Đề Tài Dự Báo Tổng Sản Phẩm Trong Nước Theo Giá Thực Tế Của Khu Vực Công Nghiệp Và Xây Dựng Tại Việt Nam Từ Năm 1993 – 2022.Pdf

Mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu:  Mục tiêu nghiên cứu: Mục tiêu của nghiên cứu này là dự báo Tổng sản phẩm trong nước theo giá thực tế của khu vực công nghiệp và xây dựng vào nă

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

KHOA KẾ HOẠCH VÀ PHÁT TRIỂN

-***** -BÀI TẬP NHÓM

Đề tài: Dự báo Tổng sản phẩm trong nước theo giá thực tế của khu vực công nghiệp và xây dựng tại Việt Nam từ năm 1993 – 2022

Lớp học phần: Dự báo kinh tế xã hội - PTCC1126(123)_03

Giảng viên hướng dẫn: TS Trần Thị Thu Huyền Nhóm 07

Thành viên nhóm:

1 Nguyễn Ngọc Nhi - 11224935

2 Dương Diễm Quỳnh - 11225519

3 Ngô Thị Minh Phương - 11225230

4 Nguyễn Thị Thảo Nguyên - 11224828

5 Nguyễn Văn Minh Quang - 11225449

6 Nguyễn Bình Nguyên - 11224812

Hà Nội, tháng 11/2023

MỤC LỤC

PHẦN I TỔNG QUAN

1 Mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu

2 Tổng quan nghiên cứu

PHẦN II CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1 Các khái niệm Dự báo

2 Các khái niệm kinh tế

3 Các nhân tố tác động đến Tổng sản phẩm trong nước (GDP)

PHẦN III PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1 Phương pháp thu thập số liệu

2 Phương pháp phân tích số liệu

PHẦN IV DỰ BÁO

1 Xây dựng chuỗi thời gian

2 Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi

3 Xây dựng hàm xu thế

4 Ước lượng hàm xu thế

5 Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy

6 Ý nghĩa hệ số thống kê

7 Dự báo

PHẦN V ĐÁNH GIÁ DỰ BÁO

PHẦN I TỔNG QUAN

1 Mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu:

 Mục tiêu nghiên cứu:

Mục tiêu của nghiên cứu này là dự báo Tổng sản phẩm trong nước theo giá thực tế của khu vực công nghiệp và xây dựng vào năm 2030 dựa trên chuỗi thời gian từ 1993-2022 Nghiên cứu nhằm tạo ra một ước lượng chính xác và tin cậy về giá trị sản phẩm trong nước mà khu vực công nghiệp và xây dựng dự kiến sản xuất và cung cấp trong tương lai Thông qua việc dự báo này, mục tiêu của nghiên cứu giúp các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp, và các bên liên quan có cơ sở thông tin chính xác để thực hiện các quyết định chiến lược, quản lý hiệu quả, và đảm bảo sự bền vững trong phát triển kinh tế và xã hội của khu vực công nghiệp và xây dựng

 Đối tượng nghiên cứu:

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là tổng sản phẩm trong nước theo giá thực tế của khu vực công nghiệp và xây dựng năm 2030

Lý do chọn đối tượng: Đối tượng gần gũi, quen thuộc, dễ tra cứu số liệu, nó là một thước đo quan trọng của sự phát triển kinh tế và xã hội, ảnh hưởng trực tiếp đến cuộc sống và cơ hội phát triển trong khu vực

 Phạm vi nghiên cứu:

Phạm vi không gian: phạm vi bao gồm cả nước

Phạm vi thời gian: Số liệu được thu thập trong giai đoạn từ năm 1993-2022

2 Tổng quan nghiên cứu

Việc lựa chọn một phương pháp phụ thuộc vào nhiều yếu tố - bối cảnh

của dự báo, mức độ liên quan và tính sẵn có của dữ liệu lịch sử, mức độ chính xác mong muốn, khoảng thời gian được dự báo, chi phí/lợi ích (hoặc giá trị ) của dự báo đối với công ty và thời gian có sẵn để thực hiện phân tích

Các yếu tố này phải được cân nhắc liên tục và ở nhiều mức độ khác nhau Nói chung, người dự báo nên chọn một kỹ thuật sử dụng tốt nhất dựa trên dữ liệu có sẵn

Theo nghiên cứu được đăng trên tạp chí Harvard Business Review với tiêu đề “how to choose the right forecasting technique” có ba loại phương pháp

- kỹ thuật dự báo cơ bản - kỹ thuật định tính, phân tích và dự báo chuỗi thời gian, và các mô hình nhân quả

Kỹ thuật định tính: Sử dụng dữ liệu định tính (phương pháp chuyên gia)

và thông tin về các sự kiện đặc biệt thuộc loại đã được đề cập và có thể xem xét hoặc không tính đến quá khứ

Phân tích và dự báo chuỗi thời gian: Đây là một phương dự báo định lượng với dữ liệu đầu vào là chuỗi dữ liệu quá khứ theo thời gian

Mô hình nhân quả: là loại công cụ dự báo phức tạp nhất Nó thể hiện một cách toán học các mối quan hệ nhân quả có liên quan (Mô hình hồi quy) Các nghiên cứu trước đó đã chỉ ra có 2 loại mô hình có thể dự báo trong dài hạn đó là:

 Mô hình hồi quy

 Mô hình ngoại suy

Được nêu ra bởi Chambers và những cộng sự của ông với tên đề tài

“How to choose the right forecasting technique” (1971) Hoặc như trong cuốn sách “Long range forecasting: From crystal ball to computer” của Armstrong (1986) đều nêu và trình bày những phương pháp có khả năng dự báo trong dài hạn là mô hình hồi quy và ngoại suy Theo đó, so sánh được những ưu, nhược điểm của các phương pháp Đặc biệt trong phần này, Armstrong trích dẫn bằng chứng thực nghiệm cho thấy sự vượt trội của mô hình nhân quả (mô hình hồi quy) với những mô hình ngoại suy trong dài hạn, nhưng không có sự khác biệt trong ngắn hạn Tuy nhiên những mô hình hồi quy lại yêu cầu sự phức tạp cao trong việc xác định mối quan hệ những nhân tố ảnh hưởng đến đối tượng dự báo, đồng nghĩa với việc chi phí thực hiện khá cao Trong khi đó, mặc dù với độ tin cậy thấp hơn trong dài hạn nhưng ngoại suy cũng có ưu điểm của mình, đó là đơn giản, dễ thực hiện và chi phí thấp, tận dụng được chuỗi dữ liệu thứ cấp để đưa ra những dự báo cho tương lai

Đối với nhóm phương pháp ngoại suy, có 4 dạng hàm phổ biến đó là hàm tuyến tính bậc nhất, hàm mũ, hàm logistic và hàm gompertz Cả 4 dạng hàm đều

có khả năng dự báo cho dài hạn, tuy nhiên, đối với dạng hàm tuyến tính thì độ tin cậy không cao, chỉ thích hợp cho thời kỳ ngắn hạn

Bảng 1.1 Phương pháp ngoại suy xu thế

PHẦN II CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1 Các khái niệm Dự báo

- Dự báo là sự tiên đoán có căn cứ khoa học, mang tính chất xác suất về mức

độ, nội dung, các mối quan hệ, trạng thái, xu hướng phát triển của đối tượng nghiên cứu hoặc về cách thức và thời hạn đạt được các mục tiêu nhất định đã

đề ra cho tương lai Dự báo tương lai được đưa ra trên cơ sở kết hợp phân tích định tính và định lượng các điều kiện ban đầu, nhận thức các quy luật chi phối quá trình vận động của đối tượng, khả năng duy trì xu hướng phát triển sang tương lai dưới tác động của các nhân tố ảnh hưởng Như vậy, dự báo chính là một quá trình nhận thức xã hội bao gồm cả nhận thức về quá khứ, hiện tại và tương lai, trong đó nhận thức về tương lai là mục tiêu, còn nhận thức quá khứ

và hiện tại là tiền đề, phương tiện để đạt được mục tiêu của dự báo

- Dự báo dài hạn là các dự báo có tầm xa dự báo trong khoảng từ 10 năm, 20 năm hoặc thậm chí 50 năm nhằm cung cấp những thông tin và dữ liệu cho việc hoạch định các chiến lược phát triển kinh tế - xã hội dài hạn hay hình thành một

“tầm nhìn” có tính định hướng trong sự phát triển lâu dài của đất nước Thuộc loại dự báo này, tiêu biểu có thể kể đến như: dự báo sự ổn định về số lượng và

cơ cấu dân số tối ưu quốc gia; dự báo đảm bảo nguồn lương thực và năng lượng thế giới; dự báo biến đổi khí hậu, tài nguyên và môi trường; dự báo triển vọng phát triển của khoa học - công nghệ… Dự báo dài hạn phác họa nên khung khổ lựa chọn con đường phát triển cho một quốc gia, một tổ chức trong thời kỳ dài hạn Trong nhiều trường hợp, các dự báo dài hạn còn mang ý nghĩa cảnh báo

- Chuỗi thời gian là dãy các giá trị của một biến kinh tế - xã hội, được sắp xếp theo thứ tự thời gian Chuỗi thời gian là số liệu được sử dụng rộng rãi nhất trong

dự báo kinh tế - xã hội và dự báo kinh doanh Phương pháp dự báo dựa trên các chuỗi thời gian được lựa chọn tùy thuộc vào đặc điểm và dạng thức của chuỗi thời gian cụ thể Chuỗi thời gian càng dài, độ chính xác của dự báo càng có khả năng tăng lên Chuỗi thời gian thường phân rã thành 4 thành phần: Xu thế (Trend), Mùa vụ (Seasonality), Chu kỳ (Cycle), Ngẫu nhiên (Irregular remainder)

- Phương pháp ngoại suy

Ngoại suy xu thế là phương pháp dự báo đơn giản nhưng khá thông dụng trong phân tích và dự báo ngắn hạn các quá trình kinh tế - xã hội Phương pháp này được thực hiện trên cơ sở phân tích xu thế chuỗi thời gian trong kinh tế và xã hội Ngoại suy (Extrapolation) là dựa trên những số liệu đã có về một đối tượng

dự báo để đưa ra suy đoán hoặc tiên đoán về hành vi hay mức độ của đối tượng

đó trong tương lai Phương pháp dựa trên một giả định rằng dạng thức vận động

của dữ liệu trong quả khứ sẽ còn được tiếp tục duy trì trong tương lai Thông tin cung cấp cho phương pháp ngoại suy là số liệu về động thái của đối tượng dự báo trong quá khứ qua một khoảng thời gian nhất định, thông thường yêu cầu

độ dài thời kỳ quá khứ phải lớn hơn nhiều lần so với tầm xa dự báo Phương pháp này thích hợp để dự báo những đối tượng phát triển ổn định, nghĩa là chuỗi số liệu có tồn tại một xu thế nào đó Phương pháp ngoại suy có ưu điểm là đơn giản, tuy nhiên nhược điểm chính là không xác định được ảnh hưởng của các yếu tố khách quan đến kết quả dự báo Ngoài ra, việc đảm bảo các giả thiết của phương pháp trên thực tế là rất khó thực hiện trong thời kỳ dài hạn, do vậy phương pháp ngoại suy thường chỉ được áp dụng cho các dự báo ngắn hạn và trung hạn

2 Các khái niệm kinh tế

- Tổng sản phẩm trong nước (GDP – Gross Domestic Product) là giá trị sản phẩm vật chất và dịch vụ cuối cùng được tạo ra của nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định (quý, năm) Điều này có nghĩa trong GDP không tính các giá trị sản phẩm vật chất và dịch vụ đã sử dụng ở các khâu trung gian trong quá trình sản xuất tạo ra sản phẩm GDP biểu thị kết quả sản xuất do các đơn vị thường trú tạo ra trong lãnh thổ kinh tế của một quốc gia GDP là một trong những chỉ số cơ bản để đánh giá sự phát triển kinh tế của một vùng lãnh thổ nào đó

- Giá trị thực tế (real value) là các giá trị của các đại lượng, biến số, chỉ tiêu kinh tế tính bằng giá cố định còn gọi là giá so sánh Chẳng hạn, khi tính toán,

tổng sản phẩm trong nước (GDP), người ta sử dụng giá cố định để loại trừ ảnh hưởng của sự thay đổi giá cả theo thời gian Như vậy, khái niệm giá trị thực tế không hàm ý một đại lượng, biến số, chỉ tiêu là có thực hay không có thực, mà chỉ hàm ý nó được tính bằng giá cố định (của kỳ gốc, kỳ cơ sở) chứ không phải giá hiện hành trên thị trường Các giá trị này được sử dụng để loại trừ ảnh hưởng của sự thay đổi giá cả theo thời gian Nó đại diện cho giá trị mua được thực sự của một số tiền tại một thời điểm cụ thể

- Khu vực công nghiệp (Industrial sector) là khái niệm dùng để chỉ các ngành chế biến - bộ phận cấu thành nền kinh tế có liên quan đến việc sản xuất hàng hóa trung gian (sắt, thép, …) và hàng hóa cuối cùng (máy giặt, đồ gỗ, …) Cùng với khu vực sơ chế và dịch vụ, khu vực công nghiệp tạo thành hệ thống liên hoàn gắn bó với nhau của các hoạt động cấu thành nền kinh tế hiện đại

- Khu vực xây dựng (Building sector) là ngành sản xuất hàng hoá đầu tư, có nghĩa là các sản phẩm mới của nó được yêu cầu, không phải vì bản thân của các sản phẩm này mà vì các hàng hoá hoặc dịch vụ mà các sản phẩm này có thể tạo

ra hoặc giúp cho tạo ra Ngành công nghiệp xây dựng giữ một vai trò rất quan trọng trong nền kinh tế quốc dân bởi ba đặc thù chính: Ngành xây dựng có quy

mô lớn nhất cả nước; Ngành cung cấp phần lớn các hàng hoá đầu tư; Chính phủ

là khách hàng của phần lớn các công trình của ngành

Ngành công nghiệp và xây dựng thuộc khu vực hai của nền kinh tế

3 Các nhân tố tác động đến Tổng sản phẩm trong nước (GDP)

- Vốn đầu tư trong nền kinh tế

- Nhân lực

- Thể chế

- Lạm phát của nền kinh tế

- Độ mở của nền kinh tế

- Chính sách tiền tệ

- Sự phát triển của thị trường chứng khoán

- Tiêu dùng năng lượng trong nền kinh tế

PHẦN III PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1 Phương pháp thu thập số liệu

Đối tượng dự báo là tổng sản phẩm trong nước theo giá thực tế của khu vực công nghiệp và xây dựng của đến năm 2030, nhóm đã thu thập dữ liệu bằng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua việc thu thập, tiếp cận và phân tích nguồn dữ liệu thứ cấp Dữ liệu phục vụ dự báo được sử dụng là dữ liệu dạng thống kê (số liệu) và dữ liệu dạng từ ngữ

Số liệu thời gian: Dãy số thời gian có độ dài 30 năm về tổng sản phẩm trong nước theo giá thực tế của khu vực công nghiệp và xây dựng từ năm 1993 đến năm 2022 của Tổng cục Thống kê

2 Phương pháp phân tích số liệu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp dự báo chuỗi thời gian, cụ thể là sử dụng phương pháp ngoại suy xu thế với quy trình gồm 5 bước sau:

Bước 1: Xây dựng chuỗi thời gian Đối với bước này yêu cầu chuỗi thời gian

xây dựng được phải đồng nhất về nội dung kinh tế và các mức có thể so sánh được

Bước 2: Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi Ở bước này nhóm đã sử dụng

phương pháp kiểm định đoạn mạch đi vào kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi

với số quan sát là 20 quan sát và đã bác bỏ giả thuyết chuỗi thời gian là chuỗi ngẫu nhiên

Bước 3: Xây dựng hàm xu thế Ở bước này nhóm đã sử dụng phương pháp vẽ

đồ thị và một số phương pháp khác để nhận diện hàm xu thế Sau khi nhận diện được dạng hàm xu thế nhóm đi vào ước lượng hàm xu thế bằng phương pháp ước lượng bình quân nhỏ nhất (OLS) thông qua sử dụng phần mềm Eviews

Bước 4: Thực hiện dự báo Sau khi đã xác định được mô hình dự báo nhóm tiến

hành dự báo điểm bằng cách thay giá trị thời gian ở thời điểm dự báo vào mô hình đã có để có được giá trị dự báo điểm và tiến hành tính sai số cực đại từ đó xác định được khoảng dự báo

Bước 5: Đánh giá dự báo Sau khi đã tính được các giá trị dự báo, nhóm tiến

hành tính các giá trị sai số dự báo để đánh giá mức độ chính xác của dự báo

PHẦN IV DỰ BÁO

1 Xây dựng chuỗi thời gian

Thu thập số liệu từ Tổng cục thống kê về Tổng sản phẩm trong nước theo giá thực tế của khu vực công nghiệp và xây dựng tại Việt Nam từ năm 1993 – 2022

Bảng 4.1 Tổng sản phẩm trong nước theo giá thực tế của khu vực công nghiệp

và xây dựng tại Việt Nam từ năm 1993 – 2022

(Đơn vị: Tỷ đồng)

Năm GDP khu vực CN-XD Năm GDP khu vực CN-XD

1993 40.535,00 2008 599.193,00

1994 51.540,00 2009 676.408,00

1995 65.820,00 2010 904.775,04

1996 80.876,00 2011 1.224.105,43

1997 100.595,00 2012 1.460.860,62

1998 117.299,00 2013 1.591.509,71

1999 137.959,00 2014 1.742.701,51

2000 162.220,00 2015 1.778.887,37

2001 183.515,00 2016 1.923.894,56

2002 206.197,00 2017 2.227.434,73

2003 242.126,00 2018 2.561.274,55

2004 287.616,00 2019 2.836.491,47

2005 348.519,00 2020 2.955.806,03

2006 409.602,00 2021 3.177.859,76

2007 480.151,00 2022 3.639.729,82

2 Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi

Để kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi số liệu, ta sử dụng phương pháp kiểm định các đoạn mạch, trong đó ta có số quan sát từ năm 1993 đến năm 2022 là 30 quan sát (n=30) Từ đây ta có cặp giả thuyết:

H0: Mẫu là ngẫu nhiên

H1: Mẫu không là ngẫu nhiên

Với n là số chẵn và và giá trị GDP khu vực công nghiệp – xây dựng tăng dần theo thời gian, ta có thể xác định trung vị của chuỗi só liệu trên là giá trị nằm giữa hai quan sát thứ 15 và thứ 16 (tướng ứng với giá trị năm 2007 và 2008) Trung vị: Me = 480.151,00 599.193,00+2 = 539.672,00

Từ đây, ta tính được giá trị sai lệch của các giá trị với giá trị trung vị

Kết quả được thể hiện dưới bảng:

Bảng 4.2 Giá trị sai lệch của các giá trị với giá trị trung vị

Năm t GDP CN-XD (Yt) Sai lệch với trung

vị Đánh dấu

1993 1 40.535,00 - 499.137,00 -

1994 2 51.540,00 - 488.132,00 -

1995 3 65.820,00 - 473.852,00 -

1996 4 80.876,00 - 458.796,00 -

1997 5 100.595,00 - 439.077,00 -

1998 6 117.299,00 - 422.373,00 -

1999 7 137.959,00 - 401.713,00 -

2000 8 162.220,00 - 377.452,00 -

2001 9 183.515,00 - 356.157,00 -

2002 10 206.197,00 - 333.475,00 -

2003 11 242.126,00 - 297.546,00 -

2004 12 287.616,00 - 252.056,00 -

2005 13 348.519,00 - 191.153,00 -

2006 14 409.602,00 - 130.070,00 -

2007 15 480.151,00 - 59.521,00 -

2008 16 599.193,00 59.521,00 +

2009 17 676.408,00 136.736,00 +

2010 18 904.775,04 365.103,04 +

2011 19 1.224.105,43 684.433,43 +

2012 20 1.460.860,62 921.188,62 +

2013 21 1.591.509,71 1.051.837,71 +

2014 22 1.742.701,51 1.203.029,51 +