(Tiểu luận FTU) dự báo trị giá xuất khẩu việt nam từ tháng 9 năm 2019 đến tháng 12 năm 2020

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ _o0o _ TIỂU LUẬN DỰ BÁO KINH TẾ Đề tài DỰ BÁO TRỊ GIÁ XUẤT KHẨU CỦA VIỆT NAM TỪ THÁNG – 2019 ĐẾN THÁNG 12 – 2020 Lớp: KTE418(1-1920).2_LT Giảng viên hướng dẫn: ThS Nguyễn Thúy Quỳnh Nhóm 17 thực gồm thành viên Nguyễn Thị Hồng Hà 1714410070 Bùi Thị Khánh Huyền 1714410117 Trần Phương Linh 1714410142 Nguyễn Thùy Trang 1714410232 Hà Nội, tháng 12 - 2019 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC A LỜI MỞ ĐẦU B NỘI DUNG PHẦN 1: KHẢO SÁT SỐ LIỆU PHẦN 2: DỰ BÁO GIÁ TRỊ XUẤT KHẨU VIỆT NAM 2.1 Các phương pháp dự báo giản đơn 2.2 Dự báo phương pháp phân tích .15 2.3 Dự báo mơ hình ARIMA 19 PHẦN 3: KẾT LUẬN 30 PHỤ LỤC 32 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com A LỜI MỞ ĐẦU Kinh tế yếu tố chủ chốt phát triển quốc gia Bên cạnh việc tìm hiểu, phân tích, đánh giá thị trường, việc dự báo số kinh tế tiêu chí quan tâm doanh nghiệp, nhà hoạch định sách Trong đó, trị giá xuất đóng góp phần khơng nhỏ vào phát triển kinh tế Việt Nam Tổng kim ngạch xuất nhập hàng hóa tháng đầu năm 2019 ước tính đạt 245,48 tỷ USD, mức cao tháng từ trước đến với kim ngạch xuất hàng hóa đạt 122,72 tỷ USD, tăng 7,3% so với kỳ năm trước, trong khu vực kinh tế nước có tốc độ tăng 10,8%, cao tốc độ tăng khu vực có vốn đầu tư nước (5,9%) Kim ngạch xuất hầu hết mặt hàng nhóm hàng nơng, lâm, thủy sản tiếp tục giảm so với kỳ năm trước, riêng xuất rau có tín hiệu tốt lần tháng đầu năm đạt mức tỷ USD Cán cân thương mại hàng hóa tháng ước tính nhập siêu mức thấp với 34 triệu USD (Theo tổng cục thống kê Việt Nam) Chính vậy, đế làm rõ phương pháp dự báo kinh tế đồng thời hiểu tình hình xuất Việt Nam, nhóm tác giả thực tiểu luận “ Dự báo trị giá xuất Việt Nam từ tháng năm 2019 đến tháng 12 năm 2020” Nhóm sử dụng phần mềm kinh tế lượng Eviews để chạy mơ hình lượng để dự báo trị giá xuất Việt Nam (từ tháng năm 2019 đến tháng 12 năm 2020) dựa liệu doanh thu thu thập từ tháng năm 2015 đến tháng năm 2019 Tiểu luận gồm phần chính: Phần 1: Khảo sát số liệu Phần 2: Dự báo trị giá xuất Việt Nam thông qua phương pháp san mũ giản đơn, phương pháp phân tích mơ hình Arima Phần 3: Kết luận Mặc dù cố gắng nhóm thực khơng thể tránh khỏi sai sót Nhóm hy vọng nhận góp ý từ phía bạn đọc LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com B NỘI DUNG PHẦN 1: KHẢO SÁT SỐ LIỆU Số liệu sử dụng giá trị xuất Việt Nam từ tháng năm 2015 đến tháng năm 2019 (đơn vị: triệu VND), nhóm tổng hợp từ Tổng cục thống kê Việt Nam (Link : https://www.gso.gov.vn/default.aspx?tabid=629&idmid=&ItemID=18368) Phương pháp đồ thị Nhấn đúp vào chuỗi export_ value để mở cửa sổ Series: export_ value Trên cửa sổ Series: export value vào View/ Descriptive Statistics & Histogram & Stats, ta có bảng mơ tả thống kê sau: Một số mô tả thống kê quan trọng:  Số quan sát (Observations): 56  Giá trị trung bình (Mean): 17294.43  Giá trị lớn (Maximum):  25813.00  Giá trị nhỏ (Minimum): 9512.000  Độ lệch chuẩn (Std Dev.): 3682.673 Trên cửa sổ Series: export_value vào View/ Graph, ta có biểu đồ mơ tả số liệu LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Biểu đồ Biểu đồ biểu giá trị xuất theo tháng (2015-2019) Dựa vào đồ thị trên, ta thấy chuỗi có tính xu hướng tính mùa vụ Đồng thời mơ hình nhân chuỗi có xu hướng tăng dần dốc lên theo thời gian Và trung bình chuỗi exxport_value tăng giảm theo thời gian, vậy, vi phạm ba điều kiện chuỗi dừng, nên exxport_value chuỗi khơng dừng Phân tích giản đồ tự tương quan – tự tương quan riêng phần Vào View -> Correlogram, hộp thoại Correlogram Specification xuất Ở khung Correlogram of, chọn level, Ở ô Lags to include để mặc định độ trễ 36 Ta thu kết sau: LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Partial Correlation: đồ thị tự tương quan riêng phần(PACF), Autocorrelation: hệ số tự tương quan( ACF) Thanh đồ thị nằm bên trái giá trị âm nằm bên phải LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com giá trị dương Gạch đứt bên đường giới hạn (đường giới hạn=1.96 * 1/sqrt(n), với n số quan sát) Thanh nằm đường giới hạn coi có giá trị (giá trị khơng đáng kể) Có thể thấy tồn ρk ACF 17 độ trễ khác có ý nghĩa thống kê Như vậy, export_value chuỗi khơng dừng Ta so sánh giá trị AC cột thứ với khoảng tin cậy ρk 1,96/ √ 1047 = 0,06 Nếu AC nằm khoảng chấp nhận H0: chuỗi khơng có tương quan bậc q (chuỗi dừng); ngược lại ta bác bỏ H0, nghĩa chuỗi không dừng Ta thấy, rõ ràng giá trị AC nằm khoảng tin cậy Như vây, export_value chuỗi không dừng LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com PHẦN 2: DỰ BÁO GIÁ TRỊ XUẤT KHẨU VIỆT NAM Trong tiểu luận này, nhóm tiểu luận dùng phần mềm Eviews để dự báo chuỗi export_value (chuỗi số liệu) từ tháng năm 2015 đến tháng 12 năm 2020 (2015M3 2020M12) nhiều phương pháp khác 2.1 Các phương pháp dự báo giản đơn 2.1.1 Dự báo phương pháp san mũ Holt a Tổng quan phương pháp Phương pháp san mũ Holt dùng để dự báo chuỗi có yếu tố xu T cách loại bỏ yếu tố xu T Ký hiệu: Tt ước lượng phần xu thời kỳ t ¿ Yt ước lượng giá trị trung bình Y thời kì t ¿ Y n+h giá trị dự báo Y sau h giai đoạn tương lai Ta có ¿ ¿ Y t =αY t +(1−α )(Y t−1 +T t−1 ) ¿ ¿ T t =β (Y t −Y t−1 )+(1−β )T t−1 ¿ ¿ Y n+h =Y n +hT n Với α , β số san cho RMSE nhỏ b Áp dụng Trên cửa sổ Series: Export_value, vào Proc/ Exponential Smoothing/ Simple Exponential Smoothing Trên cửa sổ Exponential Smoothing phần Smoothing method, chọn HoltWinters-No seasonal Chuỗi san Holt chuỗi exportsm LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ta thu kết dự báo sau: Số quan sát: 56 Phương pháp: Holt-Winters No Seasonal Chuỗi gốc: EXPORT_VALUE Chuỗi dự báo: EXPORTSM Tham số: Alpha 0.1100 Beta 0.0000 Tổng số dư bình phương 2.13E+08 Độ lệch chuẩn (RMSE) 1948.748 Kết thúc giai đoạn: Chỉ số trung bình 22421.35 Chỉ số xu 157.6819  Hằng số san : α = 0,1100; β = 0,0000  Chỉ số bậc hai sai số bình phương trung bình RMSE = 1948,748 Trên cửa sổ Command dùng lệnh line export_value exportsm có biểu đồ sau LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 2.1.2 Dự báo phương pháp san mũ Winter a Tổng quan phương pháp Phương pháp san mũ Winters dùng để dự báo chuỗi có chứa yếu tố xu yếu tố mùa vụ Ký hiệu: Tt ước lượng phần xu thời kỳ t ¿ Yt ước lượng giá trị trung bình Y thời kì t ¿ Y n+h St giá trị dự báo Y sau h giai đoạn tương lai yếu tố thời vụ thời điểm t (Chỉ số mùa vụ qua năm không đổi) k số thời vụ năm S t−k yếu tố thời vụ thời điểm t thời kỳ trước Đầu tiên phải xác định dạng mơ hình chuỗi: Mơ hình nhân: Y t =T S.C I Mơ hình cộng: Y t =T +S +C+I Từ đó, ta có giá trị ước lượng trung bình là: 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Trên cửa số Series: Vào View/Graph Trên cửa sổ Graph Options chọn Seasonal graph Biểu đồ Biểu đồ thể yếu tố mùa vụ giá trị xuất Việt Nam Các vạch đỏ hình giá trị trung bình mùa Nếu vạch chênh lệch nhiều tính mùa vụ rõ ràng Ở đây, ta thấy vạch đỏ không chênh lệch nhiều riêng tháng có chênh lệch lớn, nhiên có sai lệch chứng tỏ chuỗi giá trị sử dụng có yếu tố mùa vụ Biểu đồ Biểu đồ giá trị xuất Việt Nam giai đoạn 2015-2019 20 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Dựa vào đồ thị trên, ta nhận thấy mơ hình nhân tính có yếu tố mùa vụ Ta cần loại bỏ yếu tố mùa vụ biến sau loại bỏ yếu tố mùa vụ lưu thành export_sa, số mùa vụ s - Kiểm tra chuỗi dừng: Tiến hành chạy kiểm định Unit Root Test (có xét yếu tố xu hướng) chuỗi sau loại bỏ yếu tố mùa vụ export_sa H0 : Chuỗi không dừng { Cặp giả thuyết: H : Chuỗi dừng Trên cửa sổ Series: Vào View chọn Unit Root Test Ta thu bảng kết quả: Bảng Kết kiểm tra tính dừng chuỗi export_sa Null Hypothesis: EXPORT_SA has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic   Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic  0.430007  0.9825 Test critical values: 1% level -3.560019 5% level -2.917650 21 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com 10% level Ta thấy -2.596689 p-value=0.9825 > α= 0.05 Không đủ sở để bác bỏ H0 => thừa nhận H0 hay chuỗi không dừng mức ý nghĩa 5% Vậy ta kiểm định tính dừng chuỗi export_sa sai phân bậc Trên cửa sổ Unit Root Test, phần Test for unit root in chọn 1st difference: Bảng Kết kiểm tra tính dừng sai phân bậc chuỗi export_sa Null Hypothesis: D(EXPORT_SA) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=10) t-Statistic   Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.601693  0.0000 Test critical values: 1% level -3.560019 5% level -2.917650 10% level -2.596689 Ta thấy P-value ( Prob ) = ,0000 < α = 0,05 => Bác bỏ H0, chấp nhận H1 => Chuỗi export_sa dừng sai phân bậc 1, tức d=1 Bước 2: Xác định hệ số p, q mô hình Correlogram 22 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Partial Correlation: đồ thị tự tương quan riêng phần(PACF), Autocorrelation: hệ số tự tương quan( ACF) Thanh đồ thị nằm bên trái giá trị âm nằm bên phải giá trị dương Gạch đứt bên đường giới hạn (đường giới hạn=1.96 * 1/sqrt(n), với n số quan sát) Thanh nằm đường giới hạn coi có giá trị (giá trị không đáng kể) Xác định p,q:  Xác định p(bậc AR): ta tìm xem vượt đường giới hạn Partial Correlation  Xác định q(bậc MA): ta tìm xem vượt đường giới hạn Autocorrelation Dựa vào hình trên, ta chọn p=1, q=1,q=2,q=23,q=24 Tức bậc AR 1, bậc MA 1,2,23,24 Bước 3: Ước lượng mơ hình Trên cửa sổ Command gõ lệnh ls d(export_sa) c ar(1) ma(1) ma(2) ma(23) ma(24) Ta có kết hồi quy sau: 23 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Bảng Kết chạy MH1 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 203.2888 74.65123 2.723181 0.0090 AR(1) -0.617557 0.168322 -3.668889 0.0006 MA(1) -0.133709 0.212907 -0.628015 0.5330 MA(2) 0.071798 0.078335 0.916548 0.3640 MA(23) 0.860232 0.045214 19.02576 0.0000 MA(24) -0.119165 0.184332 -0.646469 0.5211 R-squared 0.756089 AIC 15.62533 SBC 15.84632 Log likelihood -415.8838 Prob(F-statistic) 0.000000      HQC 15.71056 Đặt tên MH1 Ta loại MA(1),MA(2),MA(24) khơng có ý nghĩa thống kê Ước lượng tiếp với MA(23) Nhập lệnh: ls d(export_sa) c ar(1) ma(23) Bảng Kết chạy MH2 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 199.1712 75.47885 2.638768 0.0110 AR(1) -0.698528 0.099741 -7.003445 0.0000 MA(23) 0.856247 0.041763 20.50257 0.0000 R2 0.748749 AIC 15.54386 SBC 15.65436 Log likelihood -416.6843 Prob(F-statistic) 0.000000 HQC 15.58648 Đặt tên MH2 24 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tiếp theo, ta so sánh MH1 MH2 Mơ hình Mơ hình Mơ hình Mơ hình AIC 15.62533 15.54386 SIC 15.84632 15.65436 Log likelihood -415.8838 -416.6843 RMSE 783.9523 772.7707 MAE 600.0797 583.5770 Như MH2 tối ưu MH1 nên ta chọn MH2 Bước 4: Kiểm định điều kiện giả định mô hình Mơ hình khả nghịch ổn định: Module nghiệm đơn vị: Bảng 10 Kiểm định nghiệm đơn vị Inverted AR Roots      -.70 Inverted MA Roots  .98+.14i      .98-.14i    .91-.40i  .91+.40i  .77-.63i      .77+.63i    .57+.81i  .57-.81i  .33+.94i      .33-.94i    .07+.99i  .07-.99i -.20+.97i     -.20-.97i   -.46+.88i -.46-.88i -.68+.73i     -.68-.73i   -.85+.52i -.85-.52i -.96+.27i     -.96-.27i        -.99 Ta thấy, module nhỏ nên nghiệm đơn vị nằm vòng tròn đơn vị Mơ hình khả nghịch ổn định Kiểm định nhiễu trắng 25 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Tại Equation vừa ước lượng ,ta chọn View => Residual Diagnostics => Serial Correlation LM test (lựa chọn lags 24) ta có kết sau: Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 1.589641     Prob F(24,27) 0.1220 Obs*R-squared 31.62132     Prob Chi-Square(24) 0.1367 Tại ô cửa sổ kết này, kết luận nhiễu trắng giá trị lớn nhiều so với mức ý nghĩa 5% Bước 5: Dự báo Dự báo cho chuỗi hiệu chỉnh export_sa Trên cửa sổ ước lượng chọn Forecast Trên cửa sổ Forecast, phần Forecast Sample chọn mẫu từ 2015M01 2020M12 Biểu đồ Kết dự báo cho chuỗi hiệu chỉnh export_sa Mở lại cửa sổ Forecast Trong phần Forecast sample chọn mẫu 2015M01 2020M12 Ta thu chuỗi dự báo export_saf Bước 6: Kiểm tra chất lượng dự báo 26 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ta tiến hành vẽ biểu đồ fdisa fdisaf câu lệnh: line export_sa export_saf Ta thu kết quả: Biểu đồ Biểu đồ export_sa export_saf Để kiểm tra chất lượng dự báo ta tiến hành vẽ đoạn từ tháng năm 2015 đến tháng 12 năm 2019 xem phần trăm sai số có cho phép hay không Và ta thu kết là: Như vậy: MAPE=3.366046 < 27 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Vậy phần trăm sai số mô hình dự báo mức chấp nhận nhỏ mức ý nghĩa 5% Bước 7: Dự báo cho chuỗi export_value ban đầu Bây ta tiến hành cộng thêm yếu tố mùa vụ ban đầu với câu lệnh: Genr exportf = export_saf + s exportf: giá trị dự báo export_value s: yếu tố mùa vụ 28 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Ta thu kết dự báo export_value tháng 12 năm 2020: 2019M09 23605.77 2019M10 24546.30 2019M11 24286.02 2019M12 23706.20 2020M01 25574.15 2020M02 17538.06 2020M03 25574.15 2020M04 24098.62 2020M05 24970.93 2020M06 24819.18 2020M07 25337.57 2020M08 27752.47 2020M09 26064.01 2020M10 27080.48 2020M11 26771.95 2020M12 26112.25 Kết dự báo tương đối lượng xuất nước ta từ tháng năm 2019 đến tháng 12 năm 2020 Tháng năm 2020 tháng có lượng xuất nhiều , khoảng 27752.47 triệu USD, tiếp tháng 10, tháng 11, tháng 12 năm 2020 thấp tháng năm 2020 với 17538.06 triệu USD 29 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Quan sát biểu đồ export_value exportf, ta nhận thấy giá trị dự báo cho export tăng tương đối so với tháng trước 30 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com PHẦN 3: KẾT LUẬN Chọn chuỗi exportsmn, exportsm, export_saf , exportf click phải chuột chọn Open/ as Group Để so sánh mơ hình dự báo: Trên cửa sổ Series: export_value vào View/ Forecast Evaluation: Trên cửa sổ Forecast Evaluation, phần Forecast data objects gõ tên chuỗi dự báo Ta có kết so sánh sau: Phương pháp dự báo RMSE San mũ Holt 1948,748 San mũ Winter 799,7953 Phân tích 862.0623 Mơ hình Arima 772.7707 Dựa vào kết dự báo ta thấy phương pháp phân tích (chuỗi export_value) phương pháp dự báo theo mơ hình ARIMA (chuỗi exportf) có thơng số xác so với phương pháp lại với số RMSE nhỏ Vậy, để lựa chọn phương pháp dự báo tốt cho chuỗi, ta lựa chọn phương pháp phân tích phương pháp dự báo theo mơ hình ARIMA Ta có kết dự báo trị giá xuất từ tháng năm 2019 đến tháng 12 năm 2020 bảng đây: 31 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Bảng 11: Dự báo trị giá xuất từ tháng năm 2019 đến tháng 12 năm 2020 2019M09 23605.77 2019M10 24546.30 2019M11 24286.02 2019M12 23706.20 2020M01 25574.15 2020M02 17538.06 2020M03 25574.15 2020M04 24098.62 2020M05 24970.93 2020M06 24819.18 2020M07 25337.57 2020M08 27752.47 2020M09 26064.01 2020M10 27080.48 2020M11 26771.95 2020M12 26112.25 32 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com PHỤ LỤC Bảng số liệu giá trị xuất nhập Việt Nam từ tháng năm 2015 – tháng năm 2019 Đơn vị: triệu USD Năm 2015 2016 2017 2018 2019 13509 13603 14420 20220 22075 9512 10096 13189 14289 14037 13370 15085 17278 21053 22746 13479 14397 17571 18327 20375 13649 14341 17924 20438 21886 14174 14722 17831 19860 21411 14297 14845 17697 20321 22948 14396 16099 19813 23903 25813 13766 15369 19301 21053 10 14308 15369 20336 22558 11 13874 16103 20036 21697 12 13685 16552 19723 19759 Tháng 33 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Bảng đánh giá thành viên nhóm Họ tên Nguyễn Trần Phương Bùi Thị thành viên Thùy Trang Linh Khánh Huyền Hồng Hà Nguyễn Thùy Trang Trần Phương Linh Bùi Thị Khánh Huyền Nguyễn Thị Hồng Hà Nguyễn Thị X 10 10 10 10 X 10 10 10 10 X 10 10 10 10 X 10 10 10 10 Điểm trung bình cá nhân LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... Dự báo trị giá xuất từ tháng năm 20 19 đến tháng 12 năm 2020 2019M 09 23605.77 2019M10 24546.30 2019M11 24286.02 2019M12 23706.20 2020M01 25574.15 2020M02 17538.06 2020M03 25574.15 2020M04 24 098 .62... tiểu luận “ Dự báo trị giá xuất Việt Nam từ tháng năm 20 19 đến tháng 12 năm 2020? ?? Nhóm sử dụng phần mềm kinh tế lượng Eviews để chạy mơ hình lượng để dự báo trị giá xuất Việt Nam (từ tháng năm 20 19. .. 26771 .95 2020M12 26 112. 25 Kết dự báo tương đối lượng xuất nước ta từ tháng năm 20 19 đến tháng 12 năm 2020 Tháng năm 2020 tháng có lượng xuất nhiều , khoảng 27752.47 triệu USD, tiếp tháng 10, tháng