷ giá,… Các phương trình này sau đó được ước lượng từ dữ liệu hiện tại, chủ yếu là các chuỗi thời gian tổng hợp Những mô hình này có thể được nhìn nhận bao gồm ba thành phần chính: thành phần xác định nhằm phản ánh giá trị bình quân và tăng trưởng ổn định và giá trị tương lai của nó đã được biết; các biến ngẫu nhiên có thể quan sát được nhưng không biết giá trị tương lai; và sai số không quan sát được, tất cả các yếu tố mà giá trị của nó (quá khứ, hiện tại,

và tương lai) đều chưa biết (mặc dù có thể ước tính được trong một mô hình) Mối quan hệ giữa

ba thành phần này có thể được cấu trúc trong một công thức không chính xác, được ước lượng không chính xác, hoặc thay đổi theo những hướng không như dự kiến Một trong số chín dạng sai lầm có thể làm cho kết quả dự báo trở nên nghèo nàn, hoặc không chính xác (tức là chệch) hoặc không chi tiết (tức là phương sai quá cao) Tuy nhiên, chúng ta thấy rằng các sai lầm dự báo mang tính hệ thống thường phụ thuộc vào hành vi của phần xác định, cụ thể là phụ thuộc vào những thay đổi ngoài dự kiến trong giá trị của các thành phần này Những thành phần xác định này thay đổi có thể phản chiếu những thay đổi khác trong nền kinh tế, nó gắn với việc chỉ định

mô hình không đầy đủ hoặc không chính xác

2.10 Những khó khăn này có phương án khắc phục không?

Các khoảng dự báo cố gắng đo lường mức độ bất định của dự báo, nhưng nó chỉ có thể phản chiếu những bất định đã biết – rút ra từ ước lượng mô hình, giả định các cú sốc tương lai giống với các cú sốc trong quá khứ - trong khi đó các thành phần xác định có thể thay đổi ngoài

dự kiến Như chúng ta đã nói, bởi vì chúng ta không biết những gì chúng ta không biết nên rất khó có thể tính đến yếu tố bất định chưa biết này

Một ví dụ đơn giản có thể làm sáng tỏ vấn đề này Giả sử một biến mà chúng ta muốn dự báo trong thực tế được tạo ra bằng phương trình sau:

thể xây dựng khoảng tin cậy cho giá trị dự báo trung tâm (yT+1|T =  + yT) Dưới dạng công thức xác suất, kết cục sẽ nằm trong khoảng tin cậy sau:

z là giá trị để cho xác suất mà biến phân phối chuẩn nhỏ hơn nó bằng /2 Khoảng

này nói rằng nếu chúng ta có thể chứng kiến được R trường hợp {YT+1} xảy ra thì khi đó có

(1-)×R trường hợp trong số đó, giá trị thực tế xảy ra sẽ nằm trong khoảng ±

2

a a

z  quanh giá trị trung tâm dự báo Bởi vì mức độ bất định trong dự báo điểm của chúng ta được biết chính xác, vậy vấn đề nằm ở đâu?

Thứ nhất, trong thực tế, chúng ta sẽ không bao giờ biết giá trị của các tham số trong mô hình, {,,a2}, do vậy chúng sẽ được thay thế bằng cách hệ số ước lượng Tuy nhiên, tính bất định tăng thêm ở bước này là một phần trong tính bất định đã được biết: chúng ta biết rằng sẽ xuất hiện bất định này và chúng ta có thể tính chúng vào trong dự báo Thứ hai, chúng ta có thể không biết chắc chắn về dạng mô hình: có thể có những phản ứng trễ xa hơn so với những gì được đưa vào trong (1), hoặc có thể chúng ta cần sử dụng dạng log thay vì giá trị tuyệt đối,… Vấn đề bất định có thể nảy sinh từ việc chưa biết dạng chỉ định mô hình khó khắc phục hơn Vấn đề thứ ba

là khi tương lai không còn giống với quá khứ Giả sử {at} ~ IN[;a2] với t > T, trong đó hoặc 

 0 và/hoặc a2  2

a

 Lưu ý rằng  0 tương dương với việc thay đổi  thành  +  Tất nhiên, không có lý do xác đáng nào để giả định rằng dạng phân phối của cú sốc này sẽ không thay đổi Thay đổi giá trị bình quân sẽ ảnh hưởng tới tính chính xác của dự báo, và thay đổi phương sai của nhiễu có nghĩa là chúng ta sẽ hoặc ước lượng quá cao hoặc ước lượng quá thấp mức độ bất định xuong quanh dự báo điểm Thay đổi phân phối sai số sẽ gây ra tính không chính xác trong

dự báo mật độ

Tuy nhiên, có một số cách để tránh gặp phải những sai lầm dự báo mang tính hệ thống trong các nền kinh tế gặp phải các cú sốc lớn, đột ngột ngoài dự kiến Khi các cú sốc không được

dự kiến trước, có một mẹo để tránh những sai số lớn trong dự báo đã được công bố trước khi xảy

ra các cú sốc này Với việc không thể dự báo trước cú sốc thì chúng ta cần phải phỏng theo nếu

cú sốc xảy ra để tránh hệ quả là những dự báo sai lầm Một số mô hình có khả năng thích ứng

nhanh hơn so với các mô hình khác Chúng ta không thể giải thích chi tiết tất cả các mô hình có liên quan trong phần này, nhưng chúng ta có thể đưa ra một ví dụ như sau: những thay đổi trong giá trị bình quân của các kết hợp dừng của các biến dường như là một nguyên nhân chính cho việc dự đoán sai trong phần lớn nhóm mô hình “cơ chế hiệu chỉnh cân bằng véctơ” được sử dụng khá rộng rãi, trong khi đó véctơ tự hồi quy sai phân bậc nhất (và thậm chí bậc hai) vững hơn với những thay đổi xác định, và thích ứng với môi trường thay đổi hơn Ngay cả khi một dạng mô hình đã cho không thể tự điều chỉnh nhanh thì cũng có những công cụ để đẩy nhanh quá trình này: ví dụ “hiệu chỉnh hệ số chặn” có thể được sử dụng để đưa mô hình trở lại xu thế và do vậy

sẽ làm giảm bớt sai lầm hệ thống Do vậy, sẽ có một số cách khác phục để khắc phục ít nhất một phần nào đó những vấn đề nêu trên

Để làm sáng tỏ những vấn đề này, chúng ta giả sử rằng trong (1), hệ số chặn  thay đổi thành  +  tại T+1, và để đơn giản hóa,  = 0, do vậy quá trình này sẽ thành:

 , nó lớn gấp hai lần so với dự báo trước 1 thời kỳ khi sử dụng mô hình hiệu

chỉnh và không có sự thay đổi của giá trị bình quân

Có nhiều nghiên cứu về các tín hiệu cảnh bảo sớm Những phương pháp này cố gắng dự doán trước những thay đổi bằng cách quan sát nó trong những khu vực thường đi tiên phong, hoặc nghiên cứu với tần suất cao hơn (ví dụ dữ liệu tuần khi tần suất thông thường là quý) Tuy nhiên, những vấn đề cũng bắt đầu nảy sinh trong khoa học xã hội

Thứ nhất, IMF có thể dự đoán việc xuất hiện các cuộc khủng hoảng tiền tệ, và sau đó các hành động ngăn chặn sẽ giúp cho các kết cục dự báo không xảy ra

Thứ hai, ví dụ bạn có thể dự báo một cuộc khủng hoảng và giữ bí mật về nó – khi đó bạn sẽ tạo

ra một cỗ máy kiếm tiền: hành động của bạn có thể thay đổi kết cục không giống như những gì được dự đoán ban đầu, nhưng có thể cũng gây ra một cuộc khủng hoảng đúng như ước nguyện bằng hành động của mình, mà đáng lẽ cuộc khủng hoảng này cũng có thể không xảy ra Do vậy

có những hạn chế về những yếu tố mà chúng ta kỳ vọng có thể dự báo được

2.11 Tương lai của dự báo kinh tế ra sao?

Để đồng thời thành công trong dự báo và trong chính sách thì các mô hình kinh tế lượng

sẽ phải mô phỏng khả năng thích của các công cụ dự báo tốt nhất đồng thời vấn phải giữ lại những yếu tố nền tảng trong phân tích kinh tế Mặc dù kết quả ghi nhận cho tới giờ là tương đối nghèo nàn và nhiều vấn đề mà dự báo kinh tế từ các hệ kinh tế lượng phải đối mặt, tuy nhiên các

mô hình này cũng đã mang lại một công cụ để chúng ta có thể tìm hiểu và học hỏi từ những thất bại cũng như thống nhất những hiểu biết ngày càng tăng lên của chúng ta trong hành vi kinh tế Ngoài ra, một mối tương tác khăng khít hơn giữa lý thuyết và thực nghiệm là một yếu tố cần thiết cho khoa học kinh tế thành công Hệ quả là các hệ kinh tế lượng sẽ cho chúng ta kỳ vọng thành công trong dự báo dài hạn tốt nhất, đặc biệt là khi các phương pháp phù hợp đang được xây dựng để cải thiện tính vững của dự báo trước những cú sốc ngoài dự kiến

Chúng ta đã làm sáng tỏ nhiều khó khăn trong phần giới thiệu này: điều mà chúng ta vẫn chưa làm nhiều là nhấn mạnh những tiến bộ rất lớn lao mà chúng ta đã đạt được trong việc tìm hiểu các tính chất của các mô hình dự báo, phương pháp dự báo, và các thước đo dự báo Dự báo kinh tế thường tuân theo nguyên tắc sau: “những gì chúng ta có thể, chúng ta hãy làm; những gì

mà chúng ta chưa thể, hãy dự báo” Kết quả dự báo không tốt đã làm xấu đi hình ảnh của những người đưa ra các thông điệp và các nhà phân tích cũng như các mô hình Tuy nhiên, thập niên

1990 đã chứng kiến sự quan tâm trở lại về lý thuyết và thực tiễn dự báo kinh tế Nghiên cứu này

mô tả các kết cục của rất nhiều nỗ lực trí tuệ đó, và nó chỉ ra một tương lai tươi sáng – ít nhất là đối với những ai nghiên cứu dự báo kinh tế

Phần II Các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội

Trong phần này chúng tôi sẽ tập trung vào các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê

xã hội Như đã trình bày ở mục trên dự báo là một nhận định về tương lai nên chúng ta có thể dự

báo bất kỳ điều gì, vì vậy việc dự báo các chỉ tiêu tống kê - xã hội cũng không nằm ngoài định

nghĩa nêu trên Trước khi trình bày các phương pháp dự báo, chúng ta hãy thống kê lại một số

các chỉ têu thống kê xã hội - kinh tế thường được đề cập đến trong các tài liệu về dự báo

I Một số chỉ tiêu thống kê xã hội- kinh tế

Sau đây là một số các chỉ têu thống kê xã hội - kinh tế thường được đề cập đến trong các

tài liệu về dự báo Do mục tiêu nghiên cứu, chúng tôi sắp xếp các chỉ tiêu này theo các mục: các

chỉ số xã hội, các chỉ số kinh tế để tiện theo dõi Do mục đích nghiên cứu, chúng tôi liệt kê

những chỉ tiêu chủ yếu , có một số chỉ têu thuộc phạm vi của các đơn vị chức năng khác nhưng

cũng đưa vào đây để tham khảo

Bảng 1 Một số chỉ tiêu thống kê xã hội- kinh tế

1 Tỷ lệ nghèo chung theo chuẩn quốc tế 56 Tổng giá trị sản xuất

2 Tỷ lệ nghèo chung theo chuẩn quốc gia 57 Chi phí trung gian

3 Tỷ lệ tiêu dùng của 20% nghèo nhất/tổng tiêu dùng xã hội 58 Giá trị tăng thêm

4 Tỷ lệ hộ nghèo về lương thực, thực phẩm theo chuẩn quốc

tế

59 GNP và GDP cho toàn nền kinh tế và

các tỉnh theo giá hiện hành và so sánh

5 Số (tỷ lệ) đi học đúng tuổi cấp tiểu học, trung học cơ sở 60 Thu nhập và chi trả lợi tức sở hữu

6 Số (tỷ lệ) trẻ em đi học mẫu giáo trong độ tuổi từ 3-5 61 Thu và chi chuyển nhượng hiện hành

7 Số (tỷ lệ) học sinh tốt nghiệp tiểu học, trung học cơ sở 62 Thu nhập quốc gia sử dụng

8 Số (tỷ lệ) phổ cập trung học cơ sở 63 Tiêu dùng

9 Số (tỷ lệ) dân số biết chữ từ 10 tuổi trở lên và tỷ lệ phụ nữ

biết chữ ở độ tuổi dưới 40

64 Tiết kiệm

10 Số giáo viên các trường đại học (phân theo trình độ chuyên

môn) và số sinh viên vào và ra trường mỗi măm ( tính theo

địa phương và ngành nghề)

65 Tích lũy tài sản

21 Số giáo viên và số sinh viên cao đẳng vào và ra trường

mỗi măm( tính theo địa phương và ngành nghề)

66 Chuyển nhượng vốn

22 Tỷ suất tăng dân số tự nhiên 67 Xuất, nhập khẩu hàng hoá và dịch vụ (

gộp và tính cho từng ngành)

23 Tỷ lệ phát triển dân số hàng năm 68 Các chỉ số giá: CPI, chỉ số giá sản

xuất, chỉ số giá xuất nhập khẩu (chung

và theo từng loại hàng hóa)

24 Tỷ lệ sử dụng biện pháp tránh thai 69 Các loại tỷ giá

25 Tỷ suất chế trẻ em dưới 1 tuổi 70 Một số chỉ số phản ánh hiệu quả sản

xuất xã hội

26 Tỷ lệ tử vong trẻ em dưới 5 tuổi 71 Năng xuất lao động xã hội

27 Tỷ lệ trẻ em dưới 5 tuổi suy dinh dưỡng 72 Hiệu quả của đồng vốn

28 Tỷ lệ tử vong của bà mẹ liên quan đến thai sản 73 Hiệu quả của một đồng chi phí

29 Tỷ suất trẻ em mắc bệnh tả, thương hàn, sốt xuất huyết,

bệnh sốt rét, dịch hạch, HIV/AID,

74 Hệ số ICOR

30 Tỷ lệ người trong độ tuổi 15-49 mắc bệnh HIV/AID 75 Tỷ lệ động viên tài chính vào ngân

sách từ GDP

31 Số lượng trạm y tế và các bệnh viện, (số giường bệnh/đầu

người) ở mỗi địa phương

76 Thu nhập bình quân một lao động

32 Số lượng bác sỹ, (số bác sỹ/đầu người) ở mỗi địa phương 77 Một số quan hệ tỷ lệ quan trọng của

nền kinh tế

33 Tỷ lệ che phủ và diện tích rừng đặc dụng được bảo tồn 78 Tiêu dùng cuối cùng/GDP

34 Tỷ lệ hộ gia đình sống trong các nhà ổ chuột, nhà tạm 79 Tích luỹ tài sản/GDP

38 Tỷ lệ hộ nghèo có công trình hợp vệ sinh 83 Chênh lệch xuất/nhập khẩu/GDP

39 Tỷ lệ nữ tham gia trong tổ chức chính trị xã hội 84 Xuất khẩu/Nhập khẩug

40 Tỷ lệ xã nghèo có: công trình thuỷ lợi nhỏ; trạm y tế xã;

trường tiểu học; chợ xã/liên xã; có điện

85 Thâm hụt ngân sách nhà nước/GDP

41 Tỷ lệ hộ nghèo được tiếp cận nước sạch 86 Thâm hụt cán cân vãng lai/GDP

42 Tổng số lao động có việc làm (và việc làm mới) hàng năm 87 Nợ nước ngoài/GDP

43 Tỷ lệ lao động nữ trong tổng số lao động có việc làm mới

45 Tỷ lệ lực lượng lao động có trình độ chuyên môn kỹ thuật

trong tổng số lực lượng lao động

90 Để dành/GDP

46 Tỷ lệ thời gian lao động được sử dụng của lực lượng lao

động trong độ tuổi ở nông thôn

91 Thu nhập quốc gia sử dụng/GDP

47 Tỷ lệ thời gian lao động được sử dụng của lực lượng lao

nhất ở thành thị và nông thôn

49 Tỷ lệ người nghèo nhận được các hỗ trợ dịch vụ sản xuất 94 Thu lợi tức sở hữu – chi lợi tức sở

hữu)/Tổng thu nhập quốc gia

50 Tỷ lệ người tham gia hệ thống bảo hiểm xã hội chính thức

và tự nguyện

95 Những cấn đối lớn

51 Tỷ lệ người tàn tật, người già cô đơn không nơi nương tựa

và các đối tượng xã hội khác được nhận trợ giúp xã hội

96 -Cân đối tích luỹ-tiêu dùng

52 Tỷ lệ người nghèo nhậ được các hỗ trợ cơ bản: nhà ở, trợ

cấp thường xuyên, trợ cấp đột xuất

97 - Cân đối thu chi ngân sách

53 Tỷ lệ người nghèo tham gia bảo hiểm y tế 98 Cân đối vốn đầu tư

54 Tỷ lệ trẻ em có hoàn cảnh đặc biệt khó khăn được chăm sóc 99 Cân đối xuất-nhập khẩu

55 Tỷ lệ người bị tái nghèo do thiên tai 100 - Cân đối thanh toán quốc tế

II Các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội

Các phương pháp mà chúng tôi trình bày dưới đây không chỉ áp dụng cho dự báo các chỉ

tiêu thống kê xã hội mà cho các chỉ tiêu kinh tế Trong phần tổng quan ở trên, chúng ta đã điểm

qua các phương pháp dự báo chính:

1 Đoán, “quy tắc ngón tay cái” hoặc “các mô hình không chính thức”

2 Đánh giá của chuyên gia

3 Ngoại suy

4 Các chỉ số dự báo sớm

5 Các cuộc điều tra

6 Các mô hình chuỗi thời gian và

7 Các hệ kinh tế lượng

Trong mục này chúng ta sẽ tập trung vào trình bày một số nội dung chủ yếu như : ngoại suy và

phương pháp kinh tế lượng

2.1 Phương pháp dự báo

.2.1.1 Dự báo điểm và dự báo khoảng

Giả sử cần dự báo véc tơ các biến y ( có thể gồm một hệ thống các chỉ tiêu thống kê xã hội nào đó), bài toán dự báo điển hình là bài toán dự đoán các giá trị đối với y tại thời gian tương lai T+h, khi cho T quan sát y

1, y

2,…, y

T, và có thể các quan sát của một vài biến khác Thời gian

Thường được lấy là hiện tại và khoảng thời gian dương h được gọi là tầm dự báo Một dự báo

điểm là:

T+h (3) Biểu thị một dự đoán các giá trị của y tại thời gian T+h Trong chừng mực mà các giá trị đúng của các biến tại thời gian này, y

T+h, được xác định theo một phân phối xác suất thì dự báo điểm (3) nói chung được lấy là giá trị kỳ vọng của phân phối như đã ước lượng tại thời gian

T từ các số liệu y

1,y

2,…,y

T Giá trị kỳ vọng này có thể đặt trong ngoặc bởi khoảng dự báo – thí

dụ, khoảng tin cậy 90%:

yˆTh,yˆTh0 , 90 (4) được định nghĩa bởi

P yˆTh  y Th  yˆTh 0,9 (5) Khoảng dự báo này được minh hoạ trong Hình 1 cho trường hợp vô hướng của dự đoán một biến đơn y Do sự không chắc chắn lớn hơn ở tương lai xa hơn, khoảng dự báo “xoè ra” theo thời gian Độ xoè ra của khoảng dự báo xác định cái tạo nên một dự báo “ngắn hạn” đối lập với một dự báo “dài hạn” Như vậy, một dự báo kinh tế ngắn hạn có thể gắn với tầm dự báo một quý hoặc một năm, còn một dự báo thời tiết ngắn hạn có thể gắn với tầm dự báo một ngày Tương tự, một dự báo dài hạn trong kinh tế học có thể có bậc 5 năm, còn dự báo dài hạn trong khí tượng học có thể là một tuần Thang thời gian đối với các dự báo kinh tế dài hơn nhiều só với thang thời gian đối với các dự báo thời tiết, vì khoảng tin cậy đối với các dự báo thời tiết xoè ra nhanh hơn nhiều Thang thời gian do đó được do bằng những đơn vị thích hợp (thí dụ, quý của năm đối với các dự báo kinh tế và ngày đối với các dự báo thời tiết) Khi đã cho các đơn vị này, dự báo ngắn hạn ngắn nhất là y

T+1, trong khi y

T+h đối với h đủ lớn biểu thị một dự báo dài hạn

Hình 1 Dự báo điểm và dự báo khoảng

Một loại dự báo khác dựa trên phân phối xác suất của y

T+h là dự báo xác suất, nó nêu ra xác suất của một phát biểu nào đó về giá trị tương lai của biến Một thí dụ là

đo khả năng dự báo nếu các mục tiêu của người đánh giá không duy nhất

khoảng dự báo

dự báo theo đường hoành (tầm dự báo)

y

h T

yˆ 

h T

2.1.2 Các cách tiếp cận khác nhau đối với dự báo

Có một vài cách tiếp cận khác nhau đối với dự báo Mục này giới thiệu những cách tiếp cận khác với cách tiếp cận kinh tế lượng, và mục tiếp theo trình bày cách tiếp cận kinh tế lượng Tuy nhiên ta sẽ thấy rằng cách tiếp cận kinh tế lượng bao hàm một số trong các cách tiếp cận trình bày ở đây như những trường hợp đặc biệt

Cách tiếp cận lâu đời nhất đối với dự báo là cách tiếp cận theo ý kiến chuyên gia, trên cơ

sở những đánh giá am hiểu của các chuyên gia thông thạo với hiện tượng được nghiên cứu Một

trường hợp đặc biệt quan trọng là trường hợp những cuộc điều tra về dự tính, như những cuộc

điều tra về những dự tính đầu tư tư bản, những dự tính tiêu dùng, trong đó người ta yêu cầu chính những người ra quyết định dự báo những hành động tương lai của họ Nói chung, những nhân tố liên quan đến dự báo, như những cuộc điều tra về dự tính (tức là, những kế hoạch của những người ra quyết định khác), ngân sách và lượng hàng hoá bán được, và những điều kiện tín dụng, không được xét đến trong phạm vi một khung khổ tường minh trong tiếp cận này Đúng hơn, những nhân tố này được cân nhắc và đánh giá chủ quan bởi chuyên gia

Một biến thể hiện đại của phương pháp ý kiến chuyên gia, phương pháp Delphi, tập hợp những đánh giá của một nhóm chuyên gia để thu được dự báo Mỗi chuyên gia được hỏi ý kiến

và rồi những dự báo của họ được trình bày dưới dạng thống kê tóm tắt cho mọi người Việc trình bày những ý kiến trả lời này thường được tiến hành giấu tên không có sự tiếp xúc mặt đối mặt (chẳng hạn thông qua câu hỏi bằng thư) để tránh những vấn đề tương tác trong nhóm nhỏ có thể tạo nên những sai lệch nhất định trong kết quả Sau đó người ta yêu cầu các chuyên gia duyệt xét lại những dự báo của họ trên cơ sở tóm lược của tất cả các dự báo và có thể những thông tin bổ sung thêm Quá trình này được lặp lại cho đến khi nhóm chuyên gia đạt được sự thống nhất ý kiến

Một cách tiếp cận hình thức hơn là dự báo dựa trên tính ỳ, dựa trên giả thiết rằng hệ thống

có một động lượng nào đó, với tương lai là bản sao của quá khứ Loại đơn giản nhất là dự báo

theo nguyên trạng, dự báo rằng giá trị hiện tại của biến số sẽ sẽ tiếp tục qua thời gian cho cho

đến tương lai Giả sử cần dự báo một biến đơn, dự báo theo nguyên trạng là dự báo điểm:

T+1= y

T (7)

Nó còn được gọi là dự báo “ngây thơ I” Một thí dụ là dự báo rằng thời tiết ngày mai trùng với thời tiết hôm nay, một dự báo có kuynh hướng đúng trong một tỷ lệ thời gian rất cao

Một loại đơn giản khác của dự báo dựa trên tính ỳ dự đoán có sự thay đổi như nhau từ thời kỳ này sang thời kỳ tiếp theo:

yˆT1y T  y T y T1,hay yˆT12y T  y T1 (8)

Nó còn được gọi là dự báo “ngây thơ II”, trong khi còn có một loại khác dự đoán có sự thay đổi tỷ lệ như nhau:

)(

ˆ,/)(

/)ˆ

1 1

1 1

T T T T

y

y y y hay y

y y y y

ở đây giá trị dự báo thu đựoc như là một tổ hợp tuyến tính có trọng số của tất cả các giá trị quá khứ của biến Các hệ số aj có thể được chỉ định tiên nghiệm như trong (7) và (8) hoặc chúng có thể được ước lượng bằng thống kê

Một cách tiếp cận có liên quan đối với dự báo là ngoại suy xu thế, trên cơ sở những hàm

đơn giản của thời gian Một thí dụ là xu thế tuyến tính:

mà đối với nó các giá trị dự báo tại T+1 là:

ở đây a và b hoặc là được mặc nhiên công nhận hoặc được ước lượng bằng thống kê Thực tế,

mô hình này là một trường hợp đặc biệt của dự báo dựa trên tính ỳ (8) trên cơ sở lượng thay đổi tuyệt đối không đổi từ thời kỳ này sang thời kỳ sau, ở đây:

Tương tự, xu thế hàm mũ

mang lại dự báo:

()ˆ

y y

T

T T T

T T

ở đây  là tốc độ thay đổi trong y Đây là mô hình được dùng để dự báo tăng trưởng Thí dụ, khi

sử dụng để dự báo ngược theo thời gian, mô hình dự đoán rằng y = 1 khi

ln yˆTh = ln A +  (T+h) = 0, (19) nghĩa là khi tầm h bằng h*, ở đây

thu được từ ước lượng A và 

Còn một cách tiếp cận khác đối với dự báo là phương pháp các chỉ báo sớm Để sử dụng cách tiếp cận này, một dự báo đối với y dựa trên cơ sở một biến x có liên quan, gọi là chỉ báo sớm,

trong đó y tại thời gian t phụ thuộc vào x tại thời gian trước đó T- Như vậy,

Như vậy giá trị dự đoán của y tại thời gian T+h là

T+h- ) (22) Thực tế, phương pháp này được áp dụng hầu như giành riêng không phải cho các mức của biến

mà đúng hơn là cho tốc độ thay đổi Nói riêng, mô hình:

y

T+h = g(x

T+h- ) (23) được sử dụng để dự đoán các điểm ngoặt, trong đó, thí dụ một sự suy sụp trong một biến báo hiệu sự suy sụp sau đó của một biến khác Các chỉ báo dẫn đường được chọn trên cơ sở ghi chép trong dự đoán các điểm ngoặt quá khứ (có vai trò dẫn đường) Những thí dụ về các chỉ báo dẫn đường đối với mức tổng quát trong hoạt động kinh tế bao gồm giờ làm việc trong một tuần, những tập đoàn mới, những thất bại kinh doanh, giá bán buôn, giá trên thị trường chứng khoán, những trật tự mới và những hợp đồng xây dựng, tất cả các biến này nói chung dẫn đường cho hoạt động kinh tế tổng thể khoảng xấp xỉ sáu tháng Như vậy, sự suy sụp trong một số trong các biến này báo hiệu một sự suy sụp trong những điều kiện kinh doanh chung trong thời gian sáu tháng Một thí dụ khác là cung tiền tệ, trong đó một thay đổi trong tốc độ tăng trưởng cung tiền

tệ nói chung dẫn dến một thay đổi trong tốc độ tăng trưởng của thu nhập quốc gia trong 9 đén 12 tháng

2 2 Cách tiếp cận kinh tế lƣợng đối với dự báo

t là véc tơ của g biến nội sinh cần dự báo; z

t là véc tơ của k biến ngoại sinh; y

t-1, các biến nội sinh trễ, và z

t đều là các biến xác định trước; và u

t là véc tơ g số hạng nhiễu ngẫu nhiên Các

ma trận hệ số được ước lượng là 

1 và 

2, các ma trận số với g2 và kg phần tử Ma trận hệ số dạng rút gọn ước lượng này có thể thu được trực tiếp từ một ước lượng của dạng rút gọn hoặc gián tiếp từ dạng cấu trúc ước lượng được Khoảng thời gian gắn với trễ trong (24) phụ thuộc vào hệ thống được xét , phụ thuộc vào việc khoản dự báo “xoè ra” nhanh thế nào

Một cách lý tưởng, mô hình trong (24) dựa trên lý thuyết nào đó đằng sau nó như được biểu hiện trong các phương trình dạng cấu trúc Đôi khi các số liệu được sử dụng để giúp chỉ định mô hình, đặc biệt để chọn các biến ngoại sinh (thí dụ, thông qua phân tích tương quan giữa các biến) Tuy nhiên, kết quả có thể nhất của cách tiếp cận này sẽ hoặc là tương quan giả tạo (thí

dụ tương quan của tỷ suất sinh với số lượng cò) hoặc hồi quy của một biến với chính nó (thí dụ,

hồi quy của đầu tư với tiết kiệm) Cách tiếp cận như thế có thể dẫn tới các ước lượng ăn khớp tốt, bao gồm các giá trị R2 cao, nhưng nói chung không dẫn tới những dự báo tốt Khi đã cho mô hình kinh tế lượng, được tóm tắt bởi các phương trình dạng rút gọn, một dự báo ngắn hạn của các giá trị mà tất cả các biến nội sinh nhận trong kỳ tiếp theo được cho bởi:

1 2 1 1

Số hạng này phản ánh sự phụ thuộc của các biến nội sinh đối với các biến ngoại sinh của mô hình Vì z

T là các biến ngoại sinh, bản thân chúng được xác định trên cơ sở các nhân tố không được xử lý một cách tường minh trong mô hình kinh tế lượng, nên hợp lý là các biến này phải là

dự báo trên cơ sở các nhân tố khác với các nhân tố trong chính mô hình này Một trường hợp quan trọng là trường hợp trong đó chính z

T+1 là những dự báo từ một mô hình kinh tế lượng khác Thí dụ, một số công ty lớn dự báo lượng hàng bán được, việc làm , v.v… của họ trên cơ sở một mô hình kinh tế lượng đặc biệt cho công ty hoặc ngành của họ (Mô hình này đôi khi được

gọi là mô hình vệ tinh hay ngoại vi.) Một mô hình như thế điển hình coi các biến kinh tế vĩ mô

chủ yếu như thu nhập cá nhân hoặc chi tiêu đầu tư là ngoại sinh Do đó, để dự đoán lượng hàng bán đuợc cần sử dụng các dự báo của các biến kinh tế vĩ mô chủ yếu đã thu được như những dự báo của các biến nội sinh của một mô hình kinh tế lượng vĩ mô Bản thân mô hình kinh tế lượng

vĩ mô chứa các biến ngoại sinh nào đó, một số trong chúng đuợc dự đoán trên cơ sở những cuộc điều tra về dự tính đối với hành vi tiêu dùng các quyết định chi tiêu tư bản Ngoài các output của

mô hình kinh tế lượng khác và các điều tra về dự tính, các giá trị tương lai của các biến ngoại

sinh zˆT1 đôi khi thu được trên cơ sở ý kiến chuyên gia hoặc ngoại suy các xu thế quá khứ của các biến này Thành phần thứ ba trong (25) là thành phần đánh giá uˆT1, được gọi là nhân tố bổ

sung có thể diễn giải như là ước lượng của các giá trị tương lai của các số hạng nhiễu, hay một

cách khác đi, như là những điều chỉnh của các hệ số chặn trong mỗi phương trình dạng rút gọn Các nhân tố bổ sung này làm tròn trịa dự báo kinh tế lượng – thành phần thứ nhất trong (25) thâu tóm ảnh hưởng của các biến nội sinh quá khứ; thành phần thứ hai thâu tóm ảnh hưởng của tất cả các biến ngoại sinh được đưa vào mô hình; thành phần thứ ba, các nhân tố bổ sung, thâu tóm ảnh hưởng của tất cả các nhân tố khác, kể cả các biến bị bỏ sót trong mô hình Các nhân tố bổ sung dựa trên cơ sở những đánh giá về các nhân tố không được chứa tường minh trong mô hình Thí

dụ, trong mô hình kinh tế lượng vĩ mô có thể không hề tính đến một cách tường minh về hoạt động đình công, nhưng nếu những hợp đồng với công đoàn chính sắp hết hạn và đình công có thể nảy sinh trong kỳ dự báo thì những dự báo về sản xuất nên được điều chỉnh xuống một cách thích hợp Nhiều nhân tố khác có thể không được đưa vào trong mô hình vì chúng hiếm xảy ra hoặc vì khó thu được các số liệu, nhưng điều đó không có nghĩa là buộc phải bỏ qua chúng trong hình thành một dự báo Thực vậy, thật là không đúng nếu bỏ qua những xem xét thích đáng chỉ bởi vì chúng bị bỏ sót trong mô hình Theo nghĩa đó, dự báo bằng một mô hình kinh tế lượng không đơn giản là một bài tập máy móc mà là sự pha trộn những xem xét khách quan và chủ quan Những xem xét chủ quan, được thể hiện trong các nhân tố bổ sung, nói chung cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo bằng một mô hình kinh tế lượng Trong khi các nhân tố bổ sung phản ánh những xem xét đánh giá, các lựa chọn các giá trị của uˆT1 có thể được chỉ dẫn không chỉ bởi các nhân tố thích ứng bị bỏ sót trong mô hình mà còn bởi các phần dư quá khứ trong việc ước lượng mô hình và và các sai số quá khứ trong dự báo Các phần dư và sai số này là các dấu hiệu không chỉ đối với các biến bị bỏ sót mà cả đối với những sai số trong phép đo các hệ số và những sai lệch hệ thống trong các biến ngoại sinh dự báo Thí dụ, nếu những đặc tính gần đây của hệ thống khác với những đặc tính trên toàn mẫu và kỳ vọng rằng các đặc tính này sẽ tiếp tục trong thời kỳ dự báo , hoặc nếu các phần dư hay sai số dự báo thể hiện tương quan chuỗi dương (hoặc kiểu chu kỳ) thì thích hợp là sử dụng các phần dư gần đây hoặc các sai số dự báo để xây dựng các nhân tố bổ sung Một cách tiếp cận như vậy sử dụng các nhân tố bổ sung theo cách: các giá trị tính toán được của các biến nội sinh tại các quan sát gần đây nhất, được điều chỉnh bởi

các nhân tố bổ sung, giống y như là các giá trị quan sát Một tiếp cận khác sử dụng các nhân tố

bổ sung sao cho trung bình của một vài sai số dự báo gần nhất triệt tiêu

Dự báo kinh tế lượng trong (25) được gọi là dự báo ex-ante (có trước) bởi vì nó đúng là một dự báo trước khi sự kiện xảy ra Trái lại, dự báo ex-post (có sau), thực hiện sau sự kiện, thay

các giá trị dự đoán của các biến ngoại sinh z

ˆˆT  y T  z T 

y (26) Quan hệ giữa dự báo ex-ante yT+1và dự báo ex-post yT+1là:

1 2 1 1 1

1 ˆ ( ˆ ) ˆ ˆ

ˆˆT  y T  z T z T  u T

y (27)

nên yˆˆT1 có thể thu được từ yˆT1 sau khi quan sát z

T+1 bằng cách điều chỉnh cả đối với sai số trong dự đoán các biến ngoại sinh (z T1 zˆT1) lẫn các nhân tố bổ sung uˆT1 Dự báo ex-post hữu ích trong việc tập trung vào các phần ước lượng tường minh của dự báo, đặc biệt là các ma trận hệ số ước lượng ˆ1 và ˆ 2 và loại trừ ảnh hưỏng của các yếu tố khác của dự báo ex-ante, tức là zˆT1 và uˆT1, mà nói chung chúng không được ược lượng tường minh Thí dụ, có thể tái tạo những dự báo ex-post, nhưng không thể tái tạo các dự báo ex-ante

Một biến thể khác của dự báo kinh tế lượng trong (25) là dự báo ngẫu nhiên Dự báo trong (3.2) là một dự báo tất định theo nghĩa nó dựa trên các giá trị đặc biệt đối với các biến nội sinh ở

hiện tại và các biến ngoại sinh ở tương lai, các hệ số và các số hạng nhiễu ngẫu nhiên ở tương lai Tất cả các biến này (với khả năng ngoại lệ của các biến nội sịnh hiện tại-có thể được đo có sai số) đều có sự không chắc chắn Trong một dự báo ngẫu nhiên, sự không chắc chắn này được chỉ ra thông qua khoảng dự báo hoặc dự báo xác xuất Một cách tiếp cận để phát triển các dự báo như vậy là sử dụng các ước lượng sẵn có của các tham số của phân phối của các hệ số và các số hạng nhiễu ngẫu nhiên, đặc biệt là các phương sai và hiệp phương sai ước lượng, cùng những đánh giá hoặc suy luận thống kê đối với phân phối của các biến, để xác định phân phối xác suất đối với y

T+1 Có thể mô tả phân phối xác xuất này, sử dụng khoảng dự báo hoặc dự báo xác suất Một cách tiếp cận khác là cách tiếp cận Bayes, trong đó những đánh giá về xác suất tiên nghiệm,

cùng với các hàm hợp lý, suy ra các xác suất hậu nghiệm (dự báo) Còn một cách tiếp cận thứ ba

là kỹ thuật mô phỏng ngẫu nhiên Monte Carlo trong đó một tập hợp các dự báo khác nhau được soạn thảo trên cơ sở rút ngẫu nhiên lặp sử dụng phân phối của các ước lượng tham số và các số hạng nhiễu ngẫu nhiên Tập hợp các dự báo này có thể được mô tả dưới dạng hoặc là khoảng dự báo (thí dụ, 90% các dự báo rơi vào một khoảng nào đó) hoặc dự báo xác suất (thí dụ, phần trăm các dự báo vượt hơn một mức nào đó.)

Trở lại dự báo tất định ex-ante (25), các cách tiếp cận khác nhau đối với dự báo giới thiệu trong mục trước tất cả có thể diễn giải theo thuật ngữ của dự báo kinh tế lượng Dự báo theo ý kiến chuyên gia là trường hợp đặc biệt trong đó không có phần hệ thống, do dó dự báo có thể được biểu thị như dự báo thuần tuý đánh giá:

tương ứng với trường hợp ˆ1= I và ˆ 2 =0, uˆT1 = 0 Các dự báo dựa trên tính ỳ khác, như mô hình tự hồi quy có thể được biểu diễn sử dụng (25) đơn giản bằng cách thêm các số hạng đối với y

T+2, y

T+3, v.v… Ngoại suy xu thế có thể được giải thích theo các thuật ngữ của (25) hoặc bởi các biến nội sinh trễ hoặc bằng việc đưa thời gian vào như một biến ngoại sinh các chỉ báo dẫn đường có thể được biểu diễn theo cách tiếp cận kinh tế lượng sử dụng các biến ngoại sinh trễ Các biến dự tính có thể được đưa trực tiếp vào mô hình, và việc đưa chúng vào thường dẫn tới những dự báo được cải thiện hơn

Thực tế, các dự báo kinh tế lượng như trong (25) có một số ưu việt so với các cách tiếp cận khác Thứ nhất, tiếp cận kinh tế lượng cho ta một cấu trúc hữu ích để xem xét các nhân tố khác nhau có thể, như như các giá trị quá khứ của các biến dự đoán, các giá trị của các biến liên quan

và các nhân tố khác Thứ hai, nó đủ rộng để cho phép xử lý nhiều xem xét khác nhau, kể cả việc tổng hợp các nhân tố hệ thống và đánh giá khác nhau Thứ ba, nó dẫn tới dự báo các biến có liên quan tương hợp với nhau, vì chúng tất cả phải thoả mãn các đòi hỏi của mô hình, đặc biệt sự

nhận diện nó Thứ tư, nó dẫn tới các dự báo có điều kiện trên các giá trị dự đoán của các biến ngoại sinh tương lai zˆT1, các nhân tố bổ sung uˆT1, các ma trận hệ số ˆ1 và ˆ 2 và các giá trị hiện tại của các biến nội sinh y

T Do đó có thể phân tích tầm quan trọng tương đối của mỗi yếu tố này của dự báo và kiểm định độ nhạy của dự báo trước những thay đổi trong mỗi yếu tố, đặc biệt khi có thêm số liệu mới Thứ năm, có thể tái tạo một dự báo liên quan – dự báo ex-post (26) Thứ sáu, và có lẽ quan trọng nhất, nó có lịch sử tốt về độ chính xác so với các cách tiếp cận khác mà mỗi trong chúng có thể diễn giải như sự nhấn mạnh một khía cạnh của dự báo kinh tế lượng nhưng không kể đến các khía cạnh khác Thực tế, những dự báo tốt nhất nói chung kết hợp một

mô hình kinh tế lượng, kể cả các chỉ báo dẫn đường, các dữ liệu dự tính và phân tích chuỗi thời gian với các nhân tố đánh giá, biểu thị bởi các nhân tố bổ sung

nó cũng phụ thuộc vào mục đích của dự báo Như vậy, chẳng hạn trong dự báo tổng thu nhập quốc gia, với các mục đích nhất định, các dự báo dài hạn có thể có bậc tám năm, trong khi với các mục đích khác chúng có thể có bậc tám quý Tuy nhiên, thường thì trong khung cảnh này các

dự báo dài hạn đề cập đến tầm lớn hơn 5 năm

Các dự báo dài hạn có thể thu được bằng cách phát triển liên tiếp các dự báo ngắn hạn – nghĩa là bằng việc lặp lại các dự báo thu được từ dạng rút gọn, như trong (25) Kỹ thuật này áp dụng được đối với mô hình kinh tế lượng tuyến tính hoặc phi tuyến Sử dụng cách tiếp cận này, các dự báo dài hạn có thể được viết là

j h

j

j h T j

h

j

j h T h

T

1 0 1 2 1

0 1

Trong công thức này các dự báo dài hạn là có điều kiện một cách tường minh trên các giá trị hiện tại của các biến nội sinh y

T; các dự báo các giá trị tương lai của các biến ngoại sinh đến

và kể cả thời gian T+h, zˆT1, zˆT2,…,zˆTh; các nhân tố bổ sung đối với tất cả các thời kỳ tương lai này, uˆT1,uˆT2,…,uˆTh; và các ma trận hệ số ước lượng ˆ1, ˆ 2 Dó đó, có thể phân tích ảnh hưởng của những thay đổi trong những xem xét này đối với các dự báo dài hạn Dự báo dài hạn ex-post tương ứng là:

h

j

j h T h

T

1 0 1

Trong một nghiên cứu bất kỳ về độ chính xác của các dự báo kinh tế lượng, cần phải tính đến các loại sai số khác nhau Thứ nhất, có sự không chính xác trong mô hình, vốn là một sự đơn giản hoá thực tế và vì vậy bỏ sót những ảnh hưởng nhất định và đơn giản hoá những ảnh hưởng khác Thứ hai, có sự không chính xác của số liệu sử dụng trong việc ước lượng mô hình Thứ ba,

có sự không chính xác hoặc sai lệch có trong phương pháp ước lượng, mà các sai số có thể có của việc tính toán phải được cộng vào nó (thí dụ, sai số do làm tròn) Thứ tư, có những sai số trong dự báo các bién ngoại sinh và trong các nhân tố bổ sung Cuối cùng, có những sự không chính xác có thể trong các số liệu “thực tế” mà dự báo được so sánh với nó Tất nhiên, một số sai

số có thể bù trừ nhau, dẫn tới sự chính xác giả tạo trong dự báo Có một vài thước đo về độ chính xác của dự báo Để đơn giản, ở đây ta chỉ xét các dự báo ngắn hạn tất định ex-ante, nhưng các tiếp cận tương tự có thể được sử dụng để nghiên cứu độ chính xác của các dự báo dài hạn

Sai số tuyệt đối ê

T+1 của dự báo ngắn hạn trong (25) được cho bởi kết hợp phương trình này với (24):

)ˆˆˆ

()(

ˆ

ˆ   y  y   y  z   u   y  z   u 

Khi nhóm các số hạng, ê

T+1 có thể được viết:

)ˆ(

ˆ)ˆ(

)ˆ()

ˆ(

T số hạng thứ hai bao gồm các sai số trong ước lượng ma trận hệ số 

2, các sai số này được đánh trọng số bởi các giá trị đúng của các biến ngoại sinh ỏ tương lai z

T+1 Số hạng thứ ba bao gồm các sai số trong dự đoán các biến ngoại sinh này ở tương lai, được đánh trọng số bởi ma trận hệ số ước lượng ˆ 2 Số hạng thứ tư các sai số trong các số hạng nhiễu ngẫu nhiên, ở đây uˆT1 là các nhân tố bổ sung Cả bốn số hạng, nhưng đặc biệt số hạng cuối cùng, có thể phần nào là trên cơ sở thay đổi trong cơ cấu kinh tế qua thời gian, mà đó

có thể là nguồn chính của sai số dự báo Tất nhiên, một số trong các sai số này có thể và nói chung bù trừ nhau Sai số ê

T+1 là một biến ngẫu nhiên, vì ˆ1, ˆ 2 và u

T+1 tất cả là các biến ngẫu nhiên Vào lúc dự đoán, y

T đựoc giả định là một lượng đã biết (và vì vậy không phải là ngẫu nhiên) Lấy kỳ vọng, nếu các ma trận hệ số ˆ1, ˆ 2 là các ước lượng không chệch thì khi giả dịnh z

Như vậy, sai số kỳ vọng bao gồm sai số trong dự đoán các biến ngoại sinh được đánh trọng

Điều này suy ra rằng trừ khi các biến ngoại sinh là dự báo không có sai số (hoặc 

2 = 0), việc không đưa nhân tố bổ sung vào, hoặc tương đương là đặt chúng bằng 0 sẽ dẫn đến các dự báo chệch Một cách thuận tiện để chỉ ra bằng hình học độ chính xác của dự báo trong trường hợp dự báo một biến đơn được cho trong Hình 2 Thay đổi (tính theo) phần trăm thực tế, được chỉ ra trên trục hoành, là

x y

y y A

T

T T T

y y

F

T

T T

T



(40)

Trong hình này, đường 45 độ là đường các dự báo hoàn hảo, mà đối với nó thay đổi phần trăm

thực tế và dự báo bằng nhau Góc phần tư thứ nhất chứa các điểm mà đối với nó dự báo là tăng

và đối với nó thực tế xảy ra tăng, góc phần tư thứ ba chứa các điểm mà đối với nó dự báo là giảm

và đối với nó thực tế xảy ra giảm các góc phần tư thứ hai và thứ tư chứa các sai số điểm ngoặt

(nghĩa là, dự báo không đúng chiều hướng thay đổi): trong góc phần tư thứ hai dự báo là tăng nhưng biến thực tế giảm về giá trị và trong góc phần tư thứ tư dự báo là giảm nhưng biến thực tế tăng về giá trị

Một loạt các thay đổi thực tế và phần trăm dự báo (A

T,F

T) đối với các biến khác nhau hoặc các thời kỳ khác nhau có thể được vẽ trên đồ thị như là một sự rải các điểm như trong Hình 2 Tuy nhiên, thường thấy rằng đối với nhiều biến khác nhau và đối với nhiều thời kỳ khác nhau, hầu hết các điểm này rơi vào hình nón tô đậm giữa đường các dự báo hoàn hảo và trục phần trăm

tăng thực tế, hình nón của ước lượng thấp đối với thay đổi Thí dụ, trong số 210 dự báo, sử dụng

mô hình kinh tế lượng vĩ mô đối với Hà lan trên thời kỳ 1953-1962, có 59% gắn với ước lượng thấp thay đổi, 26% gắn với ước lượng quá, và 15% gắn với các sai số điểm ngoặt Một ước lượng thấp có hệ thống của thay đổi như vậy thường được thấy đối với hầu hết

y

y y

Trong phương trình hồi quy ước lượng: FT = bAT + vT, ở đây E(vT), E(ATVT) = 0,

thường thấy rằng 0 < b < 1, nên tránh được các sai số điểm ngoặt nhưng các dự báo nói chung ước lượng thấp lưọng

thay đổi

các sai số điểm ngoặt

FT=thay đổi phần trăm dự báo ước lượng cao của

sự gia tăng

45o đường các

dự báo hoàng hảo

đường ước lượng

thấp của sự gia tăng

AT= thay đổi phần trăm thực tế

các sai số điểm ngoặt

đường ước lượng

thấp của sự giảm

ước lượng cao của sự giảm