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;
Trang 1TỔNG CỤC THỐNG KÊ VIỆN KHOA HỌC THỐNG KÊ
BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ:
CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO DÂN SỐ THEO DÃY SỐ THỜI GIAN
Thuộc đề tài: Nghiên cứu ứng dụng các phương pháp dự báo để dự báo một số chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu ở Việt nam
HÀ NỘI, 6/ 2009
Trang 21 Mở đề
Số lượng dân số giữ vai trò quan trọng trong đời sống kinh tế cũng như
xã hội của một quốc gia nói chung và của một vùng nói riêng Lý do rất dễ thấy
là dân số có tác động lên các mặt của đời sống xã hội rất mạnh Dân số đông mức tiêu dùng nhiều, nhu cầu về việc làm cũng cao hơn dân số ít Dân số nhiều hay ít cũng thường là cơ sở của việc phân bổ kinh phí các loại của một quốc gia cũng như vùng, lãnh thổ Mặt khác nó cũng là cơ sở để lập kế hoạch phát triển cơ sở hạ tầng cũng như các vấn đề khác của nền kinh tế và xã hội Vì vậy biết trước số lượng dân số là một nhu cầu có thức của các quốc gia và vùng, lãnh thổ Có nhiều phương pháp dự báo dân số Một trong các phương pháp đó
là sử dụng mô hình dãy số thời gian để dự báo Chuyên đề này trình bày phương pháp sử dụng mô hình dãy số thời để dự báo dân số cho một quốc gia hoặc vùng, lãnh thổ
2 Phương pháp luận dự báo
2.1 Khái niệm định nghĩa
Dự báo theo dãy số thời gian hiểu một cách nôm na là dựa vào các số liệu phản ánh sự phát triển của hiện tượng được nghiên cứu để suy đoán sự phát triển trong tương lai của hiện tượng này Sự suy đoán này có một cơ sở khoa học là các số liệu phản ánh sự phát triển của hiện được được nghiên cứu
có hàm chứa các thông tin quyết định xu hướng cũng như mức độ của hiện tượng Tuy nhiên, sự suy đóan đó dựa trên một giả thiết rất cơ bản là điều kiện phát triển của hiện tượng trong qusa khứ và ở thời hiện tại không thay đổi trong tương lai
2.2 Các loại dự báo
Theo tầm hạn thời gian của dự báo, có thể phân dự báo ra: Dự báo ngắn
hạn, dự báo trung hạn, dự báo dài hạn Sự đưa ra kết luận về “cái sắp tới”
Trang 3trong tương lai giới hạn khoảng 1 năm trở lại được gọi là dự báo ngắn hạn, trong khoảng từ 1 năm đến dưới 5 năm được gọi là dự báo trung hạn, giới hạn
từ 5 năm trở lên được gọi là dự báo dài hạn Tuy sự phân loại như vậy rất đơn giản và hơn nữa thường phù hợp với hệ thống bắt buộc của các kế hoạch hành động, nhất là với hoạt động kinh tế Song rất khó xem phân loại như vậy là hoàn toàn đúng đắn Cần lưu ý rằng, không phải chỉ riêng điều kiện cùng một tầm hạn thời gian của dự báo quyết định đặc trưng này hoặc đặc trưng kia của
dự báo, mà còn cả hàng loạt những điều kiện khác nữa, trong đó trước hết là lớp mô hình được dùng vào dự báo và tần số đưa ra kết quả dự báo
2.3 Dự báo dài hạn
Đặc trưng của loại dự báo này thể hiện ở chỗ, mô hình hóa động đóng vai trò lớn Nó là sự tất yếu phát sinh từ sự xuất hiện tính không ổn định của các quan hệ được mô hình hóa, cái được biểu thị bằng sự thay đổi giá trị tham
số cấu trúc, hoặc cũng vậy bằng sự thay đổi dạng phân tích mối quan hệ Với
dự báo dài hạn, mô hình mô tả - nguyên nhân rất hay được sử dụng (mặc dầu cũng sử dụng mô hình xu hướng khi đối tượng được dự báo tỏ ra đặc biệt ổn định trong vận động) Tần số dự báo dài hạn nói chung là thấp
Với dự báo dài hạn, cần phải lưu ý đến sự khác nhau thường hay xảy ra giữa thực tế diễn ra và kết quả dự báo Điều này không phải do không thể đưa
ra kết luận về “cái sắp tới” trong tương lai xa hay do không nắm vững được
các phương pháp thích hợp, mà là do khả năng triển khai, thông qua những người quyết định, các hoạt động nhằm hiệu chỉnh xu hướng không có lợi của biến được dự báo được đề ra dưới ảnh hưởng của kết quả dự báo dài hạn tác động tới Đây có thể xem là nguyên nhân cơ bản của sự khác nhau được đề cập đến
Dự báo dài hạn phải liên kết hàng loạt các điều kiện bổ sung cho khoảng
thời gian dài mà kết luận đưa ra về “cái sắp tới” trong tương lai xa Trong số
Trang 4các điều kiện này, quan trọng nhất là phải tính đến việc dựa vào mô hình động xem xét tính quy luật dài hạn, phải lưu ý đến khả năng xuất hiện sự thay đổi cấu trúc và tính quy luật số lượng thích hợp trong khoảng thời gian giữa khởi đầu xây dựng kết quả dự báo và tiếp sau kỳ được dự báo
Dự báo dài hạn còn thu hút sự chú ý khi đề cập đến khía cạnh phương pháp luận cũng như khía cạnh thực hành Về khía cạnh thực hành, cần phải quan tâm đến đặc trưng chiến lược Điều này có nghĩa rằng, kết quả dự báo dài hạn là một trong những yếu tố nhất thiết phải được nhìn nhận đến của công việc xây dựng các kế hoạch và chương trình hành động dài hạn Kết quả dự báo dài hạn mang tính chiến lược liên quan tới hai lớp vấn đề Lớp thứ nhất là phải định hướng người sử dụng vào kiến tạo trước những biến hội sinh (độc lập với người sử dụng), đồng thời quyết định với mức độ rất lớn về các điều kiện
và các tổ chức hoạt động có chủ đích Thứ hai là lớp vấn đề phải định hướng vào sự hình thành tương lai các biến là những số đo mục đích được thực hiện, đồng thời những kết quả dự báo khác nhau phải phù hợp với những phương án được xem xét và cho phép khác nhau
Cũng cần phải thừa nhận rằng, công việc kế hoạch hóa dài hạn có lý trí không thể thiếu những kết quả dự báo thích hợp Những kết quả dự báo đó phải được soạn thảo trước khi xây dựng kế hoạch Tầm hạn thời gian của dự báo phải đủ dài để kết quả dự báo có thể vươn tới tận cùng của thời kỳ kế hoạch hoặc thậm chí vượt xa hơn cả thời kỳ ấy
Nhìn chung dự báo dài hạn có một số tính chất đáng lưu ý sau:
- Tính đồng bộ ở dự báo dài hạn cao hơn hẳn so với ở dự báo ngắn hạn
và ở dự báo trung hạn Sự đưa ra kết luận về “cái sắp tới” trong tương lai xa thường là hệ thống những “cái sắp tới” có quan hệ với nhau một cách lô gíc và
cả ngẫu nhiên nữa Yêu cầu của tính đồng bộ là do kết luận đưa ra cho tương
Trang 5lai xa về từng “cái sắp tới” riêng biệt ít bản chất hơn so với về cả hệ thống
những cái sắp tới gắn bó với nhau
- Kết quả dự báo dài hạn có đặc trưng chiến lược, cho nên việc đưa ra liên tiếp kết quả dự báo có ý nghĩa đặc biệt quan trọng Tính chính xác của chuỗi kết quả dự báo liên tiếp được xem xét trên toàn bộ tầm hạn thời gian mà
kết luận đưa ra về “cái sắp tới” trong tương lai xa đề cập đến quan trọng hơn
nhiều so với được xem xét ở một thời kỳ riêng biệt bất kỳ nào trong toàn bộ tầm hạn thời gian dự báo dài hạn quan tâm đến
- Với dự báo dài hạn, đặc biệt hữu dụng là hai lớp mô hình trắc lượng,
đó là những mô hình nguyên nhân mô tả và những mô hình trong số các mô hình cổ điển về xu hướng phát triển mà chúng chứa cả xu hướng lẫn giao động thời kỳ dài của đối tượng được dự báo Trái lại, có lẽ ít hữu dụng hơn cả là những lớp mô hình khác, đặc biệt là lớp những mô hình các quá trình ngẫu nhiên hoặc lớp những mô hình thích nghi
Việc thực hiện dự báo dài hạn nói chung thường hay gặp những khó khăn sau:
- Khả năng xuất hiện những thay đổi bất ngờ dạng phân tích các quan hệ được phản ánh qua mô hình dùng cho các mục đích của dự báo
- Tính không chắc chắn về dạng phân tích thực tế các mối quan hệ được phản ánh qua mô hình
- Tính khó so sánh các dữ liệu thống kê dùng để xây dựng mô hình dự báo
- Nhưng thay đổi về giá trị các thông số được dùng vào mô hình trong suốt cả tầm hạn thời gian dự báo đề cập đến
- Những trở ngại trong việc xác định các biến giải thích được hình thành như thế nào của mô hình dùng vào dự báo
Trang 6Dự báo dài hạn thường kém sát thực hơn các loại dự báo khác lý do dễ thấy là trong một khoảng thời gian dài điều kiện ngoại cảnh rất dễ bị thay đổi
và vì vậy vi phạm lớn tới giả thiết “điều kiện phát triển của hiện tượng trong tương lai giống như hiện tại và quá khứ” như đã trình bày
2.3 Mô hình dự báo
Trong dự báo theo dãy số thời gian người ta thường xây dựng một mô hình để sử dụng làm công cụ dự báo Mô hình thường là một hoặc một vài phương trình toán học có khả năng mô tả sát thực sự phát triển theo thời gian của hiện tượng được nghiên cứu Hơn thế nữa, các hệ số của phương trình được ước lượng dựa vào các dãy số liệu phản ánh sự phát triển của hiện tượng Các phương trình toán học được sử dụng thường bao gồm
+ Phương trình đường thẳng: Y= ax+b;
+ Phương trình bậc hai: Y= ax2+ bx+ c;
+ Phương trình bậc hai: Y= ax3 +bx2+ cx+ d;
+ Phương trình hàm số mũ: Y= abx;
+ Phương trình hàm lũy thừa: Y=xa;
+ Phương trình hàm lôgistic: ax
e
K Y
+
Nguyên tắc xác định mô hình dự báo
Như đã trình bày, có nhiều phương trình có thể chọn để làm mô hình dự đoán Tuy nhiên, chọn phương trình nào thì phải tuân theo nguyên tắc sau đây: phương trình nào mô tả sát nhất sự phát triển của hiện tượng được dự báo
Trang 7phương trình đó sẽ được chọn làm mô hình dự báo Để lựa chọn phương trình làm mô hình dự báo, thường tuân theo các bước sau đây;
+ Bước 1: dựa vào cơ sở phương pháp luận của hiện tượng được dự đoán
để xác định xem nó phát triển theo đường thẳng, hay đường nào
+ Bước 2: sau khi xác định được phương trình được cho là phản ánh quy luật phát triển theo thời gian của hiện rồi, tiến hành ước lượng các hệ só của phương trình
+ Bước 3: đánh giá mức độ sát thực của mô hình dựa vào số dư ước lượng được
Nếu phương trình mô tả tốt sẽ sử dụng để dự báo
3 Phương pháp luận dự báo dân số
Vào thế kỷ thứ 18, Malthus, một người Anh khi nghiên cứu các ghi chép
về sinh đẻ trong nhà thờ đã đưa ra một luận thuyết nổi tiếng đó là: dân số phát triển theo cấp số nhân còn của cải vật chất phát triển theo cấp số cộng Cho dù ngày nay con người tác động rất mạnh tới quá trình sinh đẻ, song quy luật phát triển này của dân số vẫn không bị mất ý nghĩa Đây là phát hiện rất cơ bản của Malthus và đã trở thành cơ sở để lựa chọn mô hình trong dự báo dân số theo dãy số thời gian
3.1 Mô hình dự báo dân số theo dãy số thời gian
Với phát hiện trên của Malthus, không thể sử dụng mô hình đường thẳng
để mô tả sự phát triển của dân số mà phải chọn phương trình mô tả sự phát triển theo cấp số nhân để dự báo dân số Vào trước những năm trước 1990, các cán bộ của Tổng cục Thống kê đã sử dụng phương trình sau làm mô hình dự báo dân số theo dãy số thời gian:
Trang 8(1) t
P 0( 1 ) , trong đó Pt là dân số thời kỳ báo cáo, P0 là dân số thời kỳ gốc, r
là tốc độ tăng dân số, t là thời gian.
Mô hình này đảm bảo đặc trưng dân số phát triển theo quy luật của cấp
số nhân Mặt khác nó mô tả một quá trình phát triển rời rạc
Một mô hình khác cũng mô tả sự phát triển của dân số theo phát hiện của Malthus có dạng:
t P e
P 0 , trong đó P t là dân số thời kỳ dự báo, P 0 là dân số thời kỳ gốc, r là tốc
độ tăng dân số, t là thời gian.
Mô hình này cũng đảm bảo đặc trưng dân số phát triển theo quy luật của cấp số nhân Tuy nhiên nó khác mô hình (1) ở chỗ nó mô tả một quá trình phát triển liên tục Thực tế cho thấy, dân số là một hiện tượng phát triển liên tục vì vậy mô hình (2) mới là mô hình mô tả đúng nhất sự phát triển của dân số Thật vậy, về mặt bản chất, công thức (2) là một biến thể của công thức (1) Lý thuyết toán học cho thấy khi Pt là biến liên tục thì thông qua phép tính giới hạn công thức (1) sẽ chuyển về thành công thức (2)
Để dự báo dân số theo phương pháp mô hình, các nước có dân số lớn (nước ta cũng có thể được coi là nước có dân số lớn) còn sử dụng mô hình loogistic để dự báo Mô hình này có dạng:
(3) t rt
e
K P
1 , trong đó P t là dân số thời kỳ dự báo, K là dân số tới hạn (mức cao nhất dân số có thể đạt tới, số này thường được các chuyên gia ước định), r là tốc độ tăng dân
số, t là thời gian
Phương pháp dự báo dân số theo thời gian có ưu điểm là đơn giản, dễ thực hiện, song có một số nhược đểm sau:
Trang 9+ Phải sử dụng kết quả của hai cuộc điều tra mới tính được tộc độ tăng của dân số, vì vậy độ chính xác của phương pháp dự báo này phụ thuộc rất nhiều vào độ chính xác của thông tin thu được từ hai cuộc điều tra
+ Thông thường việc áp dụng phương pháp này dựa chủ yếu vào kết quả của hai cuộc tổng điều tra dân, vì vậy ngoài việc phụ thuộc vào độ chính xác của hai cuộc điều tra nó cò phụ thuộc vào khoảng cách của hai cuộc tổng điều tra dân số Thế nhưng, do tổng điều tra tốn kém nên thường 10 năm mới tổ chức một lần Khoảng cách giữa hai cuộc tổng điều tra dài như vậy chắc chắn
sẽ làm cho tốc độ tăng dân số ước lượng được từ mô hình sẽ kém sát thực, vì vậy kết quả dự báo cũng kém sát thực
+ Dự báo dân số theo mô hình này không cho được cơ cấu dân số theo giới tính và nhóm tuổi Thế mà, nhu cầu dân số theo giới tính và nhóm tuổi lại rất cao trong công tác lập kế hoạch phát triển kinh tế xã hội
3.2 Vấn đề ước lượng các thông số của mô hình
Thông thường, để ước lượng các thông số của mô hình theo dãy số thời gian người ta sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu Nội dung cơ bản của phương pháp này là tìm các thông số của mô hình sao cho tổng bình phương độ lệc giữa giá trị thực tế và giá trị lý thuyết tính được từ mô hình là nhỏ nhất Tức là phương trình sau đây thỏa mãn:
min )
1
^
n
t
t
t y
^
t
y là giá trị lý thuyết tính
được từ mô hình sau khi đã ước lượng được các thông số của mô hình; n là độ dài của dãy
số thời gian.
Trong dự báo dân số, do số liệu không có được theo thời gian hoặc giả các số liệu có được cũng chỉ là các số ước tính do vậy sử dụng phương pháp trên sẽ đem lại kết quả thiếu chính xác Trong bối cảnh như vậy người ta sử
Trang 10dụng phương pháp 2 điểm để ước lượng tốc độ tăng của dân số (r) Tức là sử dụng dân số thu được từ hai cuộc tổng điều tra dân số để ước lượng tốc độ tăng của nó và sử dụng kết quả này để dự báo dân số Trong trường hợp sử dụng công thức (1) để dự báo dân số, tốc độ tăng dân số r trong mô hình được ước lượng theo công thức:
1
0
1
n
P
P
r , trong đó P 1 là dân số thời kỳ báo cáo đã biết, P 0 là dân số ở thời kỳ gốc được lấy làm cơ sở tính r, n số năm giữa thời kỳ gốc và thời kỳ báo cáo Trong thực tế P 1 và
P0 là dân số của hai cuộc tổng điều tra dân số vì tổng điều tra dân số được coi là cung cấp dân số chính xác hơn so với các nguồn thông tin khác.
Trong trường hợp sử dụng công thức (2) để dự báo dân số, tốc độ tăng dân số r trong mô hình được ước lượng theo công thức:
n P
P r
) ln(
0
1
, trong đó P 1 là dân số thời kỳ báo cáo đã biết, P 0 là dân số ở thời kỳ gốc được lấy làm cơ sở tính r, n số năm giữa thời kỳ gốc và thời kỳ báo cáo Ở đây P và 1 P 0
cũng thường là dân số của hai cuộc tổng điều tra dân số chứ không lấy từ các nguồn khác vì các nguồn khác có chất lượng thấp hơn so vơi của tổng điều tra dân số.
3.3 Tiến hành dự báo
a Dự báo số lượng dân số
Sau khi đã ước lượng được tốc độ tăng của dân số, có thể tiến hành dự báo dân số cho các thời điểm tiếp theo Các làm đơn giản chỉ là thay các giá trị (P, r và t (ở đây t là tầm dự báo và bằng 1, 2,3, )) vào mô hình và tính Tuy nhiên chọn P và t như thế nào? Thực tế có thể chọn P1 hoặc P Nhưng kinh 0
nghiệm cho thấy chọn P1 tốt hơn vì đây là số lượng dân số mới nhất có được