Các phương pháp và mô hình dự báo kinh tế xã hội ví dụ về dự báo bằng mô hình xu thế eview

BÀI THẢO LUẬN NHĨM I Bộ mơn: Các phương pháp mơ hình dự báo kinh tế - xã hội Lớp học phần: 1101AMAT0511 Đề tài: Lấy ví dụ dự báo mơ hình xu Mục lục I Cơ sở lý thuyết Định nghĩa Các dạng hàm xu điển hình: II Các ví dụ cho mơ hình dự báo xu bước thực II.1 Các ví dụ (3 ví dụ) II.2 Các bước thực II.2.1.Bước 1: Nhập tinh chỉnh số liệu II.2.2.Bước 2: Vẽ biểu đồ cho biến II.2.3.Bước 3: Xác định dạng đồ thị tiến hành dự báo thông qua phương pháp xu Tạo biến xu Dự báo biến phụ thuộc Z(Tổng vốn đầu tư nước ngồi vào Việt Nam-Ví dụ 3) a Hàm bậc ba b Hàm bậc hai c Hàm Ln d So sánh hàm số xác định hàm phù hợp e Kết dự báo (theo cách) f Kết luận Dự báo biến phụ thuộc Y (Số lượng người lao động Mỹ - Ví dụ 2) a Hàm bậc b Hàm bậc hai c Hàm Ln d So sánh hàm số xác định hàm phù hợp e Kết dự báo (theo cách) f Kết luận Dự báo biến phụ thuộc X (Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Việt Nam) a Hàm bậc b Hàm bậc hai c So sánh hàm số xác định hàm số phù hợp d Kết dự báo (theo cách) e Kết luận I.Cơ sở lý thuyết Định nghĩa: Xu vận động tăng hoặc giảm của dữ liệu thời gian dài Sự vận động có thể mô tả đường thằng hay đường cong tốn học Có thể mơ hình hóa hàm xu cách thực hàm hồi quy thích hơpk với biến cần dự báo Y thời gian T Các dạng hàm xu điển hình: Yt = Yt = Yt = Yt = β1 β1 β1 β1 + + + + β2.T + UT + Ut β2.T + UT + β3.T + UT2 + Ut β2.T + UT + β3.T + UT2 + β4.T + UT3 + Ut β2.T + Uln(T) + Ut Yt = e β1 + β2.T + UT + Ut T Yt = β1 + β2.T + U( ) + Ut ln(Yt ) = β1 + β2.T + UT + Ut Dự báo điểm với hàn xu Yˆt ˆ1  ˆ2T Yˆt ˆ1  ˆ2T  ˆ3T Yˆ ˆ  ˆ T  ˆ T  ˆ T t Yˆt ˆ1  ˆ2 ln  T  ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ    2T  ln  Yt   2 Yˆt e e 1 Yˆt ˆ1  ˆ2 ln   T  ln Yˆ ˆ  ˆ T   t Để biết xu dữ liệu tuân theo dạng hàm cách đơn giản vẽ đồ thị của biến phụ thuộc Y sau đó nhận dạng đồ thị của hàm số tương ứng với dạng hàm toán học Có đồ thị ta chưa phân biệt dữ liệu có xu với dạng hàm nào, đó phải ước lượng số mơ hình mà cho có thể phù hợp Sau đó kiểm định so sánh tiêu thống kê để chọn mơ hình phù hợp II.Các ví dụ cho mơ hình dự báo xu bước thực II.1 Các ví dụ (3 ví dụ) Ví dụ 1: Dự báo tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Việt Nam năm 2010 từ những số liệu thu thập từ năm 1990 đến năm 2009 Năm Tổng sản phẩm quốc nội Tỷ Đồng 1990 131968 1991 139634 1992 151782 1993 164043 1994 178534 1995 195567 1996 213833 1997 231264 1998 244596 1999 256272 2000 273666 2001 292535 2002 313247 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Số liệu lấy từ Tổng Cực Thống Kê Việt Nam 2010 336242 362435 393031 425373 461344 490458 516568 Ví Dụ 2: Xây dựng mơ hình dự báo số lượng người lao động Mỹ năm 2010 theo phương pháp xu Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Đội ngũ lao động cơng dân Mỹ (nghìn người) 125840 126343 128105 129200 131056 132304 133943 136297 137673 139368 142583 143734 144863 146510 147401 149320 151428 2007 2008 2009 Số liệu lấy từ Cục Tống Kê Nhân Lực Mỹ 153124 154287 154142 Ví dụ 3: Dự báo Tổng vốn đầu tư nước vào Việt Nam năm 2010 theo phương pháp xu Năm 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 Tổng Vốn Đầu Tư Nước Ngoài Được Thực Hiện (Triệu USD) 187 328 574 1017 2040 2556 2714 3115 2367 2334 2413 2450 2591 2650 2852 3308 4100 2007 2008 2009 8030 11500 10000 II.2 Các bước thực - Trong chuẩn bị của nhóm giới thiệu phương pháp khác nhập dữ liệu cho eview thay cách nhập dữ liệu sử dụng Empty Group (Edit Series) Phương pháp đó Mở Dữ Liệu Ngoại Lai (Files\Open\Open a Foreign as Workfile) - Microsoft Exel 2003 Quá trình chuẩn bị phần mềm thiết bị - Phiên Eview sử dụng 5.1 mua quyền - File dữ liệu exel chứa nội dung của bảng Trong file số liệu chúng tơi kí hiệu: X: Tổng sản phẩm quốc nội (tỷ đồng) Y: Đội ngũ lao động công dân Mỹ (nghìn người) Z: Tổng Vốn Đầu Tư Nước Ngồi Được Thực Hiện (triệu USD) ( Chúng từ ví dụ 3, ví dụ cuối ví dụ 1) II.2.1.Bước 1: Nhập tinh chỉnh số liệu - Vì sử dụng phương pháp Open a Foreign as Workfile nên việc nhập dữ liệu trở lên nhanh chóng đơn giản, nhóm định lúc nhập toàn số liệu cho bảng - Trong giao diện ban đầu của Eview 5.1 Chọn Files\Open\Open a Foreign as Workfile… Hộp thoại Open ra, tìm đến file số liệu dạng exel chuẩn bị sẵn chọn Open Lúc Eview tự động tìm kiếm tên biến, dạng số liệu của biến, tần suất Cửa sổ SpreadSheet Read Step - Lựa chọn đầu tiên mặc định tự động duyệt toàn trang Exel - Custom Range: Tùy biến khoảng duyệt - đưa tùy chọn điểm bắt đầu kết thúc duyệt, số lượng ô dữ liệu đưa vào Vì bảng dữ liệu exel nhập cách nên không cần phải chọn chế độ custom range nữa mà chọn Next Trong bước này: - Mục Column headers dùng để tinh chỉnh độ dài của tên cột Trong ví dụ trước số liệu có đầu đề Tên biến Đơn vị Chính số trog Header Lines - Chính khả cao tên biến dài không phù hợp cho sử dụng eview nên từ đầu đặt biến x, y, z (hoặc có thể chỉnh sửa tên tại bước này) Sau tinh chỉnh tên biến xong nhấn Finish + Ta Workfile sau Chú Ý: Eview tự động lấy biến có tần số giống với tần số nhớ để làm biến quan sát – OBS Trong trường hợp biến Nam, tần số Annual – Năm II.2.2.Bước 2: Vẽ biểu đồ cho biến Cách làm tương tự nên nhóm làm lần Trên công cụ chọn Quick\Graph\ Sau đó nhận vào dạng biểu đồ mà bạn muốn, để dễ cho việc nhận diện dạng đồ thị nhóm chọn biểu đồ đường – Line Graph * Từ bảng kết phần a,b,c Xét giá trị R-squared: chọn mơ hình có R-squared lớn Hàm bậc ba có R-squared 0.911779 Hàm bậc hai có R-squared 0.767228 Hàm Ln có R-squared 0.756999 Thấy hàm bậc ba có R-squared lớn *Xét bảng Equation EQO1, EQO2, FQO3 ta thấy: Các sai số của hàm bậc 3: Root Mean Squared Error: 8740.752 Mean Absolute Error: 640.2603 Mean Abs.Percent Error: 46.94441 Các sai số nhỏ Do đó hàm bậc phù hợp f Kết dự báo Cách 1: Làm eview Ta tìm đến chuỗi số dự báo zfbac3 để tham chiếu giá trị năm 2010 Từ bảng ta có kết dự báo Tổng vốn đầu tư nước vào Việt Nam năm 2010 là: 14387.88 (triệu USD) Cách 2: Thay trực tiếp vào công thức Hàm bậc ba phù hợp có dạng: Yˆt ˆ1  ˆ2T  ˆ3T  ˆ4T (1) Dựa vào kết dự báo của hàm bậc ba: