Đang tải... (xem toàn văn)
11Taïp chí nghieân cöùu Taøi chính keá toaùn TAØI CHÍNH VÓ MOÂSoá 12 (197) 2019 1 Giới thiệu Tỷ lệ thất nghiệp là một vấn đề kinh tế vĩ mô lớn của thời đại chúng ta (Lipsey & Chrystal, 1999) Thất nghi[.]
Số 12 (197) - 2019 TÀI CHÍNH VĨ MÔ DỰ BÁO TỶ LỆ THẤT NGHIỆP TẠI VIỆT NAM TS Nguyễn Thị Việt Nga* Tỷ lệ thất nghiệp vấn đề kinh tế vĩ mô lớn thời đại Thất nghiệp làm gián đoạn sống liên quan đến mát phục hồi sản lượng thực Bài viết nhằm mục đích mơ hình hóa dự báo phát triển tỷ lệ thất nghiệp Việt Nam mơ hình ARIMA liệu hàng năm giai đoạn từ năm 1991 đến 2018, số liệu cung cấp World Bank Nghiên cứu thực nghiệm cho thấy mơ hình thích hợp để mơ hình hóa dự báo tỷ lệ thất nghiệp giai đoạn Việt Nam ARIMA (0,1,1) Dự báo tỷ lệ thất nghiệp Việt Nam cho năm 2019, 2020, 2021 7,05%, 7,17% 7,28% • Từ khóa: thất nghiệp, dự báo tỷ lệ Unemployment is a major macroeconomic problem of our time Unemployment interrupted live and related to the irreversible loss of real output This article is aimed at tissue visualize and forecast the development of the unemployment rate in Vietnam using ARIMA model on annual data from 1991 to 2018, data provided by World Bank Empirical research shows that the most suitable model to model and forecast the unemployment rate in this period in Vietnam is ARIMA (0,1,1) The unemployment rate in Vietnam for 2019, 2020 and 2021 is expected to be 7.05%, 7.17% and 7.28%, respectively • Keywords: unemployment, rate forecast Ngày nhận bài: 4/10/2019 Ngày chuyển phản biện: 6/10/2019 Ngày nhận phản biện: 19/10/2019 Ngày chấp nhận đăng: 23/10/2019 Giới thiệu Tỷ lệ thất nghiệp vấn đề kinh tế vĩ mô lớn thời đại (Lipsey & Chrystal, 1999) Thất nghiệp làm gián đoạn sống liên quan đến mát phục hồi sản lượng thực Trong tình hình nguồn cung lao động mức, người lao động khó tìm việc làm thất nghiệp mức cao (Furuoka, 2008) Furuoka nghiên cứu mối liên hệ thất nghiệp lạm phát Philipines Mơ hình hiệu chỉnh sai số (VECM) Thất nghiệp theo Bryne & Strobl (2001) Adeyi (2012) tranh luận mặt lý thuyết cách đáng kể nguyên nhân, hậu giải pháp Adeyi (2012) trình bày nhà kinh tế cổ điển tân cổ điển cho thất nghiệp kết can thiệp vào thị trường lao động từ bên chế thị trường phương tiện đáng tin cậy để giải vấn đề thất nghiệp Các nhà kinh tế Keynes nhấn mạnh chất thất nghiệp khuyến nghị biện pháp can thiệp giải pháp đặc biệt thời kỳ suy thoái Msigwa & Kipesha (2013) kiểm tra yếu tố định thất nghiệp độ tuổi niên (như hệ thống giáo dục, thiếu kỹ kinh doanh, v.v…) Tanzania đề xuất cách chuyển tiếp (như phủ nhà hoạch định sách nên xem xét luật pháp quy định thị trường việc làm để thúc đẩy trình chuyển đổi suôn sẻ niên từ giáo dục sang thị trường việc làm) để giảm bớt vấn đề thất nghiệp Vodopivec (2009) xem xét đề nghị bảo hiểm thất nghiệp chương trình hỗ trợ thu nhập công cộng chung cho người thất nghiệp nước phát triển Ejikeme (2014) nghiên cứu tình trạng thất nghiệp nghèo đói Nigeria liên quan đến bất an quốc gia Aminu et al (2003) tiết lộ thực tế tỷ lệ thất nghiệp, nghèo đói, tham nhũng lạm phát Nigeria đáng báo động phủ nỗ lực để giảm bớt chúng; Bula (2014) nghiên cứu mối quan hệ lạm phát, việc làm tăng trưởng kinh tế Nigeria từ năm 1970 đến 2012 Bula khuyến nghị cần cải thiện hiểu biết mối quan hệ thất * Học viện Tài Tạp chí nghiên cứu Tài kế toán 11 Số 12 (197) - 2019 TÀI CHÍNH VĨ MÔ Phương pháp Box-Jenkins bao gồm thủ tục sau: - Thiết lập ổn định chuỗi thời gian: Hàm tự tương quan (ACF) kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) (1979) Phillips-Perron (1988) sử dụng để kiểm tra tính dừng chuỗi thời gian - Nhận dạng mơ hình mơ hình ARMA(p, q): Để xác định thứ tự ARMA (p, q), sử dụng mẫu hàm tự tương quan (ACF) hàm tự tương quan riêng phần (PACF) chuỗi tĩnh Hai phần dùng để đề xuất mô hình nên xây dựng Tham số p toán tử tự hồi quy xác định hệ số tự tương quan riêng phần tham số q tốn tử trung bình trượt định hệ số tự tương quan Trong thực tế, tác giả sử dụng giới hạn ± cho mức ý nghĩa hai hàm, n chúng tơi có số mơ hình ARIMA (a, b), ≤ a ≤ p, ≤ b ≤ q Để lựa chọn mơ hình tối ưu, tác giả sử dụng tiêu chuẩn Akaike (AIC) Schwartz (SIC) - Ước lượng mơ hình: Việc kiểm định tồn nhiễu trắng mơ hình ARIMA địi hỏi q trình lặp phi tuyến việc ước lượng tham số Phương pháp ước lượng hợp Bảng 1: Dữ liệu nghiên cứu lý tối đa xem kỹ thuật phù hợp tình Năm Tỷ lệ thất nghiệp Năm Tỷ lệ thất nghiệp 1991 3,863 2005 5,124 - Kiểm định mơ hình: Mục đích việc kiểm 1992 3,862 2006 5,528 định mơ hình để xem mơ hình có phù hợp 1993 3,793 2007 5,671 có ý nghĩa thống kê hay khơng, tức có phù 1994 3,886 2008 6,085 hợp với số liệu sử dụng hay không Box 1995 3,928 2009 4,371 Jenkins đưa thủ tục kiểm định mơ hình ARIMA 1996 3,946 2010 3,361 kiểm định tính ngẫu nhiên phần dư, tức 1997 5,481 2011 3,156 kiểm tra xem phần dư từ mơ hình ARIMA ước 1998 4,626 2012 3,540 lượng phải đảm bảo nhiễu trắng 1999 4,702 2013 4,257 tương quan với 2000 4,564 2014 4,605 2001 5,407 2015 6,266 - Dự báo: Một lý 2002 4,406 2016 6,692 việc phân tích mơ hình chuỗi thời gian dự 2003 4,638 2017 6,986 báo Độ xác dự báo phụ thuộc vào 2004 4,479 2018 6,945 sai số dự báo Ngoài ra, số biện pháp thống kê sử dụng cho mục đích này, chẳng hạn Phương 2.2 Phương 2.2 pháp nghiên cứu pháp nghiên cứu sai số bình phương trung bình (root mean Mơ hình ARMA Box-Jenkins kết hợp mơ hình AR(Tự hồi quy) squared error - RMSE), sai số tuyệt đối trung bình Mơ hình ARMA Box-Jenkins kết MA (Trung bình trượt) sau: (Mean y y P u u u u (1) Absolute Error - MAE), sai số phần trăm hợp t hồi t 1 mơ hình p t pAR1 (Tự t 1 t quy) qvà t q MA t tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Percentage Phương pháp(Trung Box-Jenkins bao gồm thủ tục sau: bình trượt) sau: - Thiết lập ổn định chuỗi thời gian: Hàm tự tương quan (ACF) kiểm Error - MAPE) hệ số bất đẳng thức (Inequality yt = β +Dickey-Fuller β1 yt −1 + + β(ADF) α1ut −1 −vàαPhillips-Perron (1) sử dụng định Augmented để p Pt − p −(1979) 2ut − − − α q ut −(1988) q + ut Coefficient) Theil (U) kiểm tra tính dừng chuỗi thời gian nghiệp tăng trưởng để đảm bảo tăng trưởng tạo độ co giãn việc làm tích cực đáng kể Tại Việt Nam, thất nghiệp vấn đề lớn gây khó khăn cho kinh tế, lý nhiều nghiên cứu điều chỉnh theo hướng giải vấn đề thất nghiệp Việt Nam Do đó, mục đích viết dự báo tỷ lệ thất nghiệp mơ hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Việt Nam năm 2019, 2020, 2021 từ liệu tỷ lệ thất nghiệp giai đoạn từ năm 1991 đến 2018 với giả định tỷ lệ thất nghiệp phụ thuộc vào tỷ lệ thất nghiệp năm trước Ngoài ra, để khuyến nghị làm tỷ lệ thất nghiệp kiềm chế Việt Nam Dữ liệu nghiên cứu phương pháp nghiên cứu 2.1 Dữ liệu nghiên cứu Dữ liệu nghiên cứu tỷ lệ thất nghiệp Việt Nam đo tỷ lệ thất nghiệp tổng số lực lượng lao động độ tuổi từ 15 đến 24 (đơn vị tính %), tổ chức lao động quốc tế ILO cung cấp, trang web Ngân hàng Thế giới https:// www.worldbank.org/ - Nhận dạng mơ hình mơ hình ARMA(p, q): Để xác định thứ tự ARMA (p, q), sử dụng mẫu hàm tự tương quan (ACF) hàm tự tương quan riêng phần (PACF) chuỗi tĩnh Hai phần dùng để đề xuất mơ hình nên xây dựng Tham số p toán tử tự hồi quy xác định hệ số tự tương quan riêng phần tham số q tốn tử trung bình trượt định hệ số tự tương quan Trong 12 Taïp chí nghiê n cứu Tài kế toán thực tế, tác giả sử dụng giới hạn n cho mức ý nghĩa hai hàm, chúng tơi có số mơ hình ARIMA(a, b), a p, b q Để lựa chọn mơ hình tối ưu, tác giả sử dụng tiêu chuẩn Akaike (AIC) Schwartz (SIC) Số 12 (197) - 2019 TÀI CHÍNH VĨ MÔ Sau đó, giá trị dự báo sau giai đoạn có khơng dừng Vì vậy, thử lấy sai phân phần dư, tức kiện kiểm tra xem dư từ mơ hình ước lượng đảm bảo điều tất phần thông tinARIMA theo thời gian t, phải bậc kiểm định tính dừng chuỗi sai nhiễu trắng khơng có tương quan với đưa thời điểm t + k, sau: phân bậc - Dự báo: Một lý việc phân tích mơ hình chuỗi thời gian dự báo Độ ychính xác dự báo phụ thuộc vào sai số dự báo Ngoài ra, số biện Từ Hình 2, kết luận thống t + k = ( β1 + ) yt + k −1 − (1 + β1 ) yt + k − + β1 yt + k −3 + α1ε t + k −1 + ε t (2) pháp thống kê sử dụng cho mục đích này, chẳng hạn sai số bình phương kê Q Ljung-Box độ trễ đến bậc thứ 12 trung bình (root mean squared error - RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error - MAE),3 saiKết số phần trăm tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Percentage cóError giá- trị xác suất lớn 0,05, thực nghiệm MAPE) hệ số bất đẳng thức (Inequality Coefficient) Theil (U) bác bỏ giả thuyết ban đầu chuỗi Sau đó, giá trị dự 3.1 báo sau giai đoạntính có điều kiện tất số thông tin theo thời giant, Kiểm định dừng chuỗi liệu sai phân bậc tỷ lệ thất nghiệp dừng, đưa thời điểm t + k, sau: biểu thị biểu đồ tương quan hay (2) yHình chuỗi sai phân bậc chuỗi tỷ lệ thất t k 1 yt k 1 1 1 yt k 1 yt k 3 1 t k 1 t chuỗi giá trị tỷ lệ thất nghiệp (được ký hiệu nghiệp dừng Kết kiểm định Augmented Kết thực nghiệm 3.1 Kiểm địnhTYLE_TN) tính dừng với chuỗimơ số liệu hình trễ đến bậc 12 cho chuỗi Dickey-Fuller (ADF) chuỗi tỷ lệ thất nghiệp Hình biểu thị biểu đồ tương quan chuỗi giá trị tỷ lệ thất nghiệp (được ký ban đầu cho chuỗi sai phân bậc chuỗi sai phân bậc chuỗi tỷ lệ thất hiệu TYLE_TN) với mơ hình trễ đến bậc 12 cho chuỗi ban đầu cho chuỗi sai phân bậc nghiệp trình bày Bảng Các kết Bảng cho thấy chuỗi tỷ lệ thất nghiệp không dừng, chuỗi sai phân bậc tỷ lệ thất nghiệp dừng chuỗi dừng Do đó, mơ hình ARIMA(p, d, q) viết này, có giá trị d = 3.2 Xác định mơ hình Chúng ta sử dụng biểu đồ tương quan Hình để xác định mơ hình ARMA (p, q), tức giá trị tham số p q Như đề cập trên, mơ hình AR(p) có PACF dừng độ trễ p MA (q)) có ACF dừng độ trễ q Hình Biểu đồ tương quan chuỗi sai phân bậc Trong thực hành, ± giới hạn hai tỷ lệ thất nghiệp đến trễ bậc 12 hàm Chúng ta n tìm mơ hình ARMA (a, b), với ≤ a ≤ p, ≤ b ≤ q để tìm mơ hình tối ưu Để làm điều này, sử dụng tiêu chuẩn AIC SIC tính tốn cách tự động cho mơ hình ước lượng Giới hạn cho hai hàm (ACF, PACF) ± ≈ ±0,343 Từ Hình Hình 2, hàm ACF bị xác suất bé 0,000 nhỏ bác bỏ giả thuyết ban đầu chuỗi tỷ 34 0,05, chúng cắt ởtađộ trễ (q = 1) hàm PACF lệ thất nghiệp dừng, tức chuỗi tỷ lệ thất nghiệp TYLE_TN khơng dừng Vì vậy, chúng bị vàcắt định độ trễ (p = 0) đó, bậc mơnhất hình tối ưu ta thử lấy sai phân bậc kiểm tính dừng chuỗiDo sai phân Từ hình 2, chúngARMA ta kết luận rằngDo thống kê Q Ljung-Box độ trễ (0,1,1) chuỗi sai phân bậc củađếntỷ Từ Hình 1, kết luận hệ số tương quan bắt đầu bậctựthứ 12 có giá (ACF) trị xác suất lớn 0,05, bác bỏ giả thuyết ban với giá trị cao giảm dần một1,cách chậm ta chạp, tỏrằng chuỗi lệ thất nghiệp nghiệp dừnglànên cóbậc d = 1, đầu chuỗi sai phân bậckhông tỷ lệ thất dừng,chúng hay chuỗitasaiđã phân Từ Hình chúng cóđiều thểnày kếtchứng luận dừng Ngồi ra, giá trị thống kê Q Ljung-Box (1978) cáccủa độ chuỗi trễ đến thứnghiệp 12 có giádừng trị Kết kiểm định Augmented Dickey-Fuller (ADF) tỷ bậc lệ thất tức mơ hình ARIMA mơ hình hệ số tự tương quan (ACF) bắt đầu chuỗivới tỷ lệgiá thất trị nghiệp chuỗi sai phân bậc chuỗi tỷ lệ thất nghiệpđược trình bày Bảng cao giảm dần cách chậm chạp, điều ARIMA (0,1,1) chứng tỏ chuỗi không Bảng 2: Kết kiểm định tính dừng chuỗi ban đầu chuỗi sai phân dừng Ngoài ra, giá trị thống kê Q Ljung-Box (1978) Null Hypothesis: TYLE_TN has a unit root Null Hypothesis: D(TYLE_TN) has a unit root Exogenous: Constant Exogenous: Constant độ trễ đến bậc thứ 12 có giá trị Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=6) Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=6) xác suất bé 0,000 nhỏ t-Statistic Prob.* t-Statistic Prob.* 0,05, bác bỏ giả Augmented Dickey-Fuller test Augmented Dickey-Fuller test -1.275798 0.6257 statistic -4.754574 0.0008 thuyết ban đầu chuỗi tỷ lệ statistic Test critical Test critical -3.699871 -3.711457 values: 1% level values: 1% level thất nghiệp dừng, tức chuỗi 5% level -2.976263 5% level -2.981038 10% level 10% level -2.627420 -2.629906 tỷ lệ thất nghiệp TYLE_TN Hình Biểu đồ tương quan chuỗi tỷ lệ thất nghiệp đến trễ bậc 12 Các kết Bảng cho thấy chuỗi tỷ lệ thất nghiệp không dừng, chuỗi sai phân bậc tỷ lệ thất nghiệp dừng chuỗi dừng Do đó, mơ hình ARIMA(p, d, q) báo này, có giá trị d = Tạđịnh p mơ chí 4.2 Xác hìnhnghiên cứu Tài kế toán Chúng ta sử dụng biểu đồ tương quan Hình để xác định mơ hình ARMA (p, q), tức giá trị tham số p q Như đề cập trên, mơ hình 13 AR(p) có PACF dừng độ trễ p MA (q)) có ACF dừng độ trễ q Trong thực hành, 4.4 Kiểm định mơ hình Các thủ tục cần thiết để kiểm định mơ hình kiểm định xem mơ hình có chấp nhận khơng, hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê hay khơng, phần dư phải không mắc khuyết tật tự tương quan tuân theo phân phối chuẩn Để kiểm tra tính tự tương quan, sử dụng giá trị thống kê Q Ljung-Box (1978) kiểm tra tính phân phối chuẩn sử dụng sử dụng kiểm định Jarque-Bera (JB) (1980) hình thể cho kết SốCác 12các(197) - 2019 kiểm định tính tự tương quan tính phân phối chuẩn phần dư mơ hình ARIMA(0,1,1) TÀI CHÍNH VĨ MÔ 3.3 Ước lượng mơ hình Hình Biểu đồ phân phối phần dư mơ hình ARIMA(0,1,1) Sau đó, tiến hành ước Bảng 3: Kết quảlượng ước lượng mơ hình ARIMA(0,1,1) Series: Residuals mơ hình nhận từ bướcDependent Bảng Variable: D(TYLE_TN) Sample 1992 2018 Observations 27 trình bày kết ước lượngMethod: mơ ARMA hình.Maximum Likelihood (BFGS) Bảng 3: Kết ước lượng Sample: 1992 2018 Included 27 mơ hìnhobservations: ARIMA(0,1,1) Convergence achieved after iterations Coefficient covariance computed using outer 3product of gradients Dependent Variable: D(TYLE_TN) Method: ARMA Maximum Likelihood (BFGS) Sample: 1992 2018 Variable Included observations: 27 Convergence achieved after iterations MA(1) Coefficient covariance computed using outer product SIGMASQ of gradients Variable MA(1) SIGMASQ R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient 0.040156 0.498893 -0.024367 -0.065341 0.734033 13.47010 -28.92473 1.981915 Std Error R-squared Coefficient 0.040156 0.498893 t-Statistic Prob -0.024367 Adjusted R-squared 0.191432 0.209769 S.E of regression 0.115375 4.324093 Sum squared resid Log likelihood Mean dependent var S.D.Durbin-Watson dependent var stat -0.065341 0.8355 0.734033 0.0002 13.47010 -28.92473 0.114148 1.981915 0.711166 Akaike info criterion Inverted MA Roots Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 2.290721 -.04 2.386709 2.319263 Std Error t-Statistic 0.191432 -1.5 0.115375 -1.0 0.209769 -0.5 4.324093 Prob 0.0 0.8355 0.5 0.0002 1.0 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 0.109667 0.112808 1.648156 -1.730419 0.711050 -0.287327 4.028347 Jarque-Bera Probability 1.561191 0.458133 1.5 Mean dependent var 0.114148 Hình Biểu đồ tương quan bình phương S.D dependent var 0.711166 mơ hình ARIMA (0,1,1) Akaike info criterion 2.290721 Schwarz criterion 2.386709 Hannan-Quinn criter 2.319263 phần dư Inverted MA Roots -.04 Kết Bảng cho thấy hệ số hồi quy MA(1)khơng có ý nghĩa thống kê mức ý nghĩa 5% Các kỹ thuật phi tuyến tính sử dụng Eviews, bao gồm trình lặp hội tụ sau 12 lần lặp Nghịch đảo nghiệm phương trình đặc trưng Kết Bảng 3trong Bảng cho thấy hệ số quy MA nằm bên vònghồi đơn thống vị biểu Kết cho thấy hệlàsố-0,04, hồi quy MA(1)khơng cótrịn ý nghĩa kêthị trạng thái ổn định mơ hình Trong nghiệm đa thức mức ý nghĩacủa 5% MA(1) Các kỹ thuật phi Hình tuyến đảo sử thống dụng bởikê Eviews, bao gồm mộttrưng MA thể ổn định mơ hình khơng có3,tính ýnghịch nghĩa ởcủamức ý đặc trình lặp hội tụ sau 12 lần lặp.ARIMA Nghịch đảo nghiệm phương trình đặc trưng Hình cho thấy phần dư nghĩa 5% Các thuật MA -0,04, nằm bên vòngkỹ tròn đơn vịphi biểutuyến thị trạng thái ổn định mơ hình Trong Hình cho thấy phần dư mơ hình ARIMA(0,1,1) tn theo phân phối chuẩn Hơn Hình 3, nghịch đảo nghiệm đa thức đặc trưng MA thể ổn định mơ hình mơ hình ARIMA(0,1,1) Hình Nghịch đảo nghiệm tính sử dụng Eviews, cho thấy trị thống kê Q Ljung-Box cho tất cả12 bậc trễ có giá trị xác ARIMA đanữa, thứcHình đặc5trưng củagiá MA theo phân phốidư khơng chuẩn bao gồm trình lặp suất lớn 0,05 nên bác bỏtuân giả thuyết ban đầu phần mắc khuyết tật tự tương quan, tức với mức ý nghĩa 5%, cho phần dưgiá mơ hình Hình Nghịch đảo nghiệm Hơn nữa, Hình cho thấy Inverse Roots of AR/MA Polynomial(s) hội tụ sau 12 lần lặp Nghịch đảo ARIMA(0,1,1) không mắc khuyết tật tự tương quan đa thức đặc trưng MA trịcho thống kêhình Q ARIMA(0,1,1) Ljung-Box 1.5 nghiệm phương trình Các kiểm định ủng hộ việc mơ chấp nhận sử dụng để dự báo Inverse Roots nằm of AR/MA Polynomial(s) cho tất 12 bậc trễ có giá đặc trưng MA -0,04, bên Dự báo 1.0 1.5 MA roots MA roots trị xác suất lớn 0,05 nên vòng trịn đơn vị biểu thị khơng6 thể bác bỏ giả thuyết trạng thái ổn 0.5 1.0 định mơ hình ban đầu phần dư khơng Trong Hình 3, nghịch đảo 0.5 0.0 mắc khuyết tật tự tương quan, nghiệm đa thức đặc trưng tức với mức ý nghĩa 5%, có 0.0 ổn định mơ MA thể -0.5 thể cho phần dư mơ hình ARIMA -0.5 -1.0 hình ARIMA(0,1,1) khơng mắc 3.4 Kiểm định mơ hình khuyết tật tự tương quan -1.0 -1.5 Các thủ tục cần thiết để kiểm -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 Các kiểm định ủng -1.5 kiểm định xem định mơ hình -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 hộ việc cho mô hình mơ hình có chấp nhận khơng, hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê ARIMA(0,1,1) chấp nhận sử dụng để dự báo hay không, phần dư phải không mắc khuyết tật Dự báo tự tương quan tuân theo phân phối chuẩn Để kiểm tra tính tự tương quan, sử dụng giá Trong Hình 6, tác giả trình bày tiêu chuẩn đánh trị thống kê Q Ljung-Box (1978) kiểm tra giá chất lượng dự báo mơ hình ARIMA(0,1,1) tính phân phối chuẩn, sử dụng kiểm định Các kết Hình cho thấy hệ số bất Jarque-Bera (JB) (1980) Các hình thể đẳng thức Theil có giá trị U = 0,112, nghĩa cho kết kiểm định tính tự tương quan mơ hình có khả dự báo tốt Bảng tính phân phối chuẩn phần dư mơ hình sau tổng kết kết dự báo tỷ lệ thất ARIMA(0,1,1) nghiệp Việt Nam năm 2019, 2020 2021 14 Tạp chí nghiên cứu Tài kế toán Số 12 (197) - 2019 Trong Hình 6, tác giả trình bày tiêu chuẩn đánh giá chất lượng dự báo mơ hình ARIMA(0,1,1) TÀI CHÍNH VĨ MÔ Một tỷ lệ thất nghiệp vừa phải giúp người lao động chủ sử dụng lao động Người lao động 20 Forecast: TYLE_TNF tìm hội việc làm Actual: TYLE_TN 15 Forecast sample: 1991 2021 khác phù hợp với khả năng, mong Adjusted sample: 1992 2021 Included observations: 27 muốn điều kiện cư trú Về phía 10 Root Mean Squared Error 1.177651 Mean Absolute Error 0.764567 giới chủ, tình trạng thất nghiệp Mean Abs Percent Error 19.25997 giúp họ tìm người lao động Theil Inequality Coefficient 0.112466 Bias Proportion 0.287905 phù hợp, tăng trung thành Variance Proportion 0.021954 Covariance Proportion 0.690141 người lao động Do đó, -5 chừng mực đó, thất nghiệp 92 94 96 98 00 02 04 06 08 10 12 14 16 18 20 đưa đến tăng suất lao động TYLE_TNF ± S.E tăng lợi nhuận Căn vào kết Các kết Hình cho thấy hệ số bất đẳng thức Theil có giá trị U = này, nhà hoạch định 0.112 nhỏ, nghĩa mơ hình có khả dự báo tốt Bảng sau tổng kết sách có thêm kênh tham khảo để có kết quảBảng dự báo4:tỷDự lệ thất Việt Nam nămmô 2019, 2020 2021 báonghiệp tỷ lệcủa thất nghiệp nhờ hình Bảng 4: Dự báo tỷ lệ thất nghiệp nhờ mơ hình ARIMA(0,1,1) định đắn ARIMA(0,1,1) Hình Kiểm định tính xác kết dự báo mơ hình ARIMA(0,1,1) Năm Tỷ lệ thất nghiệp Kết luận Năm 2019 2019 7,05% 2020 2020 7,17% 2021 7,28% 2021 Tài liệu tham khảo: Adeyi, E O.(2012),“Unemployment and Inflation in Trong báo này, sử dụng kỹ thuật Box - Jenkins, tác giả thực dự báo tỷ lệ Nigeria: Investigation”, Economic Dynamics thất nghiệp Việt Nam ba năm tới nhờ mơ hình ARIMA Sau kiểm traAn tínhEmpirical dừng Tỷ lệ thất nghiệp 7,05% 7,17% 7,28% & Policies, 88 chuỗi liệu tỷ lệ thất nghiệp, tác giả tìm xem mơ hình ARIMA(p, d, q) nào85 -phù hợp Lược đồ tương quan tương ứng giúp lựa chọn p q để khớp với liệu U.;Manu,D.; nghiên Aminu El-Maude, J G.& Kabiru, M cứu Mơ hình ARIMA(0,1,1) giúp dự báo tỷ lệ thất nghiệp cho năm Y.(2013),“Relationship 2019, 2020 2021 between crime level, unemployment, 7,05%, thất nghiệp có xu and inflation in Nigeria (An empirical poverty, corruption Kết luận 7,17% 7,28% Các kết dự báo cho thấy vấn đề hướng gia tăng Tỷ lệ thất nghiệp cao đồng nghĩa với Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) thấp, analysis)”,Glo Adv Res J Mgt Bus Stud., 2(8): 411422 nguồn lực dụng, kỹ bỏ phí hộiBox sản xuất Trong bàingười viếtkhơng này,được sử sửdụng thuật - thêm sản phẩm dịch Bula, Y B.(2014),“The Relationship between vụ.Jenkins, tác giả thực dự báo tỷ lệ thất Inflation, Employment and Economic Growth in Nigeria: Thất nghiệpViệt cịn có nghĩatrong sản xuất Giảm tính hiệu sản xuất theo quyThesis, Ahmadu Bello University, Zaria nghiệp Nam ba ítnăm tới nhờ mơquả 19702012”.M.Sc mô.Thất nghiệp dẫn đến nhu cầu xã hội giảm Hàng hóa dịch vụ khơng có người tiêu dùng, ARIMA Sau tra tính Hơn nữa,Byrne, D.&thất Strobl, E.(2001),“Defining Unemployment cơhình hội kinh doanh ỏi, chấtkhi lượngkiểm sản phẩm giá dừng tụt giảm tình trạng in đóDeveloping Countries: The Case of Trinidad and nghiệp caodữ đưaliệu đến nhutỷ cầulệtiêu dùng so tác với việc làm, mà hội đầu chuỗi thất nghiệp, giảnhiều tìm xem tư Một tỷ lệ thất nghiệp vừa phải giúp người lao độngTobago”,CREDIT chủ sử dụng lao Research Paper No 01/09, University of mơ hình ARIMA(p, d, q) phù hợp Lược Nothingham động Người lao động tìm hội việc khác phù hợp với khả năng, mong muốn giúp lựathấtchọn họ q tìm đượcEjikeme, vàđồ điềutương kiện cư quan trú Về tương phía giớiứng chủ, tình trạng nghiệppgiúp người lao J động N.(2014),“Unemployment and poverty in phù tăngvới trung thành người lao động đó, ởhình chừng mực đó, thất đểhợp, khớp liệu nghiên cứu.DoMô Nigeria: A link to national insecurity”,Global J Politics & nghiệp đưa đến tăng suất lao động tăng lợi nhuận Căn vào kết này, nhà Law Res., 2(1): 19 - 35 ARIMA(0,1,1) giúp lệ khảo thấtđểnghiệp cho hoạch định sách có thêmdự mộtbáo kênhtỷ tham có định đắn Furuoka, F.(2008),“Unemployment and inflation in the năm 2019, 2020 2021 7,05%, 7,17% 7,28% Các kết dự báo cho thấy vấn Philippines”,Philippine J Dev.,XXXV(1): 93 - 106 Lipsey, R G.& Chrystal, K A.(1999),Principles of đề thất nghiệp có xu hướng gia 7tăng Tỷ lệ thất Economics, 9th edn Oxford University Press, United States nghiệp cao đồng nghĩa với Tổng sản phẩm quốc pp 529 - 544 nội (GDP) thấp, nguồn lực con người không Ljung, G M.& Box, G E P.(1978),“On a Measure of sử dụng, bỏ phí hội sản xuất thêm sản Lack of Fit in Time Series Models”,Biometrika, 69: 297 303 phẩm và dịch vụ Msigwa, R.& Kipesha, E R.(2013),“Determinants of Thất nghiệp có nghĩa là sản xuất ít youth unemployment in developing countries: Evidence Giảm tính hiệu sản xuất theo quy mô from Tanzania”,J Eco & Sust Dev., 4(14): 67 - 76 Thất nghiệp dẫn đến nhu cầu xã hội giảm Hàng Vodopivec, M.(2009),“Introducing Unemployment hóa dịch vụ khơng có người tiêu dùng, Insurance to Developing Countries”, SP Discussion Paper hội kinh doanh ít ỏi, chất lượng sản phẩm giá No 0907 The World Bank P C B & Perron, P (1988), “Testing for a unit tụt giảm Hơn nữa, tình trạng thất nghiệp cao rootPhillips, in time series regression”, Biometrika, 75(2), 335-346 đưa đến nhu cầu tiêu dùng so với nhiều việc làm, mà hội đầu tư Tạp chí nghiên cứu Tài kế toán 15
