Dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội và các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội

Xác định và lựa chọn các chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu để tiến hành dự báo ngắn hạn. 2. Nghiên cứu và lựa chọn một số phương pháp và mô hình dự báo ngắn hạn; 3. Đánh giá thực trạng công tác dự báo và thực trạng số liệu dùng cho dự báo ngắn hạn về các chỉ tiêu thống kê xã hội ở Việt Nam; 4. Thử nghiệm dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu; 5. Đánh giá khả năng và lộ trình áp dụng một số phương pháp và mô hình dự báo lựa chọn;

1 VIỆN KHOA HỌC THỐNG KÊ Chuyên đề DỰ BÁO CÁC CHỈ TIÊU THỐNG KÊ XÃ HỘI VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO CÁC CHỈ TIÊU THỐNG KÊ XÃ HỘI Ngƣời thực hiện : GS.TS. Nguyễn Khắc Minh Hà Nội 29 tháng 6 năm 2009 2 GIỚI THIỆU Trong chuyên đề này , chúng tôi tập trung vào giải quyết một số nội dung cơ bản sau: Trong phần một- tổng quan về dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội, chúng tôi sẽ trình bày các quan niệm xung quanh dự báo, nhằm trả lời cho các câu hỏi :Dự báo là gì? Có thể dự báo được những gì?Mức độ tin cậy của chúng ta đối với các dự báo là như thế nào?Chúng ta thường làm dự báo bằng cách nào?Các nhà kinh tế làm dự báo bằng cách nào?Làm thế nào để phân tích các đặc điểm của các phương pháp dự báo?Những tính chất đặc biệt gì của dữ liệu có ảnh hưởng nhiều nhất?Những khó khăn chủ yếu là gì?Những khó khăn này có phương án khắc phục không?Tương lai của dự báo kinh tế ra sao? Trong phần hai, chúng tôi giới thiệu các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội như: đoán, “quy tắc ngón tay cái” hoặc “các mô hình không chính thức”; đánh giá của chuyên gia; ngoại suy xu thế ; các chỉ số dự báo sớm; thông qua các cuộc điều tra; các mô hình chuỗi thời gian và các hệ kinh tế lượng. Đặc biệt, trong dự báo bằng mô hình kinh tế lượng chúng tôi tập trung vào giải quyết vấn đề về dự báo ngắn hạn và dài hạn và bàn về độ chính xác của dự báo. Cuối cùng chúng tôi trình bày kết quả mới nhất về kết hợp dự báo để nâng cao chất lượng dự báo. 3 Phần một Tổng quan về dự báo các chỉ tiêu kinh tế- xã hội I. Giới thiệu nội dung của dự báo Mục tiêu của phần này là nhằm tổng quan nội dung của dự báo kinh tế- xã hội. Chúng tôi tổng hợp lại tất cả nội dung trong 10 câu hỏi then chốt có thể vẫn thường được đặt ra trong công tác dự báo, nhưng ở đây các câu hỏi này tập trung tới các vấn đề dự báo. 1. Dự báo là gì? 2. Có thể dự báo được những gì?Mức độ tin cậy của chúng ta đối với các dự báo là như thế nào? 3. Chúng ta thường làm dự báo bằng cách nào? 4. Các nhà kinh tế làm dự báo bằng cách nào? 5. Làm thế nào để đo lường mức độ thành công hay thất bại của các dự báo? 6. Làm thế nào để phân tích các đặc điểm của các phương pháp dự báo? 7. Những tính chất đặc biệt gì của dữ liệu có ảnh hưởng nhiều nhất? 8. Những khó khăn chủ yếu là gì? 9. Những khó khăn này có phương án khắc phục không? 10. Tương lai của dự báo kinh tế ra sao? Một số câu hỏi có thể được nói qua rất nhanh, tuy nhiên một số câu hỏi khác sẽ là những vấn đề lớn mà ta không đề cập ở đây hoặc sẽ xem xét ở phần sau. Phần tổng quan này sẽ đưa ra những bình luận sơ bộ về câu trả lời của từng câu hỏi. Phần thứ hai sẽ tóm lược lại nội dung với 10 câu hỏi này. Những câu hỏi được đặt ra, và các câu trả lời được đưa ra không đòi hỏi chúng ta phải hiểu biết về chủ đề này từ trước, và nó sẽ cho phép người đọc tìm hiểu một cách tự do mà không cần phải tiếp cận tài liệu theo một trật tự bắt buộc nào. 4 II. Những vấn đề của dự báo 2.1. Dự báo là gì? (i) Dự báo nghĩa là dự đoán các giá trị của các biến nào đó ngoài mẫu số liệu sẵn có - điển hình là một dự đoán cho tương lai, nhưng tổng quát hơn là dự đoán cho các giá trị của các biến ở những thời gian và không gian khác. (ii) Dự báo có thể có một nền tảng vững chắc hoặc có thể thiếu những nền tảng cơ sở thuyết phục; chúng có thể chính xác hoặc không chính xác trong từng trường hợp cá biệt hoặc tính trung bình; chúng có thể chi tiết hoặc không chi tiết; chúng có thể dựa trên mô hình hoặc mang tính thông tin. Các dự báo được đưa ra bằng những phương pháp với hệ hàng trăm phương trình ước lượng kinh tế lượng được kiểm định chặt chẽ cho tới những phương pháp gần như không có một cơ sở nào để quan sát được. Do vậy, dự báo là một chủ đề rất rộng. Trong lịch sử, hầu hết các phương pháp mà chúng ta đã nghĩ ra đều đã được thử nghiệm, và chúng ta đã được kế thừa hơn 36 từ khác nhau trong tiếng Anh dùng để nói về hoạt động “tiên đoán” theo nghĩa rộng, đó là tương lai có thể mang lại điều gì. Các thí dụ bao gồm, bên cạnh các dự báo những hiện tượng kinh tế, có các dự báo nhân khẩu học, chính trị, khí tượng, thiên văn, và nhiều hiện tượng khác. Những thí dụ đặc biệt hơn bao gồm các chỉ tiêu thống kê xã hội, thí dụ như dự báo thu nhập quốc gia và các thành phần của nó, dân số, kết quả bầu cử, thời tiết và nhật, nguyệt thực. Dự báo có liên quan mật thiết với đánh giá chính sách. Thực tế, hầu hết các phương pháp đánh giá chính sách dựa trên một loại dự báo đặc biệt – tuỳ thuộc vào việc chấp thuận một chính sách (hay tổng quát hơn, các phương án chính sách). 2.2. Có thể dự báo những gì? Bởi vì dự báo chỉ đơn giản là một nhận định về tương lai nên chúng ta có thể dự báo bất kỳ điều gì, có thể từ lạm phát chỉ số giá tiêu dùng của tháng tới cho đến tình hình thời tiết ngày mai, mực nước biển tính bình quân dâng cao thêm bao nhiêu vào cuối thiên niên kỷ thứ ba, cho tới dân số của trái đất vào ngày hôm đó, và giá trị của chỉ số VN index tại thời điểm đầu năm 2010. Chúng ta không khẳng định rằng các kết quả dự báo nhất thiết là hữu ích. Như vậy việc dự báo các chỉ tiêu tống kê - xã hội cũng không nằm ngoài định nghĩa nêu trên 5 2.3.Mức độ tin cậy của chúng ta đối với các dự báo là nhƣ thế nào? Rõ ràng là mức độ tin cậy của chúng ta phụ thuộc vào cơ sở xây dựng dự báo này tốt đến mức độ nào? Những dự đoán đơn thuần sẽ không mang lại độ tin cậy cao, những dự báo dựa trên các cách tiếp cận đã được kiểm định đúng đắn có thể mang lại cho chúng ta nhiều hy vọng hơn. Thật không may là ngay cả khi nó được dựa trên những cách tiếp cận này thì nó dường như vẫn chưa đủ. Tương lai quá bất định chính là khó khăn của chúng ta. Chúng ta gần như không thể làm trước được điều gì từ những bất định. Tuy nhiên, tính ngẫu nhiên của các kết cục trong chừng mực nào đó chúng ta có thể hiểu được, và chúng ta gọi đó là “những bất định có thể đo lường được”, nó khá có ích cho người sử dụng một dự báo. Nó thường dưới dạng khoảng dự báo xung quanh một điểm dự báo, điểm dự báo được xem là xu thế trung tâm hoặc kết cục có nhiều khả năng xảy ra nhất. Ví dụ, nhận định là “mặt trăng cách xa chúng ta đúng 5000 km” là rất chi tiết (nhưng hoàn toàn không chính xác), và theo nghĩa đen thì nó sẽ gắn với khoảng tin cậy dự báo bằng không. Ngược lại, nhận định “mặt trăng nằm cách xa chúng ta trong khoảng từ 1000 tới 1 tỷ km” là rất chính xác nhưng rất thiếu chi tiết, nó có khoảng tin cậy quá lớn. Những cách trình bày phức tạp hơn về yếu tố bất định có thể đo lường được là dự báo mật độ; tức là ước lượng phân phối xác suất của các kết cục tương lai có thể xảy ra. 2.4. Chúng ta thƣờng làm dự báo bằng cách nào? Có nhiều cách để đưa ra dự báo. Đó có thể là các phân tích thống kê dựa trên các mô hình chính thống, các phân tích thống kê không dựa trên các mô hình tham số, những tính toán không chính thức, phương pháp nội suy giản đơn, tung đồng xu, đoán, và “linh cảm”. Rất khó để đánh giá tần suất sử dụng của mỗi phương pháp trong thực tế, nhưng hầu hết các phương pháp này đều được thực hiện trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Tuy nhiên, nghiên cứu này sẽ tập trung vào các cách tiếp cận thống kê chính thống. 2.5. Các nhà kinh tế làm dự báo bằng cách nào? Trong kinh tế, các phương pháp dự báo gồm có: 1. Đoán, “quy tắc ngón tay cái” hoặc “các mô hình không chính thức” 2. Đánh giá của chuyên gia 3. Ngoại suy 4. Các chỉ số dự báo sớm 6 5. Các cuộc điều tra 6. Các mô hình chuỗi thời gian và 7. Các hệ kinh tế lượng Đoán và các phương pháp có liên quan tới nó chủ yếu dựa vào may mắn. Đây là phương pháp đòi hỏi ít giả thiết nhất so với các phương pháp khác mà chúng ta sẽ bàn luận nhưng nó lại không phải là một phương pháp hữu ích: đoán “đúng” thường được công bố và đoán sai lại thường được lờ đi; và tính bất định gắn với các ước đoán thường không thể đánh giá từ trước. Nếu nhiều người đoán, một số sẽ đúng một cách ngẫu nhiên, nhưng nó khó có thể được nhìn nhận là một cách tiếp cận (nói cách khác, các nhà kinh tế sẽ bắt đầu đưa ra hàng nghìn dự báo và khẳng định sự thành công bất kỳ khi nào một trong số đó chính xác). Đánh giá chuyên gia dựa trên ý kiến của các chuyên gia, thường là một phần của cách tiếp cận dự báo, nhưng nó thiếu tính giá trị khi nó là một phương pháp duy nhất, ngay cả khi tại một thời điểm nào đó, một số nhà quản lý “tiên tri” đã dự đoán chính xác. Thật không may là những thành công mang tính hệ thống cũng lảng tránh cả những chuyên gia, và không ai có thể dự đoán liệu lời tiên tri đó sẽ thành công trong lần tiếp theo hay không . Ngoại suy sẽ rất là tốt nếu như xu thế vẫn tiếp diễn, nhưng điều này cũng không chắc chắn: tính chất thường thấy là các phép ngoại suy khác nhau được sử dụng tại những thời điểm khác nhau. Ngoài ra, các dự báo hữu ích nhất khi chúng dự báo những thay đổi trong xu thế, và điều này thì phương pháp ngoại suy thường là không làm được. Nhiều người đã mua cổ phiếu, nhà vào những thời kỳ đang ở đỉnh của cơn sốt… Dự báo dựa trên các chỉ số dự báo sớm đòi hỏi một mối quan hệ ổn định giữa các biến dự báo sớm và các biến sẽ diễn ra sau đó. Khi các lý do giải thích cho một biến là yếu tố đi trước, chẳng hạn đơn đặt hàng sẽ có trước khi sản xuất thì khi đấy các chỉ số dự báo sớm sẽ hữu ích, tuy nhiên nếu không thì nó sẽ cho chúng ta những thông tin sai lầm. Ngay cả đối với các chỉ số dự báo sớm rất hiển nhiên như việc ngôi nhà xây thô là chỉ số đi trước của ngôi nhà hoàn tất có người ở, kết quả dự báo là hết sức nghèo nàn (bởi vì độ trễ có thu hẹp hoặc nới rộng rất nhanh trong những thời kỳ bùng nổ và thoái trào nhà ở - hoặc khi thời tiết quá khắc nghiệt). Điều tra người tiêu dùng và các doanh nghiệp có thể mang lại thông tin về các sự kiện trong tương lai, nhưng nó phải dựa vào những kế hoạch được thực hiện. Một lần nữa chúng ta lại 7 thấy rằng những thay đổi bất lợi trong môi trường kinh doanh có thể khiến người ta phải đánh giá lại các kế hoạch một cách căn bản bởi vì điều chỉnh lại kế hoạch sẽ đỡ tốn kém hơn. Các mô hình chuỗi thời gian mô tả đặc điểm của dữ liệu trong quá khứ là phương pháp dự báo khá phổ biến, đây là phương pháp cạnh tranh với phương pháp hệ phương trình kinh tế lượng (cụ thể là ở dạng đa biến). Đây là những phương pháp thường dùng trong ngành dự báo. Nhưng cũng giống như các phương pháp khác, chúng tập trung vào “những bất định có thể đo lường được”. Hệ phương trình kinh tế lượng là công cụ chính để dự báo kinh tế. Những phương trình này nhằm tìm cách mô hình hóa hành vi của các nhóm tác nhân kinh tế có thể quan sát được (người tiêu dùng, nhà sản xuất, người lao động, nhà đầu tư,…) với giả định về mức độ hợp lý trong hành động của các tác nhân này ở một mức độ vừa phải dựa theo kinh nghiệm lịch sử. Lợi thế của các nhà kinh tế khi sử dụng các hệ phương trình kinh tế lượng cho cả nền kinh tế là kết hợp thống nhất được các kiến thức thực nghiệm và lý thuyết về cách vận hành của nền kinh tế, nó làm cơ sở cho khung phân tích các chiến lược nghiên cứu nhằm nâng cao hiểu biết của chúng ta, nó giúp giải thích cho những thất bại của chúng ta, cũng như đưa ra được các dự báo và lời khuyên về chính sách. Các mô hình kinh tế lượng và chuỗi thời gian là những phương pháp dự báo chính trong kinh tế, nhưng “các đánh giá”, “các chỉ số dự báo sớm”, và thậm chí cả những tiên đoán cũng có thể thay đổi các kết quả dự báo. 2.6. Làm thế nào để đo lƣờng mức độ thành công hay thất bại của dự báo? Một dự báo có thể được đánh giá là thành công nếu nó gần sát với kết cục thực tế, nhưng đánh giá này còn tuỳ thuộc vào việc đo lường thế nào là gần. Nhìn lại ví dụ về “tiên đoán” khoảng cách tới mặt trăng của chúng ta: rõ ràng là tính chính xác và tính chi tiết là hai chiều để đánh giá một dự báo. Đối với người không làm chuyên môn thì một dự báo thật chi tiết mà rất không chính xác có thể được xem là không đáng mong muốn, một dự báo rất chính xác nhưng rất không cụ thể cũng vậy: và các chuyên gia tán thành quan điểm – “tiêu chuẩn vàng” là một dự báo chính xác và chi tiết. Thất bại thì rất dễ để nhận ra: một dự báo thất bại nếu mức độ không chính xác của nó tương đối lớn so với mức độ chi tiết mà nó đã cam kết. Do vậy, các nhà dự báo bị ép vào thế vừa muốn chính xác và vừa muốn chi tiết cho dự báo của mình, nhưng họ cũng sẽ không đưa ra mức độ chi tiết quá cao đến mức mà họ thường xuyên không đạt được nó. 8 Khái niệm “không chệch” trong đó các dự báo có giá trị trung tâm giống như kết cục được dùng trong cách phân tích kỹ thuật để đo lường độ chính xác; trong khi khái niệm phương sai nhỏ, chỉ một phạm vi tương đối hẹp xung quanh kết cục đo lường mức độ chi tiết. Về nguyên tắc, trong bất kỳ một trường hợp cụ thể nào, chi phí gắn với độ chệch và phương sai phụ thuộc vào mục đích mà dự báo đặt ra, dựa vào các chi phí của các hành động được thực hiện trên cơ sở dự báo. Những chi phí này sẽ xác định “hàm tổn thất”, mặc dù trong thực tế thì hàm tổn thất có thể không được chỉ định rõ ràng. Khi độ lệch (bình phương) và phương sai được kết hợp làm một thì chúng ta sẽ có được thước đo bình quân của bình phương sai số dự báo (MSFE), một thước đo thường được công bố. Thật không may là chúng ta lại không có một thước đo duy nhất về “người thắng cuộc” khi dự báo đa thời kỳ hoặc đa biến, và đây lại là một đặc điểm phổ biến trong kinh tế học – ví dụ như dự báo thất nghiệp và lạm phát trong vòng hai năm tới dưới dạng một “chỉ số chung về thất nghiệp và lạm phát”. Ngoài vấn đề về độ chệch và phương sai, các dự báo điểm thường được đánh giá trên nhiều tiêu chí như sử dụng thông tin một cách hiệu quả. Các dự báo cũng thường bao gồm cả khoảng dự báo, và đôi khi là mật độ hoàn chỉnh các kết cục, do vậy những dự báo này được xác định một cách đầy đủ. Bởi vì hiếm khi xảy ra khả năng một dự báo duy nhất áp dụng cho mọi hiện tượng kinh tế được quan tâm nên các dự báo khác nhau thường được dưa ra để so sánh với nhau sau khi đã có kết cục thực tế. Một trọng tâm cần được chú ý là liệu việc kết hợp một hoặc một số dự báo lại có tốt hơn một dự báo duy nhất hay không, hay liệu một dự báo có thể bao quát tất cả các thông tin hữu ích có trong các dự báo khác không (khi đó nó sẽ bao hàm dự báo đó). Chúng ta có thể muốn kiểm định xem liệu với một hàm tổn thất cho trước, một dự báo có thể tốt hơn về mặt thống kê so với dự báo khác không, và liệu việc tính đến yếu tố bất định thường xuất hiện trong các ước lượng tham số của mô hình có ảnh hưởng tới những ngụ ý được rút ra không. 2.7. Làm thế nào để phân tích các đặc điểm của các phƣơng pháp dự báo? Các đặc điểm của các phương pháp dự báo có thể được tìm hiểu trong cả thực nghiệm và những ví dụ mô phỏng, chúng ta sử dụng giải tích toán và các phương pháp số học sử dụng máy tính. Ví dụ, chúng ta có thể thử nghiệm với các ý tưởng được bàn luận ở trên để đo lường mức độ thành công hoặc thất bại của các dự báo bằng cách kiểm định các kết hợp của các mô hình dự 9 báo về tính chất bao hàm. Các phương pháp dự báo có thể được so sánh bằng phương pháp Monte Carlo (hay mô phỏng ngẫu nhiên), trong đó chúng ta sẽ tạo ra dữ liệu ảo và theo đó các mô hình được so sánh với nhau trong các phép thử lặp lại, để từ đó tính ra được những phương pháp này hoạt động ra sao trong một môi trường có kiểm soát về lựa chọn. Tuy nhiên, tính phù hợp về mặt thực nghiệm của những kết quả này lại tùy thuộc vào việc các dữ liệu nhân tạo có giống với các đặc điểm của thế giới thực hay không, do vậy nó có thể bị nghi ngờ. Phương pháp phân tích này rất hữu ích khi chúng ta biết đặc điểm thống kê của mẫu lớn (ví dụ như MSFE) và chúng ta muốn tìm hiểu tính hữu dụng của các kết quả cho các mẫu phù hợp với các nhà nghiên cứu ứng dụng. Đây là một ví dụ sơ khai về việc sử dụng Monte Carlo trong kinh tế lượng, nó được gọi là tính toán phân phối mẫu nhỏ của các hệ số ước lượng và kiểm định xem hành vi của hệ số nào đã được biết. So sánh thực nghiệm giữa các phương pháp dự báo thường nhìn vào kết quả của các phương pháp trong nhiều chuỗi thời gian. Bởi vì quá trình tạo dữ liệu không nằm trong sự kiểm soát của người nghiên cứu nên chúng ta biết về nó chưa thật sự hoàn hảo, các kết quả của các phương pháp dự báo cho bất kỳ một chuỗi nào có thể phụ thuộc vào đặc điểm riêng của các chuỗi, và do vậy sẽ hạn chế khả năng ứng dụng mang tính khái quát. Vì lý do này nên nhiều chuỗi có thể được so sánh với nhau, và thường các chuỗi được lựa chọn có những đặc điểm chung và điều này sẽ là hạn chế khi các kết quả có thể không còn đúng như kỳ vọng khi áp dụng cho các chuỗi khác có những đặc điểm khác. Điều này làm sáng tỏ “vấn đề quay vòng”: cho tới khi chúng ta biết được cách tạo ra dữ liệu kinh tế thực nghiệm thì chúng ta không thể biết một khung phân tích phù hợp cho việc xây dựng và phân tích các phương pháp, do vậy chúng ta không biết được thực tế các phương pháp này hoạt động tốt ra sao. 2.8. Những tính chất đặc biệt gì của dữ liệu có ảnh hƣởng nhiều nhất? Nhiều chuỗi thời gian kinh tế và tài chính có những đặc điểm rất đặc thù như tính mùa, dao động theo chu kỳ kinh doanh, tăng trưởng xu thế, tính phụ thuộc kế tiếp nhau, thay đổi mức độ dao động. Khái quát hơn, dữ liệu trong kinh tế thường không dừng, tức là giá trị bình quân và phương sai thay đổi theo thời gian. Những đặc điểm dữ liệu này thường khá quan trọng. Việc không xem xét những đặc điểm này (ví dụ tính mùa) có thể mang đến những dự báo tồi (ví dụ điểm ngoặt hay một xu thế) nếu như những đặc điểm này có liên hệ với nhau. Một số đặc điểm này có thể là trọng tâm cần phải chú ý khi dự báo. Ví dụ, chúng ta có thể muốn dự báo đặc điểm 10 của chu kỳ kinh doanh, ví dụ đợt suy thoái kế tiếp, và có thể không quan tâm tới giá trị tuyệt đối hay tốc độ tăng trưởng của chuỗi. Vì những lý do này mà các mô hình được xây dựng luôn cố gắng nắm bắt những đặc điểm này, và đã có nhiều cách tiếp cận đã được đưa ra. Nếu như chúng ta có thể mô hình hóa tính không dừng hoặc đưa nó vào trong dự báo theo một cách có hệ thống thì việc thay đổi giá trị bình quân hay phương sai theo thời gian có thể không còn là vấn đề. Do đó, tính không dừng “nghiệm đơn vị” (dẫn tới việc thay đổi phương sai xu thế) là trọng tâm của nhiều nghiên cứu dù rằng những khái quát quan trọng đã được tìm ra. Tuy nhiên, một số nguyên nhân thay đổi khác, ví dụ thay đổi giá trị bình quân vẫn chưa được mô hình hóa; và điều “chúng ta chưa biết rằng chúng ta chưa biết” có thể vẫn chưa được đưa vào trong một mô hình nào. 2.9. Những khó khăn chủ yếu là gì? Một trong những khó khăn chính khi dự báo trong kinh tế là các nền kinh tế liên tục phát triển theo thời gian, và nó thỉnh thoảng gặp phải những trục trặc, và đôi khi có thể là các cú sốc lớn không dự đoán trước được. Phát triển kinh tế có nguồn gốc từ những phát minh khoa học, nó mang lại tiến bộ về công nghệ. Nó giúp nâng cao vốn hiện vật và nhân lực và nó là động lực cho sự tăng trưởng bền vững của sản lượng thực tế. Ngoài ra, những thay đổi cấu trúc có thể thúc đẩy sự thay đổi trong luật định, những thay đổi trong chính sách kinh tế, hoặc tình trạng hỗn loạn về chính trị. Do vậy, những mối quan hệ ổn định trước đây giữa các biến kinh tế có thể bị thay đổi, và nếu dùng chúng cho các dự báo thì có thể dẫn tới những sai lầm dự báo lớn và kéo dài. Ngoài ra, các mô hình kinh tế lượng thực nghiệm được dùng để tìm hiểu và dự báo các quá trình cũng hết sức phức tạp giống như nền kinh tế thường không đại diện đúng cho hành vi. Các nhà dự báo chỉ có thể nhận thức một cách mập mờ về những thay đổi đang diễn ra, và ngay cả khi những thay đổi này được nhìn thấy thì họ cũng rất khó có thể định lượng các tác động có thể xảy ra . Những vấn đề này khiến cho việc dự báo kinh tế gặp nhiều khó khăn, và trong thực tế dự báo không thành công - việc khác biệt quá lớn trong kết quả dự báo so với kết cục được kỳ vọng – là một điều phổ biến chung. [...]... 15 Phần II Các phƣơng pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội Trong phần này chúng tôi sẽ tập trung vào các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội Như đã trình bày ở mục trên dự báo là một nhận định về tương lai nên chúng ta có thể dự báo bất kỳ điều gì, vì vậy việc dự báo các chỉ tiêu tống kê - xã hội cũng không nằm ngoài định nghĩa nêu trên Trước khi trình bày các phương pháp dự báo, chúng... II Các phƣơng pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội Các phương pháp mà chúng tôi trình bày dưới đây không chỉ áp dụng cho dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội mà cho các chỉ tiêu kinh tế Trong phần tổng quan ở trên, chúng ta đã điểm qua các phương pháp dự báo chính: 1 Đoán, “quy tắc ngón tay cái” hoặc các mô hình không chính thức” 2 Đánh giá của chuyên gia 3 Ngoại suy 4 Các chỉ số dự báo sớm 5 Các. .. pháp dự báo, chúng ta hãy thống kê lại một số các chỉ têu thống kê xã hội - kinh tế thường được đề cập đến trong các tài liệu về dự báo I Một số chỉ tiêu thống kê xã hội- kinh tế Sau đây là một số các chỉ têu thống kê xã hội - kinh tế thường được đề cập đến trong các tài liệu về dự báo Do mục tiêu nghiên cứu, chúng tôi sắp xếp các chỉ tiêu này theo các mục: các chỉ số xã hội, các chỉ số kinh tế để tiện... điều tra 6 Các mô hình chuỗi thời gian và 7 Các hệ kinh tế lượng Trong mục này chúng ta sẽ tập trung vào trình bày một số nội dung chủ yếu như : ngoại suy và phương pháp kinh tế lượng 19 2.1 Phƣơng pháp dự báo 2.1.1 Dự báo điểm và dự báo khoảng Giả sử cần dự báo véc tơ các biến y ( có thể gồm một hệ thống các chỉ tiêu thống kê xã hội nào đó), bài toán dự báo điển hình là bài toán dự đoán các giá trị... ngẫu nhiên Tập hợp các dự báo này có thể được mô tả dưới dạng hoặc là khoảng dự báo (thí dụ, 90% các dự báo rơi vào một khoảng nào đó) hoặc dự báo xác suất (thí dụ, phần trăm các dự báo vượt hơn một mức nào đó.) Trở lại dự báo tất định ex-ante (25), các cách tiếp cận khác nhau đối với dự báo giới thiệu trong mục trước tất cả có thể diễn giải theo thuật ngữ của dự báo kinh tế lượng Dự báo theo ý kiến chuyên... những dự báo tốt nhất nói chung kết hợp một mô hình kinh tế lượng, kể cả các chỉ báo dẫn đường, các dữ liệu dự tính và phân tích chuỗi thời gian với các nhân tố đánh giá, biểu thị bởi các nhân tố bổ sung 2.2.2 Các dự báo dài hạn Các dự báo dài hạn là các dự báo mà đối với chúng tầm dự báo, h, lớn hơn một mức định trước h0 nào đó Như vậy dự báo điểm dài hạn là: ˆ yT  h , h > h0, (30) bao gồm các giá... liệt kê những chỉ tiêu chủ yếu , có một số chỉ têu thuộc phạm vi của các đơn vị chức năng khác nhưng cũng đưa vào đây để tham khảo Bảng 1 Một số chỉ tiêu thống kê xã hội- kinh tế A Các chỉ số xã hội B Các chỉ số kinh tế 1 Tỷ lệ nghèo chung theo chuẩn quốc tế 56 Tổng giá trị sản xuất 2 Tỷ lệ nghèo chung theo chuẩn quốc gia 57 Chi phí trung gian 3 Tỷ lệ tiêu dùng của 20% nghèo nhất/tổng tiêu dùng xã hội. .. yT  h yT yT+h 0 dự báo theo đường hoành (tầm dự báo) t Hình 1 Dự báo điểm và dự báo khoảng Một loại dự báo khác dựa trên phân phối xác suất của yT+h là dự báo xác suất, nó nêu ra xác suất của một phát biểu nào đó về giá trị tương lai của biến Một thí dụ là 0 P(yT+h  y ) = (6) ở đây y0 được chỉ định và  là dự báo xác xuất Một thí dụ là một dự báo thời tiết cho xác suất mưa Những dự báo như vậy không... hình và và các sai số quá khứ trong dự báo Các phần dư và sai số này là các dấu hiệu không chỉ đối với các biến bị bỏ sót mà cả đối với những sai số trong phép đo các hệ số và những sai lệch hệ thống trong các biến ngoại sinh dự báo Thí dụ, nếu những đặc tính gần đây của hệ thống khác với những đặc tính trên toàn mẫu và kỳ vọng rằng các đặc tính này sẽ tiếp tục trong thời kỳ dự báo , hoặc nếu các phần... nhiên, sự không chắc chắn này được chỉ ra thông qua khoảng dự báo hoặc dự báo xác xuất Một cách tiếp cận để phát triển các dự báo như vậy là sử dụng các ước lượng sẵn có của các tham số của phân phối của các hệ số và các số hạng nhiễu ngẫu nhiên, đặc biệt là các phương sai và hiệp phương sai ước lượng, cùng những đánh giá hoặc suy luận thống kê đối với phân phối của các biến, để xác định phân phối xác