Bai giảng môn thống kê kinh tế

Đào tạo Cử nhân Kinh tế chuyên ngành Thống kê kinh doanh là những chuyên gia về kỹ thuật nghiên cứu và phân tích. Sinh viên sau khi tốt nghiệp có năng lực lập kế hoạch nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu và tổ chức thực hiện các cuộc nghiên cứu. Tùy theo yêu cầu của nhà tuyển dụng, sinh viên có thể làm việc tại các bộ phận khác nhau như: dịch vụ, thiết kế nghiên cứu, đo lường, xử lý dữ liệu (Data processing),phân tích dữ liệu…

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC………

BÀI GIẢNG MÔN:

THỐNG KÊ KINH TẾ

NĂM 201…

CHƯƠNG I : CÁC VẤN ĐỀ CHUNG

CỦA THỐNG KÊ

NỘI DUNG

Khái niệm và sự phát triển của thống kê

Một số khái niệm thường dùng trong thống kê Quá trình nghiên cứu thống kê

I – KHÁI NIỆM VÀ VAI TRÒ CỦA

THỐNG KÊ

Thống kê

(Statistics)

Thống kê

mô tả ( descriptive statistics)

Thống kê suy luận

(inference statistics)

2 –QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN CỦA THỐNG KÊ

Quá trình phát triển của thống kê

được các nhà khoa học nhận định

–theo sự phát triển của xã hội.

>>>Được chứng minh qua các thời

kỳ lịch sử??

3 - ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU CỦA THỐNG KÊ

Là mặt lượng trong mối quan hệ mật thiết với mặt chất của các hiện tượng kinh tế xã hội số lớn trong điều kiện thời gian và địa điểm cụ thể

Nghiên cứu các hiện tượng số lớn

trong thời gian và địa điểm cụ thể.

II - Một số khái niệm thường

dùng trong thống kê

III – QUÁ TRÌNH NGHIÊN CỨU TK

1 - Xác định mục đích, đối tượng, nội dung n/c

2 – Xây dựng hệ thống chỉ tiêu thống kê

3 - Điều tra thống kê

C/ CÁC PHƯƠNG PHÁP THU THẬP THÔNG TIN THỐNG KÊ

Phương pháp thu thập thông tin

Thu thập gián tiếp

- Thu thập thông tin quatrung gian hay khai tháctài liệu từ các văn bản

sẵn có

BÀI TẬP

Ngày 1 tháng 4 năm 2009 nước ta tiến hành tổng điều tra dân số Các điều tra viên phải đến tất cả các hộ trên địa bàn được phân công để phỏng vấn chủ hộ và các thành viên trong hộ để thu thập thông tin Ban chỉ đạo điều tra trung ương quy định:

a.Kiểm kê toàn bộ nhân khẩu thường trú, nhân khẩu tạm trú ở địa

phương có tại thời điểm 0h ngày 1 tháng 4 năm 2009.

b.Các đơn vị xã, phường nộp phiếu điều tra cho cơ quan chỉ đạo điều tra cấp trên chậm nhất là ngày 30 tháng 4

Hãy xác định:

1.Thời điểm điều tra

2 Thời hạn điều tra

3.Phương pháp điều tra

4.Loại điều tra?

CHƯƠNG 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THỐNG KÊ KINH TẾ

Hệ thống chỉ số

PP dự báo

- Số tuyệt đối thời điểm (Xác

định tại một thời điểm nhất định) Vd Dân số 1/4/2016

2 – SỐ TƯƠNG ĐỐI

- Là chỉ tiêu biểu hiện quan hệ so sánh giữa 2 lượng

tuyệt đối của hiện tượng nghiên cứu

- VD Doanh thu : 120%

- Số tương đối nhiệm vụ kế

hoạch

Số tuyệt đối kỳ K.Hoạch

= -

Số tuyệt đối kỳ gốc

- Số tương đối thực hiện

kế hoạch

Số tuyệt đối thực tế đạt được

=

-Số tuyệt đối kế hoạch đặt ra

BT Năm 2017, tỉnh A sản xuất 1,2 triệu tấn lúa Kế hoạch năm

2018 phải sản xuất 1,3 triệu tấn Thực tế năm 2018 hoàn thành vượt mức kế hoạch 1.5% Như vậy sản lượng lúa năm 2018

cao hơn sản lượng lúa năm 2017 là: (triệu tấn)

2.1 - SỐ BÌNH QUÂN CỘNG

(BÌNH QUÂN SỐ HỌC – ARITHMETIC MEAN)

a/ Điều kiện vận dụng : Các lượng biến của tiêu thức có quan hệ tổng.

Cụ thể:

- TH các đơn vị không được phân tổ

- TH các đơn vị được phân tổ :

f

f

x x

Bình quân cộng giản đơn

Bình quân cộng gia quyền

Tên phân

xưởng

Thời gian hoàn thành

1sp (phút)

Sản lượng (chiếc)

A

B

C

10 12 9

120 80 300

a) Tính thời gian hao phí trung bình để hoàn thành 1 sản phẩm?

NSLĐ (c/giờ)

Số CN (người)

20-30 30-40 40-50 50-60 60-70 70-80

10 15 28 32 10 5

- Chú ý: TH dãy số lượng biến có khoảng cách tổ

VD 1 : Tính NSLĐ bq của CN 1 DN biết

BÀI TẬP

1 Có số liệu về tình hình xuất khẩu của một doanh

nghiệp như sau:

Xác định giá xuất khẩu bình quân, khối lượng

XK bình quân và giá trị XK bình quân 3 đợt

Đợt XK Giá xuất khẩu (USD/tấn) KLXK (tấn)

123

250280300

200300500

PHƯƠNG PHÁP CHỈ SỐ

1 – KHÁI NIỆM

Chỉ số là chỉ tiêu kinh tế biểu hiện quan hệ so sánh giữa 2 mức độ nào đó của một

hiện tượng kinh tế xã hội.

VD :

Chỉ số lượng gạo XK năm 2018 so với năm 2017 là 129,3%

25

-Căn cứ vào tính chất của chỉ tiêu nghiên cứu :

+ Chỉ số của chỉ tiêu khối lượng + Chỉ số của chỉ tiêu chất lượng

A (kg)

B (m)

20 10

23 8

1000 3000

900 3300

28

* CHỈ SỐ CHUNG VỀ GIÁ (IP)

(CHỈ SỐ CỦA CHỈ TIÊU CHẤT LƯỢNG)

1

1 p

0 0

0

1 p

q p

q

p I

q p

q

p I

29

Chỉ số Laspeyres

Chỉ số Paashe

* CHỈ SỐ CHUNG VỀ KHỐI LƯỢNG HÀNG

1

1 q

0 0

1

0 q

q p

q

p I

q p

q

p I

30

Chỉ số Laspeyres

Chỉ số Paashe

* CHỈ SỐ CHUNG VỀ GIÁ TRỊ HÀNG HOÁ

1

1pq

q p

q

p I

31

A (kg)

B (m)

20 10

23 8

1000 3000

900 3300

32

III - HỆ THỐNG CHỈ SỐ

33

3 – HTCS CỦA CÁC CHỈ TIÊU CÓ LIÊN

vị sản phẩm x

Chỉ số lượng hàng hoá sản xuất

36

B – PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG TỔNG GIÁ TRỊ

1 0 1

0

1 1 0

0

1

1

q p

q

p x

q p

q

p q

p

q p

37

VÍ DỤ

VD1 : Phân tích ảnh hưởng của giá và lượng của

hai mặt hàng đến doanh thu của cửa hàng

A (kg)

B (m)

20 10

23 8

1000 3000

900 3300

38

4 - VẬN DỤNG HTCS PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG CỦA CHỈ TIÊU BÌNH QUÂN

(HTCS CỦA CHỈ TIÊU BÌNH QUÂN)

- Chỉ số của chỉ tiêu bình quân

1 1

0

1 x

f

f x f

f x x

x I

39

Các chỉ số nhân tố:

- Chỉ số cấu thành cố định : Nêu lên biến động

của chỉ tiêu bình quân do ảnh hưởng biến động của bản thân tiêu thức nghiên cứu, khi đó kết

cấu của tổng thể được coi như không đổi và

thường được cố định ở kỳ nghiên cứu.

01 1

1

1 0 1

1 1

x

x

x f

f x f

f x

HTCS của chỉ tiêu bình quân

0

01 01

1 0

1

0

0 0 1

1 0

1

1 0 1

1 1

0

0 0 1

1 1

x

x

x x

x

x x

x

f

f x f

f x x

f

f x f

f x

f

f x f

f x I

VD: Có số liệu về giá thành và sản lượng của một loại sản phẩm tại 1 XN như sau:

Phân tích sự biến động của giá thành bình

quân do ảnh hưởng của các nhân tố

Phân

xưởng

Giá thành (1000đ/c)

Sản lượng (chiếc) Giá thành (1000đ/c) Sản lượng (chiếc) A

B

C

10 12 13

2000 3500 4500

9 11 12

6000 4000 2000

42

PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI VÀ TƯƠNG QUAN

43

I - MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC HIỆN TƯỢNG VÀ

NHIỆM VỤ CỦA PHƯƠNG PHÁP HỒI QUI VÀ

TƯƠNG QUAN.

44

1 - MỐI LIÊN HỆ GIỮA CÁC HIỆN TƯỢNG

45

2 loại liên hệ

Liên hệ hàm số

Liên hệ tương quan

- Khi thu nhập tăng, người ta có xu hướng tiêu dùng tăng lên

- Năng suất lúa có thể phụ thuộc vào lượng phân đạm sử dụng

- Liệu sản phẩm ngành công nghiệp có thể dự báo dựa trên đầu vào là lao động và vốn?

- Liệu lượng cung tiền có thể giúp xác định giá bán buôn của một hàng hoá nào đó?

- Những thay đổi trong chi phí về đời sống có liên quan đến tiền lương hay tiền công hay không?

- Liệu những câu hỏi để hỏi những người xin việc có giúp cho người quản lý (hay người sử dụng lao động) có thể đánh giá chính xác khả năng (hay mức độ thành công) của người xin việc không?

- LIÊN HỆ HÀM SỐ

+ Mối liên hệ hoàn toàn chặt chẽ và được biểu

hiện dưới dạng một hàm số y = f(x) (sự biến đổi của x hoàn toàn quyết định sự thay đổi của y).

+ Không chỉ thấy được trên toàn bộ tổng thể mà

còn thấy được trên từng đơn vị riêng biệt.

VD : S = v.t

47

Hệ số tương quan đo lường mức độ quan

hệ tuyến tính giữa hai biến không phân biệt

biến này phụ thuộc vào biến kia

- Cả hai biến sử dụng trong phương pháp này

đều được coi là biến độc lập (Walpole 1982)

- Hệ số tương quan không phụ thuộc vào đơn

vị tính của 2 biến độc lập (giả sử biến X và

Y)  

- Hệ số tương quan thường được kí hiệu là r và không có đơn vị tính

Tương quan âm Tương quan dương

Không có tương quan

Tương quan

âm chặt chẽ Tương quan

âm yếu

Tương quan dương yếu Tương quan

dương chặt chẽ

Bài 1 (6đ): Một nhà phân tich tin rằng nhân tố quyết định quan trọng của

lợi tức ngân hàng (y:%) là chênh lệch giữa lãi suất cho vay và lãi suất tiền

gửi (x:%) Một mẫu ngẫu nhiên gồm 10 nhà băng được chọn và cho số liệu

thống kê như sau:

Yêu cầu:

a/ Xác định hệ số tương quan phản ánh mối liên hệ giữa chênh lệch lãi

suất với lợi tức, cho nhận xét?

b/ Lập phương trình hồi quy tuyến tính phản ánh ảnh hưởng của lãi suất

đến lợi tức ngân hàng Giải thích ý nghĩa của các tham số tim được?

2 PHÂN TÍCH HỒI QUI

Phân tích hồi qui là gì?

Hồi qui hay phân tích hồi qui liên quan đến việc

mô tả và đánh giá mối quan hệ giữa một biến đã cho (thông thường gọi là biến phụ thuộc (dependent variable) hoặc biến được giải thích (explained variable) và được kí hiệu là Y) và một hay nhiều biến khác (thông thường gọi là biến độc lập (independent variables) hay biến giải thích (explainatory variables) và được kí hiệu là Xi ; i=1,2…n)).

Để xác định các biến độc lập chủ yếu (Xi) có ảnh hưởng đáng kể tời biến phụ thuộc Y, người ta thường sử dụng phân tích tương quan từng cặp giữa Y với Xi.

Dựa vào kết quả phân tích tương quan, người ta lựa chọn hệ số tương quan từng cặp giữa Y với Xi nào có giá trị gần tới  1 mới đưa vào phân tích hồi quy.

Trình tự phân tích hồi quy gồm 4 bước:

1) Xác định tính chất và hình thức của mối liên hệ (xác định r)

2) Lập phương trình hồi qui

Phương trình lý thuyết: Y = aX + b

3) Giải phương trình hồi qui ( tìm hệ số a và b)

4) Đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ

Trong đó: X là giá trị của biến độc lập

Y là giá trị của biến phụ thuộc

n là số quan sát trong mẫu

a

Hệ số góc của đường hồi qui

a =

CHƯƠNG III

DỰ BÁO KINH TẾ

Tại sao cần nghiên

cứu Dự báo kinh tế??

Thế giới vật chất vừa tất yếu vừa ngẫu nhiên.

Ngày càng sôi động và phức tạp

Nhu cầu về dự báo gia tăng từ phía doanh nghiệp

Nhu cầu từ phía các cơ quan hoạch định và viện nghiên cứu Ảnh hưởng ngoại lai tích cực của dự báo

Dự báo giúp mô phỏng thực tế

Cầu thị trường

Khái niệm dự báo kinh

tế

Dự báo kinh tế là sử dung khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ xảy ra trong tương lai

Căn cứ thực hiện dự báo:

- Các dãy số liệu của các thời kỳ

quá khứ

- Căn cứ vào kết quả phân tích các

nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả

Tính chất:

- Dự báo có căn cứ khoa học

- Dự báo mang tính xác suất nhưng đáng tin cậy

- Dự báo mang tính đa phương án

- Dự báo mang tính tổng hợp

Bản chất của dự báo:

Giả thiết về tương lai trên cơ sở nhận thức các quy luật

và các giả thiết ở hiện tại, là một hình thức nhận thức

xã hội ( nhận thức tương lai)

CHỨC NĂNG VÀ VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO

Dự báo có hai chức năng cơ bản:

- Chức năng tham mưu

- Chức năng khuyến nghị hay điều chỉnh

Vai trò của dự báo

- Dự báo với quản lý

- Dự báo với kế hoạch hóa phát triển

- Dự báo với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp

DỰ BÁO VỚI KẾ HOẠCH HOÁ

Các hạn chế

Những thuận lợi về nguồn lực

đích, quyết định

Lập kế hoạch

Phân bổ nguồn lực

và các cam kết Thực hiện và chính sách điều chỉnh

DỰ BÁO VỚI QUY HOẠCH PHÁT

án u tiên ư ảttiển

DỰ BÁO VỚI QUẢN LÝ DOANH

Gi i pháp ả

th c hi n ự ệ

Chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp

Môi trường

ngành

PHÂN LOẠI DỰ BÁO

Theo đối tượng dự báo

- Dự báo kinh tế

- Dự báo tiến bộ khoa học kỹ thuật

- Dự báo nguồn nhân lực

PHÂN LOẠI DỰ BÁO (TIẾP THEO)

Theo chức năng dự báo

CÁC NGUYÊN TẮC DỰ BÁO

Nguyên tắc liên hệ biện chứng

Nguyên tắc kế thừa lịch sử

Nguyên tắc về tính đặc thù của đối tượng

Nguyên tắc mô tả tối ưu đối tượng dự báo

Nguyên tắc về tính tương tự của dự báo

69

n gia

Phối hợp định tính -định lượng

- Thời gian dự báo

- Tính khả thi của phương pháp

71

Bước1: Xác định mục tiêu

dự báo

Bước 2: Xác định thời đoạn

dự báo XĐ dự báo dài hạn hay ngắn hạn

Lựa chọn thị trường, loại hàng hoá

Phỏng vấn khách hàng, chuyên gia, trao đổi, toạ đàm

Loại bỏ những thông tin thiếu chính xác, thông tin dư không cần thiết

Gồm 4 xu hướng: - Xu hướng tuyến tính (tăng hoặc giảm theo thời gian)

•Xu hướng chu kỳ

•Xu hướng thời vụ

•Xu hướng ngẫu nhiên

Các phương pháp định lượng

Ở phương pháp này, người ta

dự báo nhu cầu của thời kỳ sau (n) bằng với số thực tế của thời kỳ trước đó (n - 1) VD: GO

Ưu điểm : Dự báo nhanh chóng, đơn giản.

Nhược :

- Áp đặt thời kỳ trước cho thời kỳ sau do đó ? thiếu chính xác

- Không nghiên cứu được sự biến động của thị

trường trong từng thời kỳ do đó không thấy được sự biến động của thị trường

1 Phương pháp tiếp cận giản

đơn :

Cho dãy số : Yi = Y1, Y2, Y3, Y4, … Tương ứng với

các mốc thời gian t1, t2, t3, t4… (i= 1,n; t=1,n)

Với Yi là, thu nhập, GO, sản lượng, sản phẩm… (tính theo tháng, quý, năm…)

Dự báo Y: tại thời điểm t4:

Tháng Số liệu thực tế Nhu cầu dự báo

Ft : Số dự báo của thời kỳ t

Ft-1: Số dự báo của thời kỳ (t-1)

At-1: Số thực tế của thời kỳ (t-1)

α: Trọng số hay hệ số san bằng số mũ (0≤ α ≤ 1)

3 17 F 3 = F t-1 + α(A t-1 – F t-1 )

= 9,2 + 0,2 (15-9,2) = 10,36

Ví dụ: Tính nhu cầu dự báo cho địa phương A, được thể hiện

qua các sản phẩm thực tế của các tháng như sau, Giả định nhu

cầu dự báo tiêu thu cho tháng 1 là F1 = 9 tấn

* Chọn hệ số san bằng

Để chọn hệ số α, ta dựa vào độ lệch tuyệt đối bình quân MAD (Mean Absolute Deviation); MAD bằng tổng các sai lệch tuyệt đối chia cho số thời kỳ tính toán

∑/ các sai số dự báo/

MAD = _

n Gọi e là sai số dự báo ∑/ e/

MAD = _

n Chọn hệ số α khi MAD nhỏ nhất

Sai số dự báo = Nhu cầu thực tế - dự

báo

Chọn hệ số α khi MAD nhỏ nhất

Ví dụ : Trong 8 quý qua, Tỉnh A đã sản xuất một số lớn gạo với

các thông số như sau:

Yêu cầu: Hãy dự báo số gạo sản xuất trong quý 9, chọn một trong hai giá trị α (α = 0,1; α=0,5) Biết rằng dự báo gạo sản xuất của quý

1 là 175 tấn

Quý Lượng

SX thực

tế (tấn)

α = 0,1 Lượng SX dự báo báo Dự

làm tròn

/e/

Sai số dự báo

Quý Lượng

SX thực tế

(tấn)

α = 0,5 Lượng SX dự báo báo Dự

làm tròn

/e/

Sai số dự báo

Với α = 0,1 có MAD = 84/8 = 10,5

Với α = 0,5 có MAD = 100/8 = 12,5 Như vậy MAD của α = 0,1 Nhỏ nhất

nên chọn α = 0,1 để dự báo cho quý 9

5 Phương pháp san bằng số mũ bậc 2 (có định hướng)

Tt : đại lượng định hướng của thời kỳ t

Tt-1: Đại lượng định hướng của (t-1) (Lấy thời kỳ đầu tiên T1 = 0)

∂ : Hệ số san bằng số mũ bậc 2 mà ta lựa chọn

Ft : Số dự báo của thời kỳ t

Ft-1: Số dự báo của thời kỳ (t-1)

Ví dụ : Tính nhu cầu dự báo có định hướng Ft(đh) của xí nghiệp A

được thể hiện qua số sản phẩm thực tế của các tháng như sau :

Giả định rằng hệ số được chọn α = 0,2; ∂ = 0,4, dự báo nhu cầu

trong tháng 1 là 9đvsp;

Giả định đại lượng định hướng thời kỳ đầu tiên T1 = 0

Tháng Số

thực tế

-X: số thứ tự các thời kỳ (thời gian)n: Số thời kỳ tính toán (dự báo)Y: Số thực tế ( nếu là thời kỳ quá khứ)

Số dự báo (nếu là các thời kỳ tương lai)

Ví dụ : Một doanh nghiệp có số liệu thực tế số lượng sản

phẩm bán ra trong 7 tháng được thống kê trong bảng sau, hãy dùng phương pháp bình phương bé nhất để dự báo nhu cầu cho 2 tháng tiếp theo tháng 8 và tháng 9

Dự báo nhu cầu cho tháng 8 và tháng 9:

Y 8 = 6,25 x 8 + 35,71 = 86 đvsp

Y 9 = 6,25 x9 + 35,71 = 92 đvsp

7 Phương pháp dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến

động thời vụ

Cho dãy số thời kỳ:

yi = y1, y2….yn; với y1, y2, y3, yn là các năm tạo nên dãy số thời kỳ

- Gọi Yibq là nhu cầu bình quân của thời kỳ n

∑Y1+ ∑Y2+… ∑Yn

Y 0bq =

n x số tháng, số quý trong năm

n x số tháng, số quý trong năm

Yt: nhu cầu ở thời kỳ dự báo t

Ví dụ: Đơn vị A có số liệu thống kê về : Số lượng sản

phẩm xuất khẩu của 12 tháng trong 2 năm 2015 và

2016 như trong bảng dưới đây Hãy tính nhu cầu dự báo có xét đến biến động thời vụ tháng 1 và tháng 5 năm 2017 Biết rằng tổng nhu cầu dự báo của đơn vị năm 2017 là : 1340sp

Bài tập