Hãy thu thập số liệu chuỗi thời gian về chỉ số giá lương thực của việt nam (theo tháng)trong giai đoạn 2010 2021 từ đó lựa chọn mô hình dự báo

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA KẾ HOẠCH VÀ PHÁT TRIỂN ======�====== BÀI TẬP LỚN DỰ BÁO KINH TẾ - XÃ HỘI ĐỀ TÀI: HÃY THU THẬP SỐ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN VỀ CHỈ SỐ GIÁ LƯƠNG THỰC CỦA VIỆT NAM (THEO THÁNG) TRONG GIAI ĐOẠN 2010-2021 TỪ ĐĨ LỰA CHỌN MƠ HÌNH DỰ BÁO PHÙ HỢP ĐỂ DỰ BÁO CÁC THÁNG TRONG NĂM 2022 Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Lê Huy Đức Nhóm : Trần Mai Anh Đỗ Mai Anh Giáp Thị Minh Huyền Phạm Thị Thuý An Phan Mỹ Hà Lớp học phần Đinh Trần Hiếu Thuận : Dự báo kinh tế xã hội 1(122)_02 HÀ NỘI, THÁNG 10 NĂM 2022 MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU PHẦN NỘI DUNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT: .3 II QUY TRÌNH DỰ BÁO: Xác định vấn đề dự báo: Thu thập thông tin liệu .6 Lựa chọn phương pháp dự báo .7 Kiểm tra tính dừng: Xác định bậc q p thông qua đồ thị ACF PACF 11 Chạy mơ hình ARIMA phần mềm SPSS 20 .12 Lựa chọn mơ hình thực dự báo: .20 PHẦN KẾT LUẬN .22 LỜI MỞ ĐẦU Trong nhiều năm trở lại đây, số lương thực Việt Nam xảy nhiều biến đổi Theo nhiều chuyên gia nhận định Việt Nam đất nước có nông nghiệp phát triển mạnh mẽ sản lượng giá nước Nghiêm trọng hơn, Xung đột Nga - Ukraine làm trầm trọng thêm lạm phát toàn cầu giá lương thực lượng tăng cao với chuỗi cung ứng bị gián đoạn sau COVID-19 Các chuyên gia nhận định bất ổn tạo “hiệu ứng gãy cổ” chuỗi cung ứng thực phẩm Do đó, để nhìn nhận rõ giá lương thực Việt Nam giai đoạn cơng tác dự báo số giá lương thực có vai trị vơ quan trọng Cơng tác có ý nghĩa đặc biệt quan trọng việc đưa xác giá lương thực dự báo đắn số giá lương thực tình cụ thể để phục vụ công tác quản lý cách hiệu việc làm cần thiết Vì nhóm chúng em lựa chọn đề tài: “Hãy thu thập số liệu chuỗi thời gian số giá tiêu dùng (CPI) Việt Nam (theo tháng) giai đoạn 2012-2021, từ lựa chọn mơ hình dự báo phù hợp để dự báo CPI tháng năm 2022” Trong trình nghiên cứu đề tài, hạn chế kinh nghiệm kiến thức, nên chúng em khó tránh khỏi thiếu sót mặt nội dung Chúng em mong nhận đánh giá đóng góp từ thầy để tập lớn hồn thiện Em xin chân thành cảm ơn ! PHẦN NỘI DUNG I Cơ sở lý thuyết: - Dự báo: ● Khái niệm: Dự báo tiên đốn có khoa học, mang tính chất xác suất mức độ, nội dung, mối quan hệ, trạng thái, xu hướng phát triển đối tượng nghiên cứu …hoặc cách thức thời hạn đạt mục tiêu định đề cho tương lai ● Dự báo ngắn hạn: Là dự báo có tầm xa dự báo từ đến năm, làm cho việc xây dựng điều chỉnh kế hoạch ngắn hạn (hàng năm) Trong quản lý kinh tế - xã hội, dự báo nhu cầu thị trường quốc tế nước, biến động dân số nguồn lao động, giá cả, nhu cầu tiêu dùng xã hội, khả huy động vốn, tốc độ tăng trưởng kinh tế… thuộc loại dự báo Sai số cho phép dự báo ngắn hạn thường khống chế mức độ nhỏ, yêu cầu độ tin cậy cao ● Chuỗi thời gian: Là dãy giá trị biến kinh tế-xã hội, xếp theo thứ tự thời gian Chuỗi thời gian gồm thành phần: Xu Mùa vụ Chu kỳ Ngẫu nhiên ● Mơ hình ARIMA: Box & Jenkins (1970) lần giới thiệu mơ hình ARIMA (autoregressive integrated moving average) phân tích chuỗi thời gian, hiểu phương pháp Box-Jenkins dựa giả thuyết chuỗi dừng phương sai sai số khơng đổi Mơ hình sử dụng đầu vào tín hiệu khứ chuỗi dự báo để dự báo Các tín hiệu bao gồm: chuỗi tự hồi quy AR (autoregressive) chuỗi trung bình trượt MA (moving average) Hầu hết chuỗi thời gian có xu hướng tăng giảm theo thời gian, yếu tố chuỗi dừng thường khơng đạt Trong trường hợp chuỗi khơng dừng ta cần biến đổi sang chuỗi dừng sai phân Khi tham số đặc trưng mơ hình có thêm thành phần bậc sai phân d mô hình đặc tả tham số ARIMA(p, d, q) Để sử dụng mơ hình ARIMA dự báo chuỗi thời gian, cần trải qua bước sau: Bước Nhận dạng mơ hình Để sử dụng mơ hình ARIMA(p,d,q) dự báo cần nhận dạng ba thành phần p,d q mơ hình Thành phần d mơ hình nhận dạng thơng qua kiểm định tính dừng chuỗi thời gian Nếu chuỗi thời gian dừng bậc ta ký hiệu I(d=0),nếu sai phân bậc chuỗi dừng ta ký hiệu I(d=1), sai phân bậc chuỗi dừng ta ký hiệu I(d=2), Để kiểm định tính dừng chuỗi, sử dụng kiểm định nghiệm đơn vị Dickey–Fuller cải biên (ADF) kiểm định Phillips-Perron: Kiểm định giả thuyết sử dụng thống kê student (ký hiệu t) Sau kiểm định tính dừng, ta xác định bậc quy trình tự hồi quy (AR) quy trình trung bình trượt (MA) thơng qua biểu đồ tự tương quan (ACF) biểu đồ tự tương quan riêng phần (PACF) Quy trình tự hồi quy bậc p, ký hiệu AR(p), định nghĩa: (Yt− δ) = α1(Yt−1 − δ) + α2(Yt−2 − δ) + · · · + αp(Yt−p− δ) + ut (1) Trong đó: Yt chuỗi theo thời gian, δ kỳ vọng chuỗi Yt , ut nhiễu trắng (white noise) Quy trình trung bình trượt bậc q, ký hiệu MA(q) định nghĩa: Yt= µ + β0ut+ β1ut−1 + β2ut−2 + · · · + βqut−q (2) Bản chất mơ hình (1) kết hợp tuyến tính Yt nhiễu trắng Kết hợp (1) (2) ta có mơ hình ARMA(p,q) sau: Yt= Ө + α1Yt−1+ α2Yt−2+ · · · + αpYt−p+ β0ut+ β1ut−1+ β2ut−2+ · · · + βqut−q (3) Nhận dạng mơ hình ARIMA(p,d,q) tìm giá trị thích hợp p, d, q, với d bậc sai phân chuỗi thời gian khảo sát, p bậc tự hồi quy q bậc trung bình trượt Việc xác định p q phụ thuộc vào đồ thị PACF = f(t) ACF = f(t) Bước Ước lượng tham số lựa chọn mơ hình Các tham số mơ hình ước lượng phần mềm Eview Quá trình lựa chọn mơ hình q trình thực nghiệm so sánh tiêu chí R2 hiệu chỉnh, AIC Schwarz ta chọn mơ hình tốt cho việc dự báo Bước Kiểm định mơ hình Để đảm bảo mơ hình phù hợp, sai số mơ hình phải nhiễu trắng Ta sử dụng biểu đồ tự tương quan ACF kiểm định Breusch-Godfrey kiểm tra tính tự tương quan sai số Đối với phương sai sai số thay đổi, ta sử dụng kiểm định White ARCH Bên cạnh để đánh giá độ tin cậy mơ hình dự báo, nghiên cứu sử dụng số MAPE (Mean Absolute Percent Error) Theo Lewis (1983) MAPE lớn 50% dự báo khơng xác, 20% - 50% hợp lệ, 10%-20% dự báo tốt, 10% dự báo hoàn hảo Chỉ số MAPE định nghĩa sau: xt , x mũ t giá trị thật giá trị dự báo thời điểm t; n tổng số dự báo Bước Dự báo Sau kiểm định sai số mơ hình dự báo, phù hợp sử dụng vào việc dự báo Document continues below Discover more from: Dự báo kinh tế xã hội DBKTXH 675 documents Go to course Hồn Trương Ba, da hàng thịt - mà essay chứng minh phần thân Nhìn chung, phần kết bao… Dự báo kinh tế xã hội 100% (13) Tổng hợp trắc nghiệm dự báo 96 Dự báo kinh tế xã hội 100% (13) Bai tap Du bao phat trien KTXH 24 23 Dự báo kinh tế xã hội Ôn DBPT KT-XH - trắc nghiệm sai, số tập đề kiểm tra kỳ cuối kỳ Dự báo kinh tế xã hội 21 100% (6) 100% (2) [123doc] - cong-tac-du-bao-nhu-cau-san-pham-sua-chuauong-probi-cua-vinamilk quản trị tác nghiệp neu Dự báo kinh tế xã hội 86% (7) Bài-tập-lớn-mơn-dự-báo nhóm-3 28 Dự báo kinh tế xã hội II Quy trình dự báo: 100% (2) Xác định vấn đề dự báo: - Đối tượng dự báo: số giá lương thực Việt Nam tháng năm 2022 - Phạm vi dự báo: Phạm vi không gian: Phạm vi bao gồm nước Phạm vi thời gian: Số liệu thu nhập giai đoạn từ năm 2010 - 2021 Thu thập thông tin liệu Dữ liệu số giá lương thực theo tháng giai đoạn 2010-2021 liệu thứ cấp tổng hợp, xử lý từ kết nghiên cứu có Thu thập số liệu từ Tổng cục thống kê số giá lương thực hàng tháng, giai đoạn 2010 - 2021 sau: (coi số giá tháng liền trước 100) Năm 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Tháng 104.41 102.28 99.86 100.15 101.33 100.03 100.48 100.47 100.47 100.52 100.79 100.83 Tháng 102.94 101.51 99.59 100.37 100.68 100.13 100.66 100.25 101.44 100.53 100.32 101.77 Tháng 99.1 102.18 98.79 99.41 99.87 99.76 100.23 100.16 100.35 99.45 101.09 100.01 Tháng 98.09 102.47 98.31 99.14 99.74 99.69 101.11 100.16 100.12 99.61 102.29 99.99 Tháng 98.71 101.77 99.46 99.31 99.49 99.54 100.68 99.94 100.03 99.63 99.92 99.91 Tháng 99.17 100.33 99.22 99.38 99.57 99.38 99.76 99.49 99.55 99.66 Tháng 99.03 99.12 98.51 99.7 99.6 99.72 99.37 99.62 99.36 99.92 99.08 100.05 99.8 100.36 Tháng 100.67 100.46 99.57 100.7 100.45 99.84 99.65 100.31 100.1 100.31 100.6 100.69 Tháng 102.32 101.53 100.35 100.41 100.35 99.76 100.16 100.14 100.28 100.3 100.53 100.12 Tháng 101.89 101.27 100.37 100.91 100.2 99.83 100.03 100.57 100.15 100.05 100.16 99.83 10 Tháng 11 106.02 103.25 100.05 101.29 100.12 100.31 100.22 101.12 100.27 100.26 100.59 100.22 Tháng 12 104.67 101.4 100.13 101.22 100.14 100.45 100.22 100.56 100.17 100.45 100.43 100.36 Lựa chọn phương pháp dự báo Nhận thấy, số liệu số giá lương thực theo tháng từ năm 2010 đến năm 2021 có 144 quan sát số giá năm trước có ảnh hưởng tới số giá năm sau Hơn nữa, chuỗi liệu số giá lương thực mẫu hình liệu dừng biến đổi chuỗi dừng Trong tất phương pháp dự báo, mơ hình ARIMA phù hợp việc dự báo quan hệ tuyến tính liệu liệu khứ với số lượng quan sát tối thiểu 50 tầm xa dự báo ngắn hạn Vì vậy, việc sử dụng mơ hình ARIMA dự báo số giá lương thực năm 2022 thích hợp Kiểm tra tính dừng: Để nhập số liệu, ta mở Eviews Chọn Create a new Eview workfile Trong mục Workfile Range Frequency chọn Monthly Ở ô Range điền ngày thống kê với Start Date (2010T1) end date (2021T12) Sau chọn Quick/Empty group nhập số liệu thu thập vào Kiểm định tính dừng Y: - Cách 1: Vẽ đồ thị trực quan Vào View/ Graph/ Line - Cách 2: Kiểm định tính dừng Y thông qua kiểm định ADF lệnh View/ Unit Root Test Để kiểm định tính dừng chuỗi ban đầu, ta chọn mục Level Bấm OK để thu kết kiểm định, ta kết hình bên Ta thấy |ADF test statistic| > |Critical Value| nên chuỗi ban đầu chuỗi dừng Do mơ hình ARIMA cần xây dựng có d=0 Xác định bậc q p thông qua đồ thị ACF PACF Bấm vào biến Y chọn View/ Correlogram chọn mục Level chuỗi số liệu chuỗi dừng Bấm OK ta đồ thị ACF PACF sau: 10 Để xác định giá trị p,q mơ hình ARIMA, cần so sánh PACF ACF với giá trị giới hạn Ta thấy = 0.163333333 Những quan sát có số liệu PACF nằm ngồi khoảng từ -0.163333333 đến 0.163333333 giá trị p quan sát có số liệu ACF ngồi khoảng giá trị q Từ biểu đồ ACF PACF ta có: q = 1; p = 1; Do ta thiết lập mơ hình sau: ARIMA(1,0,1) ; ARIMA(1,0,9) ; ARIMA(2,0,1) ; ARIMA(2,0,9) Chạy mơ hình ARIMA phần mềm SPSS 20 Nhập số liệu số giá lương thực vào SPSS Chọn mục Analyze / Forecast/ Creat Models Sau đưa biến số giá lương thực vào mục Dependent Variables 11 Ở thẻ Variables, khung Method chọn ARIMA để dự báo cho phương pháp Trong mục Criteria chọn giá trị p, d, q phần Nonseason (khơng có yếu tố mùa vụ) xác lập để xem mơ hình dự báo Cứ mơ hình điền p, d, q tương ứng vào bấm Continue Sau bấm OK để chạy mơ hình Kết ước lượng: 12 - ARIMA (1;0;1) 13 - ARIMA (1;0;9) 14 15 - ARIMA (2;0;1) 16 - ARIMA (2;0;9) 17 18 Lựa chọn mơ hình thực dự báo: Từ kết ước lượng trên, ta có bảng so sánh sau: Mơ hình Kiểm định phần dư Stationary R-squared MSE BIC Sig ARIMA (1;0;1) Phần dư nhiễu trắng 0,457 0,809 0,320 0,011 ARIMA (1;0;9) Phần dư nhiễu trắng 0,474 0,820 0,017 0,000 ARIMA (2;0;1) Phần dư không 0,459 0,811 0,281 0,010 ARIMA (2;0;9) Phần dư nhiễu 0,502 trắng 0,801 0,031 0,076 phải nhiễu trắng Trong mơ hình bên trên, có mơ hình phù hợp ARIMA(1, 0, 1); ARIMA(1, 0, 9) ARIMA(2, 0, 1) không phù hợp để thực dự báo có tất phần dư đồ thị ACF PACF nhiều trắng Vì mơ hình ARIMA(2, 0, 1) tốt có phần dư nhiễu trắng, hệ số xác định hiệu chỉnh giá trị MSE nhỏ - Kết dự báo số giá lương thực 12 tháng năm 2022 ứng với giá trị quan sát thứ 145 đến 156 bảng Forecast: Tháng Quan sát Tháng Y-model Foreca Quan sátst Y-model Foreca UCL st UCL LCL 145 146 147 148 149 150 10 11 12 100.1 100.0 100.6 100.5 100.5 100.2 151 152 153 154 155 156 100.5 100.3 100.3 100.3 100.3 100.3 101.4 102.6 102.3 102.4 103.8 102.8 9 6 102.8 102.7 102.7 102.7 102.7 102.7 98.56 98.64 98.06 97.91 98.25 98.19 19 LCL 98.19 98.08 98.01 98.00 97.99 97.99 20 PHẦN KẾT LUẬN Qua việc thu thập số liệu chuỗi thời gian số giá lương thực Việt Nam (theo tháng ) giai đoạn 2010 – 2021, ta thấy số tăng giảm khơng đồng phần phản ánh suất lao động, tình hình xuất, nhập khẩu, thu nhập, sách phát triển quốc gia Việt Nam Từ phân tích cho thấy thông tin cần thiết hữu ích cho cấp quản lý nhà nước kinh tế cộng đồng doanh nghiệp nhiều đối tượng khác x• hội Đặc biệt hoàn cảnh nay, việc giao dịch hàng hóa nước diễn nhanh, nhiều biến động Thông tin số giá lương thực có vai tr- lớn việc nghiên cứu, phân tích, dự báo tình hình hoạt động tiêu dùng, xuất khẩu, nhập hàng hóa khứ tương lai Hệ thống số giá hàng hóa tiêu dùng Việt Nam thông tin đầu vào hữu ích việc xây dựng, tính tốn hệ thống tài khoản quốc gia, cán cân toán, Các thông tin đầu nhân tố xác thực phục vụ đắc lực cho công tác quản lý, điều hành, hoạch định sách kinh tế vĩ mơ nói chung lĩnh vực tiêu dùng hàng hóa nói riêng quan Đảng, Nhà nước, Chính phủ bộ, ngành, doanh nghiệp tham gia hoạt động sản xuất, tiêu dùng hàng hóa nhu cầu nghiên cứu ứng dụng số giá lương thực tiêu dùng đối tượng khác xã hội 21 BẢNG ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ ĐĨNG GĨP Mức độ đóng góp STT Họ tên Mã sinh Rất viên tích cực Phạm Thị Thúy An Đỗ Mai Anh Trần Mai Anh Phan Mỹ Hà Giáp Thị Minh Huyền Đinh Trần Hiếu Thuận 11216705 11216708 11216717 11216741 11216757 11215604 Tích cực Bình Có thườn tham g gia Khơn g tham gia X X X X X X 22