Vận dụng phương pháp phân tích dãy số thời gian để qua đó dự đoán những năm tiếp theo về sản lượng lúa việt nam trong thời kỳ 1990-2003.docx

Vận dụng phương pháp phân tích dãy số thời gian để qua đó dự đoán những năm tiếp theo về sản lượng lúa việt nam trong thời kỳ 1990-2003

LỜI NÓI ĐẦU

Trong quá trình đổi mới kinh tế Việt Nam trong những năm gần đây

đã trở thành một hiện thực sống động nó đã tạo ra một bước ngoặt trongđời sống kinh tế xã hội Quá trình đổi mới nền kinh tế ở nước ta đã đạtđược những thành tựu kinh tế to lớn trên tất cả các lĩnh vực, trong quátrình đó có sự đóng góp đáng kể của sự hoạt động kinh tế đối ngoại noichung và xuất khẩu nói riêng, đặc biệt là xuất khẩu gạo đã chiếm một tỷtrọng lớn trong cơ cấu xuất khẩu của Việt Nam Vì vậy xuất khẩu được coi

là động lực thúc đẩy phát triển kinh tế Đất nước

Các hiện tượng kinh tế xã hội luôn biến đổi không ngừng qua thời gian

và không gian Vì thế để nêu lên đặc điểm, bản chất và quy luật phát triẻncủa hiện tượng kinh tế xã hội thì có rất nhiều môn khoa học nghiên cứu.Nhưng có thể nói môn Lý thuyết thống kê trang bị cho ta một phương phápnghiên cứu chi tiết các sự biến động của hiện tượng kinh tế xã hội và đặcbiệt nhất là qua phương pháp dãy số thời gian cho chúng ta nghiên cứumột cách sâu sắc nhất Từ đó đề ra những chiến lược phát triển cũng nhưngăn ngừa những mặt tiêu cực tác động vào hiện tượng góp phần quantrọng vào ổn định và phát triển kinh tế cũng như Đất nước

Vậy sau khi học xong môn Lý thuyết thống kê em chọn đề tài “ Vận

dụng phương pháp phân tích dãy số thời gian để qua đó dự đoán những năm tiếp theo về sản lượng lúa việt nam trongthời kỳ 1990-2003" Trong quá trình

phân tích, do trình độ và thời gian còn hạn chế cho nên vẫn gặp nhiều saisót Em rất mong quý thầy, cô giáo góp ý giúp đỡ để em hoàn thành đề tàitốt hơn và hiểu sâu sắc hơn nữa về Phân tích dãy số thời gian

Em xin chân thành cảm ơn TS Phạm Đại Đồng đã giúp em hoàn thành

đề tài này

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ DÃY SỐ THỜI GIAN 2

1.1 Khái niệm về dãy số thời gian 2

1.1.1 Khái niệm: 2

1.1.2 Kết cấu: 2

1.1.3 Phân loại: 2

1.1.4 Tác dụng: 2

1.1.5 Điều kiện vận dụng 2

1.2 Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian 2

1.2.1 Mức độ bình quân theo thời gian 2

1.2.2 Lượng tăng (giảm) tuyệt đối: 2

1.2.3 Tốc độ pháp triển 2

1.2.4 Tốc độ tăng (giảm): 2

1.2.5 Giá trị tuyệt đối của 1% tăng(giảm) 2

CHƯƠNG 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP BIỂU HIỆN XU HƯỚNG BIẾN ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ NGẮN HẠN 2

2.1 một số phương pháp biểu hiện xu hướng biến động của hiện tượng 2 2.1.1 Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian: 2

2.1.2 Phương pháp bình quân trượt : 2

2.1.3 Phương pháp hồi quy 2

2.1.4 Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ 2

2.2 Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn 2

2.2.1 Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn thường dùng: 2 CHƯƠNG 3 VẬN DỤNG DÃY SỐ THỜI GIAN PHÂN TÍCH VÀ DỰ ĐOÁN SẢN LƯỢNG LÚA VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2007 2

3.1 Những thành tựu nông nghiệp sau những năm đổi mới 2

3.2 Tình hình biến động sản lượng lúa Việt Nam thời kỳ 1990-2003 2

3.2.1 Phân tích biến động qua thời gian của sản lượng lúa Việt Nam trong giai đoạn từ năm 1990 - 2003 2

3.2.2 Hồi quy theo thời gian: 2

3.2.3 Mô hình bậc 3: 2

3.2.4 Sản lượng lúa theo mùa vụ 2

3.3 Dự đoán sản lượng lúa Việt Nam đến năm 2007 2

3.3.1 Dự đoán sản lượng lúa theo năm: 2

3.3.2 Dự đoán sản lượng lúa theo mùa vụ là: 2

3.4 NHận xét và kiến nghị: 2

KẾT LUẬN 2

ch-¬ng 1 MỘT SỐ VẤN ĐỀ VỀ DÃY SỐ THỜI GIAN

1.1 KHÁI NIỆM VỀ DÃY SỐ THỜI GIAN.

1.1.1 Khái niệm:

Vật chất luôn luôn vận động không ngừng theo thời gian.Để nghiêncứu biến động của kinh tế xã hội,người ta thường sử dụng dãy số thời gian.Dãy số thời gian là dãy các trị số của chỉ tiêu thống kê được sắp xềptheothứ tự thời gian Dãy số thời gian cho phép thống kê học nghiên cứuđặc đIểm biến động của hiện tượng theo thời gian vạch rõ xu hướng vàtính quy luật của sự biến động, đồng thời dự đoán các mức độ của hiệntượng trong tương lai

để được một mức độ lớn hơn trong một khoảng thời gian dài hơn.Lúc này,

số lượng các số trong dãy số giảm xuống và khoảng cách thời gian lớnhơn

1.1.4 Tác dụng:

1.1.5 Dãy số thời gian có hai tác dụng chính sau:

+Thứ nhất ,cho phép thống kê học nghiên cứu các đặc điểm và xuhướng biến động của hiện tượng theo thời gian.Từ đó ,chúng ta có thể đề

ra định hướng hoặc các biện pháp xử lí thích hợp

+Thứ hai ,cho phép dự đoán các mức độ của hiện tượng nghiên cứu

có khả năng xảy ra trong tương lai

Chúng ta sẽ nghiên cứu cụ thể hai tác dụng này trong các phần tiếptheo

1.1.6 Điều kiện vận dụng.

Để có thể vận dụng dãy số thời gian một cách hiệu quả thì dãy sốthời gian phải đảm bảo tình chất có thể so sánh được giữa các mức độtrong dãy thời gian

Cụ thể là:

+ Phải thống nhất được nội dung và phương pháp tính

+ Phải thống nhất được phạm vi tổng thể nghiên cứu

+ Các khoảng thời gian trong dãy số thời gian nên bằng nhau nhất làtrong dãy số thời kì

Tuy nhiên, trên thực tế nhiều khi các điều kiện trên bị vi phạm docác nguyên nhân khác nhau.Vì vậy, khi vận dụng đòi hỏi phải có sự điềuchỉnh thích hợp để tiến hành phân tích đạt hiệu quả cao

1.2 CÁC CHỈ TIÊU PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN.

Để phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng theo thời gianngười ta thường sử dụng 5 chỉ tiêu chính sau đây:

1.2.1 Mức độ bình quân theo thời gian.

Chỉ tiêu này phản ành mức độ đại diện cho tất cả các mức độ tuyệtđối trong dãy số thời gian.Việc tính chỉ tiêu này phải phụ thuộc vào dãy sốthời gian đó là dãy số thời điểm hay dãy số thời kì

a.Đối với dãy số thời kì: Mức độ bình quân theo thời gian được tính

theo công thưc sau:

n

y n

yi(i=1,n).Các mức độ của dãy số thời kì

n: Số lượng các mức độ trong dãy số

b.Đối với dãy số thời điểm: có khoảng cách thời gian bằng nhau,

1.2.2 Lượng tăng (giảm) tuyệt đối:

Chỉ tiêu này phản ánh sự thay đổi về trị số tuyệt đốicủa chỉ tiêutrong dãy số giữa hai thời gian nghiên cứu Nếu mức độ của hiện tượngtăng thì trị số của chỉ tiêu mang dấu (+) và ngược lại mang dấu (-)

Tuỳ theo mục đích nghiên cứu, chúng ta có các lượng tăng (giảm)tuyệt đối liên hoàn, định gốc hay bình quân

a.Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn phản ánh mức chênh lệch

tuyệt đối giữa mức độ nghiên cứu (yi)mức độ kì liền trước đó (yi-1)

Công thức : i=yi-yi-1 (i=2,n) (4)

Trong đó: i: Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn

n: Số lượng các mức độ trong dãy thời gian

b.Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: Là mức độ chênh lệch tuyệt

đốigiữa mức độ kì nghiên cứu yivà mức độ của một kì được chọn làmgốc, thông thường mức độ của kì gốc là mức độ đầu tiên trong dãy số (y1).Chỉ tiêu này phản ánh mức tăng (giảm) tuyệt đối trong những khoảng thờigian dài

Gọi ilà lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc, ta có:

  i y yi 1 (i=2,n) (5).

Giữa tăng giảm tuyệt đối liên hoàn và tăng giảm tuyệt đối định gốc

có mối liên hệ được xác định theo công thức:

c.Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân là: mức bình quân cộng của

các mức tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn

Nếu kí hiệu là lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân, ta có công

y n−y1n−1

(8)

Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân không có ý nghĩa khi cácmức độ của dãy số không có cùng xu hướng(cùng tăng hoặc cùng giảm) vìhai xu hướng trái ngược nhau sẽ triệt tiêu lẫn nhau làm sai lệch bản chấtcủa hiện tựơng

1.2.3 Tốc độ pháp triển

Tốcđộ pháp triển là tương đối phản ánh tốc độvà xu hướng pháttriển của hiện tượng theo thời gian

Có các tốc độ phát triển sau:

a.Tốcđộ pháp triển liên hoàn( ti): phản ánh sự phát triển của hiện

tượng giữa hai thời gian liền nhau

ti=

y i

y i−1 (i=2,n) (9)

ti có thể được tính theo lần hay phần trăm(%)

b.Tốc độ phát triển định gốc(Ti): phản ánh sự phát triển của hiện

tượng trong những khoảng thời gian daì.Chỉ tiêu này được xác định bằngcách lấy mức độ của kì nghiên cứu ( yi )chia cho mức độ của một kì đượcchon làm gốc,thường là mức độ đầu tiên trong dãy số ( yi )

 1 (i=2,n) (12)

Tốc độ phát triển định gốc cũng được tính theo số lần hay%

c.Tốc độ phát triển bình quân: là số bình quân nhân của các tốc độ

phát triển liên hoàn,phản ánh tốc độ phát triển đại diện cho các tốc độ pháttriển liên hoàn trong một thời kì nào đó

Gọi t là tốc độ phát triển bình quân ,ta có:

t n t t tn ti

i

n n

1.2.4 Tốc độ tăng (giảm):

Chỉ tiêu này phản ánh mức độ của hiện tượng nghiên cứu giữa haithời gian đã tăng (+) hoặc giảm (-) bao nhiêu lần (hoặc bao nhiêu %).Tương ứng với mỗi tốc độ phát triển,chúng ta có các tốc độ tăng giảm sau:

a.Tốc độ tăng giảm liên hoàn: phản ánh sự biến động tăng

(giảm) giữa hai thời gian liền nhau, là tỉ số giữa lượng tăng (giảm) liênhoàn kì nghiên cứu với mức độ kì liền trước trong dãy số thời gian (yi-1)

Gọi ai là tốc độ tăng (giảm) liên hoàn, ta có:

ai =ti -100 (nếu tính theo đơn vị %) (17)

b.Tốc độ tăng (giảm) định gốc: là tỷ số giữa lượng tăng (giảm) định

gốc nghiên cứu, với mức độ kì gốc , thường là mức độ đầu tiên trong dãy(yi)

c.Tốc độ tăng (giảm) bình quân: là số tương đối phản ánh tốc độ tăng

(giảm) đại diện cho các tốc độ tăng (giảm) liên hoàn trong cả thời kìnghiên cứu

Nếu kí hiệu a là tốc độ tăng (giảm) bình quân, ta có:

1.2.5 Giá trị tuyệt đối của 1% tăng(giảm).

Chỉ tiêu này phản ánh cứ 1% tăng (giảm) của tốc độ tăng(giảm) liênhoàn thì tương ứng với một trị số tuyệt đối là bao nhiêu

Giá trị tuyệt đối của 1% tăng (giảm) được xác định theo công thức :

gi=

δ i

a i (i=2,n) (22).Trong đó: gi :Giá trị tuyệt đối của 1% tăng (giảm)

ai:Tốc độ tăng (giảm) liên hoàn tính theo đơn vị % gi: còn được tính theo công thức sau:

gi=

y i−1

100 (i=2,n) (23)

*Chú ý: Chỉ tiêu náy chỉ tính cho tốc độ tăng (giảm) liên hoàn, đốivới tốc độ tăng (giảm) định gốc thì không tính vì kết quả luôn là một sốkhông đổi và băng yi /100.

ch-¬ng 2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP BIỂU HIỆN XU HƯỚNG BIẾN ĐỘNG VÀ THỐNG KÊ NGẮN HẠN

2.1 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP BIỂU HIỆN XU HƯỚNG BIẾN ĐỘNG CỦA HIỆN TƯỢNG

2.1.1 Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian:

Mở rộng khoảng cách thời gian là ghép một số khoảng thời gian gầnnhau lại thành một khoảng thời gian dài hơnvới mức độ lớn hơn.Trước khighép, các mưc độ trong dãy số chưa phản ánh được mức biến động cơ bảncủa hiện tượng hoặc biẻu hiện chưa rõ rệt Sau khi ghép, ảnh hưởng củacác nhân tố ngẫu nhiên triệt tiêu lẫn nhau do ảnh hưởng của các chiềuhướng trái ngược nhau và các mức độ mới bộc lộ rõ xu hướng biến động

cơ bản của hiện tượng

Tuy nhiên, phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian còn có một

số nhược điểm nhất định

+Thứ nhất, phương pháp này chỉ áp dụng đối với dãy số thời kì vìnếu áp dụng cho dãy số thời điểm, các mức độ mới trở lên vô nghĩa

+Thứ hai, chỉ nên áp dụng cho dãy số tương đối dàivà chưa bộc lộ rõ

xu hường biến động của hiện tượng vì sau khi mở rộng khoảng cách thờigian, số lượng các mức độ trong dãy số giảm đi nhiều

2.1.2 Phương pháp bình quân trượt :

Số bình quân trượt (còn gọi là số bình quân di động) là số bình quâncộng của một nhóm nhất định các mức độ của dãy số được tính bằng cáchlần lượt loại dần các mức độ đầu và thêm dần các mức độ tiếp theo sao chotổng số lượng các mức độ tham gia tính số lần bình quân không đổi

Có hai phương pháp số bình quân trượt cơ bản

2.1.2.1 Số bình quân trươt:

Phương pháp này coi vai trò của các mức độ tham gia tính số bìnhquân trượt là như nhau Thông thường, số mức độ tham gia trượt là lẻ(VD: 3,5,7 2n+1) để giá trị bình quân nằm giữa khoảng trượt

Công thức tổng quát: ¯yt= ∑

Trong đó: yt :Số bình quân trượt tại thời gian t

yi: Mức độ tại thời gian i

m: Số mức độ tham gia trượt

t: Thời gian có mức độ tính bình quân trượt

Giả sử có dãy số thời gian: y1 , y2 , , yn-1 , yn (gồm m mức độ).Nếu tính bình quân trượt cho nhóm ba mức độ, chúng ta triển khaicông thức như sau:

y2+y3+y4

3 (26)

¯ yn−1= yn−2+yn−1+ yn

3 (27).

2.1.2.2 Số bình quân trượt gia quyền.

Cơ sở của phương pháp là gắn hệ số vai trò cho các mức độ tham giatính bình quân trượt Các mức độ này càng gần mức độ tính thì hệ số càngcao và càng xa thì hệ số càng nhỏ Các hệ số vai trò được lấy từ các hệ sốcủa tam giac Pascal

1

1 1

1 2 1

1 3 3 1

Tuỳ theo mức độ tham gia tính bình quân trượt, chúng ta chọn dòng

hê số tương ứng Chẳng hạn, số mức độ tham gia là 3, công thức là:

2.1.3 Phương pháp hồi quy.

Hồi quy là phương pháp của toán học được vận dụng trong thống kê

để biểu hiện xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng theo thời gian.Những biến động này có nhiều giao động ngẫu nhiên và mức độ tăng(giảm) thất thường

Hàm xu thế tổng quát có dạng: ¯yt=f (t ,a0,a1, ,an)

Trong đó: ¯yt : Hàm xu thế lí thuyết

t: Thứ tự thời gian tương ứng với một mức độ trong dãy số

a0,a1, ,an : Các tham số của hàm xu thế, các tham số nàythường được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất

∑ ( yt−¯yt)2 = min

Do sự biến động của hiện tượng là vô cùng đa dạng nên có hàm xuthế tương ứng sao cho sự mô tả là gần đúng nhất so với xu hướng biếnđộng thực tế của hiện tượng

Hàm xu thế này được sử dụng khi dãy số thời gian có các mức độngày càng giảm chậm dần.

Các tham số a0,a1 được xác định theo hệ phương trình:

{ ∑ y = na 0 + a 1 ∑ 1 t ¿¿¿¿¿

Trên đây là một số hàm xu hướng thường gặp.Sau khi xây dựngxong hàm xu thế ,chúng ta cần thiết phải đánh giá xem mức độ phù hợpcủa dạng hàm có chấp nhận được hay không, hay mối liên hệ tương quan

ta có thể chấp nhận được.

Ngoài ra, để đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quangiữa y và t trong các hàm xu thế phi tuyến người ta sử dụng tỉ số tươngquan 

η=√ 1−

∑( y−¯yt)2

Nếu  càng gần 1 thì mối liên hệ tương quan càng chặt chẽ

2.1.4 Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ.

Để xác định được tính chất và mức độ của biến động thời vụ, chúng

ta phải sử dụng số liệu trong nhiều năm theo nhiều phương pháp khácnhau.Phương pháp thông dụng nhất là sử dụng chỉ số thời vụ

ITV (i)= ¯ yi

¯ y0

.100 %

(i=1,n)

Trong đó: ITV (i) : Chỉ số thời vụ của kì thứ i trong năm.

¯yi : Số bình quân cộng của các mức độ cùng kì thứ

Trong đó: yij : Mức độ thực tế của kì thứ i năm j

¯yij : Mức độ lí thuyết của kì thứ i năm j

2.2 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN THỐNG KÊ NGẮN HẠN.

2.2.1 Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn thường dùng:

2.2.1.1 Ngoại suy bằng các mức độ bình quân.

Phương pháp này được sử dụng khi dãy số thời gian không dài vàkhông phải xây với các dự đoán khoảng.Vì vậy, độ chính xác theo phươngpháp này không cao Tuy nhiên, phương pháp đơn giản và tính nhanh nênvẫn hay được dùng

Có các loại ngoại suy theo các mức độ bình quân sau:

a Ngoại suy bằng mức độ bình quân theo thời gian:

Phương pháp này được sử dụng khi các mức độ trong dãy số thờigian không có xu hướng biến động rõ rệt (biến động không đáng kể).

y n L :Mức độ dự đoán ở thời gian (n+L).

b.Ngoại suy bằng lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân.

Phương pháp này được áp dụng trong trường hợp dãy số thời gian cócác lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ nhau Nghĩa là, các mức

độ trong dãy số tăng cấp số cộng theo thời gian

i (i=1,n):Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn.

c.Ngoại suy bằng tốc độ phát triển bình quân.

Đây là phương pháp được áp dụng khi dãy số thời gian có các tốc

độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau Nghỉa là các mức độ tăng cấp số nhântheo thời gian

Với t là tốc độ phát triển bình quân, ta có mô hình dự đoán theo năm:

 1

( )

(j=n+L) (39).Trong đó;

y ij: Mức độ dự đoán kì thứ i.(i=1,m) của năm j.

Yi: Tổng các mức độ của các kì cùng tên i

2.2.1.2 Ngoại suy bắng số bình quân trượt.

Gọi M là dãy số bình quân trượt

M=Mi (i=k,n)

với k là khoảng san bằng

Đối với phương pháp này, người ta có thể tiến hành dự đoán điểm hay

dự đoán khoảng

+Thứ nhất, đối với dự đoán điểm, mô hình dự đoán có dạng:

yn Mn

1



(40) Mn: Số bình quân trượt thứ n

f(n+L) là giá trị hàm xu thế tại thời điểm (n+L)

Mô hình dự đoán khoảng:

y n L  t S. p y n L  y n L  t S. p

Trong đó: Sp: Sai số dự đoán:

xỉ 1).

2.2.1.4 Ngoại suy theo bảng Bays-balot.

Nhờ việc phân tích các thành phần của dãy số thời gian, chúng taxây dựng được mô hình khá chuẩn.Từ mô hình này chúng ta có thể dựđoán các mức độ cho tương lai

y n L   a b n L C (  )  i t L

Tuy nhiên, thành phần ảnh hưởng của nhân tố ngẫu nhiên khó xác

định Hơn nữa ,ảnh hưởng này thường không lớn nên việc loại bỏ nhân tốnày, mô hình sẽ trở nen đơn giản hơn

y n L   a b n L C (  )  i

Kết quả dự đoán phản ánh khá chính xác cả quy luật biến độngchunglẫn biến động mùa vụ.Tuy nhiên ,mô hình dự đoán này có hạn chế là chỉvận dụng dự đoán khi các mùa vụ có chung xu hướng biến động Nghĩa làcác mùa vụ phải cùng tăng (giảm) và cùng tốc độ phát triển

2.2.1.5 Phương pháp san bằng mũ.

Hầu hết các mô hình dự đoán kể trên đều có chung một nhược điểm

là đánh giá vai trò của các mức độ trong dãy số thời gian như nhau

Để khắc phục nhược điểm này, người ta xây dựng mô hình dự đoántheo phương pháp san bằng mũ.Phương pháp dự đoán này dựa trên cơ sởcác mức độ của dãy số thời gian phải được xem xét một cách không nhưnhau.Các mức độ càng mới (càng cuối dãy số) càng cần phải được chú ýnhiều hơn Nhờ vậy, mô hình dự đoán có khả năng thích nghi với những sựbiến động mới nhất của hiện tượng trong dãy số thời gian

Gọi yt là mức độ thực tế tại thời điểm t.

yt :mức độ lí thuyết tại thời điểm t.

Ta có mức độ lí thuyết dự đoán tại thời đIểm tiếp theo(t+1) là:

  , là các hệ số san bằng nằm trong khoảng [0,1].

Như vậy mức độ dự đoán y t1 là trung bình cộng gia quyền của các

Trong đó: y0 :Mức độ được chọn làm điều kiện ban đầu

Dự đoán bằng phương pháp san bằng mũ chịu ảnh hưởng mạnh nhấtcủa mức độ mới nhất và giảm dần đối với các mức độ ở cáng đầu dãy số

Do có sự tự điều chỉnh khi không có thông tin mới nhất nên mức độ dựđoán luôn luôn sát thực tế