Giải quyết một số vấn đề phân tích dự báo kinh tế ứng dụng trong ngành công nghiệp tại thành phố

cAn 31//15 UỶ BAN NHÂN DÂN THÀNH PHƠ HỖ CHÍ MINH SỞ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐỀ TÀI GIẢI QUYẾT MỘT SĨ VÁN ĐÈ PHÂN TÍCH DỰ BÁO KINH TẾ ỨNG DỤNG TRONG NGÀNH CƠNG NGHIỆP TẠI THÀNH PHĨ xe Chủ Nhiệm Đề Tài : TS Vũ Thanh Nguyễn Tp Hỗ Chí Minh, 08/2003 Các phương pháp dự báo thực tẾ Tổng quan lý thuyết mơ hình phương pháp dự bảo 1.1 Phương pháp định tính 1.4, Dy báo phương pháp định lượng Phương pháp vận dụng mơ hình, phương pháp dự báo để tài nghiện cửu Viện Kinh T‹ Ứng dụng phương pháp máy học mơ hình dự báo dự béo Téng quát hoá máy học a Gidi thi b Phân loại thuật toán máy học bì, Học có giám sát 92 Học khơng có giám sát 3, Học giảm sắt Các phương pháp máy học sử dụng mơ hình đự báo 2.1 Mơ hình hệ thống mạng nơ rồn mờ hỗi quy - Recurrent Fuzzy Neural Network (RENNs) 22 Mô hìch hệ thống mạng ao zn dgug him redial ~ Radial Basis Function Neutal Networks (RBFNNS) 2.3 Mơ hình hệ thống mạng nơ lan truyền ngược — Backpropogation Neural Network (FNN) 2.4 Mơ hình hệ luật mở (SAM) 2.5, Ung dụng thuật giải đ truyền rong phân tích dự báo Cáo chương trình ứng dụng mơ hình dự bảo máy học 3.1 Giới thiệu chung 3⁄2 Phần ci đặt 3⁄21 cung trình ứng dụng hệ thơng mạng RƑNNS 3.2.2 Chương trình ứng dụng hệ thống mạng RBENN: ENN ngược truyền lan norôn mạng 3.2.3 Chương trình ứng dụng hệ thống 3.2.4, Chương trình ứng dụng hệ luật mờ SAM 3.2.5 Chương trình ứng đụng mạng nơroon lan truyền ngược thuật oán di truyền vào phân tích dự bảo II Lựa chọn ngành để tiến hành thí nghiệm theo phương pháp máy học II Cơng tác xử lý thơng tỉa, phân tích dự báo- yếu tố bên tác động đến công tác dựbáo seine IV Kết luận Y Phựlục, ĐÈ TẮI: GIẢI QUYẾT MỘT SO VAN DE PHAN TICH DU BAO KINH TE UNG DUNG TRONG NGANH CÔNG NGHIỆP TẠI TP.HCM GIẢI QUYẾT MỘT SỐ VẤN ĐỀ PHÂN TÍCH DỰ BÁO KINH TẾ ỨNG DỤNG TRONG NGÀNH CƠNG NGHIỆP TẠI TP HCM CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÃ ĐƯỢC DỰ BẢO TRONG THỰC TẾ iện có nhiều phương pháp dự báo khác lĩnh vực kinh tế, tài chính, dự báo khí tượng thuỷ văn Trong đề tài này,chúng tơi (nhóm đề tài Trung Tâm Phát triển Công Nghệ Thông Tin - Đại Học Quốc Gia Tp.Hồ Chí Minh) kết hợp với Viện Kinh tế thành phố, chủ yếu nêu phương pháp sử dụng Viện Kinh Tế vài nơi khác TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ MƠ HÌNH CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BAO i Giới thiệu chung Con người luôn quan tâm đến tương lai Từ xa xưa nhà tiên tri giữ vị trí quan trọng cộng đồng Khi vằn minh nhân loại phát triển làm gia tăng mối quan hệ phức tạp vốn có sống Do người cần có "nhìn tương lai" họ Ngày nay, tất quan Chính phủ, tổ chức lợi nhuận, phi lợi nhuận công ty lĩnh vực kinh doanh cá nhân có nhu cầu dự báo kiện tương lai nhằm phục vụ cho cơng việc mình: kế hoạch phát triển cơng ty, tỉ lệ lợi nhuận kinh doanh “Bất kỳ định phải dựa sở kế hoạch tương lai” Mặc dù có nhiều kỹ thuật dự báo phát triển kỷ thứ 19, nhiên dự bảo có ảnh hưởng mạnh mẽ vào lúc công nghệ thơng tin phát triển nhanh chóng Bởi chất mô phương pháp dự báo cần hỗ trợ máy tính Trong khứ, nhiều phần mềm thiết kế đặc biệt cho phương pháp phần tích dự báo khác Ngồi phần mầm thống kê vận hành máy tính thơng thường đề cập đến nhiều kỹ thuật dự báo Với phát triển hệ thống máy tính cá nhân, kỹ thuật dự báo đại triển khai thực cách nhanh chóng dễ đàng Dự báo tiên đốn tượng tương lai: q trình nghiên cứu đối tượng liệu khứ Kỹ thuật dự báo dựa kinh nghiệm, đánh giá ý kiến chun gia dựa vào mơ hình tốn, mô tả chiều hướng vận động liệu Hầu tất dự báỡ dựa giả định: biến số dự báo chịu ảnh hưởng biến số khắc (ví dụ: thời gian) hay phụ thuộc vào vài biến khác (những biến đại diện cho điều kiện kinh tế chung vùng) CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: T$ VŨ THANH NGUYÊN ĐÈ TÁI: GIẢI QUYẾT MỘT SỐ VĂN ĐẺ PHÂN TÍCH DỰ BẢO KINH TẾ ỦNG DỰNG TRONG NGÀNH CÔNG NGHIỆP TẠI TP.HCM ii Cée loại phương pháp dự báo Các loại phương pháp dự báo phân chia theo kết bao gồm dự báo điểm dự báo khoảng (khoảng cách dự báo) phân chia theo phương pháp dự báo bao gồm phương pháp định tính định lượng Khoảng cách dự báo ngắn hạn (từ ba tháng), dự báo dài hạn (từ hai năm), (dự báo trung hạn thường thường phân: loại từ 03 tháng đến hai năm) Nói chung, khoảng cách dự báo ngắn kết dự báo xác Mặc dù phương pháp dự báo chủ yếu xử lý số liệu, nhiên theo nghĩa rộng, chúng phân chia thành hai loại: phương định tính phương pháp định lượng pháp 1.1, Phương pháp định tính Phương pháp định tính (đơi gọi phương pháp chuyên gia} thường sử dựng khí đữ liệu lịch sử khơng sẵn có hay có khơng đầu đủ, hay đối tượng dự báo bị ảnh hưởng nhân tố khơng thể lượng hố đuợc: thay đổi tiến kỹ thuật, ảnh hưởng tác động môi trường Những phương pháp bao gồm việc sử dụng đánh giá, kinh nghiệm hay nhiều chuyển gia lĩnh vực liên quan Thủ tục dự báo định tính thơng thường trình bày dang giải thích {exploratory) hay chuẩntắc (normaltive), + Phương pháp giải thích sử dụng thông tin khứ để hướng tới tương lai thông qua kịch Từ chuyên gia cung cấp dự báo “về điều gỉ xây điều xấy rz' Những ước lượng phí nhằm đạt mục tiêu thường áp dụng đưới dạng dự báo giải thích + Phương pháp chuẩn tắc mục tiêu tương iai kế quy ngược trở lại để tìm hiểu đánh giá nguồn lực có, giới hạn cần loại bỏ hay khắc phục Thông thường đột phá khoa học (ví dụ đột phá phát triển chương trình khơng gian NASA) sản phẩm phụ để đạt vài mục tiêu dài han khác tương lai Mô tả phương pháp dự báo định tính - Tổng hợp lực lượng bán hàng: dự báo thực nhân viên bán hàng hãng Những nhân viên sử dụng đánh giá chủ quan điều mà họ mong đợi từ phía khách hàng mua hàng họ tương lai Những dự báo dựa dự báo sản phẩm riêng lẻ khu vực cụ thể Từ dự báo tình hình tiêu thụ sản phẩm cá biệt tổng hợp để dự báo tổng doanh số hãng Lợi phương pháp thể chỗ nhân viên bán hàng người hiểu rõ khách hàng họ muốn tương lai Bất lợi trình đánh giá nhân viên bán hàng làm sai lệch (blas) ý tưởng mong đợi ban giảm đốc hãng CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: TS VŨ THANH NGUYEN DE TAL GIA] QUYET MOT SO VAN Dé PHAN TICH DỰ BAO KINK TẾ ỦNG DỰNG T RONG NGÀNH CÔNG NGHIỆP TẠI TP.HCM + Đảnh giá ý kiến chuyên gia: hãng bao gồm nhiều cá nhân tiêng biệt, cá nhân hoạt động nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau: tiếp thị, sản xuất, tài kinh tế Trong phương pháp này, dự báo tập hợp đánh giá tất ý kiến nhân viên nhiều phận khác « Kỹ thuật Delphi: phương pháp tập hợp chuyên gia am hiểu đến lĩnh vực cần tiến hành dự báo Bảng vấn trưng cầu ý kiến họ hồn tất chun gia khơng u cầu phải khai báo tên Sau thông tin từ chuyên gia thu thập, lập bảng, tổng hợp hội đồng dự báo gởi trở lại cho chuyên gia tham dự tóm tắt từ q trình thăm đị đầu tiên, tóm lược kết dự báo lân nhấn mạnh ý kiến trái ngược, cực đoan, đặc biệt (khác với đa số), Những chuyên gia dự báo hiệu chỉnh câu trả lời họ Quá trình liên tục tiến hành nhiều vòng cácý kiến dự báo đến thống Tuy nhiên có trường hợp có vài chun gia khơng thay đổi ý kiến họ q trình thắm dị, điều khó tìm kết dự báo tập trung iu Điểm phương pháp dự báo định tính: » Sử dụng tối đa thơng tin có (bao gồm thơng tin lượng hố khơng thể tượng hố) để tiến hành dự bảo, Khuyết điểm phương pháp nảy? «_ Khơng có phương pháp hệ thống để cải thiện độ xác dự báo « _ Có thể làm sai lệch kết quà dự báo xuất phát từ đánh giá chủ quan chuyên gia dự báo 1.2 Phương pháp định lượng Ngược với phương pháp định tính, phương pháp định lượng sử dụng khứ theo thời gian Nói cách khác, dựa liệu lịch sử để phát chiêu hướng vận động đối tượng phù hợp với mơ hỉnh tốn học đồng thời sử dụng mơ hình mơ hình ước lượng Tiếp cậnSlnh lượng dựa giá định giá trị tương lai biến số dự báo phụ thuộc vào xu vận động đối tượng khứ, Có hai loại phương pháp định lượng dự báo theo chuỗi thời gian phương pháp kinh tế lượng (mơ hình nhân quả) + Phương pháp chuỗi thời gian dựa phân tích chuỗi quan sắt biến theo biến số độc lập thời gian Tan suất ngày, thắng, quý năm Những biến số kinh tế quan tâm biến vĩ mơ hay vi mơ Những phạm vi quan sát hãng, tỉnh, hay kinh tế Giả định chủ yếu biến số kinh tế dự báo giữ nguyên chiều hướng phát triển xẩy khứ + Mơ hình nhân giả định biến số dự báo giải thích hình vi biến số kinh tế khác (biến số độc lập) Ví dụ: doanh số giải thích phụ thuộc vào chi phi quảng cáo, thu nhập khách hằng, giá sản CHỦ NHIỆM ĐỀ TẢI: T5 VŨ THANH NGUYÊN SÈ 15+, GIẢI QUYẾT MỘT SỐ VÂN ĐỀ PHÂN TÍCH DỰ BÁO KINH TẺ ỨNG DỤNG TRONG NGÀNH TIỆP TẠI TP.HCM: phẩm, đối thủ cạnh tranh nhân tố ảnh hưởng khác Mục đích cùa mơ hình riän tìm hình thức (mơ hình tốn) mơ tả quan hệ tất biến số sử dụng để dự bảo biến số kinh tế quan tâm (biến phụ thuộc) Nhìn chung, phương pháp chuỗi thời gian mơ hình nhân có ert điểm sau đầy: * _ Khi biến số độc lập chọn, dự báo dựa hồn tồn giá trị có trước biến số vậy, đó, kết dự báo hồn tồn khách quan, * Có phương pháp đo lường độ xác dự báo Kai mơ hình dự báo xây dựng thời gian để tìm kết dự áo ~_ thương pháp dự báo dự báo điểm hay dự báo khoảng Nhược điểm phương pháp này: + + Chỉ có giá trị ngắn hạn trung hạn Chua 68 cap yếu tố tác động từ bên 1.3 Dự báo phương pháp định tính 1.3.1 Phương pháp chuyên gia 1.3.1.1 Lịch sử đời phát triển So với phương pháp khác như; phương pháp ngoại suy xu thế, phương pháp mơ hình hố, phương phép thích nghi, phương pháp phắp chuyên gia có lịch sử đời phát triển lâu đời vực cai trị quốc gia, người biết sử dụng lời khuyên vấn, tham mưu Trong sống người biết "lắng người lớn tuổi, có kinh nghiệm Hồi quy phương Từ xa xưa, lĩnh quân sư, cố nghe" ý kiến Khoa học kỹ thuật ngày phát triển, khoa học dự báo đứng trước toán khổng lồ mục tiêu, nội dung, đối tượng, mối liên hệ nhân tố tác động toán phức tạp cấu trúc bên trong, tính chất, chiều hướng vận động khiến cho mơ hình kinh trắc nói chung hàng loạt phương pháp dựa cơng cụ xác tốn học chịu bó tay, phương pháp chun gia nhà dự bảo tập trung ý xem "con đường đần nhất" để đến mục tiêu Song song với việc giải tốn lớn, phức tạp mang tính thời đại nhự phương pháp chuyên gia không ngừng bổ sung, chỉnh lý, hồn thiện đến hơm trở thành cơng cụ đặc biệt lĩnh vực phân tích hệ thống phương pháp quan trọng phổ biến khoa học dự báo (có đến xấp xi 40% cơng trình dự báo giới vào năm 80 sản phẩm phương pháp chuyên gia) ˆ 1.3.1.2, Chuyên gia phương pháp chuyên gia CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: TS VŨ THANH NGUYÊN ĐỀ TÁI: GIẢI QUYẾT MỘT SO VAN BE PHÂN TÍCH DỰ BẢO KINH TẾ ỨNG DỰNG TRONG NGÀNH CÔNG NGHIỆP TẠI TP.HCM - Chun gia Là người có chun mơn sâu, kinh nghiệm rộng lĩnh vực cần nghiên cứu Họ nhà chuyên môn chủ chốt ngành, am hiểu sâu sắc phát triển khứ ngành đó, vấn đề mâu thuẫn, kiện cần giải tồn đọng Đồng thời, họ nHững người quan tâm suy nghĩ nhiều xu hướng phát triển, phương thức giải chúng Do vậy, ý kiến phán đốn họ dựa vào kinh nghiệm tích luỹ suy luận trực quan coi nguồn thông tin đáng tin cậy triển vọng phát triển đối tượng dự báo, Phương pháp chuyên gia »_ Về thực chất, phương pháp chuyên gia phương pháp dự báo mà kết "thông sổ" chuyên gia đưa ra, hay nói công não (brainstorming) để khai thác lợi dụng trình độ uyên bác iý luận, thành thạo chuyên môn, phong phú khả thực tiễn với khả mẫn cảm, nhạy bén thiên hướng sâu sắc tương lai (đổi với đối tượng dự báo) tập thể nhà khoa học, nhà quản lý đội ngũ cán lão luyện thuộc chuyên môn bao hàm hay nẵm miền lân cận đối tượng dự báo Cũng hiểu đường dự báo sở huy động "trí khơn" chun gia lĩnh vực định + Về đạo lý, phương pháp chuyên gia bắt nguồn từ quan điểm cho rằng, học tập nghiên cứu, lăn lộn gắn bó chun mơn hẹp cụ thể, nên không am hiểu sâu sắc hơn, giàu vốn liếng thơng tin (tài sản vơ hình), kha phản xạ trực cảm nghề nghiệp nhạy bén chuyên gia đối tượng dự báo đỏ Với giả thuyết này, chuyên gia người có tâm lý ổn định ý thức rõ rệt tương lai phát triển lĩnh vực minh hoạt động 1.3.1.3 Phạm vi áp dụng phương pháp Phương pháp chuyên gia có ưu hẳn dự báo tượng hay trình có tầm bao quát rộng, cẩu trúc nội dung phức tạp, nhiều tiêu, nhiều nhân tố phối làm cho xu hướng vận đa dạng, khó định lượng đường thông qua phương pháp ước lượng Ví dụ: mơ hình hố mối liên hệ kinh hưởng X¡, x;-x¿, nhân tố thay tiếp cận trực tiếp để tính tốn, đo đạc cơng cụ xác tel Xs Xan Xa Mey t=2 XI Xã; X3zXi2 trn - ơng hình thức biểu tế theo thời gia, gồm k nhân tố ảnh đổi theo thời gian Xin Xan X3n-Xua Do vậy, đòi hỏi thơng tín lớn, khoảng thời gian dài Cho nên khó đạt điều kiện đó, đạt khối lượng tính tốn lớn Hoặc mơ hình CHỦ NHIỆM BE TAL TS, VŨ THANH NGUYÊN ĐÈ TÁI: GIẢI QUYẾT MỘT SỐ VAN ĐỀ PHÂN TÍCH DỰ BẢO KINH TẾ ỨNG DỤNG TRONG NGÀNH CÔNG NGHIỆP TẠI TP.HCM dễ xuyên tạc chất bên chúng bị trừu tượng hoá đến mức "trống rồng” Phương pháp chuyên đặc biệt thích hợp để dự báo trường hợp sau đây: Đối tượng dự báo thiếu thơng tin, thiếu thống kê đầy đủ tồn diện đáng tin cậy hình thức biểu thực tế quy luật vận động đối tượng dự báo khứ Đối tượng dự báo thiếu khơng có sở lý luận thực tiễn chẳn bảo đảm cho việc mô tả quy luật vận động cửa đối tượng cách sử dụng phương pháp giải thích thực nghiệm mơ hình tốn học nói chung Đối tượng dự báo có độ bất định lớn, độ tin cậy thấp hình thức thể hiện, chiều hướng biến thiên phạm bao hảm cững quy mơ cấu Đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng nhiều nhân tỡ, phần lớn nhân tố khó lượng hố (như ví dụ trên) đặc biệt nhân tổ thuộc tâm lý xã hội (thị hiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư.) tiến kỹ thuật (phát minh ứng dụng, "mốt" xuất hiện.) Vì trình phát triển đối tượng dự báo có nhiều đột biến quy mô cấu mà không nhờ đến tài nghệ chun gia mơ trở nên vô nghĩa Khi dự báo dài hạn siêu dài hạn phương pháp chuyên gia đặc biệt phát huy ưu điểm (các phương pháp khác khơng tính đến thay đổi lớn phát minh, ứng dụng khoa học kỹ thuật) Phương pháp chuyên gia 4p dụng tốt trường hợp xác định vấn đề xuất phát mục tiêu chương trình nghiên cứu đề tài lớn Trong hoàn cảnh cấp bách với khoảng thời gian ngắn mà phải lựa chọn phương án quan trọng, người ta sử dụng phương pháp chuyên gia Ap dụng đối tượng dự báo hoàn tồn mẻ (ngành mới}, khơng chịu ảnh hưởng chưỡi số liệu lịch sử, mà chịu ảnh hưởng phat minh khoa học CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: TS VŨ THANH NGUYEN § DE TAL GIA] QUYET MQT SO VAN BE PHAN TICH DY BAO KINH TE UNG DUNG TRONG NGANH CONG NGHIỆP TẠI TP.HCM SƠ ĐỒ TRÌNH TỰ DỰ BÁO BẰNG PHƯƠNG PHAP CHUYEN GIA NHIỆM VỤ DỰ BẢO LẠ CHÍ TIỂU Tam OY BAO | Leet eee ĐỐI TƯỢNG HUYEN GIA THUONG TRUC THU THAP XAY DUNG THÀNH LAP NHOM CHUYEN GIA LAM THOT CÁC TƯ LIỆU VỀ LĨNH VỰC MUỐN DỰ BẢO + XÁC ĐỊNH XU HƯỚNG CỦA ĐỐI TƯỢNG DỰ BẢO NGOẠI SUY XU THỂ + CHỦ TRƯƠNG ‡ ĐƯỜNG LỐI ĐẦU TƯ i | XAY DUNG BIEU CAU HOI LAY Y KIEN CHUYEN GIA + CUNG CẤP T.TIN CAN THIETT CHO CAC CHUYEN GIA + TRUNG CAU LAY Ý KIẾN CÁC CHUYEN GIA Xử LÝ KẾT QUÁ CÁC ĐÁNH GIÁ KET QUA DU BAO Phân tích định tính, định lượng, ý nghĩa kinh tế khoa học kỹ thuật, đánh giá độ tin cậy phương an nêu 1.3.2 Phương pháp Delphi (phương pháp chun gia điển hình) Để có kết dự báo cao người ta nghiên cứu tìm phương pháp riêng biệt để tổ chức phối hợp loại trưng cầu xử lý ý kiến chuyên gia, có phương pháp tiếng phương pháp Delphi, phương pháp mục tiều, phương pháp tương tác tay đôi Dưới đây, phần nghiên cứu phương pháp Delphi CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: TS, VŨ THANH NGUYÊN ĐÈ TÁI: GIẢI QUYẾT MỘT SỐ VÂN ĐỀ PHÂN TÍCH DỰ BẢO KINH TE UNG DUNG TRONG NGANH CƠNG NGHIỆP TẠI TP.HCM Delphi tên thành phố cổ Hy Lạp, có nhà hiền triết hay tiên đoán tương lai, chuyên cung cấp cho bậc vua chúa lúc bẩy lời khuyên (trên sở tiên đoán) việc trị vị, đặc biệt cơng qn phịng thủ bờ cõi giải xung đột xã hội Phương pháp Delphi hai kỹ sư người MY O.Helmer va N.Dalkey dé xướng công bố vào năm 1964 Nó sử dụng tiên đốn thành tựu khoa học lớn xuất vào cuối kỷ 20 Đặc điểm phương pháp Delphi Đây số phương pháp trưng cầu tập thể chuyên gia tiến hành xử lý kết quš trưng cầu theo nguyên lý hội tụ cácý kiến cá thể dạng tham số lý thuyết thống kê toán làm câu trả lời chung hayý kiến đại điện cho tập thể chuyên gia Trong phương pháp hợp xử lý đánh giá liên câu trả lời chung "đáng pháp này, sau vòng trưng trình trưng cầu diễn DỤC yêu cầu chuyên tin cậy" dừng lại Nói cầu, cácýý kiến đánh giá nhiều vòng, tiền tục tổng gia trả lời khí tìm cách khác, phương tổng hợp xử lý Người chủ trì thơng báo lại cho chuyên gia kết xử lý vòng, giá trị ước lượng chung, độ tản mạn đánh giá đặc biệt ý kiến sai lệch Trong vòng trưng cầu tiếp theo, chuyên gia phải nghiên cứu hiệu chỉnh lại đánh giá Các chun gia có ý kiến cực đoan buộc phải đưa văn để giải thích luận chứng cho đánh giá Những văn thông tin việc hiệu tiếp diễn nhự thể thông báo cho tập thể chuyên gia kèm theo hỗ trợ khác nhằm giúp cho chuyên gia có điều kiện thuận lợi chỉnh ước tượng cách khách quan khoa học Quá trình tìm câu trả lời chung có hội tụ cao nhất, Như điểm phương pháp Deiphi lả: « Tính khuyết đanh: loại trừ hồn tồn hình thức thảo luận trực tiếp công khai chuyên gia, thí nghiệm tiến hành thơng qua tự khai khuyết danh, vàý kiến thông báo cho chuyên gia khơng nêu rõ ý kiến ai, Tuy nhiên Tính khuyết danh giúp loại bỏ yếu tố tâm lý làm giảm khách quan đánh giá dự báo s điên hệ ngược Nhằm điều chỉnh câu trả lời Trưng cầu tiến hành nhiều vịng, kết vịng trước thơng báo cho vịng sau Dựa thơng tin thơng báo đó, chuyên gia điều chỉnh cầu trả lời Tuy nhiên liênhệ ngược giúp loại bỏ thơng tin khơng có ích giảm độ tản mạn câu trả lời hạn chế tác động từ bên ngồi nhóm 1.4 Dự báo phương pháp định lượng 1.4.1 Mơ hình hố xu phân tích hồi quy 1.4.1.1 Giới thiệu CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: TS, VŨ THANH NGUYÊN PHIẾU ĐĂNG KÍ ĐỀ TÀI Tên để tài Giải số vấn đề phân tích dự báo kính tế ứng đụng ngành cơng nghiệp tai thành phố Hồ Chí Minh Tên chủ nhiệm (học vị) ; TS Vũ Thạnh Nguyên Mã sổ đề tài Số đãng kí “Chỉ xố phân loại | Cơ quan chủ ì để tài: Trung tâm phát triển Công Nghệ Thông Tin ĐHQG Tp HCM Địa : 34 Trương Định, Q3, Tp HCM Số tài khoản (VL) Số điện thoại ; 8222678 - 9301471 Cơ quan quản lí để tài ; Sở Khoa Học Công Nghệ Môi Trường Bia chi: 224 Điện Biên Phủ,Q.3, Tp Hỗ Chí Minh Số điện thoại: 8290920 Dự kiến kinh phí (đồng) 130.000.000 Qui USD Nguồn cấp : Kinh phí thành phố "Thời gian nghiên cứu ; Hai năm Bất đầu: 11/2000 Dự Loại hìah nghiên cứn Lĩnh vực khoa học Nghiẽncữu - Nghềncứu - Tưểnkhai | Tự nhiên - Kỹ:huất ceban — cứngđụng — thực nghiệm công nghề x kiến kết thúc: 11/2002 NôngoghiĐp Yhac - Xã hộinhân son | xX x |Cơ quan ứng dụng kết nghiên cứu : Viên Kinh Tế Tp Hỗ Chí Minh Các Cơ sở nghiên cứu kinh tế, công nghiệp chiến lược phát triển |Số hợp đồng (hoặc cơng văn u cầu) Ngày ký Tóm tất nội dung nghiên cửu : - Cơ sở 'n hành nghiên cứu : (Yêu cẩu, điều kiện, phương pháp tiến hành) † Hiện phân tích dự báo sử dụng rộng rải Irong mơ hình thống kê(phân tích thống kê, thống kê hối quy ) hay mỏ hình động học (các phương trình vi phẫn, kỹ thuật quy hoạch động ) Tuy nhiên mơ bình vừa u tên khơng mỄm dệo khơng thích ứng kịp thời có thay đổi ni trường Mơ hình máy học mơ hình phần tích dự báo đáp ng nh thống kế ngẫu nhiên nhờ có tiến nhiều ngành nghiên cứu như: mạng ụ Neural, cdc ay thudl Genetic, kỹ thuật phân tích đữ liệu mơ tiềntiến, kỹ thuật khai phá trị thức data mining Trên giới mô hình máy học triển khai thành cơng khơng, phân tích dự bảo máy phân ch định du wt (Bolzmann machine}, phần mềm đánh giá gía trị cổ phiếu cổ tức công ty đầu tư chứng khodu ma tong nhiều lĩnh vực ứng dụng khác y học (hệ thống chuẩn đoán bệnh), kinh tế, nông nghiệp (phẫn mm học điều khiển phương tiện tự động, học phân loại cấu trúc thiên văn ) Hiện nay, hước ta nhu cầu phân tích dự báo kinh tế đóng vai trị quan ưọng cần thiết nhằm định hướng phương pháp đầu tư phát triển kinh tế rên địa bàn Tp.Hỗ Chí Minh tinh phia nam Một số thành viên thuộc nhóm để tài có hội học hỏi cộng tác với chuyên gia nước số ứng dụng mong muốn ấp dụng kết a có vào thực tiễn nước ta Để tài hướng đến © + Nghiên cứu đánh giá mơ hình phân tích dự báo sử dụng nước ta c biệt ứng dụng toán phân tích dự háo kinh tế th Khai thác công nghệ đại nghiên cứu ứng dung lãnh vực Máy i Học nhằm giải tốn phân tích dự báo *_ Xây dựng mơ hình phẫn tích dự báo tăng trưởng cơng nghiệp Tp Hồ Chỉ Minh dựa cên mơ hình máy học công nghệ đại (đã nêu trên) sở dụng + Thiết kế, xây đựng cài đặt phẫn mềm xử lý máy tính cho mơ hình phân tích dự báo cơng nghiệp địa bàn Tp.Hồ Chí Minh =_ Bước đầu ứng dụng kết thu nhận (ử máy học qua số hiệu cự thỂ công nghiệp (sữ dụng số liệu ngành công nghiệp ngành công nghiệp khai thúc, chế biến, thực phẩm đổ uống, thuốc lá, dệt, trang phục ) hỗ trợ công tác phản tích dự báo định hướng hình thức, phương pháp, mục đích đầu tư bướng phát triển công nghiệp thành phổ c yêu cầu kinh tế kỹ thuật (Các thông số kỹ thuật ẩn đạt, tính cơng nghệ trình thống hóa tiêu chuẩn hóa, u cầu khác : Thiết kế qui trình kỹ thuật ) độ Sản phẩm tạo tiêu kinh tế (xã hội) : (Thời gian triển khai vào sin x hiệu kinh tế (xã hội) dự kiến Nghiên cứu xây dựng đưa vào khai thác : Nghiên cứu mơ hình phân ích dự báo nhằm qua đánh giá ứng đụng tnơ hình máy học phân tích dự báo kinh tế: Nghiên cứu công nghệ phương pháp mơ hình Máy Học phổ biến để xuất giải pháp ứng dụng chúng vào thực tiễnở nước ta bái tốn phân tích dự báo Nghiên cứu quy trình phương pháp áp dụng cơng nghệ Máy Học vào quản lý, sẵn xuất, kinh doanh Xây dựng số phương tiện (tài liệu, phần mễm máy tính } để phổ biến phục vụ cho công tác nghiên cứu, giằng dạy áp dụng công nghệ máy học vào mỏ hình dự báo kinh tế Tp.Hễ Chí Minh tỉnh phía nam Ngày tháng năm 2000 Chủ nhiệm để tài {Ấy tên} Ngày tháng năm 2000 Chủ nhiệm chương trình (Ký tên) 'T§.Vũ Thanh Nguyên Ngày tháng nấm 2000 Cơ quan chả trì (Ký tên, đồng đấu) Ngày tháng năm 2000 Cơ quan quản If (Ký tên, đồng đấu) R-D Bigu 02-KHCN THUYET MINH DE TAL NGHIEN CUU - PHAT TRIEN Tên để tài | Gidi số vấn để phân tích dự báo kinh tế ứng dụng | Mãsế ngành cơng nghiệp thành phố Hỗ Chí Minh Số đăng ky phần loại | Thời gian thực 24 tháng (Từ tháng 112000 đến tháng | Cấp quản lý 11/2002) TP Thuộc chương trình (nếu có) : Tin học - Viễn Thơng O Ngành oo QH “Thuộc hướng ườ tiên 'ông Nghệ Thông Tin ®% | Cơ quan quận lí Cơ quan chủ trì : Trung tâm phát triển Công Nghệ Thông Tin ĐHQG Tp HCM Địa : 34 Trương Định, Q.3, Tp IICM: Điện thoại : 9304678 „_ Địa chỉ: 34 Trương Định, Q.3,Tp.HCM — Điện thoại:9304678 Chủ nhiệm để tải ; Vũ Thanh Nguyên Học vị : Tiến sĩ Ngành chuyên mơn ; Tin hoe =" Cơ quan phối hợp Viện Kinh tế Tp.Hé Chi Minh 1o |Trm hình nghiên cứu nước Hiện thể giới việc nghiên cứu áp dụng Công nghệ thông tin lãnh vực máy| học quan m nước giới Hiện nhờ áp dụng công nghệ Hệ thống mạng neural, Cơng nghệ xử lý thuật tốn genedic, phuơng, pháp xử lý dựa phân tích thống kê, phương pháp sử dụng mơ hình Bayes, phương pháp| tổng hợp mơ hình phân tích suy diễn, Máy học ứng dụng rông rãi lãnh +ực dự đoán kết giá kết phát triển bầu cử, phân tích dự báo đầu tư, lên kế hoạch phát triển kinhtế, đánh} lãnh vực nông nghiệp, công nghiệp định hướng phát triển thị trường, xây dựng mơ hình kinh doanh, Ở nước ta, nghiên cứu ứng dụng máy học, cồn sơ sài, bước hình thành cải tiến Các mơ hình sử dụng phân tích dự báo nên kinh tế, phẩn lán dựa mơ hình tốn học cổ điển | đầu tư phát triển, bị ràng buộc chặt chế, khơng thích nghĩ kịp thời thay đổi trường Tay Đặc biêt| cần địi hỏi thay đổi thích ứng mơi trường kinh tế thị trường Việt việc ứng dụng công nghệ giới chưa cứuáp dụng có Nam, lãnh vực phân tịch dự bio, Do vay cơng trình nghiễn lãnh vực vào học máy nghệ công đụng vọng mang lại nhiễu hiệu tích cực việc Ứng Minh, Chí Tp.Hỗ bàn địa phân tích, dự báo kính tế, đặt biệt lãnh vực cơng nghiệp kính tế Tp.Hồ Chí nhằm kịp thời định hướng phát triển có kế hoạch đầu tư lâu dài cho Minh Nghiên cứu tư liệu patent, tiêu chuẩn 11 {Mục tiêu để tài Mục tiêu chung, đụng vào phản tích| Nghiên cứu tiến bệ#.ên lĩnh vực Máy học giới ứng « dự báo nói chung phân tích dự báo kinh tế nói riêng Myc tiêu cụ thể nghệ Máy học xầo mẽ hình Thiết kế, xây đựng phát triển phẩn mễm Tin học ứng dụng cơng nhằm qua đưa phân tích dự báo sản phẩm cơng nghiệp thiết yếu đời sống đân cư, »_ hướng kịp thời cách đầu kự phát ưiển công nghiệp thành phổ _ | định Tóm tắt nội dụng để tài mơ hình phân tích dự báo biện lảnh vực phn tích dự báo máy học và| Nghiên cứu công nghệ phương pháp đại sử dụng háp ứng dụng chứng vào thực tiễn tốn phân tích dự báo Đồng thời để xuất gi: nước tạ thành Í,_ Nghiên cứu đời sống đân cư Xây dựng mơ hình dự báo số sẵn phẩm công nghiệp thiết yếu phố, _ số dự bá: thời gianthu Xác định biến số dự háo (các nhãn tố ảnh hưởng đến biến ~ số Từ xác định biến số, kết luận mức độ đo lường biến nhấp tốc độ phát triển kinh tế) -_ ~_ Điều tra thu thập liệu Xác định mô hình dự báo dự định (xác định hàm xu thế) Xây dựng số phương tiện, bao gồm tài liệu, phần mềm để phổ biến phục vụ cho công: tác nghiên cứu, giảng day 4p dụng công nghệ Máy học tương mồ hình phân tích dự báo số sản phẩm thiết yếu ngành cơng nghiệp? Tp Hỗ Chí Minh Triển khai hệ thống ~ _ Xây dựng quy tình phương pháp áp dụng cơng nghệ Máy học vào lãnh vực phân tích dự -_ báo nhằm định hướng quân lý, sản xuất kinh doanh báo số sản phẩm Xây dựng phẩn mm ứng dụng công nghệ máy học ưong phân tích dự Minh thiết yếu ngành cơng nghiệp Tp.Hồ Chỉ 12 | Nhu cầu thị trường (xã hội) nghiên cứu, trung] Tên sở quy mô áp dụng kết nghiền cứu - triển khai ; Các đơn vị kinh doanh cụ thể Ủy ban tâm dự báo phân tích kinh tế, nhà đầu tư, quản lý sẵn xuất [nhân dan Tp Hd Chí Minh (Viện Kinh Tế, Sở Cơng Nghiệp, Sở Kế Hoạch Đầu Tư ) | 13 |Cân thực để tài (don hàng Nhà nước, yêu cầu TP, Ngành, tiêu kế hoạch, hợp đồng kinh tế tự để xuất) 14, | Phương pháp tiếp cận thực - Theo tài liệu a - Theo miu oO - Theo li xăng (license) - Khác - Tự nghiên cứu oO oO [] Mơ tả tóm tất phương pháp sơ sánh với việc nhập công nghệ - _ Nghiên cứu mơ hình ứng dựng tốn phân tích dự báo - Nghiên cứu công nghệ tiên tiến áp dụng cho máy học nhằm giải toán phân tích dự báo kinh tế -_ Xây dựng mơ hình tốn học, phương pháp tiếp cận, để xuất mơ hình máy học Triển khai xây dựng cài đặt phẩn mễm - Biêu soạn qui tĩnh, tài liệu tham khảo, - _ Thừ nghiệm lãnh vực phân tích dự báo cơng nghiệp - _ Phân tích kết thực nghiệm nhập, mua công nghệ, sản phẩm cuối khó cải tiến trường kinh tế Việt Nam Hợp tác quốc tế Đã có : Đa phương oO Song phương với Oo 'Dự kiến hợp tác với oO Pháp, Mỹ, Canada | vế nội đụng ' 16, [Dang sẵn phẩm, kết tao Sin phim n Quy tình cơng nghệ, kỳ thuặc Vũ liệu Thiếtb máy Chương Hinh máy nh _X Phương pháp X Tiếu chuẩn Dây chuyến công nghề: Phương pháp hân —X Để án quy hoạch [Quy phạm Ging cay Giống san - Sơ độ i Ì - Bằng v liệu Phân dị dự báu: X Luận chứng kinh tế kỹ chuảt Khác Phuong án sản phẩm TT ‡ * Bảng [ Tên sản phẩm Đxđo | Số lượng Qui trình cơng nghệ tổ chức hệ | Qui trình | qui trình thống máy học phân tích dự Ì báo kết hợp kỹ thuật cơng nghệ xử lý tiễn tiễn tin học với phương pháp truyền thống Chương tình máy tính ( tổ chức hệ |phẩn mềm |1 hệ chương} Chúmh | ị thống, xây dựng sở tí thức mơ học, hệ theo dai day hoc hệ tương tác đối thoại người sử đụng máy học ) Đề xuất cát mơ hình phối hợp nghiên cứu hệ thống cho Đề án ‘inh mộphông phân tích dự báo ngành nghiÊn cứu lý thuyết thực tiễn khác Biên soạn tài liệu hướng dẫn, tài liệu nghiên cứu, kết thực nghiệm từ mô bình máy học cho việc nghiên cứu sử dụng hệ thống máy học mơ hình phân ch dự báo, Tài liệu 17a Yêu cầu kỹ thuật, TT | “Tên sản phẩm tiêu chất lượng chủ yếu Kết nghiên cứu ứng dụng, cơng nghệ tiên tiến vào mơi bình máy học Các phần mềm máy tính để xử lý, phân tích võ dự báo kinh tế, ứng dựng thực tiễn vào cơng nghiệp địa bàn Tp.Hồ Chí Minh | _ Múc chế lượng _ Đ.V.do | Cẩn đạt _ 1?b Yêu cầu khoa học, kinh tế, xã hội sản phẩm (dạng II, 1U) ' - Chú thích Qui trình cơng nghệ tổ chức hệ _ | Phù hợp với sở tang ky thuật thống, tài liệu hướng dần phương | môi trường nghiên cứu Việt Nam pháp quy trình cơng nghệ Tính chuẩn mực khoa học, hệ thống,_ kết ứng dụng tong phân tích dự báo kinh tế inh boat cao Có khả ứng dụng vấn để nghiên cứu, phân tích dự báo kinh tế Chương trình máy tính Tên sản phẩm | Có độ ổn định tin cậy khả Bang4 18 Giới hạn (tối đa) sản phẩm KHCN tạo (1.000 đồng) TT Bằng3 Yêu cầu cụ thể “Tên sản phẩm TT * | - Giá bán Giá thị trườn) Trong nước | Thế giới m L9, Kinh phí thực để tài - C TT Tính bàng tên| TT Ngn kinh phí _L [i | | | „ |NeieséshKHRT ois T® | [Rint seta ngzon, et |NếT in dang, ngdin tang Nănưag [mu : ^ %so | Don vi | Hoặc |Lasđêng| Nguyên Trong đồ Xây | | với tổng | 10004 | USD | KHE, tue || Eres Nang [Tei [mấy mốc! dung cứbản | Kha khuẩn | it i 3] 10 | 100 100 | Ị {130.000 90.700 | 2.900 | 3.400 33.900 { Tỉ giá hối đoái : 1USD= đồng (thời điểm g /2000) Kế hoạch sử dụng kinh phí 00004) KHKT ! : "Tổng số Ngân sách Thành phố Phan cho năm: 11/2000 ~ 1272001 11/2001 | 1/2093 70000 | 80009 Phân tích hiệu kinh tế đổi với sản phẩm (dự kiến) TT Tên nêu “Tổng ' Thành tiên (te Đểng) 20003 Bắng6 ~ _ 2001 _ kết đạt 'Tổng phí Lyi nhuận (1) - (3) Tỉ suất sinh lợi (3) (2) Hiệu kinh tế Tàn Hiệu xã hội Nang cao trình độ khoa bọc, kỹ thuật công nghệ quản lý vĩ mô Bua công cụ đại vào việc mở rộng qui mô nghiên cứu ứng dụng máy học nhằm phân tích dự báo số lãnh vực nên kinh tế Hỗ trợ tích cực cơng việc định hướng đầu tư PháLuiễn kinh tế địa bàn Tp.HCM 22 Nôi dung tiến độ thực TT Nội dung bước L1 Kếtquả 'Thu thập tổng hợp tài liệu | Nghiên cứu mơ hình phân | Báocáo tích dự báo Nghiên cứu công nghệ đại máy học phân tích đự báo _| 3._ | Khảo sát mơ hình ứng đụng | Báocáo thực Hiển máy học vào phân Thời gian | Cơ quan thực | thực | hiện, người _| phải dạt | (BĐ-KT | Báocáo tích dự báo kinh tế địa bàn Tp.HCM |I1⁄2000 “Chú thích ⁄ TIPTCNTT |06/2001 ->| TTPTCNTT 09/2001 Báo cáo |09/2001 “Tiến hành cài đặt phần mềm |11/2001 “Triển khai thử nghiệm Báocáo TH | Hiệu chỉnh viết báo cáo sưu | Báo cáo liệu kỹ thuật ->| chủ 0172001 |01/2000 ->| TTPTCNTT |06/2001 Để xuất mô hình khả thí - Bảng7 11/2001 66/2002 TTPTCNTT ->| |06/2002 -> | TTPTCNTT Viện Kinh 08/2002 Tế |08/2002 ->| TTPTCNTT 1172002 23 | Danh sách người thực phối hợp Họ tên Hoc vị Ngành chuyên | Đơn vị công tác môn Viện Kinh Tế _ 6, |VũThanhHiển — 1._ [Wa Hai Quan Ngày máng năm 2000 Chủ nhiệm để tài (KS tbe; Ngày tháng năm 2000 Co quan chil tri TẤT tên dông đấu) |ĩhg ‘ths Tinhọc Tin Học [Tin Hoe Viên Kinh TẾ Kinh H Khoa học Tự Nhiên _ _|TTPTCNITPHQG _ ÌĐH ĐL NN ắc TH Ngày j TBH Khoa Học tự nhiên _ | hing ns 2000 Chỗ nhiệm chương trình (Ký tên) Ngày | tháng năm 2000 Co quan quản lí (Kj ten, ding dd) Phụ lục DỰ DỰ TỐN KINH PHÍ ĐỄ TÀI GIẢI QUYẾT MỘT SỐ VẤN ĐỀ PHẦN TÍCH PHỐ THÀNH BẢO KINH TE UNG DUNG TRONG NGANH CƠNG NGHIỆP TẠI HỖ CHÍ MINH TT i NGUYÊN TS VŨ THANH chủ nhiệm để tài: Thành tiền Nội dung khoản 110008) |Lao động KHKT 20400 L - Chủ nhiệm để tài cộng tác viên 90.709, Thuê khoản chuyên môn |Nguyên, nhiên, vật liệu - Nguyên vật liệu _—_— Dụng cụ, phụ tùng, - Năng lượng Tuiết bị, máy móc chuyên dùng - Thiết bị máy móc - Khẩu hao, thuê thiết bị 2080]_ 3.400 ï - Vận chuyển, lắp đặt thiết bị Xây dựng |Chị khác Téng cong 13.500 130.006 GIẢI TRÌNH CÁC KHOẮN CHÍ (1000 đồng) Khoẩn L : Lao động KHKT TT - ' 1.1 Nội dung _ _ Thành én _ — ¡ |Chủ nhiệm để tài cộng tác viên (Chủ nhiệm Cong tac viên 3.600] (Inguời x 24 tháng x 150) 16.800 20.400 x người x100) (24 tháng Cong 1⁄2 | Thuế khoán chuyên môn ~ Thu thập khai thác thông tin ( tháng) + Giờ cơng tìm kiếm thơng tin Máy ứnh: 130 công x 20.000đ/công + Céing tim kiếm tư liệu thu thập thông tin tư liệu: 105 công x 20.000đ/công + Sấp xếp, phân loại tư liệu, tổng hợp tư liệu; 300 công x 30,0004/công _ Tổng hợp, đánh giá thiết kế mơ hình Lượng6 thắng) Ï 13.700 2.600) 2.100 9.000] 33.000 ; + Tổng hợp, sơ sánh đánh giá mơ hình 180 cơng x 50.000đ/cộng + Để xuất mơ hình khả thí 600 cơng x 40.0004/cơng 9.000 24.000 ~ Cài đặt chương trình { rong tháng) 28.000) - Thực nghiệm, 16.000] 1.400 công x 20.000đ/công kiểm ưa, viết báo cáo( tháng} 400 công x 40.000đ/công — Cộng Em Khoản : Nguyên, nhiên, vật liệu TT L _ 2.1 |Nguyên vật liệu Nội dụng ĐÐ.x.đo | Số lượng | Đơngiá 20 | Thanh tién 2.2 | Dụng cụ phụ tùng 2.000 2.3 |Năng lượng { Cong 2008 Khoản : Thiết bị, máy móc chuyên dùng TT Nội dụn; i Ð.v đo | Số lượng | 31 |Thiết bị, máy móc |Chỉ phí ữm kiếm |Máy dính Đơn giá Thành tiểu, thu thập thông tin mangmdy tinh 3.2 | Thiết bị thit nghiệm, đo lường 13.3 | Khẩu hao, thuê thiết bị 3.400| : 3.5 [Vân chuyên, lắp dat thiết bì Ị 3.400 Khoản : Xây dựng nhỗ, sửa chữa lớn 11 1 2_ [Rbdi lượng xây dưng |Khối lượng sửa chữa — Nội dung Thành tiền mm „ m2 Chỉ phí xây dựng sửa chữa Chỉ phí lắp đặt hệ Ú ing điện (Chí phí lấp đạt hệ thống nước | Chỉ phí khác —Cận Khoản : Chị khác TT [1 5.1 [QuinW sở ~ Nội dung m 5.000, 5.2 | Chỉ phí xét duyệt € L5 triệu) , kiểm tra, giám định(1,5 triệu), nghiệm thu q 2,0 triệu) 500 hấu hao thiết bị hội hop 5.3 |Chỉ khác - Hội thảo, h - Ân loát tài liệu ‘ _ Cong 12 4.000) 4,000! 13.500 Phụ lục PHIẾU BỐ SUNG NỘI DỤNG NGHIÊN CỨU - PHÁT TRIỂN (Mã số {Chỉ ghỉ thay đổi có sơ với thuyết bạn đầu, thay đổi phải quan quản lí phê duyệt có giá tị) Ngày tháng - năm 2000 Chủ nhiệm để tài TS.Vũ Thanh Nguyên Ngày thắng năm 2090 Cơ quan chỗ trì TẤY tên, đồng dấu) Ngày hứng năm 2000 Chủ nhiệm chương trình (Ấy tần) Ngày tháng - nấm 2180 Cơ quan quân (Kỷ tên, đồng đấu)