2. Nhóm các phương pháp dự báo định lượng
2.2. Dự báo bằng phương pháp ngoại suy
Ngoại suy (Extrapolation) là dựa trên những số liệu đã có về một đối tượng được quan tâm để đưa ra suy đoán hoặc dự báo về hành vi của đối tượng đó trong tương lai.
Ngoại suy có 2 dạng chính là ngoại suy theo chuỗi số liệu lịch sử (Time-series extrapolation) và ngoại suy theo số liệu lát cắt (Extrapolation for cross-sectional data).
Ngoại suy theo chuỗi số liệu lịch sử, còn gọi là dự báo theo chuỗi số liệu, là dựa trên chuỗi số liệu lịch sử và sử dụng các kỹ thuật kinh tế lượng để đưa ra dự báo đối với biến quan tâm. Giả thiết cơ bản ở đây là hành vi của biến được dự báo sẽ tiếp tục trong tương lai như đã diễn ra trong quá khứ.
Đặc trưng cơ bản của phương pháp này là sử dụng ngoại suy chuỗi thời gian để dự báo bằng cách xem xét mối liên hệ giữa các hành vi của đối tượng trong quá khứ và ngoại suy xu hướng đó cho tương lai. Sử dụng chuỗi số liệu
có thể sử dụng với những phương pháp dự báo đơn giản như ngoại suy tuyến tính (mơ hình Nạve) hoặc mơ hình ngẫu nhiên phức tạp (mơ hình Box- Jenkins) để dự báo.
Phân tích chuỗi thời gian đơn biến tương đối đơn giản, tin cậy và kinh tế. Nó cũng giúp làm giảm việc đưa ý kiến chủ quan của cá nhân vào quá trình dự báo. Người làm dự báo có thể tập trung vào xem xét xu hướng, tính chu kỳ và yếu tố mùa vụ, và đưa vào mô hình dự báo bằng cách nghiên cứu trên dữ liệu sử dụng nhân lực trong quá khứ (Bryant, 1973). Tuy nhiên, một hạn chế là nó không chỉ ra các nhân tố tác động đến sự thay đổi về nhu cầu nhân lực hay cấu trúc ngành nghề. Đánh giá về dự báo do đó cũng bị cản trở do lặp lại sai lầm trong quá khứ. Nhược điểm cũng là do giả thiết trong tương lai sẽ tiếp tục xu hướng đã xảy ra trong quá khứ. Ngoại suy sẽ làm sai số dự báo lớn nếu có đột biến xảy ra trong khoảng thời gian dự báo. Kết hợp với những điều chỉnh của các chuyên gia (bằng phương pháp chuyên gia) sẽ cung cấp cho kết quả dự báo có ích cho các nhà hoạch định chính sách trong các cơ sở đào tạo và cơ quan chính phủ. Phương pháp dự báo này cũng được sử dụng bởi Cơ quan Giáo dục và Nhân lực của Hồng Kông SAR, Văn phòng Trung tâm Giáo dục của Phần Lan, Bộ Giáo dục và việc làm của Anh và Chính phủ Ba Lan (Tessaring, 2003).
Ngoại suy theo số liệu lát cắt. Giả thiết cơ bản trong trường hợp này là hành vi của một số thành phần tại một thời điểm nhất định nào đó có thể được sử dụng để ngoại suy về hành vi của các thành phần khác. Nhà nghiên cứu cần phải xác định được tỷ lệ cơ sở đối với các đối tượng tương tự. Chẳng hạn, để dự báo liệu một người tìm việc có thể trụ lại được hơn 1 năm tại nơi thử việc, cần sử dụng tỷ lệ % của 50 người được thuê làm công việc tương tự đã trụ được trên 1 năm.
Trong dự báo nhu cầu nhân lực trình độ cao đẳng, đại học, chúng ta chủ yếu quan tâm đến phương pháp dự báo bằng ngoại suy theo chuỗi số liệu lịch sử.
a. Các tình huống nên sử dụng ngoại suy
Không phải lúc nào sử dụng ngoại suy cũng là tốt.
Chỉ nên sử dụng ngoại suy khi gặp các tình huống sau.
Khi số lượng các dự báo là rất lớn
Khi người dự báo không biết nhiều lắm về tình huống cần dự báo
Khi tình huống cần dự báo là tương đối ổn định
Khi các phương pháp khác có thể chịu các ảnh hưởng thiên lệch của người dự báo
Khi cần sử dụng ngoại suy như thang chuẩn để đánh giá tác động của thay đổi chính sách
b. Ưu điểm của phương pháp ngoại suy
Tương đối đơn giản.
Thực hiện nhanh
Ít tốn kém
Dễ dàng tự động hoá được c. Nhược điểm
Ngoại suy chỉ lưu ý đến các hiện tượng xảy ra trong quá khứ mà bỏ qua các tác động mới xuất hiện trong hiện tại hoặc có thể xuất hiện trong
tương lai. Các tác động đó làm thay đổi sự vận động của hiện tượng cần dự báo so với nó đã xảy ra trong quá khứ, do đó dự báo có thể sẽ không chính xác. Vì lý do này mà ngoại suy chỉ nên ứng dụng cho các dự báo ngắn hạn, khi các tác động mới chưa kịp xuất hiện, hoặc nếu đã xuất hiện thì chưa kịp gây tác động lớn đến hiện tượng cần dự báo.
Sai số có thể xảy ra của ngoại suy là tương đối khó dự đoán.
d. Các bước tiến hành ngoại suy (chi tiết xin xem trong phần phụ lục) Bước 1: Lựa chọn, thu thập và xử lý số liệu