TÀI LIỆU THAM KHẢO
13.1. KHAI NIEM VA CAC THANH PHAN CUA DAY SO THOI GIAN
13.1.1. Khai niệm
Mặt lượng của hiện tượng thường xuyên biến động qua thời gian, việc nghiên cứu sự biến động này được thực hiện trên cơ sở phân tích dãy số thời
gian. Bảng 13.1 là một ví dụ về dãy số thời gian trong đó mỗi con số là trị
.SỐ của chỉ tiêu giá trị sản xuât (GO) công nghiệp Việt Nam được sắp xếp
theo thứ tự nhất định về mặt thời gian, từ năm 2005 đến năm 2010.
Dãy số thời gian là dãy các trị số của chỉ tiêu thông kê được sắp xếp theo thứ tự thời gian.
Bảng 13.1. Giá trị sản xuất công nghiệp Việt Nam thời kỳ 2005-2010
(theo giá cố định năm 1994) ˆ
Năm 2005 2006 2007 2008 2009 2010
GO (nghin ty déng) 4159 4858 5614 6464 697,3 794/6 Nguồn: Niên giám thống kê tóm tắt 2010, trang 155 Một dãy số thời gian bao giờ cũng có hai bộ phận: thời gian và các mức độ của dãy số.
Thời gian có thể là ngày, tuần, tháng, quý, năm. Độ dài giữa hai thời
gian liền nhau gọi là khoảng cách thời gian. Dãy số thời gian ở trên có khoảng cách thời gian là một năm.
Các mức độ của dãy số là các trị số của một chỉ tiêu thống kê. Các
mức độ này có thể được biểu hiện bằng số tuyệt đối, số tương đối hoặc số bình quân và bao giờ cũng có đơn vị tính. Tương ứng với ba hình thức biểu
hiện khác nhau của các mức độ, dãy. số thời gian cũng được phân thành ba loại: dãy số tuyệt đối, dãy số tương đối và dãy số bình quan. Trong pham vi
gido trinh nay, ching ta chi di sâu nghiên cứu về dãy số tuyệt đối.
509
Trong dãy số tuyệt đối, dựa vào đặc điểm của các mức độ (phản ánh quy mô, khối lượng của hiện tượng qua thời gian), có thể phân thành dãy số
thời kỳ và dãy số thời điểm.
Day sé thoi kỳ là dãy số mà các mức độ của nó là những số tuyệt đối
thời kỳ, phản ánh quy mô (khối lượng) của hiện tượng được tích lũy trong
những khoảng thời gian nhất định. Ví dụ ở bảng 13.1 là một dãy số thời kỳ,
trong đó mỗi mức độ của nó phản ánh kết quả sản xuất kinh doanh của ngành công nghiệp Việt Nam (theo giá cố định năm 1994) trong từng nănh.
Việc cộng các mức độ của các thời kỳ liền nhau trong một dãy số sẽ cho một mức độ mới phản ánh sự tích lũy về lượng của hiện tượng trong thời kỳ
dài hơn. ;
Dãy số thời điểm là dãy số mà các mức độ của nó là những số tuyệt đối thời điểm, phản ánh quy mô (khối lượng) của hiện tượng tại những thời điểm nhất định. Bảng 13.2 là một ví dụ về day số thời điểm. Trong đó, mỗi mức độ của dãy số cho biết giá trị hàng hóa tồn kho của Công ty A có tại thời điểm đầu các quý trong nam 2010. Voi day sé thoi điểm, việc cộng Các mức độ của nó không, biểu thị sự tích lũy về lượng của hiện tượng.
Bảng 13.2. Giá trị hàng hóa tồn kho của công ty A năm 2010
- Ngày tháng 1/1/2010 1⁄4/2010- 1/7/2010 1/10/2010 31/12/2010
Giá trị hàng hóatôn 383,0 384,8 391,4 398,0 3822
kho (triệu đồng) -
Các mức độ của dãy số trên chỉ phản ánh giá trị hàng hoá tồn kho vào ngày đầu các quý, còn vào các ngày khác trong năm thì giá trị này có thé thay đổi do việc xuất, nhập hàng hoá thường xảy ra trong quá trình sản xuất kinh doanh.
Đề phân. tích: dãy số thời g gian ¡được chính xác thì yêu cầu cơ bản khi xây dựng dãy số thời gian là phải đảm bảo tính :chất có thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy số. Yêu cầu này được thể hiện trên 3 điểm cụ thê là: .
- Nội dung và phương pháp g tính. chỉ tiêu qua: thời gian phải được
thống nhất. ơ pc :
- Pham vi ctia: hiện tượng nghiện Cứu qua thời gian phải đ được thống nhất.
- Các khoảng ¢ cách thời gian trong day số nên bằng. nhau, ‘hat l đối
với dãy số thời kỳ, ` paths a oy
510
Trong thực tế, do nhiều nguyên nhân khác nhau, các yêu cầu trên có thé bi vi phạm. Do đó, trước khi tiến hành phân tích, cần có sự đánh giá và chỉnh lý dãy số cho phù hợp với các yêu câu trên.
Việc phân tích dãy số thời gian cho phép nhận thức các đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian, tính quy luật của sự biến động, từ đó tiến hành dự đoán về mức độ của hiện tượng trong tương lai.
13.1.2. Các thành phần của đãy số thời gian
Thông thường một dãy số thời gian gồm có 4 thành phản:
- Xu thế
- Biển động chu kỳ - Biến động thời vụ - Biến động ngẫu nhiên
Xu thế (7) phản ánh xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng qua thời gian. Mặc dù các mức độ của hiện tượng có thể dao động thay đổi tại các mốc thời gian khác nhau nhưng nêu quan sát hiện tượng trong cả một quá trình dài (thường là trên một năm) chúng ta sẽ thấy hiện tượng có một xu hướng biến động cơ bản hoặc là tăng hoặc là giảm. Hình 13.1 dưới đây cho thấy dân số của Việt Nam có xu hướng tăng đều trong giai đoạn 1950-2010.
Am 2,000
i -
#n| E se
2 R
=, | E50 | = 1,000 s
= | ot
5 Ệ
330! i ẹ - š 500
II se 0
1950 1960 I90 1980 1990 2000 2010 Coes Pe DONTOMDONTYN HOoaaagggeaesg
Nam anoaanandoodd
Seen tt AM NNN NON
Hình 13.1, Dân số Việt Nam (triệu người) Hình 13,2. Số lượng dự án FDI thực giai đoạn 1950-2010 hiện tại Việt Nam giai đoạn 1988-2008
dc . Biến động chu ky ( phan anh quy luật lặp lại của day số trong những khoảng thời gian nhất định thường là vài năm. Chu kỳ tác động lên dãy số thời gian thường là chu kỳ kinh tế hay kinh doanh như chu kỳ suy thoái kinh
511
tế, lạm phát, hay vòng đời của sản phẩm. Nghiên cứu biến động chu kỳ cũng
đòi hỏi dãy số thời gian có độ đài trên một năm. Hình 13.2 cho tháy số lượng
dự án có vốn đầu tư nước ngoài (FDI) thực hiện tại Việt Nam giai đoạn 1988- 2008 chịu tác động của chu kỳ suy thoái kinh tế 10 năm một lần.
_ Biến động thời vụ (S) hay mùa vụ là những biến động của hiện tượng có tính chất lặp đi lặp lại trong từng thời gian nhất định của năm. Nguyên
nhân gây ra biến động thời vụ là do ảnh hưởng của điều kiện tự nhiên như thời tiết, khí hậu, hoặc phong tục tập quán sinh hoạt của dân cư. Ví dụ về
biến động mùa vụ được mô tả ở Hình 13.3 trong đó số lượng khách du lịch
đến một khu nghỉ tại miền Trung của Việt Nam tăng lên ở quý II và giảm dần từ quý III của các năm trong thời gian từ 2005 đến 2008. Khác với xu
thế và biến động chu kỳ, khi nghiên cứu biến động thời vụ chúng ta phải
nhìn vào quy luật lặp lại của hiện tượng trong từng năm một.
70, 65, 60 | 55 50
Neghinlugt khach
45
40 -
PP SP FP © Oo © I dt A S & &
SH? HS? SF GF dế SSS SF FS
PP a wh SSF PAP AP AP AP AS
WW MW? PF PF WP WP VF về
Hình 13.3. Lượt khách (nghìn lượt) tại miền Trung Việt Nam
Biến động ngẫu nhiên (7) là do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra. Loại
biến động này thường rất khó đự đoán đỏ tỉnh chất bất thường của nó. Bén
cạnh đó, sự tổn tại của biến động ngẫu. nhiên còn làm lu mờ tính quy luật của các thành phần còn lại: trong dãy s số khiến cho việc dự đoán các thành phần này trở nên khó khăn hơn. :
iff at
512
Phân tích biến động chu kỳ đòi hỏi số liệu phải được thu thập trong những khoảng thời gian dài. Đây chính là hạn chế về mặt số liệu nên trong thực hành phân tích dãy số thời gian, người ta thường giả sử dãy số không có thành phần chu kỳ. Khi đó một dãy số thời gian chỉ bao gồm ba thành phần cơ bản là xu thế, biến động thời vụ, và biến động ngẫu nhiên. Ba thành phần này có thể kết hợp theo nhiều dạng khác nhau trong đó có hai dạng
phổ biến là:
- Mô hình kết hợp theo dạng cộng: Y=7+ +7 - Mô hình kết hợp theo dạng nhân: Y =7 x § x/
trong đó: Y là mức độ của dãy số
Việc lựa chọn mô hình kết hợp nào tùy thuộc vào đặc điểm biến động của từng dãy số. Có nhiều tài liệu cho rằng nếu dãy số có biên độ dao động đều đặn qua thời gian thì có thể sử dụng mô hình cộng. Trường hợp dãy số có biên độ dao động biến động mạnh qua thời gian thì nên sử dụng mô hình nhân.