Đang tải... (xem toàn văn)
Một số phương pháp và mô hình dự báo thống kê ngắn hạn; Dự báo dựa vào dãy số thời gian; dự báo dựa vào phương pháp chuyên gia; dự báo bằng phương pháp san bằng mũ; dự báo dựa vào mô hình tuyến tính ngẫu nhiên
TỔNG CỤC THỐNG KÊ VỤ THỐNG KÊ XÂY DỰNG VÀ VỐN ĐẦU TƢ CHUYÊN ĐỀ KHOA HỌC MỘT SỐ PHƢƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO XU HƢỚNG BIẾN ĐỘNG ĐANG ĐƢỢC ÁP DỤNG Ở MỘT SỐ NƢỚC TRÊN THẾ GIỚI THUỘC ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH DỰ BÁO MỘT SỐ CHỈ TIÊU DOANH NGHIỆP HÀNG NĂM TRÊN CƠ SỞ KẾT QUẢ ĐIỀU TRA DOANH NGHIỆP Ngƣời thực hiện: Vũ Văn Đại Đơn vị: Vụ TK Xây dựng và Vốn đầu tƣ HÀ NỘI, 2011 2 MỤC LỤC Trang I Một số phương pháp và mô hình dự báo thống kê ngắn hạn 3 1 Dự báo dựa vào dãy số thời gian 2 Dự báo dự vào phương pháp chuyên gia 3 Dự báo bằng phương pháp san bằng mũ 9 4 Dự báo dựa vào mô hình tuyến tính ngẫu nhiên 13 II Một số phương pháp và mô hình dự báo xu hướng biến động sản xuất, tiêu thụ, tồn kho ngành công nghiệp đang được áp dụng ở Nhật Bản 20 1 Cơ sở lý thuyết về sản xuất, tiêu thụ, tồn kho 2 Một số khái niệm cơ bản trong việc sử dụng phương pháp phân tích 3 Phân tích bằng cách sử dụng các chỉ số (Ví dụ về chỉ số của Nhật Bản) 4 Những chú ý trong áp dụng chỉ số mới TÀI LIỆU THAM KHẢO 30 3 MỞ ĐẦU Ở Việt Nam hiện nay các doanh nghiệp đang phát triển rất nhanh nhưng chủ yếu là các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Hàng năm có rất nhiều doanh nghiệp được thành lập nhưng cũng có rất nhiều doanh nghiệp cũng mất đi. Việc quản lý sự phát triển của các doanh nghiệp hiện nay là rất khó khăn. Đặc biệt là những nghiên cứu sự phát triển của doanh nghiệp gần như chưa có nhóm nào hay tổ chức nào thực hiện ở Việt Nam cũng như trên thế giới. Có nhiều mô hình áp dụng trong phân tích và dự báo ở Việt Nam cũng như trên thế giới về các vấn đề cụ thể nào đó của một doanh nghiệp. Tuy nhiên để phân tích và dự báo một cách tổng quan về toàn bộ các doanh nghiệp trong một quốc gia thì gần như chưa có. Và trong chuyên đề này nhóm nghiên cứu chỉ xin nêu ra một số phương pháp và mô hình dự báo về xu hướng biến động đang được áp dụng ở Việt Nam cũng như trên thế giới để giới thiệu. Trên cơ sở các phương pháp đó nhóm nghiên cứu cũng tham khảo và áp dụng một trong số các phương pháp đó vào đề tài nghiên cứu của mình. Trong chuyên đề này nhóm nghiên cứu xin giới thiệu “Một số phương pháp và mô hình dự báo xu hướng biến động sản xuất, tiêu thụ, tồn kho ngành công nghiệp đang được áp dụng ở Nhật Bản”. 4 I. Một số phƣơng pháp và mô hình dự báo thống kê ngắn hạn Có nhiều phương pháp dự báo thống kê ngắn hạn. Khi tiến hành dự báo tùy theo điều kiện cụ thể lựa chọn các phương pháp dự báo khác nhau. Dưới đây là một số phương pháp thường được sử dùng trong dự báo thống kê ngắn hạn 1. Dự báo dựa vào dãy số thời gian a. Khái niệm dãy số thời gian Dãy số thời gian là dãy các trị số của chỉ tiêu thống kê được sắp xếp theo thứ tự thời gian. Một dãy số thời gian gồm hai thành phần: thời gian và chỉ tiêu về hiện tượng nghiên cứu. Thời gian có thể là ngày, tháng, quý, năm. Độ dài giữa hai hiện tượng liền nhau được gọi là khoảng cách thời gian. Dãy số thời gian bao gồm: dãy số thời điểm và dãy số thời kỳ - Dãy số thời kỳ biểu hiện quy mô (khối lượng) của hiện tượng trong từng khoảng thời gian nhất định. - Dãy số thời điểm biểu hiện quy mô (khối lượng) cảu hiện tượng tại những thời điểm nhất định. Khi vận dụng một dãy số thời gian là phải đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy số Muốn vậy thì nội dung và phương pháp tính toán chỉ tiêu qua thời gian phải thống nhất, các khoảng cách trong dãy số nên bằng nhau. b. Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian Để phản ánh các đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian ta dùng các chỉ tiêu: Mức độ bình quân theo thời gian 5 Chỉ tiêu này phản ánh mức độ đại biểu của các mức độ tuyệt đối trong một dãy số thời gian. Đối với dãy số thời kỳ, mức độ bình quân theo thời gian được tính theo công thức: n y n yyy y n i i n 121 (i=1÷n) Trong đó: y i : là các mức độ của dãy số thời gian. n: là các mức độ Đối với dãy số thời điểm có khoảng các thời gian bằng nhau thì mức độ bình quân theo thời gian được tính theo công thức: 1 2 2 12 1 n y yy y y n n (i=1÷n) Trong đó: y i : là các mức độ của dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau. Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không bằng nhau thì mức độ bình quân theo thời gian được tính theo công thức: n y n tytyty y n i i nn 12211 1 (i=1÷n) Trong đó: t i : là độ dài thời gian có mức độ y i . Lượng tăng (giảm) tuyệt đối Chỉ tiêu này phản ánh sự thay đổi mức độ tuyệt đối giữa hai thời gian nghiên cứu. Nếu mức độ của hiện tượng tăng lên thì trị số của chỉ tiêu mang dấu dương (+) và ngược lại, mang dấu âm (-). Tùy theo mục đích nghiên cứu, ta có các chỉ tiêu sau: - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn: là chênh lệch giữa mức độ 6 kỳ nghiên cứu (y i ) và mức độ kỳ kỳ đứng liền trước đó (y i-1 ) nhắm phản ánh mức tăng (giảm) tuyệt đối giữa hai thời gian liền nhau. Công thức tính: δ i =y i -y i-1 (i=2,3,…,n) Trong đó: δ i : là lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn. - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: là chênh lệch giữa mức độ kỳ nghiên cứu (y i ) và mức độ của kỳ được chọn làm kỳ gốc cố định, thường là mức độ đầu tiên (y i ), nhằm phản ánh mức tăng hoặc giảm tuyệt đối trong những khoảng thời gian dài. Công thức tính: Δ i = y i -y i-1 (i=2,3,…,n) Trong đó: Δ i : là lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc. Giữa lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc và lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn có mối quan hệ với nhau: tổng các lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn bằng lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc. n i in 2 - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: là mức độ trung bình của các lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn. Công thức tính: 111 12 n yy nn nn n i i Trong đó: : lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân δ i : Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn y n : là mức độ cuối cùng của dãy số thời gian y 1 : là mức độ đầu tiên của dãy số thời gian n: là các mức độ. 7 Tốc độ phát triển Tốc độ phát triển là một số tương đối phản ánh xu hướng biến động của hiện tượng qua thời gian. Có các loại tốc độ phát triển sau: - Tốc độ phát triển liên hoàn: Là tỷ số giữa mức độ kỳ nghiên cứu với mức độ kỳ liền trước đó. Chỉ tiêu này phản ánh sự phát triển của hiện tượng giữa hai kỳ liền nhau. Công thức tính: 1i i i y y t (i=1÷n) Trong đó: t i : là tốc độ phát triển liên hoàn của thời gian I so với thời gian i-1. y i-1 : là mức độ thứ i-1 của dãy số thời gian. y i : mức độ thứ i của dãy số thời gian - Tốc độ phát triển định gốc: phản ánh biến động của hiện tượng trong một khoảng thời gian dài. Công thức tính: 1 y y T i i (i=1÷n) Trong đó: T i : tốc độ phát triển định gốc. y i : mức độ thứ I của dãy số thời gian y 1 : mức độ đầu tiên của dãy số Giữa tốc độ phát triển liên hoàn và tốc độ phát triển định gốc có các mối quan hệ sau đây: + Thương tốc độ phát triển định gốc liền nhau bằng tốc độ phát triển liên hoàn giữa hai thời gian đó. 8 1i i i T T t (i=2÷n) + Tích các tốc độ phát triển liên hoàn bằng tốc độ phát triển định gốc. t 2 .t 3 …t n = T n hay ii Tt (i=2÷n) - Tốc độ phát triển trung bình: là trị số đại biểu của các tốc độ phát triển liên hoàn. Vì các tốc độ phát triển liên hoàn có quan hệ tích nên để tính tốc đô phát triển bình quân, người ta sử dụng công thức số trung bình nhân. 1 1 1 1 2 1 32 n n n n n i n i n n y y Tttttt Trong đó: t : là tốc độ phát triển trung bình Tốc độ tăng (giảm) Chỉ tiêu này phản ánh mức độ của hiện tượng giữa hai thời gian đã tăng (+) hoặc giảm (-) bao nhiêu lần (bao nhiêu %). Tương ứng với các tốc độ phát triển, ta có các tốc độ tăng (giảm) sau: - Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn: là tỷ số giữa lượng tăng (giảm) liên hoàn với mức độ kỳ gốc liên hoàn. 1i i i y a (i=2÷n) Hay 1 1 1 i i i i i y y y y a a i = t i – 1 (lần hay %) Trong đó: a i : tốc độ tăng (giảm) liên hoàn - Tốc độ tăng (giảm) định gốc: là tỷ số giữa lượng tăng (giảm) định 9 gốc với mức độ kỳ gốc cố định. Nếu ký hiệu A i là các tốc độ tăng (giảm) định gốc thì i i i y A (i=2÷n) Hay: 1 1 1 y y y y A i i Hoặc: A i = T i – 1 A i (%) = T i (%) – 100 - Tốc độ tăng (giảm) bình quân: là chỉ tiêu phản ánh tốc độ tăng (giảm) đại biểu trong suốt thời gian nghiên cứu 1ta Hoặc 1(%)(%) ta Giá trị tuyệt đối của 1% tăng (giảm) Chỉ tiêu này phản ánh cứ 1% tăng (giảm) của tốc độ tăng (giảm) liên hoàn thì tương ứng với một trị số tuyệt đối là bao nhiêu. Nếu ký hiệu: g i (i = 2 ÷ n) là giá trị tuyệt đối của 1% tăng (giảm) thì: (%) i i i a g (i=2÷n) Hoặc: 100 i i y g Chỉ tiêu này chỉ tính cho tốc độ tăng (giảm) liên hoàn, đối với tốc độ tăng (giảm) định gốc thì không tính vì luôn là một số không đổi và bằng y 1 /100. c. Các phƣơng pháp dự báo dựa vào dãy số thời gian 10 Trong thời gian tương đối ngắn các nhân tố ảnh hưởng đến sự biến động của các mức độ trong dãy số thời gian ít có sự thay đổi. Do đó phương pháp dự báo dựa vào mô hình hóa dãy số thời gian thường sử dụng trong dự báo ngắn hạn. Dự báo dựa vào lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân Phương pháp dự báo này được áp dụng khi các lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn x i xấp xỉ bằng nhau, nghĩa là các mức độ trong dãy số tời gian tăng theo cấp số cộng. Mô hình dự báo: hyy nhn . ˆ Trong đó: h: là tầm xa dự báo hn y ˆ : là mức độ dự báo Phương pháp dự báo dựa vào lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân có ưu điểm là cách tính đơn giản, cho kết quả nhanh. Tuy nhiên phương pháp dự báo này cũng có một số hạn chế: - Thứ nhất là kết quả của phương pháp dự báo này cũng có độ chính xác không cao vì trong thực tế có rất ít trường hợp mày dãy số thời gian dùng để dự báo xu hướng cùng tăng hoặc cùng giảm một lượng giá trị nhất định. - Thứ hai là, với phương pháp dự báo này giá trị dự báo phụ thuộc vào giá trị đầu tiên và giá trị cuối cùng của dãy số thời gian so với việc tính giá trị tăng (giảm) tuyệt đối như các công thức đã trình bày. Đặc biệt là đối với dãy số thời gian có xu hướng biến đổi không cùng xu thế như vừa tăng vừa giảm thì phương pháp này sẽ bỏ qua những yếu tố gây ra sự tăng (giảm) đó. Phương pháp này không thể sử dụng đối với dãy số có xu hướng phát triển [...]... tố ảnh hưởng nhân quả đến các mức của chuỗi thời gian II Một số phƣơng pháp và mô hình dự báo xu hƣớng biến động sản xu t, tiêu thụ, tồn kho ngành công nghiệp đang đƣợc áp dụng ở Nhật Bản Các chuyên gia Nhật Bản đưa ra 2 phương pháp chủ yếu để phân tích xu hướng biến động của sản xu t, tiêu thụ và tồn kho ngành công nghiệp, gồm: Phương pháp hồi quy và phương pháp dãy số thời gian Áp dụng mô hình để... ánh được những thay đổi của dãy số thời gian và trên cơ sở đó đưa ra được những dự báo chính xác hơn Một trong những phương pháp cơ bản của phương pháp thích nghi là phương pháp san bằng mũ Mô hình dự báo bằng phương pháp san bằng mũ được xây dựng dựa trên hai nguyên tắc: - Trọng số của các mức của dãy số thời gian dự báo sẽ càng giảm nếu nó càng xa hiện tại - Sai số dự báo ở hiện tại (et) phải được. .. ngắn thì hàm xu thế sẽ không chính xác làm cho kết quả dự báo không chính xác Nếu dãy số thời gian có biến động lớn và phức tạp thì việc xác định mô hình hóa hàm xu thế trở nên khó khăn, do đó khó mà cho kết quả chính xác được Dự báo dựa vào hàm xu thế tuyến tính và biến động thời vụ (Dự báo dựa vào bảng Buys-Ballot) Trong phương pháp dự báo này dãy số thời gian được chia thành 3 phần: - Xu thế phát triển... phương pháp ngoại suy tốc độ phát triển bình quân có ưu điểm là cách tính đơn giản, cho kết quả nhanh 11 Hạn chế: kết quả dự báo bằng phương pháp ngoại suy tốc độ phát triển bình quân có độ chính xác không cao vì phương pháp này chỉ sử dụng để dự báo với tầm xa dự báo h=1, 2, 3 và các mức độ trong dãy số được dùng để dự báo phải có cùng xu hướng phát triển Dự báo dựa vào phương pháp ngoại suy hàm xu. .. dựa vào phương pháp ngoại suy hàm xu thế So với các phương pháp dự báo đã trình bày, phương pháp ngoại suy hàm xu thế được áp dụng nhiều nhất trong thực tế Phương pháp ngoại suy hàm xu thế được xây dựng dựa trên cơ sở nghiên cứu sự biến động của hiện tượng kinh tế - xã hội trong thời kỳ hiện tại và chuyển tính quy luật đã tìm được (xu thế) sang tương lai Sự nhận thức và hiểu đúng bản chất của quá trình... Do vậy phương pháp được thực hiện với sự hiểu biết rất hạn chế về các nhân tố ảnh hưởng về mặt số lượng - Tham số san α không được xác định một cách khách quan mà ít nhiều không qua trực giác chủ quan 4 Dự báo dựa vào mô hình tuyến tính ngẫu nhiên (Phương pháp Box – Jenkins) Trong phương pháp này, giả thiết dãy số thời gian được hình thành từ một quá trình ngẫu nhiên Trên cơ sở đó một số mô hình quan... 13 định các hệ số trong hàm xu thế thường sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất Phương pháp ngoại suy hàm xu thế được vận dụng để dự báo các hiện tượng kinh tế - xã hội không qua phức tạp Phương pháp này có một số ưu điểm và hạn chế sau: Ưu điểm: đơn giản, dễ tính Nhược điểm: Độ chính xác của các kết quả dự báo theo phương pháp này phụ thuộc vào độ dài của dãy số thời gian Nếu dãy số thời gian quá... gian Phương trình có dạng tổng quát như sau: yt f (t , a 0 , a1 , , a n ) Trong đó: y t : là mức đô lý thuyết aa, a1, … an là các tham số t: là thứ tự thời gian Mô hình dự báo: ˆ yt h f (t h, a0 , a1 , , a n ) Trong đó: h: là tầm xa dự báo (h= 1, 2, 3….) 12 ˆ yt h : là mức độ dự báo ở thời điểm t+h Phương pháp ngoại suy hàm xu thế là phương pháp dự báo dựa vào hàm xu thế (là hàm được mô hình hóa xu thế. .. số của hàm xu thế Như vậy, bằng việc lựa chọn α và y0 hợp lý ta sẽ có một kết quả dự báo tối ưu nhất Mô hình (2) là mô hình không xu thế và không có biến động thời vụ, (2) có thể viết thành: ˆ yt 1 a0 (t ) Đây là nội dung của phương pháp dự báo bằng phương pháp san bằng mũ với mô hình đơn giản nhất Trong thực tế được phát triển thành nhiều mô hình khác nhau Tùy thuộc vào đặc điểm biến động của hiện... thực hiện dự báo thống kê thực tế, có một phương pháp được đánh giá cao và tin cậy nhằm đảm bảo cho số liệu dự báo có tính chính xác cao đó là phương pháp chuyện gia Phương pháp chuyên gia đó là dựa vào kinh nghiệm của những cá nhân có kinh nghiệm lâu năm về hiện tượng kinh tế - xã hội cần dự báo và trên cơ sở tình hình thực tế cũng như sắp xẩy ra, họ có thể đưa ra những nhận định dự báo về xu thế phát