Vận dụng phương pháp dãy số thời gian đánh giá năng suất Lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn

http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Mục Lục Lời nói đầu Nội dung OBO OKS CO M Trang A Các vấn đề dãy số thời gian I Những vấn đề chung dãy số thời gian II Các tiêu dùng để phân tích biến động dãy số thời gian III Phơng pháp biểu xu hớng phát triển tợng 11 IV Phân tích thành phần dãy số thời gian 15 B Vận dụng đánh giá suất lúa tỉnh Hải Dơng (1995-2004) 18 I 18 Thống kê suất lúa II Phân tích biến động suất lúa theo thời gian (1995-2004) 20 III Biểu diễn xu hớng phát triển suất lúa 22 C D đoán suất lúa năm tới 30 I 30 Những vấn đề chung dự đoán Thống kê 31 III Nhận xét 41 Kết luận KI L II Một số phơng pháp dự đoán thống kê Tài liệu tham khảo 43 44 Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN OBO OKS CO M Lời mở đầu Với kinh tế thị trờng có điều tiết Nhà nớc, Việt Nam cần máy quản lý vĩ mô có đủ khả định phù hợp với thời cuộc, hiệu sản xuất kinh doanh trở thành yếu tố sống Trớc yêu cầu cấp thiết thông tin quản lý, ngành Thống kê xác định nhiệm vụ trọng tâm cầu nối giúp phủ thu thập, xử lý, phân tích thông tin kinh tế xã hội Một thông tin quan trọng thu thập, xử lý, phân tích cấu giống gieo trồng, sản lợng, suất nh diện tích canh tác lơng thực mà đặc biệt lúa gạo Bởi mặt hàng nông sản quan trọng bảo đảm an ninh lơng thực nớc mặt hàng xuất quan trọng kinh tế Để giúp ngời có nhìn sâu sắc vấn đề này, em xin có nghiên cứu suất lúa qua đề tài: Vận dụng phơng pháp dãy số thời gian đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dơng giai đoạn 19952004 dự đoán đến năm 2007 Với phần gồm: KI L A Các vấn đề dãy số thời gian B Đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dơng (1995-2004) C Dự đoán suất lúa thời gian tới Trong điều kiện kiến thức thời gian hạn chế em phân tích suất lúa tỉnh Hải Dơng thông qua phơng pháp dãy số thời Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN gian Vì không tránh khỏi thiếu sót nhận xét không đầy đủ Rất mong nhận đợc góp ý bạn đặc biệt thầy cô thuộc OBO OKS CO M môn Lý thuyết Thống kê Để nghiên cứu đề tài này, em kết hợp kiến thức mà em đợc lĩnh hội trình học tập nghiên cứu taị nhà trờng với hớng dẫn tận tình thầy giáo GS.TS Trần Ngọc Phác thầy, cô giáo khoa Thống kê Đồng thời tham khảo tài liệu tin cậy có liên quan đến lĩnh vực Tuy nhiên trình độ hạn chế nên không tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đợc đóng góp bạn thày, cô giáo Em xin cam đoan đề tài tự em tìm tòi suy nghĩ dựa tài liệu đợc ghi phần tài liệu tham khảo mà hoàn toàn không chép nguyên văn từ đề án hay tài liệu khác Em xin chịu trách nhiệm việc làm trớc hội động kỷ luật khoa nhà trờng Em xin chân thành cảm ơn ! Hà nôi, ngày 25 tháng 11 năm 2005 Sinh viên thực KI L Lê Việt Hùng Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN OBO OKS CO M Nội dung Phơng pháp phân tích Thống kê việc mô hình hoá toán học vấn đề cần phân tích theo mục tiêu nghiên cứu Trong phơng pháp phân tích Thống kê dãy số thời gian phơng pháp biểu đợc quy mô nh biến động tợng theo thời gian Ngoài cho phép ta dự đoán cách tơng đối xác ngắn hạn quy mô tợng A Các vấn đề dãy số thời gian I Những vấn đề chung dãy số thời gian Khái niệm * Các tợng kinh tế biến động theo thời gian nên ta thờng dùng phơng pháp dãy số thời gian để nghiên cứu.Đó dãy trị số tiêu thống kê đợc xếp theo thứ tự thời gian Dãy số thời gian không giới hạn tợng kinh tế mà trị số cho thấy KI L thay đổi tợng xã hội nh tỉ lệ biết chữ quốc gia * Xét hình thức, dãy số thời gian gồm thành phần thời gian (ngày, tuần, tháng, quý, năm) trị số tiêu (hay mức độ dãy số) * Căn vào đặc điểm mặt thời gian ngời ta thờng chia dãy số thời gian thành hai loại: Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN - Dãy số thời kỳ dãy số biểu thay đổi tợng qua thời kỳ định OBO OKS CO M - Dãy số thời điểm dãy số biểu mặt lợng tợng vào thời điểm định Yêu cầu vận dụng * Khi xây dựng dãy số thời gian phải đảm bảo yêu cầu so sánh đợc mức độ dãy số Cụ thể phải thống nội dung phơng pháp tính tiêu theo thời gian * Phải thống phạm vi tổng thể nghiên cứu * Các khoảng cách thời gian dãy số nên dãy số thời kỳ phải ý nghĩa việc nghiên cứu dãy số thời gian * Phơng pháp phân tích dãy số thời gian dựa giả thiết biến động tợng lai hiên tợng nói chung giống với biến động tợng khứ xét đặc điểm cờng độ tợng Nói cách khác, yếu tố ảnh hởng đến biến động tợng khứ đợc giả định tơng lai tiếp tục tác động đến tợng theo xu hớng giống gần giống nh trớc * Do vậy, mục tiêu phân tích dãy số thời gian tách biệt yếu tố ảnh hởng đến dãy số Điều có ý nghĩa việc dự KI L đoán nh nghiên cứu quy luật biến động tợng Vì phơng pháp phân tích dãy số thời gian cung cấp thông tin hữu ích nhà quản lý việc dự đoán xem xét chu kỳ biến động tợng Đây công cụ đắc lực cho họ việc định Các yếu tố ảnh hởng đến dãy số thời gian * Biến động dãy số thời gian thờng đợc xem kết yếu tố sau đây: Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN - Tính xu huớng: Quan sát số liệu thực tế tợng thời gian dài (thờng nhiều năm), ta thấy biến động tợng OBO OKS CO M theo chiều hớng (tăng giảm) rõ rệt Nguyên nhân loại biến động thay đổi công nghệ sản xuất, gia tăng dân số, biến động tài sản - Tính chu kỳ: Biến động tợng đợc lặp lại với chu kỳ định, thờng kéo dài từ 10 năm, trải qua giai đoạn: phục hồi phát triển, thịnh vợng, suy thoái đình trệ Biến động theo chu kỳ biến động tổng hợp nhiều yếu tố khác Chẳng hạn tợng thời tiết bất thờng Enlino, Enlina ảnh hởng đến sản lợng suất nông nghiệp - Tính thời vụ: Biến động số tợng kinh tế xã hội mang tính thời vụ nghĩa hàng năm, vào thời điểm định (tháng quý) biến động tợng đợc lặp lặp lại Nguyên nhân biến động tợng điều kiện thời tiết, khí hậu, tập quán xã hội, tín ngỡng dân c - Tính ngẫu nhiên hay bất thờng: Là biến động quy luật hầu nh dự đoán đợc Loại biến động thờng xảy thời gian ngắn không lặp lại Nguyên nhân ảnh hởng biến cố trị, thiên tai, chiến tranh thời gian KI L II Các tiêu dùng để phân tích biến động dãy số Mức độ bình quân theo thời gian: Phản ánh mức độ đại biểu mức độ dãy số Gồm: * Mức độ trung bình dãy số thời kỳ Các lợng biến có quan hệ tổng: y = y1 + y2 + + yn yi = n n Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN y=n Các lợng biến có quan hệ tích: y i OBO OKS CO M * Mức độ trung bình dãy số thời điểm Khoảng cách thời gian thời điểm nhau: y1 y= + y2 + y3 + y n + yn n Nếu khoảng cách thời gian thời điểm không băng nhau: y= yt t i i i Lng tng (gim) tuyt i: Phản ánh thay đổi trị số tuyệt đối tiêu hai thời gian nghiên cứu Tuỳ theo mục đích nghiên cứu ta có: - Lợng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn: Biểu lợng tăng (giảm) tuyệt đối hai kỳ liên tiếp i = yi yi1 (i = 2, n) - Lợng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: Biểu lợng tăng (giảm) tuyệt đối kỳ nghiên cứu kỳ chọn làm gốc i = yi y1 (i = 2, n) KI L - Lợng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: Biểu cách chung lợng tăng (giảm) tuyệt đối, tính trung bình cho thời kỳ nghiên cứu n i = i i n = n y y1 = n n n Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Chỉ tiêu thờng sử dụng trị số dãy số có xu hớng (cùng tăng hay giảm) OBO OKS CO M Tốc độ phát triển: Là tiêu biểu biến động tợng xét mặt tỉ lệ * Tuỳ theo mục đích nghiên cứu ta có loại tốc độ phát triển sau đây: - Tốc độ phát triển liên hoàn: Biểu biến động mặt tỉ lệ tợng hai kỳ liên tiếp ti = yi y i (i = 2, n) - Tốc độ phát triển định gốc: Biểu biến động mặt tỉ lệ tợng kỳ nghiên cứu kỳ chọn làm gốc Ti = yi y1 (i = 2, n) - Tốc độ phát triển bình quân: Là tiêu biểu mức độ chung biến động mặt tỉ lệ tợng suốt thời kỳ nghiên cứu ti = Ti T i (i = 2, n) * Mối liên hệ tốc độ phát triển liên hoàn định gốc: định gốc: KI L + Tích tốc độ phát triển liên hoàn tốc độ phát triển n Tn = t i (i = 2, n) i=2 + Thơng hai tốc độ phát triển định gốc liền kề tốc độ phát triển liên hoàn: Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN ti = Ti T i (i = 2, n) OBO OKS CO M Tc tng (gim): Thực chất, tốc độ tăng (giảm) tốc độ phát triển trừ (hoặc trừ 100 tính %) Nó phản ánh mức độ tợng nghiên cứu thời kỳ tăng lên hay giảm lần (hoặc %) Nói lên nhịp điệu phát triển theo thời gian - Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn: = i y i = y i y i y = i = ti y i y i (i = 2, n) - Tốc độ tăng (giảm) định gốc: Ai = i y i y1 = = Ti y1 y1 (i = 2, n) - Tốc độ tăng (giảm) bình quân: phản ánh nhịp điệu tăng (giảm) đại diện thời kỳ định đợc tính qua tốc độ phát triển a = t bình quân Giá tri tuyệt đối 1% tăng (giảm): Là tiêu biểu mối quan hệ tiêu lợng tăng (giảm) tuyệt tốc độ tăng (giảm) Nghĩa tính xem 1% tăng (giảm) nhiêu KI L liên hoàn tơng ứng với giá trị tuyệt đối tăng (giảm) bao gi = i a i (% ) = y i 100 Chỉ tiêu không tính cho tốc độ tăng (giảm) định gốc kết luôn số Gi = i y = Ai (% ) 100 10 Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN III Phơng pháp biểu xu hớng phát triển tợng OBO OKS CO M Xu hớng yếu tố thờng đợc xem xét đến trớc nghiên cứu dãy số thời gian Nghiên cứu xu hớng chủ yếu phục vụ cho mục đích dự đoán trung hạn dài hạn tiêu kinh tế Xuất phát từ yêu cầu ta cần sử dụng biện pháp thích hợp nhằm loại bỏ ảnh hởng nhân tố ngẫu nhiên, nêu rõ xu hớng tính quy luật phát triển tợng qua thời gian Mở rộng khoảng cách thời gian: * Vận dụng với dãy số thời gian có khoảng cách thời gian tơng đối ngắn Có nhiều mức độ cha phản ánh đợc xu hớng phát triển tợng * Nội dung mở rộng khoảng cách thời gian cách ghép số thời gian liền vào thành khoảng thời gian ngắn * Tuy nhiên, có hạn chế dùng cho dãy số có nhiều mức độ Vì mở rộng khoảng cách thời gian số lợng mức độ dãy số nhiều Phơng pháp dãy số bình quân truợt: * Số bình quân trợt: Là số bình quân cộng nhóm định mức độ dãy số Đợc tính cách lần lợt loại trừ dần mức độ KI L đầu đồng thời thêm vào mức độ cho số lợng mức độ tham gia tính số bình quân không đổi * Dãy số bình quân trợt: Là dãy số đợc hình thành từ số bình quân trợt Ví dụ với dãy số thời gian: y1; y2; y3; ;yn (n mức độ) Ta lấy bình quân trợt giản đơn mức độ thì: 11 Thống kê 44B Lê Việt Hùng http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN C Dự đoán suất lúa năm tới OBO OKS CO M I Những vấn đề chung dự đoán thống kê Khái niệm: Theo nghĩa chung nhất, dự đoán xây dựng thông tin có sở khoa học mức độ, trạng thái, quan hệ, xu hớng phát triển có tơng lai tợng Dự đoán Thông kê thuật ngữ nhóm phơng pháp thống kê để xây dựng dự đoán số lợng Đây tiếp tục trình phân tích Thống kê sử dụng phơng pháp sẵn có thống kê để xây dựng dự đoán số lợng Khả dự đoán thống kê: Luôn có tính nhiều phơng án tính xác suất vì: + Trong tợng có nhiều nhân tố đồng thời tác động nhng có chiều hớng khác Theo thời gian có nhng nhân tố yếu đi, nhng nhân tố xuất nh mầm mống Nhng tơng lai nhân tố chủ yếu khó dự đoán xác tơng lai Vì dự đoán có tính xác suất + Chúng ta sử dụng nhiều phơng án để dự đoán cho nhiều đối tợng Mỗi phơng pháp cho kết sấp xỉ Vì ngời ta lập KI L vài phơng án có xác suất tin cậy định Trên sở ta chọn phơng án mà qua phân tích bổ sung cho kết tốt Thậm chí trờng hợp có phơng án không nên coi phơng án hay tốt mà coi phơng án có Thời hạn dự đoán: Thời hạn dự đoán nên 1/3 thời kỳ tiền sử ta dùng phơng pháp thống kê Thời kỳ tiền sử dùng cho dự đoán không nên dài quá ngắn Trong dãy số thời gian suất lúa ta có thời kỳ 30 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN tiền sử 10 năm Đây khoảng thời gian hợp lý để dự đoán thống kê ta dự đoán cho tơng lai 2-3 năm tới Quá trình dự đoán trải qua bớc nh sau: OBO OKS CO M - Mô hình hoá đối tợng dự đoán - Xây dựng mô hình dự đoán - Tính trị số dự đoán, khoảng dự đoán sai số dự đoán - Hiệu chỉnh dự đoán làm phù hợp dự đoán cần II Một số phơng pháp dự đoán thống kê Ngoại suy mức độ bình quân: Là dự đoán nhanh với dự đoán xác không cao phụ thuộc nhiều vào tích chất đại biểu số bình quân Nếu dãy số thời gian có xu hớng kết không tốt Tuy nhiên u điểm phơng pháp dãy số thời gian không cần dài xây dựng dự đoán khoảng Với dãy số thời gian suất lúa có xu hớng tăng ta dùng phơng pháp sau: 1.1/ Ngoại suy lợng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: * Vận dụng: Trong trờng hợp dãy số có lợng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn sấp xỉ (dãy số cộng) y n + L = y k + L KI L * Mô hình dự đoán: Trong đó: L thời hạn dự đoán ( tầm xa dự đoán) y n + L trị số dự đoán thời điểm thứ n+L lợng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân yk mức độ dùng làm gốc để ngoại suy 31 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Lợng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn Năm Yi i 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 44,8 48,7 51,3 52,8 55,2 55,8 54,9 57,9 58,5 58,8 3,9 2,6 1,5 2,4 0,6 - 0,9 3,0 0,6 0,3 = 1,556 OBO OKS CO M Có Năng suất lúa Nếu lấy y k bình quân năm cuối ta có: yk = > 58,5 + 58,8 = 58,65 y n + L = 58 , 65 + 1,556 L * Dự đoán cho năm ta có kết sau: Năm 2005: L=1 > y 2005 = 60,206 (tạ/ha) Năm 2006: L=2 > y 2006 = 61,762 (tạ/ha) Kết phơng pháp không xác giá trị i dãy số chênh lệch nhiều KI L 1.2/ Ngoại suy tốc độ phát triển bình quân: * Vận dụng: Trong trờng hợp mức độ dãy số thời gian có tốc độ phát triển liên hoàn sấp xỉ * Mô hình dự đoán: Trong đó: L y n + L = y k (t ) L thời hạn dự đoán ( tầm xa dự đoán) 32 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN y n + L trị số dự đoán thời điểm tốc độ phát triển bình quân yk mức độ dùng làm gốc để ngoại suy OBO OKS CO M t Yi Tốc độ phát triển liên hoàn(%) ti 44,8 48,7 51,3 52,8 55,2 55,8 54,9 57,9 58,5 58,8 108,7 105,3 102,9 104,5 101,1 098,4 105,5 101,0 100,5 Năng suất lúa Năm 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 Với: t = 1,031 Có thể lấy yk = yn = 58,8 (tạ/ha) Hoặc lấy y k bình quân năm cuối ta có: yk = L y n + L = 58,4.(1,031) KI L > 58,5 + 58,8 + 57 ,9 = 58,4 Dự đoán cho năm ta có kết sau: Năm 2005: L=1 > y 2005 = 60,206 (tạ/ha) Năm 2006: L=2 > y 2006 = 62,0769 (tạ/ha) Năm 2007: L=3 > y2007 = 64,0013 (tạ/ha) 33 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Nhận thấy suất lúa theo thời gian tăng lên tơng đối nhanh nên ta nghi ngờ kết dự đoán cha đợc xác Nguyên nhân tốc độ phát triển thực tế tăng không nhau, nhng dự đoán ta lấy tốc độ OBO OKS CO M phát triển bình quân cao nên giá trị dự đoán cao Ta dùng phơng pháp dự đoán khác có độ xác cao Ngoại suy hàm xu thế: Trong phơng pháp mức độ dãy số thời gian đợc mô hình hoá hàm số đợc gọi hàm xu * ta trình bày phơng pháp biểu diễn xu biến động suất lúa Ta tìm đợc dạng hàm phù hợp (có SE nhỏ nhất) y = a0t a1 hàm ly thừa (power) với mô hình tổng quát : Qua tính toán SPSS ta tìm đợc mô hình biểu diễn biến động suất lúa theo thời gian y = 44 ,9174 t ,1181 Dependent variable NANGSUAT Listwise Deletion of Missing Data Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Method POWER 99083 98174 97946 01252 Analysis of Variance: F = Sum of Squares Mean Square 06745955 00125459 06745955 00015682 KI L Regression Residuals DF 430.16308 Signif F = 0000 Variables in the Equation -Variable B SE B Beta T Sig T Time (Constant) 118109 44.917438 005695 425334 990829 20.740 105.605 0000 0000 The following new variables are being created: Name FIT_1 LCL_1 UCL_1 Label Fit for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER 95% LCL for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER 95% UCL for NANGSUAT from CURVEFIT, MOD_6 POWER 34 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN new cases have been added Với khoảng tin cậy 95% dự đoán cho năm ta có kết quả: OBO OKS CO M (đvi: tạ/ha) Năng Suất 44.8 48.7 51.3 52.8 55.2 55.8 54.9 57.9 58.5 58.8 year_ data_ 1995 1995 1996 1996 1997 1997 1998 1998 1999 1999 2000 2000 2001 2001 2002 2002 2003 2003 2004 2004 2005 2005 2006 2006 2007 2007 fit_1 44.917 48.749 51.141 52.908 54.321 55.504 56.523 57.422 58.226 58.955 59.623 60.239 60.811 lcl_1 43.320 47.208 49.591 51.328 52.699 53.836 54.808 55.658 56.415 57.097 57.719 58.290 58.819 ucl_1 46.573 50.341 52.739 54.538 55.993 57.223 58.293 59.241 60.096 60.874 61.589 62.252 62.870 * Kết dự đoán có hai loại là: + Dự đoán điểm: Ký hiệu fit_1 cho biết suất lúa (Y) năm 2005, 2006 2007 lần lợt 59,623; 60,239 60,811 tạ/ha + Dự đoán khoảng: ký hiệu lcl_1 cận dới, ucl_1 cận Nh suất lúa (Y) năm nh sau: KI L - Với khoảng tin cậy 95% suất lúa năm 2005 khoảng từ 57,719 tạ/ha dến 61,589 tạ/ha - Với khoảng tin cậy 95% suất lúa năm 2006 khoảng từ 58,290 tạ/ha dến 62,252 tạ/ha - Tơng tự ta có suất lúa năm 2007 khoảng từ 58,819 tạ/ha dến 62,870 tạ/ha (với khoảng tin cậy 95%) 35 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN * Nhận xét: Rõ ràng qua dự đoán hàm xu ta thấy đợc khác biệt lớn với kết dự đoán ngoại suy mức độ bình quân Nhìn cách OBO OKS CO M chủ quan ta thấy kết dự đoán hợp lý Thực tế chứng minh dự đoán điểm cho năm nh 1995, 1996, 1997, 1998, 2003 2004 xác Dự đoán san mũ: Do dãy số thời gian suất lúa có số liệu theo năm nên ta dự đoán mô hình biến động thời vụ Với , tham số san nhận giá trị khoảng [0;1] Tiến hành dự đoán phơng pháp san mũ theo mô hình: * Mô hình dạng tuyến tính biến động thời vụ Dùng SPSS ta có: Initial values: Series 44.02222 Alpha 9000000 8000000 1.000000 7000000 6000000 8000000 9000000 5000000 7000000 1.000000 Gamma 0000000 0000000 0000000 0000000 0000000 2000000 2000000 0000000 2000000 2000000 SSE 19.22098 19.30148 19.42716 19.71908 20.51956 21.59005 21.63399 21.72474 22.13462 22.15394 KI L DFE = The 10 smallest SSE's are: Trend 1.55556 The following new variables are being created: NAME FIT_1 ERR_1 LABEL Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_8 HO A 90 G 00 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_8 HO A 90 G 00 Với = 0,9 = 0,0 cho ta SSE = 19,22098 nhỏ 36 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Tuy nhiên mô hình xu suất lúa tỉnh Hải Dơng lại có dạng phi tuyến ta dùng phơng pháp san mũ với dạng phi OBO OKS CO M tuyến để dự đoán * Mô hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm mũ (Exponential) biến động thời vụ Results of EXSMOOTH procedure for Variable NS MODEL= EN (Exponential trend, no seasonality) Initial values: DFE = Series 42.96873 The 10 smallest SSE's are: Trend 1.08705 Alpha 6000000 5000000 6000000 7000000 7000000 8000000 7000000 8000000 5000000 9000000 Gamma 1.000000 1.000000 8000000 8000000 1.000000 6000000 6000000 8000000 8000000 6000000 SSE 23.12042 23.23542 23.86772 24.04277 25.03279 25.49453 25.65248 25.85361 26.25820 26.76321 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_2 ERR_2 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A 60 G1.00 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A 60 G1.00 nhỏ KI L Kết từ SPSS cho thấy với = 0,6 = 1,0 cho ta SSE = 23,12042 * Mô hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm Damped biến động thời vụ Ta có kết từ SPSS nh sau: Results of EXSMOOTH procedure for Variable NS MODEL= DN (Damped trend, no seasonality) 37 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN PHI 1000000 3000000 5000000 7000000 9000000 DFE = Series 37.02222 42.20741 43.24444 43.68889 43.93580 Trend 15.55556 5.18519 3.11111 2.22222 1.72840 OBO OKS CO M Initial values: The 10 smallest SSE's are: Alpha 9000000 1.000000 7000000 8000000 8000000 9000000 6000000 7000000 7000000 6000000 Gamma 0000000 0000000 2000000 2000000 0000000 2000000 2000000 0000000 4000000 4000000 Phi 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 SSE 18.72683 18.82909 18.96291 18.97539 18.99167 19.39352 19.43619 19.73222 19.99969 20.07297 The following new variables are being created: NAME LABEL FIT_5 ERR_5 Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_12 DN A 90 G 00 P 90 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_12 DN A 90 G 00 P 90 Với = 0,9 ; = 0,0 = 0,9 ta có SSE = 18,72683 nhỏ Xét chung cho mô hình vừa phân tích ta thấy mô hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm Damped biến động thời vụ cho kết SSE nhỏ (18,72683 < 19,22098 < 23,12042) nên ta tiến hành dự đoán theo mô hình Với = 0,9 ; = 0,0 = 0,9 , dự đoán đến năm KI L 2007 Kết nh bảng sau: Năng Suất Lúa Năm Giá trị dự đoán 44.8 48.7 51.3 52.8 55.2 55.8 54.9 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 45.491 46.269 49.717 52.276 53.768 55.975 56.644 (đvi: tạ/ha) 38 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN 2002 2003 2004 2005 2006 2007 55.818 58.361 59.089 59.371 59.859 60.299 OBO OKS CO M 57.9 58.5 58.8 Kết thu đợc dự đoán điểm với giá trị suất lúa qua năm tơng đối sát với thực tế Nh vào năm 1995, 1998, 2000, 2003 cho kết sấp xỉ giá trị thực tế Điều kiến ta tin tởng vào kết dự đoán Dự đoán mô hình tổng hỗn hợp tự hồi quy trung bình trợt ARIMA(p, d, q): Do dãy số thời gian suất lúa dãy số liệu theo năm có tính xu rõ rệt Tiến hành dự đoán với d =1 tức coi dãy số có biến động xu tuyến tính ứng dụng phần mềm SPSS: ta lần lợt thay giá trị p = 0, 1, giá trị q = 0, 1, Chọn kết (p, q) có SE nhỏ để tiến hành dự đoán (p, q) = (0, 1) SE = 1,98 (p, q) = (0, 2) SE = 2,12 KI L (p, q) = (1, 0) SE = 1,88 (p, q) = (1, 1) SE = 1,80 (p, q) = (1, 2) SE = 1,90 (p, q) = (2, 0) SE = 1,91 (p, q) = (2, 1) SE = 1,94 (p, q) = (2, 2) SE = 2,09 Chọn (p, q) = (1, 1) có SE = 1,80 nhỏ 39 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Ta dự đoán suất lúa theo mô hình ARIMA(1, 1, 1) * Kết từ SPSS dự đoán suất lúa nh sau: Năng suất 44.8 48.7 51.3 52.8 55.2 55.8 54.9 57.9 58.5 58.8 OBO OKS CO M (đvi: tạ/ha) Năm 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Dự đoán khoảng Dự đoán điểm Cận dới(lcl) Cận trên(ucl) 44.80 38.76 50.84 51.18 46.52 55.84 53.70 49.30 58.10 54.75 50.43 59.06 57.20 52.91 61.48 57.23 52.96 61.50 55.49 51.23 59.76 59.24 54.98 63.51 59.53 55.27 63.79 59.54 55.28 63.80 60.24 53.16 67.31 60.90 50.98 70.82 Kết dự đoán cho thấy suất lúa năm 2005 đến 2007 lần lợt 59,54; 60,24 60,90 (tạ/ha) Các dự đoán điểm cho năm KI L 1997, 1998 2004 tơng đối xác 40 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN III Nhận xét Qua tất phơng pháp dự đoán ta thấy phơng pháp cho kết khác Nhng tựu chung lại phơng pháp dự đoán đối sát OBO OKS CO M ngoại suy hàm xu thế, san mũ ARIMA(1, 1, 1) cho kết tơng Bảng dự đoán suất lúa tỉnh Hải Dơng (đvi: tạ/ha) 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 44,8 48,7 51,3 52,8 55,2 55,8 54,9 57,9 58,5 58,8 - Hàm xu 44.917 48.749 51.141 52.908 54.321 55.504 56.523 57.422 58.226 58.955 59.623 60.239 60.811 Dự đoán điểm San Arima mũ (1, 1, 1) 45.491 46.269 49.717 52.276 53.768 55.975 56.644 55.818 58.361 59.089 59.371 59.859 60.299 44.80 51.18 53.70 54.75 57.20 57.23 55.49 59.24 59.53 59.54 60.24 60.90 KI L Năm Năng suất lúa thực tế Quan sát kết thu đợc từ phơng pháp dự đoán ta nhận thấy: kết thu đợc từ phơng pháp dự đoán hàm xu cho kết dự đoán điểm năm 1995, 1996, 1998, 2000, 2004 sát với thực tế phơng pháp lại kết không đợc nh nên ta có quyền nghi ngờ giá trị dự đoán không xác Nhng ta khẳng định cách chắn phơng pháp dự đoán hàm xu tốt hai phơng pháp lại 41 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN Kết dự đoán đánh giá đợc hết biến động suất lúa Là nguyên nhân tác động đến suất lúa khứ, tơng lai không giống Ngoài suất lúa OBO OKS CO M thực tế phụ thuộc nhiều vào điều kiện tự nhiên Nếu sẩy thiên tai, lũ lụt tổn thất suất nông nghiệp nói chung suất lúa nói riêng ớc tính đợc Trong dãy số liệu suất lúa giảm năm 2001 Đó thời điểm Đồng sông Hồng KI L chịu ảnh hởng thiên tai, lũ lụt 42 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN OBO OKS CO M Kết luận Trong công nghiệp nớc ta cha bắt kịp với giới để hoàn thành mục tiêu công nghiệp hoá - đại hoá đất nớc vào năm 2020 cần phải dựa vào ngành nông nghiệp năm tới Việc tăng suất sản lợng phục vụ cho chiến lợc xuất mặt hàng nông nghiệp hớng đắn kinh tế Với đề án em hi vọng vấn đề suất lúa đợc giải tài liệu tin cậy để nhà quản lý tham khảo Những biến động suất lúa tơng lai đợc dự đoán trớc nhng số liệu ban đầu Chúng ta cần phải điều chỉnh lại qua thảo luận với chuyên gia áp dụng vào thực tế Việc dùng phơng pháp dãy số thời gian để phân tích suất lúa cho thấy nhìn góc độ Vì áp dụng vào thực KI L tế cần nghiên cứu kỹ điều kiện áp dụng 43 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN OBO OKS CO M tài liệu tham khảo * Giáo trình lý thuyết thống kê _ Trờng ĐH Kinh tế Quốc dân * Giáo trình thống kê nông nghiệp _ Trờng ĐH Kinh tế Quốc dân * Giáo trình ứng dụng SPSS để xử lý số liệu thống kê _ Trờng ĐH Kinh tế Quốc dân * Nguồn số liệu từ website Tổng Cục Thống kê Việt Nam ( http://www.gso.gov.vn ) * Niên giám Thống kê tỉnh Hải Dơng năm 2004 _ Cục Thống kê KI L tỉnh Hải Dơng 44 Lê Việt Hùng Thống kê 44B [...]... nông nghiệp So sánh năng suất lúa tỉnh Hải Dơng với năng suất bình quân các tỉnh Đồng Bằng sông Hồng ta thấy tỉnh Hải Dơng có năng suất cao hơn từ 3,7 đến 0,4 tạ/ha Trong những năm 1996-1998 năng suất lúa bình quân luôn cao hơn khoảng 3,5 tạ/ha II Phân tích sự biến động của năng suất lúa theo thời gian (1995-2004) 1 Phân tích xu thế biến động năng suất lúa: Số liệu năng suất lúa tỉnh Hải Dơng ta phân... năng suất lúa Qua số liệu về năng suất lúa tỉnh Hải Dơng giai đoạn 1995-2004, ta xác định xu hớng phát triển của năng suất thông qua 2 phơng pháp là dãy số OBO OKS CO M bình quân trợt và hồi quy 1 Phơng pháp là dãy số bình quân trợt: Phơng pháp bình quân trợt giản đơn 3 mức độ ta có dãy số mới: yi Phơng pháp bình quân trợt gia quyền 3 mức độ với quyền số (1; 2; 1) ' ta có dãy số mới là: y i Năng suất. .. Thể hiện ở năng suất lúa tăng từ 44,8tạ/ha lên 58,8tạ/ha KI L (tơng ớng năng suất tăng lên 31.25%) làm cho năng suất trung bình giai đoạn 1995-2004 đạt 53,87 tạ/ha So sánh với năng suất lúa của cả nớc hay với năng suất lúa bình quân của ĐB sông Hồng thì năng suất lúa của tỉnh Hải Dơng đã đạt mức rất cao Trong 11 tỉnh ĐB sông Hồng thì năng suất lúa của tỉnh Hải Dơng cũng chỉ thấp hơn tỉnh Thái Bình và... giá năng suất Lúa tỉnh Hải Dơng 2004) OBO OKS CO M (1995 I Thống kê năng suất lúa 1 Hệ thống chỉ tiêu thống kê năng suất lúa: Năng suất lúa là lợng sản phẩm lúa thu đợc tính bình quân trên một đơn vị diện tích gieo trồng trong một thời gian nhất định Đây là chỉ tiêu chất lợng tổng hợp cho phép đánh giá trình độ thâm canh và khả năng mở rộng diện tích gieo trồng Gồm những chỉ tiêu cơ bản sau: - Năng suất. .. năng suất lúa vẫn tăng đều nhng rất chậm Về chỉ tiêu tốc độ phát triển ta thấy tốc độ tăng năng suất lúa qua các năm là rất đều (khoảng 105%) nhng vào năm 2001 năng suất lúa lại giảm Tuy lợng giảm là không nhiều nhng đã làm cho tốc độ phát triển bình quân của cả giai đoạn 1995-2004 chỉ còn 103,1% Việc năng suất lúa của tỉnh Hải Dơng biến động và có xu hớng tăng trong giai đoạn này Thể hiện ở năng suất. .. OBO OKS CO M phân tích đợc biến động thời vụ của hiện tợng Việc phân tích biến động thời vụ của năng suất lúa chỉ có thể thực hiện đợc nếu ta thu thập đợc số liệu năng suất lúa theo vụ thu hoạch Tuy nhiên trong điều kiện hạn hẹp về thời gian em vẫn cha tìm đợc nguồn tài liệu về năng suất lúa theo vụ thu hoạch KI L nên việc phân tích biến động thời vụ về năng suất lúa không thực hiện đợc ... bình quân của các mức độ trong dãy số I i : Chỉ số thời vụ của thời gian thứ i + ý nghĩa: Nếu coi mức độ bình quân chung của tất cả các kỳ là 100% thì chỉ số thời vụ của kỳ nào lớn hơn 100% thì đó là lúc bận rộn và ngợc lại - Với dãy số thời gian có xu hớng rõ rệt việc tính chỉ số thời vụ phức tạp hơn Trớc hết ta cần điều chỉnh dãy số bằng phơng trình hồi quy để tính ra các giá trị lý thuyết rồi sau đó... dãy số thời gian không cần dài và không phải xây dựng các dự đoán khoảng Với dãy số thời gian về năng suất lúa có xu hớng tăng ta có thể dùng các phơng pháp sau: 1.1/ Ngoại suy bằng lợng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: * Vận dụng: Trong trờng hợp dãy số có các lợng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn sấp xỉ bằng nhau (dãy số cộng) y n + L = y k + L KI L * Mô hình dự đoán: Trong đó: L là thời hạn dự đoán... trong từng vụ - Năng suất tính cho một ha diện tích gieo trồng bình quân trong cả năm - Năng suất tính cho một ha diện tích canh tác trong một năm (năng suất đất) - Năng suất tính cho một ha diện tích gieo trồng thực tế có thu hoạch: dùng để xác định năng suất cho chu kỳ sản xuất sau 2 Điều tra năng suất lúa: Do sản xuất lúa trải trên diện tích rộng nên muốn nắm bắt đợc kết quả sản xuất ta phải tiến hành... thể có 3 Thời hạn dự đoán: Thời hạn dự đoán chỉ nên bằng 1/3 thời kỳ tiền sử nếu ta chỉ dùng các phơng pháp thống kê Thời kỳ tiền sử dùng cho dự đoán cũng không nên dài quá hoặc quá ngắn Trong dãy số thời gian về năng suất lúa ở trên ta có thời kỳ 30 Lê Việt Hùng Thống kê 44B http://kilobooks.com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN tiền sử là 10 năm Đây là khoảng thời gian hợp ...http:/ /kilobooks. com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN OBO OKS CO M Lời mở đầu Với kinh tế thị trờng có điều tiết... qua phơng pháp dãy số thời Thống kê 44B Lê Việt Hùng http:/ /kilobooks. com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN gian Vì không tránh khỏi thiếu sót nhận xét không đầy đủ Rất... viên thực KI L Lê Việt Hùng Thống kê 44B Lê Việt Hùng http:/ /kilobooks. com THệ VIEN ẹIEN Tệ TRệẽC TUYEN OBO OKS CO M Nội dung Phơng pháp phân tích Thống kê việc mô