để tối ưu hóa mục đích.Nghiên cứu đề tài “ Dự báo về nguồn vốn đầu tư và vốn sản xuất” giúp các bạnsinh viên nói chung và các sinh viên ngành kinh tế nói riêng được trang bị thêm kiến th
TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO VỀ VỐN ĐẦU TƯ VÀ VỐN SẢN XUẤT
Dự báo về vốn đầu tư và vốn sản xuất
Vốn đầu tư là khoản tiền được huy động và tập hợp để phục vụ cho quá trình tái sản xuất xã hội, nhằm duy trì và phát triển Đây là số vốn tích lũy từ xã hội, các tổ chức sản xuất kinh doanh trong nước, hoặc từ nguồn tài trợ của các tổ chức, doanh nghiệp Vốn đầu tư hình thành từ hai nguồn chính: nguồn vốn trong nước và nguồn vốn nước ngoài.
Vốn đầu tư và vốn sản xuất có mối liên hệ chặt chẽ, trong đó vốn đầu tư không thể tham gia trực tiếp vào sản xuất mà cần qua quá trình chuyển hóa thành vốn sản xuất Vốn sản xuất sau đó tham gia vào quá trình sản xuất để tạo ra sản phẩm và dịch vụ cho nền kinh tế Vốn đầu tư cho sản xuất được sử dụng để tái sản xuất tài sản cố định và vốn đầu tư vận hành nhằm gia tăng tài sản lưu động.
Ví dụ: Vốn đầu tư có nguồn vốn từ nước ngoài.
Hình 1 Số dự án, tổng số vốn đăng ký và tổng số vốn thực hiện của nguồn vốn FDI vào
Việt Nam giai đoạn 2016 – 2021 (Số dự án, triệu USD)
Vốn sản xuất là một thành phần quan trọng của tài sản quốc gia, được sử dụng như phương tiện trong quá trình sản xuất của xã hội Nó phản ánh quan niệm về tài sản quốc gia và đóng vai trò thiết yếu trong việc thúc đẩy hoạt động sản xuất.
Vốn sản xuất bao gồm vốn sản xuất cố định và vốn sản xuất lưu động:
Vốn sản xuất cố định là loại vốn tham gia nhiều lần vào quá trình sản xuất và chuyển giá trị từng phần vào giá trị sản phẩm Nó bao gồm các yếu tố như nhà xưởng, vật kiến trúc, máy móc thiết bị, súc vật cày kéo, súc vật sinh sản và các tư liệu lao động khác.
Vốn sản xuất lưu động là nguồn tài chính được sử dụng một lần trong quá trình sản xuất và sẽ được hoàn trả đầy đủ sau khi kết thúc chu kỳ sản xuất, khi hàng hóa hoặc dịch vụ đã được bán hết.
Vốn sản xuất lưu động gồm nguyên liệu, vật liệu, nhiên liệu, phụ tùng, dụng cụ và tài sản khác.
Điểm quan trọng nhất của nguồn vốn đầu tư chính là đem lại khả năng tìm kiếm và thu về khoản lợi nhuận lớn cho các nhà đầu tư.
Nhiều quốc gia đang nỗ lực xây dựng hành lang pháp lý nhằm thu hút đầu tư, từ đó tạo động lực cho sự phát triển ổn định và đồng đều của nền kinh tế và xã hội trong dài hạn.
Phần trăm góp vốn đầu tư của doanh nghiệp xác định tỷ lệ quyền lợi và nghĩa vụ của các bên, đồng thời phản ánh mức độ rủi ro mà họ sẽ phải chịu trong quá trình đầu tư.
Khoản thu nhập của các chủ đầu tư từ hoạt động đầu tư phụ thuộc vào kết quả kinh doanh Tuy nhiên, thu nhập này chỉ mang tính chất kinh doanh và chưa thể coi là lợi ích thực sự.
Tất cả các hoạt động đầu tư đều diễn ra trên nguyên tắc tự nguyện, do đó, các nhà đầu tư phải tự chịu trách nhiệm về lợi nhuận và thua lỗ từ các hoạt động kinh doanh của mình.
Dự báo vốn sản xuất không chỉ giúp xác định kế hoạch cân đối nguồn lực quan trọng cho mục tiêu sản xuất kinh doanh, mà còn là cơ sở để xây dựng kế hoạch huy động vốn đầu tư trung và dài hạn Việc quản lý mối quan hệ giữa vốn sản xuất và vốn đầu tư, bao gồm quy mô, nhịp độ tăng trưởng và cơ cấu vốn, là yếu tố then chốt để đảm bảo tăng trưởng kinh tế ổn định và bền vững trong dài hạn.
Dự báo vốn đầu tư và vốn sản xuất là quá trình ước lượng quy mô và cơ cấu vốn cần thiết cho sản xuất và phát triển kinh tế - xã hội Điều này không chỉ đáp ứng nhu cầu hiện tại mà còn xác định xu hướng vận động và khả năng khai thác các nguồn vốn để phục vụ cho sự phát triển bền vững trong thời kỳ kế hoạch.
Dự báo vốn thực hiện 2 nhiệm vụ chủ yếu:
Để đảm bảo mục tiêu sản xuất và phát triển kinh tế - xã hội trong từng giai đoạn kế hoạch, cần ước lượng nhu cầu và khả năng đáp ứng các nguồn vốn một cách có căn cứ khoa học.
Xác định xu hướng vận động của các nguồn vốn trong tương lai là cơ sở quan trọng để hoạch định chính sách huy động và sử dụng nguồn vốn một cách hiệu quả trong nền kinh tế.
CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ÁP DỤNG VỀ VỐN ĐẦU TƯ VÀ SẢN XUẤT
Dưới đây là một số phương pháp dự báo vốn đầu tư phổ biến
1.1 Ứng dụng mô hình cân đối liên ngành trong dự báo nhu cầu vốn đầu tư
Mô hình cân đối liên ngành hay bảng I/O (Input – Output tables) là công cụ quan trọng mô tả toàn diện bức tranh kinh tế của một quốc gia, từ công nghệ sản xuất đến việc sử dụng kết quả sản xuất trong nước và nhập khẩu Bảng này phản ánh cơ cấu chi phí sản xuất, tích lũy, tiêu dùng, xuất khẩu, cũng như thu nhập từ sản xuất, bao gồm thu nhập của người lao động, khấu hao tài sản cố định, thuế sản xuất và thặng dư sản xuất Hơn nữa, bảng cân đối liên ngành còn hỗ trợ phân tích và dự báo hiệu quả, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định và giải pháp kinh tế – xã hội phù hợp cho sự phát triển của đất nước.
1.2 Dự báo nhu cầu vốn đầu tư bằng mô hình Harrod-Domar
Mô hình Harrod- Domar giải thích mối quan hệ giữa tốc độ tăng trưởng kinh tế với yếu tố tiết kiệm và đầu tư.
Mô hình này dựa trên hai giả định:
1) Lao động đầy đủ việc làm, không có hạn chế đối với cung lao động.
2) Sản xuất tỷ lệ với khối lượng máy móc.
Nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế chủ yếu xuất phát từ việc gia tăng lượng vốn (yếu tố K) trong sản xuất Khi nền kinh tế chuyển từ trạng thái tăng trưởng cân bằng sang không cân bằng, điều này có thể dẫn đến tình trạng mất ổn định kinh tế ngày càng gia tăng.
Mô hình này cho thấy rằng tỷ lệ tăng trưởng của nền kinh tế phụ thuộc vào:
Năng suất của đầu tư, tức là tỷ lệ sản lượng vốn.
1.3 Các phương pháp dự báo vốn khác Ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo vốn đầu tư
Mô hình ARIMA, viết tắt của Autoregressive Integrated Moving Average, là một phương pháp thống kê dùng để phân tích và dự đoán chuỗi thời gian Mô hình này thể hiện phương trình hồi quy tuyến tính đa biến, trong đó các biến đầu vào, hay còn gọi là biến phụ thuộc, được chia thành hai thành phần chính.
Auto regression (AR) là thành phần tự hồi quy, bao gồm các độ trễ của biến hiện tại Độ trễ bậc phản ánh giá trị của chuỗi trong quá khứ theo từng khoảng thời gian Thời gian độ trễ, ngắn hay dài, trong mô hình AR được xác định bởi tham số trễ.
𝑝 Cụ thể, quá trình AR( ) của chuỗi được biểu diễn như bên dưới:𝑝 𝑥𝑡
Quá trình trung bình trượt (moving average) là sự dịch chuyển giá trị trung bình của chuỗi dữ liệu theo thời gian, với giả định rằng chuỗi này không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài, tạo ra một chuỗi nhiễu trắng Mô hình này giúp xác định mối liên hệ tuyến tính giữa các phần tử ngẫu nhiên trong chuỗi Đặc biệt, ứng dụng mô hình hồi quy nhân tố trong dự báo nhu cầu vốn sản xuất cho phép phân tích và dự đoán các biến động trong nhu cầu, từ đó hỗ trợ các quyết định đầu tư và quản lý hiệu quả hơn.
Dự báo chính xác vốn sản xuất là yêu cầu quan trọng không chỉ cho các nhà dự báo mà còn cho các nhà lập kế hoạch và quản lý Việc phát triển các phương pháp dự báo hiệu quả nhằm nâng cao độ chính xác trong việc dự đoán vốn sản xuất luôn thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu, đặc biệt ở các quốc gia phát triển.
Mô hình tích lũy vốn:
Mô hình này phân tích mối quan hệ giữa vốn hiện tại và sản lượng trong quá khứ, cùng với tổng vốn tích lũy Ý tưởng chính là sự biến động của sản lượng phản ánh sự thay đổi của vốn tích lũy và việc điều chỉnh chi phí dẫn đến sự thay đổi vốn tích lũy qua từng giai đoạn.
Mô hình dự báo vốn đầu tư dựa trên chỉ số Tobin Q:
Mô hình dự báo vốn đầu tư dựa trên chỉ số Tobin Q sử dụng tỷ lệ giữa giá trị thị trường và giá trị thay thế của tài sản doanh nghiệp để dự đoán mức độ đầu tư trong tương lai Chỉ số Tobin Q phản ánh cách mà thị trường đánh giá tài sản của doanh nghiệp so với giá trị sổ sách, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về quyết định đầu tư của các doanh nghiệp.
Mô hình chi phí vốn
Mô hình chi phí vốn là công cụ tài chính quan trọng giúp tính toán chi phí vốn bình quân trọng số (WACC) của doanh nghiệp WACC đại diện cho tỷ suất lợi nhuận tối thiểu mà doanh nghiệp kỳ vọng từ các khoản đầu tư, đóng vai trò then chốt trong việc đánh giá hiệu quả các dự án đầu tư và hỗ trợ ra quyết định tài chính hợp lý.
Mô hình chi phí vốn thường được sử dụng trong các trường hợp sau:
WACC là chỉ số quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của dự án đầu tư, giúp so sánh lợi nhuận dự kiến với chi phí vốn Nếu lợi nhuận dự kiến vượt quá WACC, dự án sẽ được xem là có lợi nhuận.
WACC là một chỉ số quan trọng trong việc xác định giá trị doanh nghiệp, giúp tính toán giá trị hiện tại của dòng tiền mặt tự do (FCF) Dòng tiền mặt tự do là số tiền mà doanh nghiệp tạo ra sau khi đã trừ đi tất cả các chi phí hoạt động và chi phí lãi vay.
WACC là công cụ quan trọng trong việc xác định tỷ lệ tối ưu giữa vốn chủ sở hữu và nợ vay trong cấu trúc vốn của doanh nghiệp Cấu trúc vốn tối ưu không chỉ giúp tối ưu hóa chi phí vốn mà còn góp phần nâng cao hiệu quả tài chính của doanh nghiệp.
Dưới đây là một số phương pháp dự báo vốn sản xuất phổ biến
2.1 Dự báo nhu cầu vốn sản xuất cố định bằng mô hình cân đối liên ngành
Mô hình cân đối liên ngành (MCN) là công cụ kinh tế quan trọng giúp mô tả mối quan hệ tương tác giữa các ngành trong nền kinh tế MCN không chỉ cung cấp cái nhìn tổng quan về sự liên kết giữa các lĩnh vực, mà còn hỗ trợ dự báo nhu cầu vốn sản xuất cố định (VSCF) cho từng ngành kinh tế cụ thể.
2.2 Mô hình cân đối liên ngành trong dự báo nhu cầu vốn sản xuất lưu động
Mô hình cân đối liên ngành (MCN) là công cụ kinh tế quan trọng giúp mô tả mối quan hệ tương tác giữa các ngành trong nền kinh tế, đồng thời dự báo nhu cầu vốn sản xuất lưu động (VSCL) cho từng ngành cụ thể VSCL đại diện cho số vốn mà doanh nghiệp cần để duy trì hoạt động sản xuất hàng ngày, bao gồm chi phí nguyên vật liệu và lương cho công nhân Nhu cầu về VSCL chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố như sản lượng, giá nguyên vật liệu và thời gian thanh toán.
MCN có thể dự báo VSCL bằng cách phân tích nhu cầu hàng hóa và dịch vụ trung gian giữa các ngành kinh tế Nhu cầu này thể hiện số lượng hàng hóa và dịch vụ mà một ngành cần mua từ các ngành khác để phục vụ cho quá trình sản xuất sản phẩm của mình.
2.3 Dự báo vốn sản xuất bằng mô hình hàm sản xuất
Mô hình hàm sản xuất là công cụ toán học mô tả mối quan hệ giữa đầu vào (vốn, lao động) và đầu ra (sản phẩm) trong sản xuất Nó giúp dự báo nhu cầu vốn cho doanh nghiệp hoặc ngành kinh tế trong tương lai.
SƠ LƯỢC CÁCH ÁP DỤNG CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO
Dự báo về vốn đầu tư .9 Ứng dụng mô hình cân đối liên ngành trong dự báo nhu cầu vốn đầu tư: .9
1.1 Ứng dụng mô hình cân đối liên ngành trong dự báo nhu cầu vốn đầu tư: Vốn đầu tư bao gồm toàn bộ chi phí thực tế cho:
Tăng vốn cố định mới sử dụng cho sản xuất và phi sản xuất.
Xây dựng lại và hiện đại hóa các công trình phục vụ sản xuất. Đặc điểm:
Việc đầu tư trong một ngành kéo theo đầu tư ở các ngành khác (vốn đầu tư liên đới).
Ví dụ: Ngành thép mở rộng sản xuất -> Nhu cầu phôi thép, điện tăng -> Ngành phôi thép, điện đầu tư thêm.
Khó khăn: Xác định chính xác nhu cầu vốn đầu tư nếu không tính vốn đầu tư liên đới.
Giải pháp: Sử dụng mô hình cân đối liên ngành.
Mô hình cân đối liên ngành: Công cụ mô tả mối quan hệ tương tác giữa các ngành kinh tế trong một nền kinh tế.
Suất vốn đầu tư trực tiếp: Chi phí đầu tư trực tiếp cho sản xuất một đơn vị sản phẩm.
Vốn đầu tư liên đới: Chi phí đầu tư ở các ngành khác do đầu tư ở một ngành nào đó gây ra.
Lập kế hoạch đầu tư cho các dự án phát triển kinh tế - xã hội.
Phân tích tác động đầu tư FDI đối với nền kinh tế.
Xây dựng chính sách hỗ trợ đầu tư cho các ngành kinh tế.
Nếu gọi ej là suất vốn đầu tư trực tiếp để tạo ra một đơn vị sản lượng tăng thêm của ngành j:
Tỷ trọng vốn đầu tư toàn bộ (VĐTB) để tạo ra một đơn vị sản lượng kéo theo ở ngành i được ký hiệu là hi (i = 1, 2, , n). Đặc điểm:
Vốn đầu tư trực tiếp tại ngành j.
Vốn đầu tư gián tiếp từ tất cả các ngành liên quan đến ngành j.
Ngành j cần vốn đầu tư gián tiếp từ ngành i là aijhi. với (j = 1, 2, n) (1)
Nếu ký hiệu h và e là hai véc tơ cột n chiều có các thành phần hi và ei (i = 1, 2,… n) thì có thể viết phương trình (1) dưới dạng ma trận như sau:
Trong đó: B = [E - A]-1; AT, eT và hT là ma trận chuyển vị của A, e và h
Nhu cầu vốn đầu tư cho các ngành sẽ được dự báo như sau:
Ij(t+1) = hj(t).Xj(t+1) với (j = 1, 2,… n)I(t+1) = hT(t) X(t+1) (2)
Khi có sự thay đổi trong cơ cấu kỹ thuật, cần chú ý đến xu hướng biến đổi của các hệ số chi phí trực tiếp theo thời gian Việc theo dõi và phân tích các hệ số này là rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác trong việc dự báo và quản lý chi phí.
Mô hình dự báo vốn đầu tư bằng bảng cân đối liên ngành giúp phân bổ vốn đầu tư hiệu quả cho các ngành trong nền kinh tế Khi biết tổng vốn đầu tư I, mô hình này cho phép xác định cách phân bổ cụ thể cho từng ngành Nguyên tắc thực hiện phân bổ này rất quan trọng để tối ưu hóa nguồn lực đầu tư.
Xác định sản lượng tăng thêm cực đại:
Thành phần hk trong phương trình (2):
Các thành phần của hàm cầu (hk) xác định nhu cầu vốn đầu tư cho tất cả các ngành nhằm đảm bảo tăng thêm 1 đơn vị giá trị sản phẩm của ngành k Do đó, nhu cầu đầu tư cho mỗi ngành được tính toán cụ thể.
Từ cách phân bổ vốn đầu tư này, ta luôn có:
Mô hình cân đối liên ngành không chỉ dự đoán nhu cầu vốn đầu tư cho từng ngành mà còn phân bổ nguồn vốn hạn chế một cách hợp lý, đảm bảo quá trình sản xuất diễn ra hiệu quả trong điều kiện tái sản xuất mở rộng Đây là điểm nổi bật của mô hình này trong việc dự báo và phân bổ vốn đầu tư.
Một nền kinh tế gồm ba ngành có mối liên hệ thông qua ma trận hệ số chi phí trực tiếp A và véc tơ e, thể hiện tỷ suất vốn đầu tư cần thiết để các ngành sản xuất tăng thêm một đơn vị giá trị sản lượng.
Dự báo nhu cầu vốn đầu tư cho nền kinh tế nhằm đạt được mục tiêu tiêu dùng cuối cùng trong năm dự báo dựa trên sản lượng năm hiện tại.
Tính ma trận hệ số chi phí toàn bộ
Tính toán véc tơ nhu cầu vốn đầu tư của nền kinh tế để sản xuất tăng thêm 1 đơn vị giá trị sản phẩm
Nhu cầu vốn đầu tư của từng ngành và của nền kinh tế trong trường hợp này sẽ là:
Tổng nhu cầu đầu tư của nền kinh tế là: 11,18+ 14,33 + 11,18 = 36,69 1.2 Dự báo nhu cầu vốn đầu tư bằng mô hình Harrod-Domar:
Mô hình Harrod-Domar thể hiện mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và đầu tư, hay tiết kiệm Dựa trên lý thuyết của Keynes, Harrod và Domar nhấn mạnh rằng tích lũy vốn là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến tăng trưởng kinh tế Tăng trưởng kinh tế xuất phát từ sự tương tác giữa đầu tư và tiết kiệm, trong đó đầu tư đóng vai trò là động lực chính, còn tiết kiệm là nguồn lực để hình thành các khoản đầu tư.
Tốc độ tăng trưởng kinh tế được xác định bởi tỷ lệ tiết kiệm và hệ số gia tăng vốn-sản lượng (ICOR), theo đó mối quan hệ này có thể được mô tả bằng một phương trình cụ thể.
g là tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế hay của một ngành;
s là tỷ lệ tiết kiệm trên sản lượng (GDP);
k là hệ số gia tăng vốn - sản lượng, còn gọi là ICOR và k=∆ K
Từ phương trình (3), suy ra:
Theo quan niệm tổng đầu tư bằng tổng tiết kiệm thì khi đó ta có:
Dựa vào (4), có thể dự báo nhu cầu vốn đầu tư với mục tiêu tăng trưởng kinh tế cho trước theo quy trình các bước sau:
Bước 1: Tính toán hệ số ICOR cho nền kinh tế hay từng ngành trong thời kỳ tiền sử
Bước 2: Phân tích xu hướng biến động của ICOR trong thời kỳ dự báo và dự báo hệ số ICOR ở năm dự báo
Bước 3: Xác định khả năng tăng trưởng của nền kinh tế ở thời kỳ dự báo
Để xác định nhu cầu vốn đầu tư, bước 4 yêu cầu áp dụng công thức (4) và kết hợp với việc phân tích các mối quan hệ bổ sung khác Điều này giúp củng cố kết quả dự báo nhu cầu vốn đầu tư một cách chính xác và hiệu quả.
Mô hình Harrod-Domar dự báo nhu cầu vốn đầu tư một cách đơn giản nhưng hiệu quả cho nền kinh tế hoặc từng ngành Việc tính toán chính xác hệ số ICOR và phân tích sự biến đổi của nó trong thời gian dự báo là rất quan trọng Thông thường, hệ số ICOR có xu hướng tăng theo quá trình tăng trưởng kinh tế Ở các quốc gia nghèo, tỷ lệ tiết kiệm thấp và lao động dư thừa giúp duy trì hệ số ICOR thấp, từ đó thúc đẩy tăng trưởng cao thông qua việc sử dụng nhiều lao động Tuy nhiên, khi nền kinh tế phát triển, tỷ lệ tiết kiệm gia tăng và lao động dư thừa giảm, làm cho giá lao động cao hơn giá vốn, dẫn đến sự gia tăng hệ số ICOR và nhu cầu vốn đầu tư Điều này đặt ra thách thức lớn cho các quốc gia đang phát triển như Việt Nam trong việc huy động vốn để đạt được mục tiêu tăng trưởng kinh tế.
1.3 Các phương pháp dự báo vốn khác: Ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo vốn đầu tư:
Mô hình ARIMA đơn giản nhất là mô hình tự hồi quy bậc p, được sử dụng để dự báo vốn đầu tư cần thiết tại thời kỳ t Ứng dụng mô hình hồi quy nhân tố giúp nâng cao độ chính xác trong việc dự đoán nhu cầu vốn sản xuất.
it là vốn sản xuất cố định của nền kinh tế tại thời kỳ t
i là sai phân bậc nhất của vốn sản xuất cố định (∆ i=i t −i t− 1)
Yj+l là tổng vốn sản xuất tăng thêm giữa năm dự báo (t+l) và năm hiện tại (t) với l là tầm xa dự báo
Tổng vốn sản xuất tăng thêm sẽ được tính theo công thức:
Theo đó, mô hình dự báo vốn sản xuất cố định có thể được mô tả như sau:
Yt+l là tổng vốn sản xuất tăng thêm trong thời kỳ dự báo
xt là giá trị của yếu tố tác động tới tổng vốn sản xuất tăng thêm
p là độ trễ tối ưu của sai phân bậc nhất vốn sản xuất cố định
q là độ trễ tối ưu của các biến kiểm soát/biến tác động khác
Nếu gọi tổng vốn sản xuất ở thời kỳ dự báo là It+l thì khi đó: ( I t+ 1=Y t+ 1+ I t )
Mô hình tích lũy vốn:
Mô hình này phân tích mối quan hệ giữa vốn hiện tại và sản lượng trong các giai đoạn trước, cùng với tổng vốn tích lũy Ý tưởng cốt lõi là sự biến động của sản lượng phản ánh sự thay đổi trong vốn tích lũy và điều chỉnh chi phí, dẫn đến 700 lần điều chỉnh vốn tích lũy ở mỗi giai đoạn Mô hình tích lũy vốn có cấu trúc cụ thể.
K là vốn sản xuất tích lũy đến thời điểm nghiên cứu
Mô hình này có khả năng dự báo vốn đầu tư cho toàn bộ nền kinh tế hoặc từng ngành cụ thể Ngoài ra, nó có thể được chuyển đổi thành mô hình dự báo vốn đầu tư dựa trên chỉ số Tobin Q bằng cách chia cả hai vế (5) cho Kt-1.
Mô hình ước lượng (5) và (6) xác định mối quan hệ giữa sản lượng và vốn tích lũy với vốn đầu tư Dựa trên mô hình này, chúng ta có thể dự báo nhu cầu vốn đầu tư trong tương lai cho nền kinh tế.
Mô hình dự báo vốn đầu tư dựa trên chỉ số Tobin Q:
Q là chỉ số Tobin được đo bằng tỷ số giữa tổng giá trị trường của DN với tổng giá trị tài sản của DN trong ngành
CF là dòng tiền của DN trong ngành
Mô hình chi phí vốn
Mô hình dựa trên chi phí vốn của người sử dụng được xuất phát từ mô hình Tân cổ điển (Caballero, 1994) Mô hình ban đầu có dạng:
R là chi phí vốn thực của người sử dụng được tính bằng lãi suất thực cộng với khấu hao
Dự báo về vốn sản xuất
2.1 Cách áp dụng mô hình cân đối liên ngành trong dự báo nhu cầu sản xuất vốn cố định
Như đã biết, phương trình cơ bản của mô hình cân đối liên ngành có dạng:
Từ phương trình này, biến đổi đơn giản sẽ thu được:
Ma trận đơn vị E có kích thước (n n) và ma trận B = (E-A)-1 được gọi là ma trận hệ số chi phí toàn bộ Do ma trận A ít thay đổi trong ngắn và trung hạn, hoặc có thể dự báo sự thay đổi trong dài hạn, sản lượng của nền kinh tế sẽ được tính toán dựa trên mục tiêu đạt được véc tơ sử dụng cuối cùng Y(t+1).
Mô hình cân đối liên ngành không chỉ được áp dụng để dự báo giá trị sản lượng của các ngành trong nền kinh tế mà còn có khả năng dự báo các chỉ tiêu kinh tế quan trọng khác như vốn sản xuất cố định, vốn sản xuất lưu động và vốn đầu tư cho từng ngành hoặc cho toàn bộ nền kinh tế.
Vốn sản xuất cố định là tài sản quốc gia thiết yếu trong quá trình sản xuất, góp phần chuyển giao giá trị vào sản phẩm Để xác định cầu về vốn sản xuất cố định trong nền kinh tế, cần áp dụng mô hình cân đối liên ngành dựa trên chỉ tiêu "tỷ suất vốn sản xuất cố định trên một đơn vị giá trị sản phẩm" của từng ngành Ký hiệu fj đại diện cho tỷ suất này của ngành j, Fj(t) là tổng vốn sản xuất cố định sử dụng trong ngành j tại năm t, và Xj(t) là giá trị sản lượng của ngành j trong năm t.
Chỉ tiêu Fj(t) phản ánh toàn bộ vốn sản xuất cố định của các ngành được sử dụng để sản xuất giá trị sản phẩm Xj trong năm t của ngành j Chỉ tiêu này bao gồm các yếu tố như nhà xưởng, máy móc thiết bị và cơ sở hạ tầng phục vụ cho quá trình sản xuất.
X(t) và F(t) là các véc tơ cột với các thành phần Xj(t) và Fj(t) (j = 1, 2, …, n) Mối quan hệ này giúp dự báo nhu cầu vốn sản xuất cố định dựa trên sản lượng của nền kinh tế trong năm dự báo Nói cách khác, để đạt được mục tiêu sản lượng trong năm dự báo, cần xác định nhu cầu vốn sản xuất cố định cần thiết, ký hiệu là φ.
(t) là ma trận “tỷ suất vốn sản xuất cố định trên một đơn vị sản phẩm” có dạng:
Véc tơ vốn sản xuất cố định được tính theo công thức F(t) = φ(t) X(t), cho phép dự báo nhu cầu vốn sản xuất cố định trong năm kế hoạch Suất đầu tư vốn sản xuất cố định thường ít thay đổi theo thời gian, vì vậy mối quan hệ này có thể được sử dụng để dự báo khi đã biết sản lượng kế hoạch trước.
Gọi tổng nhu cầu vốn sản xuất cố định trong nền kinh tế là F (t), ta có:n
Mô hình Cân đối liên ngành được biểu diễn qua công thức X(t+1) = j ∑ k=1 n b jk y k, trong đó b jk là phần tử tại dòng j và cột k của ma trận hệ số chi phí toàn bộ B, còn yk là nhu cầu về sản phẩm cuối cùng của ngành k (k=1,n).
Khi đó tổng nhu cầu vốn sản xuất cố định sẽ được tính theo công thức:
Hoặc viết dưới dạng ma trận, nhu cầu vốn cố định cho các ngành :
Ký hiệu Ψ j (t)=∑ k= 1 n f j (t) b jk (t) với j=1,2,3,…n biểu thị tổng khối lượng vốn sản xuất cố định của ngành j và các ngành liên quan cần thiết để sản xuất một đơn vị sản phẩm cuối cùng Từ đó, ta có thể xây dựng phương trình cơ bản dự báo vốn sản xuất cố định cho ngành hoặc toàn bộ nền kinh tế thông qua mô hình cân đối liên ngành Mô hình này cũng cho phép dự báo nhu cầu vốn sản xuất cố định nhằm đạt mục tiêu tăng trưởng giá trị sản xuất của các ngành hoặc toàn bộ nền kinh tế.
Trong một nền kinh tế với ba ngành, các ngành này có mối liên hệ chặt chẽ thông qua ma trận hệ số chi phí trực tiếp A Đồng thời, véc tơ f thể hiện tỷ suất vốn sản xuất cố định trên mỗi đơn vị sản phẩm, phản ánh sự tương tác và ảnh hưởng giữa các ngành trong nền kinh tế.
Dự báo nhu cầu vốn sản xuất cố định của nền kinh tế để nền kinh tế này đạt tới mục tiêu/kế hoạch tiêu dùng cuối cùng là Y(t+1) 25 28 25
Trước hết cần tính toán được ma trận hệ số chi phí toàn bộ B.
Tính toán sản lượng kế hoạch nhằm đạt tới mục tiêu tiêu dùng sau cùng:
Tổng nhu cầu vốn sản xuất cố định để đạt tới mục tiêu sản lượng năm dự báo/kế hoạch là:
Kết quả cho thấy để nền kinh tế giả định đạt được mục tiêu tiêu dùng cuối cùng trong năm dự báo Y(t+1) là 25, 28, 25, nhu cầu về vốn sản xuất cố định trong năm dự báo cần được xác định rõ ràng.
(năm kế hoạch) cần là 53,4 đơn vị.
2.2 Cách áp dụng mô hình cân đối liên ngành trong dự báo nhu cầu sản xuất vốn lưu động
Tỷ suất vốn lưu động của ngành j, được ký hiệu là Sj, phản ánh nhu cầu trung bình hàng quý về vốn lưu động trên mỗi đơn vị sản phẩm (sj) trong một giai đoạn nhất định, chẳng hạn như một quý.
Trong đó, j = 1, 2, …, n; s đại diện cho vốn sản xuất lưu động cần thiết để sản xuất một đơn vị giá trị sản phẩm của ngành j trong thời gian t Do đó, tổng nhu cầu vốn sản xuất lưu động của ngành j trong thời gian (t+1) được tính theo công thức cụ thể.
Nếu ký hiệu S(t) là véc tơ cột n chiều có các thành phần là Sj(t+1) và ký hiệu: s*( s 0 ⋮ 1 ⋯ ⋯ ⋱ s 0 ⋮ n ), khi đó dưới dạng ma trận, ta có S(t+1) = s*X(t+1).
X = B.Y, trong đó B đại diện cho ma trận hệ số chi phí toàn bộ và Y là véc tơ tiêu dùng cuối cùng của các ngành trong nền kinh tế Khi đưa véc tơ sản lượng vào phương trình tính tổng nhu cầu vốn sản xuất lưu động, chúng ta có thể xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu vốn trong nền kinh tế.
Trong đó Y i (t+1)=X i (t+1)−∑ j= 1 n a ij (t) X j (t+1) ; X(t+1) là véc tơ cột n chiều có các thành phần X (t+1), còn B(t) là ma trận hệ số chi phí toàn bộ hay B(t) = (I-A) i -1
Nếu ký hiệu: b (t) là phần tử dòng k, cột j của ma trận B, ta có :kj
Nhu cầu toàn bộ về vốn sản xuất lưu động trong ngành j, ký hiệu là λj(t), bao gồm cả nhu cầu trực tiếp và gián tiếp để sản xuất một đơn vị giá trị sản phẩm cuối cùng Tổng nhu cầu vốn lưu động trong một quý của thời kỳ t+1 được tính dựa trên nhu cầu này.
Phương trình này giúp dự báo nhu cầu vốn sản xuất lưu động cho từng ngành hoặc tổng nhu cầu trong toàn bộ nền kinh tế Để đạt sản lượng kế hoạch X(t+1) tương ứng với yêu cầu sản phẩm cuối cùng Y(t+1), cần có lượng vốn lưu động Sn(t+1) trong nền kinh tế.
Ưu điểm và nhược điểm của các phương pháp dự báo vốn đầu tư
1.1 Ứng dụng mô hình cân đối liên ngành trong dự báo nhu cầu vốn đầu tư
Mô hình này mang lại cái nhìn sâu sắc về mối liên kết giữa các ngành kinh tế, giúp xác định ngành chủ chốt và hiểu rõ cách các ngành tương tác lẫn nhau.
Mô phỏng và đánh giá tác động của chính sách kinh tế đến từng ngành và toàn bộ nền kinh tế giúp dự báo nhu cầu nguyên liệu, lao động và các yếu tố sản xuất khác Điều này hỗ trợ hiệu quả trong việc lập kế hoạch sản xuất và đầu tư.
Mô hình I/O phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, vì vậy nếu dữ liệu không chính xác hoặc không được cập nhật, kết quả phân tích sẽ bị sai lệch.
Khó khăn trong việc cập nhật: Việc thu thập và cập nhật dữ liệu cho bảng I/O rất tốn kém và phức tạp.
Mô hình I/O trong phân tích động có giới hạn vì chủ yếu là tĩnh, không thể phản ánh các thay đổi động trong nhu cầu vốn đầu tư Điều này bao gồm sự phát triển công nghệ và thay đổi trong hành vi tiêu dùng.
1.2 Dự báo nhu cầu vốn đầu tư bằng mô hình Harrod-Domar
Mô hình này có ưu điểm là dựa trên các giả định đơn giản, giúp phân tích dễ dàng mối quan hệ giữa tiết kiệm, đầu tư và tăng trưởng kinh tế Nó nhấn mạnh vai trò quan trọng của tiết kiệm và đầu tư trong việc thúc đẩy tăng trưởng, từ đó giúp xác định các chính sách cần thiết Hơn nữa, mô hình còn hỗ trợ dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế dựa trên mức tiết kiệm và năng suất đầu tư, góp phần vào việc lập kế hoạch và xây dựng chính sách kinh tế hiệu quả.
Mô hình này dựa trên giả định đơn giản hóa rằng tỷ lệ tiết kiệm và tỷ lệ vốn là cố định, nhưng điều này không phản ánh đúng sự phức tạp và biến động của nhu cầu vốn đầu tư trong thực tế.
Thiếu linh hoạt: Mô hình này không xem xét đến các yếu tố ngoại sinh khác có thể ảnh hưởng đến vốn đầu tư.
Mô hình này phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, vì vậy nếu dữ liệu không chính xác hoặc không được cập nhật, kết quả phân tích sẽ bị sai lệch.
1.3 Các phương pháp dự báo vốn khác
1.3.1 Ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo vốn đầu tư
Mô hình ARIMA mang lại nhiều ưu điểm trong việc dự báo vốn đầu tư, với khả năng xử lý hiệu quả nhiều loại dữ liệu chuỗi thời gian khác nhau Nhờ vào khả năng nắm bắt các mẫu và xu hướng từ dữ liệu lịch sử, ARIMA cung cấp các dự báo chính xác, hỗ trợ các nhà quản lý và nhà hoạch định chính sách trong quá trình ra quyết định đầu tư.
Mô hình ARIMA phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu lịch sử để dự báo tương lai Nếu dữ liệu quá khứ không chính xác hoặc không phản ánh đúng xu hướng hiện tại, kết quả dự báo sẽ bị sai lệch.
Việc xác định mô hình ARIMA (p, d, q) có thể gặp nhiều khó khăn do tính phức tạp của việc xác định các tham số, đòi hỏi người phân tích cần có kinh nghiệm và kỹ năng chuyên môn cao.
Mô hình ARIMA thường phát huy hiệu quả cao hơn trong dự báo ngắn hạn Tuy nhiên, khi áp dụng cho dự báo dài hạn, độ chính xác của mô hình có thể giảm đáng kể.
1.3.2 Ứng dụng mô hình hồi quy nhân tố trong dự báo nhu cầu vốn sản xuất
Mô hình hồi quy nhân tố mang lại nhiều ưu điểm vượt trội trong dự báo nhu cầu vốn sản xuất, bao gồm khả năng phân tích đa biến và tính chính xác cao Nó hỗ trợ ra quyết định và phân tích chính sách, trở thành công cụ hữu ích cho các nhà dự báo, nhà quản lý và lập kế hoạch trong việc quản lý và tối ưu hóa vốn sản xuất.
Mô hình này phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu lịch sử để xác định các yếu tố ảnh hưởng Nếu dữ liệu không chính xác hoặc không phản ánh đúng xu hướng hiện tại, dự báo sẽ bị sai lệch.
Việc xác định các yếu tố quan trọng trong quá trình lựa chọn có thể gặp nhiều khó khăn, đòi hỏi người thực hiện phải có kinh nghiệm và kỹ năng phân tích sâu sắc.
Mô hình này không phản ánh các yếu tố ngoại sinh, bao gồm thay đổi chính sách, biến động kinh tế và các yếu tố phi kinh tế khác, có thể ảnh hưởng đến nhu cầu vốn sản xuất.
1.3.3 Mô hình tích lũy vốn
Ưu điểm và nhược điểm của các phương pháp dự báo vốn sản xuất
2.1 Dự báo nhu cầu vốn sản xuất cố định bằng mô hình cân đối liên ngành
MCN đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu và quản lý kinh tế, đặc biệt trong việc dự báo nhu cầu VSCF Công cụ này mang lại nhiều lợi ích, giúp cải thiện hiểu biết và hỗ trợ quyết định chiến lược trong phát triển kinh tế.
Mô hình giả định tuyến tính cho rằng mối quan hệ giữa các ngành là cố định và không thay đổi theo thời gian, điều này có thể không phản ánh đúng sự phức tạp và biến động của vốn sản xuất.
Mô hình này không xem xét các yếu tố phi kinh tế như môi trường, xã hội và chính trị, mặc dù những yếu tố này có thể tác động đáng kể đến nhu cầu vốn sản xuất.
Tốn thời gian và chi phí: Việc thu thập và cập nhật dữ liệu cho bảng I/O rất tốn kém và phức tạp.
2.2 Mô hình cân đối liên ngành trong dự báo nhu cầu vốn sản xuất lưu động
Mô hình cân đối liên ngành là công cụ hiệu quả trong việc dự báo nhu cầu vốn sản xuất lưu động, nhờ vào khả năng phân tích sâu sắc mối tương tác giữa các ngành kinh tế và sử dụng dữ liệu thống kê đáng tin cậy Việc này không chỉ cải thiện quản lý tài chính mà còn tối ưu hóa chiến lược phát triển, giúp doanh nghiệp đáp ứng hiệu quả các yêu cầu sản xuất.
Mô hình giả định tuyến tính cho rằng mối quan hệ giữa các ngành là cố định và tuyến tính theo thời gian, điều này có thể không phản ánh đúng sự phức tạp và biến động trong nhu cầu vốn sản xuất lưu động.
Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Nếu dữ liệu không chính xác hoặc không cập nhật, kết quả phân tích sẽ bị sai lệch.
Tốn chi phí và thời gian: Việc thu thập và cập nhật dữ liệu cho bảng I/O rất tốn kém và phức tạp.
2.3 Dự báo vốn sản xuất bằng mô hình hàm sản xuất
Mô hình hàm sản xuất Cobb-Douglas mang lại nhiều lợi ích trong việc dự báo vốn sản xuất, giúp quản lý và phát triển kinh doanh hiệu quả Công cụ này đơn giản, dễ áp dụng, và hỗ trợ các nhà quản lý, nhà nghiên cứu, và nhà đầu tư tối ưu hóa tài nguyên và đưa ra quyết định chiến lược.
Mô hình dự báo phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử để xác định các tham số, vì vậy nếu dữ liệu không chính xác hoặc không được cập nhật, kết quả dự báo sẽ có nguy cơ sai lệch.
Việc xác định các tham số của mô hình, chẳng hạn như hệ số co giãn của lao động và vốn, là một quá trình phức tạp, đòi hỏi kiến thức chuyên sâu và kỹ năng phân tích dày dạn.