Đang tải... (xem toàn văn)
Phân tích Báo cáo tài chính: Ý nghĩa phương pháp Ngày 28 tháng 12 năm 2007 Trong Tổng quan Báo cáo tài tơi giới thiệu với bạn nội dung như: Báo cáo tài gì? Tại phải lập Báo cáo tài chính? Nguyên tắc lập? Ai người lập? Ai người sử dụng Báo cáo tài chính? Tuy nhiên, để đọc hiểu Báo cáo tài doanh nghiệp khơng phải làm Vì vậy, tơi giới thiệu với bạn cách để đọc phân tích Báo cáo tài Từ bạn có nhìn, có cách đánh giá tình hình tài doanh nghiệp cách hiệu sát thực Ý nghĩa mục tiêu phân tích báo cáo tài Phân tích báo cáo tài xét theo nghĩa khái quát đề cập tới nghệ thuật phân tích giải thích báo cáo tài Để áp dụng hiệu nghệ thuật đòi hỏi phải thiết lập quy trình có hệ thống logic, sử dụng làm sở cho việc định Trong phân tích cuối cùng, việc định mục đích chủ yếu phân tích báo cáo tài Dù cho nhà đầu tư cổ phần vốn có tiềm năng, nhà cho vay tiềm tàng, hay nhà phân tích tham mưu cơng ty phân tích, mục tiêu cuối - cung cấp sở cho việc định hợp lý Các định xem nên mua hay bán cổ phần, nên cho vay hay từ chối nên lựa chọn cách tiếp tục kiểu trước chuyển sang quy trình mới, tất phần lớn phụ thuộc vào kết phân tích tài có chất lượng Loại hình định xem xét yếu tố quan trọng phạm vi phân tích, mục tiêu định không thay đổi Chẳng hạn, người mua bán cổ phần lẫn nhà cho vay ngân hàng phân tích báo cáo tài coi cơng việc hỗ trợ cho việc định, nhiên phạm vị ý phân tích họ khác Nhà cho vay ngân hàng quan tâm nhiều tới khả động chuyển sang tiền mặt thời kỳ ngắn hạn giá trị lý giải tài sản có tính động.
Phân tích Báo cáo tài chính: Ý nghĩa phương pháp Ngày 28 tháng 12 năm 2007 Trong Tổng quan Báo cáo tài tơi giới thiệu với bạn nội dung như: Báo cáo tài gì? Tại phải lập Báo cáo tài chính? Nguyên tắc lập? Ai người lập? Ai người sử dụng Báo cáo tài chính? Tuy nhiên, để đọc hiểu Báo cáo tài doanh nghiệp khơng phải làm Vì vậy, tơi giới thiệu với bạn cách để đọc phân tích Báo cáo tài Từ bạn có nhìn, có cách đánh giá tình hình tài doanh nghiệp cách hiệu sát thực Ý nghĩa mục tiêu phân tích báo cáo tài Phân tích báo cáo tài xét theo nghĩa khái quát đề cập tới nghệ thuật phân tích giải thích báo cáo tài Để áp dụng hiệu nghệ thuật đòi hỏi phải thiết lập quy trình có hệ thống logic, sử dụng làm sở cho việc định Trong phân tích cuối cùng, việc định mục đích chủ yếu phân tích báo cáo tài Dù cho nhà đầu tư cổ phần vốn có tiềm năng, nhà cho vay tiềm tàng, hay nhà phân tích tham mưu cơng ty phân tích, mục tiêu cuối - cung cấp sở cho việc định hợp lý Các định xem nên mua hay bán cổ phần, nên cho vay hay từ chối nên lựa chọn cách tiếp tục kiểu trước chuyển sang quy trình mới, tất phần lớn phụ thuộc vào kết phân tích tài có chất lượng Loại hình định xem xét yếu tố quan trọng phạm vi phân tích, mục tiêu định không thay đổi Chẳng hạn, người mua bán cổ phần lẫn nhà cho vay ngân hàng phân tích báo cáo tài coi cơng việc hỗ trợ cho việc định, nhiên phạm vị ý phân tích họ khác Nhà cho vay ngân hàng quan tâm nhiều tới khả động chuyển sang tiền mặt thời kỳ ngắn hạn giá trị lý giải tài sản có tính động Còn nhà đầu tư cổ phần tiềm quan tâm đến khả sinh lợi lâu dài cấu vốn Tuy nhiên, hai trường hợp, định hướng vào việc định cơng tác phân tích đặc trưng chung Có hai mục đích mục tiêu trung gian phân tích báo cáo tài chính, đồng thời mối quan tâm cho nhà phân tích thơng minh - Thứ nhất, mục tiêu ban đầu việc phân tích báo cáo tài nhằm để "hiểu số" để "nắm số", tức sử dụng cơng cụ phân tích tài phương tiện hỗ trợ để hiểu rõ số liệu tài báo cáo Như vậy, người ta đưa nhiều biện pháp phân tích khác nhằm để miêu tả quan hệ có nhiều ý nghĩa chắt lọc thông tin từ liệu ban đầu - Thứ hai, định hướng cơng tác phân tích tài nhằm vào việc định, mục tiêu quan trọng khác nhằm đưa sở hợp lý cho việc dự đoán tương lai Trên thực tế, tất cơng việc định, phân tích tài hay tất việc tương tự nhằm hướng vào tương lai Do đó, người ta sử dụng cơng cụ kĩ thuật phân tích báo cáo tài nhằm cố gắng đưa đánh giá có tình hình tài tương lai cơng ty, dựa phân tích tình hình tài khứ tại, đưa ước tính tốt khả cố kinh tế tương lai Trong nhiều trường hợp người ta nhận thấy rằng, phần lớn cơng việc phân tích báo cáo tài bao gồm việc xem xét cẩn thận, tỷ mỉ báo cáo tài chính, chí việc đọc kỹ lưỡng thích việc xếp lại trình bày lại số liệu sẵn có để đáp ứng nhu cầu người phân tích Khi đó, người ta hỏi chấp nhận báo cáo tài chuẩn bị theo mệnh giá, nói cách khác lại “can thiệp vào số” từ đầu? Câu trả lời hiển nhiên là, ln ln phải có can thiệp đơi chút để “hiểu rõ số” Nhìn chung, đòi hỏi phải có phân tích với tư cách bước báo cáo tài chuẩn bị nhằm chắt lọc thông tin từ số liệu trình bày báo cáo Thứ hai, hầu hết định thực sở phân tích báo cáo tài quan trọng, việc chấp nhận số liệu tài trình bày lúc đầu thường cách làm khơng tốt Về mặt tài chính, hầu hết định đòi hỏi phải sử dụng kết cấu logic, đó, cảm nghĩ kết luận phát triển cách có hệ thống có ý kiến đánh giá hợp lý Cơng cụ phân tích Báo cáo tài Hiện này, cơng cụ thường sử dụng phân tích báo cáo tài Phân tích tỷ lệ Việc sử dụng tỷ lệ cho phép người phân tích đưa tập hợp số thống kê để vạch rõ đặc điểm chủ yếu tài số tổ chức xem xét Trong phần lớn trường hợp, tỷ lệ sử dụng theo hai phương pháp Thứ nhất, tỷ lệ cho tổ chức xét so sánh với tiêu chuẩn ngành Có thể có tiêu chuẩn ngành thông qua dịch vụ thương mại tổ chức Dun and Bradstreet Robert Morris Associates, thông qua hiệp hội thương mại trường hợp khơng có sẵn, tiêu chuẩn ngành cho ngành biết tổ chức mà ta xem xét dễ dàng gộp lại thành loại hình ngành “tiêu chuẩn” Các nhà phân tích đưa tiêu chuẩn riêng họ cách tính tốn tỷ lệ trung bình cho cơng ty chủ đạo ngành Cho dù nguồn gốc tỷ lệ cần phải thận trọng việc so sánh cơng ty phân tích với tiêu chuẩn đưa cho công ty ngành có quy mơ tài sản xấp xỉ Công dụng lớn thứ hai tỷ lệ để so sánh xu theo thời gian cơng ty riêng lẻ Ví dụ, xu số dư lợi nhuận sau thuế công ty đối chiếu qua thời kỳ năm 10 năm Rất hữu ích ta quan sát tỷ lệ thơng qua vài kỳ sa sút kinh tế trước để xác định xem công ty vững vàng đến mức mặt tài thời kỳ sa lỡ vận kinh tế Đối với hai phạm trù sử dụng chính, người ta thường nhận thấy “trăm nghe không mắt thấy” việc mô tả kết phân tích dạng đồ thị thường hữu ích xúc tích Nếu ta chọn phương pháp để trình bày kết tốt nên trình bày tiêu chuẩn ngành xu biểu đồ Các tỷ lệ tài then chốt thường nhóm lại thành bốn loại chính, tuỳ theo khía cạnh cụ thể tình hình tài cơng ty mà tỷ lệ muốn làm rõ Bốn loại chính, xét theo thứ tự mà xem xét là: a Khả sinh lợi: Các tỷ lệ “ở hàng cùng” thiết kế để đo lường lực có lãi mức sinh lợi cơng ty b Tính khoản: Các tỷ lệ thiết kế để đo lường khả công ty việc đáp ứng nghĩa vụ toán nợ ngần ngắn hạn đến hạn c Hiệu hoạt động: Đo lường tính hiệu việc sử dụng nguồn lực công ty để kiếm lợi nhuận d Cơ cấu vốn (đòn bẩy nợ / vốn): Đo lường phạm vi theo việc trang trải tài cho khoản vay nợ công ty thực cách vay nợ hay bán thêm cổ phần Có hàng loạt tỷ lệ loại nêu Ta xem xét loại khảo sát tỷ lệ nhóm Nguồn: haitvonline.blogspot.com Sưu tầm tổng hợp kienthuctaichinh.com Nhãn: Báo cáo tài chính, Kinh tế, Tài doanh nghiệp Khi đăng lại viết vui lòng ghi rõ nguồn http://www.kienthuctaichinh.com Trang chủ | E-mail | Bản In | Bookmark to | Lên đầu trang Cảm ơn bạn ghé thăm kiến thức tài chính[.]com, hi vọng bạn tìm thấy nhiều kiến thức bổ ích Để tiết kiệm thời gian, bạn nên sử dụng tiện ích Tìm kiếm đọc tin RSS Nếu bạn muốn theo dõi thường xuyên viết đăng ký nhận tin Và bạn có thắc mắc hay góp ý viết, xin để lại nhận xét cách nhấp vào Gửi nhận xét bạn Xin cảm ơn! Khuyến cáo: Mọi thông tin trang kienthuctaichinh.com sửu tầm, tổng hợp từ nguồn đáng tin cậy mang tính tham khảo Chúng không chịu trách nhiệm hậu xảy sử dụng thông tin viết Các nhận xét viết Hiện Có 11 nhận xét • # Ngày 29/10/08 08:58, Nặc danh viết… You chưa cho vài ví dụ cụ thể Nên tổng qt q.Tien day hoi you luon,cac cong ty dich vu nhu Bao Minh thi vay tien o dau?vay de lam gi? no tra truoc o dau ra?Noi chung la ve cac khoan no.Sorry, khong the danh chu co dau duoc nua roi!haoquang_1985@yahoo.com.vn • # Ngày 6/11/08 18:21, vietphuong viết… Quá chung chung bạn ơi! nghĩ phải có thêm phần cần phải liên kết cơng thức tính với điều quan trọng để thấy dc cốt lõi vấn đề vietphuong_dinh@yahoo.com • # Ngày 6/11/08 18:26, haitvonline viết… Chào bạn Đây viết tổng quát việc phân tích báo cáo tài Để phân tích báo cáo TC, cần nhiều kiến thức khơng thể nói hết hay viết Chúng cố gắng để giới thiệu tiếp với bạn đọc phần lại Mong bạn thơng cảm Chúc thành cơng • # Ngày 15/11/08 23:56, Nặc danh viết… Với viết trên, người chưa biết đọc BCTC, đọc xong họ đọc, không hiểu số bctc nói lên :( Còn với người đọc tơi nghĩ bạn chia sẻ với người :) Vậy nên mạn phép nói cách sơ cua thơi tự biết trình độ có hạn Báo cáo tài công cụ cuối để chọn công ty tốt, để đầu tư Trước phải lọc theo ngành, xu hướng thị trường ngành, vốn điều lệ cty so với cơng ty khác ngành, số PE, ROA, ROE, EPS, … Cần lưu ý tất số có tuyệt đẹp khơng thể đảm bảo cho cổ phiếu cơng ty tăng giá tương lai có nhiều yếu tố chi phối Chúng ta phải nhận biết kết hợp yếu tố việc dự đoán Và xin nhớ số tính thời điểm cố định tại, điều đồng nghĩa với việc hồn tồn thay đổi tương lai theo hai chiều hướng tốt xấu Vậy nhà đầu tư giỏi người biết dự đoán số tương lai ko phải Vậy để biết chúng tương lai? Chúng ta khơng thể biết xác dự đốn với xác suất cao cách nhìn vào khả công ty tương lai Trong tương lai mặt hàng cơng ty kinh doanh ? Đầu vào liệu có biến động khơng ? Tình hình tài nói chung tương lai gần tốt hay xấu v.v…Tình hình tài cơng ty thuộc lĩnh vực khác nói chung tốt hay xấu ? Một vd cụ thể để hiểu vấn đề : Cổ phiếu nhiệt điện Phả Lại, mã PPC thời điểm thị trường xấu có số đẹp, mua khơng có phải bàn (nói thêm chút xíu đẹp : điện ngành lượng, chủ yếu thủy điện có khấu hao khấu hao máy móc Đầu vào ? Nước Nước có tiền mua khơng? Khơng Đầu khơng thiếu Vậy số đẹp điều tất nhiên Khi thị trường bắt đầu uptrend, bắt đầu khỏi “ vùng xấu “ nên số PPC coi đẹp so với CP khác Nhiều nhà đầu tư lão luyện nghĩ bụng với số mơ vậy, mà thị trường bắt đầu uptrend, tuyệt mua vào đợi lợi lớn Và điều xảy khơng họ mong đợi PPC rớt giá ! Câu hỏi Nhiều nhà đầu tư, kể NĐT lão luyện nhìn vào nhiều cao siêu mà ko để ý tới bé nhỏ Điện khơng thể có đột phá lợi nhuận được, hay nói cách khác tình hình có tốt đến nào, doanh thu ngành điện khó tăng nhiều, đơn giản họ phá giá điện khó tăng sản lượng- việc nhà nước Khi mà CP khác có mức đột phá lợi nhuận, thu hút nhà đầu tư Tổng tiền không đổi, đương nhiên tiền chảy chỗ nhiều chỗ phải Chỗ trở thành chỗ hấp dẫn, khoản thấp giá down chuyện xảy Kết thúc phần nói qua loa chút trước vào BCTC Để đọc BCTC cách chi tiết khơng đơn giản, nhà đầu tư có cách : Có số thứ cần quan tâm sau : Dòng tiền : tiền thứ liên quan đến tiền Lợi nhuận Nợ ngắn hạn Hàng tồn kho Các khoản Dự trữ, dự phòng Tơi khơng nói khác không quan trọng, với người số vừa để xem lướt tương đối ok, vừa để học cách xem BCTC sâu sau Dòng tiền : nói lên quy mô hoạt động DN thời điểm Dòng tiền mà tăng chứng tỏ quy mơ hoạt động DN mở rộng Nói chung dòng tiền nhiều tốt, khơng phải lúc mở rộng sx tốt cả, phải xem với tình hình cụ thể thời điểm cụ thể Lợi nhuận (nói chung) :Lợi nhuận thu tăng hay giảm, xem lợi nhuận thu công ty mở rộng sản xuất, kinh doanh hiệu ( từ lời lời lời …vd ) đơn giản thời điểm đó, nguyên nhân khách quan, giá sản phẩm cơng ty tăng giá ngun nhân (vd trời đột ngột rét đậm, cty bán chăn trúng lớn chẳng hạn) Công ty hưởng sái mà thực chất họ chả có thay đổi chất v.v…Rồi lợi nhuận họ thu có phải từ ngành họ khơng? Chiếm phần trăm? Hay khoản đầu tư bên ngồi mang tính thời vụ… Nợ ngắn hạn cho thấy khả quay vòng vốn DN, cho thấy quy mơ SX, liên quan đến dòng tiền Dòng tiền khơng đổi mà nợ ngắn hạn tăng lên tức có vấn đề Còn thằng tăng fải xem xét, DN mở rộng sx, họ fải vay nhiều để sx nhiều hàng hóa Khơng bán hang lợi nhuận lớn Hàng tồn kho yếu tố quan trọng, đặc biệt thị trường rơi vào khủng hoảng Những DN giải đc hàng tồn kho DN có khả sống sót cao Nó cho thấy khả tiêu thụ, quay vòng vốn DN Các khoản : Cái cần phải xem thị trương nói chung tình trạng xấu, khủng hoảng Khi DN biết lường trước khủng hoảng, họ có biện pháp cắt giảm chi phí cách kịp thời, họ giảm khoản xuống Nói cách khác họ có máy quản trị tốt có khả chuẩn bị, dự đốn dự báo tình hình tốt Dự trữ: Đặc biệt quan trọng khủng hoảng Nếu DN khơng có dự trữ đủ mạnh cần tác động nhỏ làm phá sản Trên chung chung để người hình dung cách đọc BCTC Thân ái, Patrician ! • # Ngày 17/11/08 08:53, haitvonline viết… Chúng - kiến thức tài cảm ơn chia sẻ bạn • # Ngày 29/11/08 17:11, Quang viết… Tơi muốn xem phân tích cụ thể báo cáo cụ thể cty cụ thể Cám ơn YM: ytuongquang • # Ngày 30/11/08 15:10, Nặc danh viết… to Quang: bạn qua trang danketoan.com để lấy tài liệu Cty cụ thể Chúc bạn thành cơng • # Ngày 28/3/09 10:16, Nặc danh viết… phân tích báo cáo tài ko đơn giản mà cần ý nghĩa số có vài tiêu tăng tốt số tiêu tăng chưa tốt.chúng ta cần khung cho tiêu • # Ngày 3/4/09 11:46, luu viết… em phải làm đề tài nghiên cứu khoa học có tên phân tích báo cáo tài BIDV năm 2006-2007 bác giúp em "sươn" với thanks bác nhiều • # Ngày 9/4/09 09:18, Nặc danh viết… làm luận án tốt nghiệp đề tài tài bác có đề cương phân tích tài số biên pháp nâng cao hiêu sử dụng tài thi gui mail cho nha thanks nhiêu mail : mr_minh_hpvn@yahoo.com • # Ngày 25/5/09 22:41, Nặc danh viết… em đọc báo cáo tài thấy khoản mục doanh thu thường lớn tiền thu từ hoạt động kinh doanh lưu chuyển tiền tệ Nhưng có trường hợp lại nhỏ em khơng hiểu bác biết xin giải thích giúp em kien_do53@yahoo.com meolua Structural Equation Modeling (SEM) kỹ thuật nghiên cứu mạnh ứng dụng nhiều lĩnh vực nghiên cứu sinh học, kinh tế học, giáo dục, marketing, quản lý, hoá học ngành khoa học xã hội khác Kỹ thuật nghiên cứu SEM ngày nhiều nhà nghiên cứu sử dụng thơng qua mơ hình nghiên cứu chun nghiệp hoá AMOS, EQS, LISREL… SEM ưu việt so với kỹ thuật nghiên cứu trước nội dung phân tích “phân tích nhân tố”, phân tích hồi qui nhờ tính linh hoạt nó, đặc biệt việc (i) Mơ hình hóa mối quan hệ biến độc lập phụ thuộc; (ii) Xây dựng biến ẩn trung gian (iii) Mô hình hố sai lệch đo lường biến quan sát, (iv) Kiểm định việc đo lường mơ hình xây dựng thơng qua liệu thu thập Chương trình SAV - Chương trình Phát triển lực quản lý hợp tác Thuỵ Sĩ, Việt Nam Viện Công nghệ châu Á (Thái Lan) hỗ trợ khoá học phương pháp phân tích, xử lý số liệu thống kê AMOS Hà nội dành riêng cho nhà nghiên cứu, giảng viên, chuyên viên nghiên cứu thị trường, marketing Khoá học khai giảng ngày 23/11/2006 Thơng tin chi tiết khố học đăng ký tham dự tại: Trung tâm nghiên cứu tư vấn quản lý (CRC), Trường ĐH Bách khoa Hà Nội Phòng 210, Tòa nhà Việt - Đức Số Đại Cồ Việt, Hà Nội Tel: (84 4) 868 4773; Fax: (84 4) 868 4287 Phân tích số liệu biểu đồ R Vietsciences- Nguyễn Văn Tuấn-Nguyễn Đình Nguyên 05/08/2006 Bài Giới thiệu R, phần mềm (hay nói ngơn ngữ thống kê học) dùng cho phân tích số liệu vẽ biều đồ Nội dung gồm có: hướng dẫn cách tải phần mềm R thư viện R cho phân tích số liệu; cách nhập liệu vào R; cách biên tập liệu cho R xử lí; số phương pháp tính tốn đơn giản Bài Thống kê mô tả “Vạn khởi đầu nan”, học phải học từ Do đó, chủ trương phần khơng phải tính toán, mà trọng đến ý nghĩa khái niệm số phương pháp phân tích thống kê mô tả, ý nghĩa khác biệt quần thể (population) mẫu (sample), thông số (parameters) ước số (estimates), độ lệch chuẩn (standard deviation) sai số chuẩn (standard error), v.v… Nhiều người tưởng thơng hiểu khái niệm này, tiếc nhiều người hiểu sai, cần phải ơn số khái niệm Bài Phân tích biểu đồ Biểu đồ phương tiện khơng thể thiếu phân tích số liệu, cách thức thiết kế biểu đồ đòi hỏi suy nghĩ cẩn thận Trong này, giới thiệu số biểu đồ thông dụng phân tích thống kê, cách vẽ chúng ngơn ngữ R Bài Phân tích thống kê mơ tả, bao gồm kiểm định thống kê hai nhóm (twosample tests) kiểm định t, kiểm định Chi bình phương (Chi square test), kiểm định nhị phân (Binomial test), số phương pháp kiểm định phi thông số (non-parametric tests) Bài Kiểm định thống kê nhóm bao gồm phân tích phương sai (analysis of variance) đơn giản phân tích phương sai đa chiều Ngồi ra, bàn qua hình thức thí nghiệm cross-over factorial phương pháp phương sai để phân tích thí nghiệm Bài Phân tích hồi qui tuyến tính (linear regression analysis) giới thiệu mơ hình ý nghĩa (cách diễn dịch) thông số mơ hình Sẽ bàn qua phân tích hồi qui tuyến tính nhiều biến (tức multiple linear regression), phương pháp [mới] để tìm “mơ hình tối ưu” Khái niệm mơ hình tối ưu giới thiệu Bài Phân tích hồi qui logistic (logistic regression model) phát triển ngành thống kê học, có ích cho việc phân tích biến phi liên tục hay biến có hai giá trị (như sống/chết, có/khơng, thích/khơng thích, v.v…) Mơ hình phân tích hồi qui logistic bàn thảo ví dụ cụ thể thực tế Bài Ước tính cỡ mẫu (sample size determination) bước quan trọng cơng trình nghiên cứu nào, phần này, bàn qua khái niệm “power” hai loại sai số (type I type II errors) suy luận khoa học, ảnh hưởng chúng đến việc ước tính cỡ mẫu Sau bàn qua khái niệm này, giới thiệu số phương pháp tính cỡ mẫu R Bài Phân tích tổng hợp (meta-analysis) phương pháp phát triển vào thập niên 1970s để tổng hợp nghiên cứu cách có hệ thống Cho đến phương pháp ứng dụng rộng rãi tất mơn khoa học Do đó, tơi nhân hội giới thiệu mơ hình phương pháp phân tích tổng hợp R Tất giảng minh họa ví dụ cụ thể, kèm theo mã R để học viên tự phân tích Ngồi ra, mã liệu (datasets) sử dụng lớp học đưa lên mạng để học viên tải máy tính mà khơng cần phải gõ lại NHỮNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH RỦI RO DỰA TRÊN XÁC SUẤT Thursday, 16 April 2009, 08:51:00 Trong bảng, NPV dự án đầu tư từ -2.484.000 USD đến + 4.444.000 USD Câu hỏi thường xuất với nhà quản trị xác suất tình bao nhiêu? Câu hỏi trả lời cách tính tốn tham số phân phối xác suất NPV – NPV kỳ vọng, độ lệch chuẩn …- trả lời tính xác suất tình cụ thể Trước tiên, giải phương pháp tính NPV kỳ vọng và độ lệch chuẩn dựa phân phối xác suất dòng tiền tương lai Sau đó, tìm hiểu mơ Monte – Carlo, trình cho phép kết hợp số lượng lớn thông tin phân phối xác suất dòng tiền Cuối cùng, xem định cơng cụ để tính xác suất kết định số qyết định hỗn lại có thơng tin Giá trị kỳ vọng Nếu dòng tiền dự kiến năm tương lai biết, tính giá trị NPV kỳ vọng sau: Với E(CFt) dòng tiền kỳ vọng thời điểm t k tỷ suất sinh lợi đòi hỏi Cơng thức có giá trị dòng tiền có tương quan xác định hồn tồn, tương quan phần hay không tương quan năm với Tuy nhiên, quy luật tương tự không thỏa mãn IRR Độ lệch chuẩn NPV chuỗi dòng tiền phụ thuộc vào mối tương quan dòng tiền qua năm Dòng tiền tương quan từ kỳ sang kỳ khác phân phối xác suất dòng tiền kỳ liên quan đến dòng tiền thực xảy kỳ trườc Chúng ta bắt đầu cách xem xét thái cực, tương quan hoàn tồn khơng tương quan sau tập trung vào giải pháp để giải trường hợp khác tương quan phần Độ lệch chuẩn giá dòng tiền tương quan hồn tồn Dòng tiền tương quan xác định hoàn toàn từ kỳ sang kỳ khác dòng tiền sau kỳ thứ hồn tồn xác định dòng tiền kỳ thứ Nói cách khác, tất thay đổi dòng tiền tương lai bị loại trừ dòng tiền thứ xảy Nếu dòng tiền tương quan xác định hoàn toàn qua năm, độ lệch chuẩn giá dòng tiền là: σCF độ lệch chuẩn phân phối xác suất dòng tiền năm t Độ lệch chuẩn giá dòng tiền khơng tương quan Nếu dòng tiền khơng tương quan, dòng tiền năm hồn tồn độc lập với dòng tiền năm trước Ví dụ, vào cuối năm thứ khơng cần thiết phải biết dòng tiền thực xảy năm để điều chỉnh ước tính dòng tiền năm thứ hai Nếu chuỗi dòng tiền khơng tương quan nhau, cơng thức tính độ lệch chuẩn giá là: Ví dụ: mức doanh số hàng năm dòng tiền xảy dự án đầu tư nhà máy công ty RC cho bảng 2.2 Bảng 2.2 – Mức doanh thu dòng tiền hàng năm RC đơn vị : 1000USD Dòng tiền kỳ vọng độ lệch chuẩn dòng tiền hàng năm tính sau: Với pj: xác suất xảy dòng tiền thứ j E(CF) = 1.250.000 USD σCF = 362.000 USD Nếu dòng tiền hồn tồn tương quan qua năm, độ lệch chuẩn giá dòng tiền qua năm là: Mặt khác, dòng tiền khơng tương quan, độ lệch chuẩn giá dòng tiền qua năm là: Giả sử giá trị thu hồi triệu USD triệu USD với xác suất 40% 60% Giá trị thu hồi kỳ vọng độ lệch chuẩn giá trị thu hồi là: E(giá trị thu hồi) = 40% x 1.000.000 + 60% x 3.000.000 = 2.200.000 USD SV: Salvage Value: giá trị thu hồi Hiện giá giá trị thu hồi kỳ vọng độ lệch chuẩn giá giá trị thu hồi Giá trị thu hồi khơng tương quan với dòng tiền hoạt động hàng năm áp dụng quy tắc thống kê phương sai tổng biến cố độc lập tổng phương sai riêng lẽ Bởi đầu tư ban đầu biết, tính giá kỳ vọng độ lệch chuẩn giá dựa hai giả định khơng có tương quan chuỗi thời gian có tương quan hồn tồn qua năm Tương quan hồn tồn qua năm Khơng tương quan qua năm Tương quan hồn tồn khơng tương quan hai thái cực mà gặp thực tế Tương quan phần phổ biến hơn, có vài liên hệ dòng tiền năm dòng tiền năm Nếu doanh thu thấp mức dự kiến suốt năm thứ dự báo cho năm thứ hai phải điều chỉnh lại số liệu doanh thu thực xảy năm thứ giúp loại trừ không chắn doanh thu tương lai Phân tích thái cực hữu dụng trường hợp tương quan phần Nếu chuỗi dòng tiền tương quan phần, độ lệch chuẩn NPV nằm thái cực này, 868.000 USD 1.501.000 USD Với ví dụ cơng ty RC, phán đốn độ lệch chuẩn ước tính gần với 868.000 USD tin mức tương quan thấp gần với 1.501.000 USD tin mức tương quan cao Đã có nhiều tác giả đóng góp nghiên cứu phương pháp kỹ thuật để tính độ lệch chuẩn NPV trường hợp đặc biệt liên quan đến tương quan phần Một NPV kỳ vọng độ lệch chuẩn NPV tính tốn, nhà quản trị sử dụng thơng tin để định, sử dụng phán đoán phát triển định hướng sách để chấp nhận đánh đổi khả sinh lợi rủi ro Chúng ta thảo luận việc định sau giải thích mơ phân tích định, cơng cụ cấp cao cho việc nghiên cứu phân phối xác suất khả sinh lợi tiếp PHÂN TÍCH HỒ VỐN TRONG LẬP DỰ ÁN ĐÂU TƯ Wednesday, 15 April 2009, 06:21:00 Phân tích độ nhạy hữu dụng việc xác định biến số yếu, doanh số ln biến số Phân tích hòa vốn thu nhập dòng tiền tập trung vào mối quan hệ doanh số khả sinh lợi dòng tiền Điểm hòa vốn NPV mở rộng khả phân tích dòng tiền tập trung vào mối quan hệ doanh số, dòng tiền, tỷ suất sinh lợi đòi hỏi NPV Để hiều hòa vốn, cần nhớ dạng phân tích này, chi phí chia thành biến phí định phí Biến phí chí phí mà tổng chi phí thay đổi với số lượng sản phẩm mức biến phí sản phẩm không thay đổi sản lượng thay đổi Ví dụ, biến phí hamburger thịt bò Khi cửa hàng bán thêm hamburger với giá 99 cent đồng thời họ gánh chịu chi phí thịt bò hết 10 cent Khi số lượng hamburger tiêu thụ tăng lên, chi phí thịt bò tăng lên Nhưng chi phí số xét theo khía cạnh chi phí/1 đơn vị sản phẩm Như ví dụ trên, cửa hàng gia tăng số lượng Hamburger tiêu thụ 10% giá bán chi phí dành cho thịt bò khơng đổi Vì thế, biến phí Định phí chi phí mà tổng chi phí khơng đổi mức độ doanh số thay đổi định phí/đơn vị sản phẩm giảm dần doah số tăng lên phạm vi Lương nhà quản trị doanh nghiệp ví dụ định phí Quay lại ví dụ trên, giả định nhà quản trị nhận 40.000 USD năm kể khoản thưởng Cửa hàng tiêu thụ từ đến 500.000 hamburger năm điều hành nhà quản trị Như mức tiêu thụ 160.000 hamburger tổng định phí 40.000 USD/năm 25% giá bán hamburger Nhưng cửa hàng gia tăng sản phẩm tiêu thụ 500.000 hamburger năm, tổng định phí khơng thay đổi 40.000 USD, định phí/1 đơn vị sản phẩm 8% giá bán hamburger Khơng phải trùng hợp định phí đơn vị sản phẩm thấp doanh nghiệp sử dụng tài sản mức tối đa suất chúng (trong ví dụ lực nhà quản trị) Đó lý phân tích hòa vốn phương pháp tốt đo lường rủi ro dự án riêng lẽ Phụ thuộc vào việc bạn kỳ vọng doanh số đâu biến động doanh số phân tích hòa vốn xác định doanh số cần thiết để chuyển từ thu nhập âm sang thu nhập dương hay nói cách khác điểm hòa vốn Điểm hòa vốn thu nhập điểm hòa vốn dòng tiền mức doanh số cần thiết để bắt đầu tạo lợi nhuận dòng tiền bắt đầu dương Điểm hòa vốn số lượng sản phẩm tiêu thụ (BEPq) là: BEPq = Định phí / (Giá bán – Biến phí) Điểm hòa vốn doanh số (BEP$) BEP$ = Định phí /(1- %biến phí/đơn vị sản phẩm) Cơng thức tính hòa vốn thu nhập hòa vốn dòng tiền nhau, số đưa vào khác Đặc biệt, định phí kế tốn khác định phí tiền mặt Khấu hao tính định phí phân tích hòa vốn thu nhập khơng phải khoản tiền chi khơng tính phân tích hòa vốn dòng tiền Ví dụ: Biến phí RC 50% doanh thu chi phí tiền mặt cố định 500.000 USD Giá sản phẩm 40$ biến phí 20$ Điểm hòa vốn doanh thu hòa vốn phân tích hòa vốn dòng tiền là: BEPq= 500.000/(40-20) = 25.000 sản phẩm BEP$ = 500.000/(1-0,5) = 1.000.000 $ Để mở rộng phân tích tính điểm hòa vốn NPV, cần nhớ dòng tiền hàng năm RC là: CF = 0,5 x Doanh thu – 500.000 Với tỷ suất sinh lợi đòi hỏi 10% giá trị thu hồi mức từ triệu USD đến triệu USD Điểm hòa vốn khía cạnh NPV tính sau: Trong trường hợp giá trị thu hồi 1.000.000 USD: NPV = CF x PVFA(5,10%) + 1.000 x PVF(5,10%) -5.000 = Suy doanh thu 3.306.000 USD Trong trường hợp giá trị thu hồi 3.000.000 USD: NPV = CF x PVFA(5,10%) + 3.000 x PVF(5,10%) -5.000 = Suy doanh thu 2.655.000 USD Hòa vốn dòng tiền cho biết mức doanh thu cần thiết để dòng tiền USD, số hữu dụng để tiên đốn khả có đáp ứng nhu cầu tiền mặt tương lai Ví dụ, có lợi tức khế ước nợ dẫn đến số tình trạng kiểm sốt cơng ty khơng kiếm tiền mặt Nhưng nhìn chung, phân tích điểm hòa vốn NPV điểm phân tích thường sử dụng cho mục tiêu hoạch định ngân sách vốn đầu tư Nó nói cho mức doanh số mà dự án bắt đầu tạo giá trị cho doanh nghiệp Nhà quản trị muốn biết điểm hòa vốn góc độ thu nhập tỷ suất sinh lợi phi rủi ro Điều cho mức doanh số mà tốt đầu tư vào chứng khốn phi rủi ro kỳ phiếu phủ Ở mức tỷ suất sinh lợi phi rủi ro 6% sau thuế, mức doanh số mà cung cấp tỷ suất sinh lợi phi rủi ro với giá trị thu hồi triệu USD là: NPV = CF x PVFA(5,6%) + 3.000 x PVF(5,6%) -5.000 = Suy doanh thu 2.310.000 USD Phân tích hòa vốn thường xuyên thể đồ thị Bởi trục ngang đồ thị hình 4.1 doanh thu nên hình 4.1là hình thể phân tích hòa vốn Một giới hạn phân tích độ nhạy, bao gồm phân tích hòa vốn thường cho thấy mối quan hệ khả sinh lợi với biến số biến số khác khơng đổi Một bảng tính NPV cho mười mức độ khác nhân tố đòi hỏi 1.000.000 lần nhập liệu thể đồ thị điều khơng thể Vì thế, phân tích độ nhạy hữu dụng xác định nhân tố yếu đo lường nhạy cảm nhân tố “một cách tách biệt” giới hạn số kịch định Những phương pháp dựa xác suất thường khó phức tạp cho phép phát triển thấu hiểu toàn rủi ro, đặc biệt dự án đối mặt với nhiều nguồn không chắn Các phương pháp dự báo kinh tế khả áp dụng cho thành phố Hồ Chí Minh Th.S.Nguyễn Văn Phúc Dự báo kinh tế vĩ mô công việc vô phức tạp Trong nhiều thập kỷ qua, với việc ứng dụng ngày nhiều cơng cụ tốn học vào nghiên cứu kinh tế, phương pháp dự báo kinh tế phát triển khơng ngừng Các mơ hình tốn kinh tế lượng vận dụng cách triệt để công tác dự báo Tuy nhiên, nay, tính xác mơ hình dự báo kinh tế nhiều giới hạn Các quan nghiên cứu lớn Ngân hàng Thế giới (WB), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) có mơ hình dự báo phức tạp tỉ mỉ kết dự báo họ sai biệt so với thực tiễn xa Điều nhận thấy qua việc so sánh tiêu dự báo họ với tiêu thực tế diễn sau (xem De Masi, 1996; Beach tác giả, 1999) Mặc dù cơng tác dự báo khó khăn, quan phủ, nhà hoạch định sách, nhà doanh nghiệp,… cần đến dự báo kinh tế để làm sở cho việc điều hành sách, để thiết lập kế hoạch kinh doanh Các dự báo không mang tính xác hồn tồn phản ánh xu hướng biến động kinh tế Ở TP.HCM phạm vi nước, dự báo kinh tế thường thể thông qua kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội hàng năm, năm quy hoạch, chiến lược phát triển kinh tế - xã hội dài hạn Tuy nhiên, sở để đề tiêu kinh tế cho kế hoạch thường mang nặng tính chủ quan cảm tính nhiều, thường thiếu sở khoa học để luận giải cho tiêu đề Điều nhận thấy qua khác biệt lớn số liệu thực tế diễn sau so với số liệu dự báo Do đó, việc nghiên cứu tìm kiếm phương thức dự báo thích hợp cho TP.HCM việc quan trọng Dưới xin tóm lược số phương pháp dự báo kinh tế áp dụng rộng rãi giới qua xem xét khả áp dụng vào điều kiện TP.HCM Dự báo kinh tế phân thành: định tính, định lượng kết hợp hai phương pháp Dự báo định lượng thường liên quan đến việc sử dụng mô hình kinh tế định lượng (như kinh tế lượng, I/O, cân tổng thể) để dự báo Các phương pháp dự báo định lượng Mặc dù mơ hình định lượng tương đối đa dạng, có loại sau: (ngồi mở rộng phân loại theo tĩnh động, kinh tế mở đóng,…): Mơ hình kinh tế lượng (econometric model): Mơ hình thể hệ thống phương trình Các phương trình mơ tả mối quan hệ biến số kinh tế với Một phương trình bao gồm biến phụ thuộc nhiều biến giải thích Sự tác động biến giải thích lên biến phụ thuộc đo lường hệ số hình thức hàm phương trình Một phương trình tiêu biểu sau: Y(t) = f{x1(t), x2 (t), xn(t), u(t)} Y(t) biến phụ thuộc thởi điểm t, biểu trưng cho tiêu cần nghiên cứu hay dự báo (ví dụ GDP, việc làm, lạm phát,…) x1(t), x2 (t), xn(t) biến giải thích thời điểm t, biểu trưng cho nhân tố tác động lên biến phụ thuộc Sự thay đổi hay nhiều biến dẫn tới thay đổi biến phụ thuộc u(t) sai số ngẫu nhiên, biểu trưng cho nhân tố không xác định tác động lên biến phụ thuộc thời điểm t Một mơ hình kinh tế lượng bao gồm nhiều phương trình dạng (và đẳng thức) Mơ hình khơng chi tiết vào ngành kinh tế mơ hình I/O mơ hình cân tổng thể (CGE) Các biến thường tổng hợp cho toàn kinh tế, thể mối quan hệ kinh tế vĩ mơ Mơ hình đơn giản bao gồm hàm số khối cầu, khối cung khối tiền tệ Việc ước lượng hệ số phương trình đòi hỏi phải có chuỗi số liệu thời gian (time-series data) dài Đây hạn chế mơ hình áp dụng vào điều kiện Việt Nam Các chuỗi số liệu thời gian Việt Nam nhìn chung ngắn (duới 15 năm) hệ thống số liệu thống kê Việt Nam chuẩn hóa theo thơng lệ quốc tế vào đầu năm 1990s chuyển từ hệ thống MPS sang hệ thống SNA Liên Hiệp quốc Việc xây dựng hệ thống phương trình, với biến giải thích lựa chọn, dựa tảng lý thuyết kinh tế Ví dụ hàm tiêu dùng phải dựa lý thuyết tiêu dùng, hàm đầu tư phải dựa lý thuyết đầu tư,… Điều dẫn đến hệ nhà mơ hình khác xây dựng phương trình với biến giải thích khác nhau, tùy thuộc vào việc áp dụng lý thuyết kinh tế Điều lý giải đa dạng mơ hình kinh tế lượng Sau xây dựng xong hệ thống phương trình, nhà nghiên cứu phải tập hợp đủ chuỗi số liệu thời gian cho biến tiến hành ước lượng hệ số phương trình Kỹ thuật hồi quy (regression) áp dụng để ước lượng hệ số phương trình Sau ước lượng xong tồn phương trình mơ hình, nhà nghiên cứu tiến hành mơ (simulation) tác động thay đổi sách tương lai lên biến kinh tế mà quan tâm (ví dụ tăng trưởng, việc làm, lạm phát,…) Trên sở đó, kịch dự báo đề xuất Nhà nghiên cứu tham mưu cho lãnh đạo việc áp dụng sách tối ưu dựa kết mơ Mơ hình cân đối liên ngành (gọi tắc I/O, Input-output): Ưu điểm mơ hình I/O so với mơ hình kinh tế lượng phản ánh mối quan lệ liên ngành kinh tế Nền kinh tế phân thành nhiều ngành bảng I/O thể mối liên hệ đa ngành (ví dụ bảng I/O Việt Nam TP.HCM năm 1996 có 97 ngành) Bảng I/O xây dựng cho năm định Về mặt hình thức, bảng I/O có dạng sau: Ngành Ngành Ngành … Ngành n Zi YI Xi Z1 Z2 Z3 … Zn Y1 Y2 Y3 … Yn X1 X2 X3 … Xn Ngành Ngành Ngành … Ngành n Zj X11 X21 X31 … X41 Z1 X12 X22 X32 … X42 Z2 X13 X23 X33 … X43 Z3 … … … … … … X1n X2n X3n … X4n Zn Vj=Wj+Rj V1 V2 V3 … Vn Nền kinh tế phân thành n ngành Bảng hiểu sau: • Xij: giá trị sản phẩm ngành i cung ứng cho ngành j • Zi: tổng giá trị sản phẩm ngành i cung ứng cho ngành sản xuất khác • Zj: tổng giá trị sản phẩm ngành cung ứng cho ngành j · Yi: giá trị sản phẩm ngành i cung ứng cho nhu cầu tiêu dùng cuối Ta có Y = C + I + G + X GDP Với G : tiêu dùng phủ I : đầu tư nhà sản xuất C : tiêu dùng dân cư X: xuất ròng (xuất trừ nhập khẩu) • Xi: tổng giá trị sản xuất ngành i • Vj : giá trị tăng thêm ngành j (thực tế bao gồm khấu hao thuế gián thu) • Wj : thu nhập lao động ngành j • Rj: thu nhập vốn ngành j Từ bảng trên, xây dựng ma trận hệ số A theo công thức: Xij = aij Xj Ma trận dự báo dạng đơn giản biểu thị sau: x = ( I - A ) -1 y Với x vec tơ tổng sản phẩm ngành sản xuất {X1, X2, X3,… Xn} y vec tơ sản phẩm sử dụng cuối ngành sản xuất {Y1, Y2, Y3,… Yn}, A ma trận hệ số, I ma trận đơn vị Từ công thức trên, thấy dự báo giá trị sản xuất GDP ngành biết thay đổi nhu cầu cuối Ví dụ tăng đầu tư công cộng vào ngành i lượng q, tính tốn thay đổi sản lượng tất ngành lại Như vậy, dự báo thay đổi thành phần nhu cầu cuối cùng, dự báo thay đổi sản lượng tất ngành kinh tế Đây mơ hình I/O đơn giản Mơ hình mở rộng cách đưa vào số phương trình hành vi hay hàm sản xuất Viện Kinh tế áp dụng trước (xem Nguyễn Thị Cành tác giả, 1998) Mơ hình cân tổng thể (CGE-Computable General Equilibrium): Mơ hình cân tổng thể phát triển bảng I/O mở rộng cho nhiều khu vực khác khu vực sản xuất Ví dụ dòng thu nhập chi tiêu hộ gia đình, dòng chuyển vốn,… Trên sở bảng I/O xây dựng bảng SAM (social accounting matrix) qua xây dựng mơ hình cân tổng thể Nhiều biến ngoại suy (exogenous) mơ hình I/O nội suy (endogenous) mơ hình cân tổng thể Ngồi ra, mơ hình cân tổng thể bao gồm phương trình hành vi mơ hình kinh tế lượng Do đó, loại mơ hình mơ hình cân tổng thể tồn diện nhất, phức tạp phản ánh gần với kinh tế thực Mơ hình gọi cân tổng thể xây dựng giả định cân đồng thời loại thị trường khu vực kinh tế Giá sản lượng điều chỉnh cho khơng cầu q mức (excess demand) hay cung q mức (excess supply) Mơ hình thể cân đồng thời tất loại thị trường Giả định mơ hình nhà sản xuất tối đa hóa lợi nhuận, người tiêu dùng tối đa hóa hữu dụng Thơng tin thị trường hoàn hảo Trong điều kiện cân bằng, lợi nhuận kinh tế không; nhân tố sản xuất hữu dụng hóa hồn tồn (fully utilised) Vì mơ hình mơ tả cách tổng thể quan hệ biến kinh tế với kinh tế, mơ hình dễ dàng đánh giá tác động biến lên tất biến lại mơ hình Đây sở thuận lợi để sử dụng mơ hình vào cơng tác dự báo Dự báo thực dựa kịch ‘cái nếu’ (what if?) Với tính chất tổng thể chi tiết vậy, mơ hình cân tổng thể có hàng ngàn phương trình biến số Các phương pháp dự báo định tính Dự báo định tính dự báo khơng sử dụng mơ hình định lượng Phương pháp phổ biến phiếu thăm dò thu thập ý kiến chuyên gia Đối với phiếu thăm dò, ví dụ để dự báo nhu cầu tiêu dùng tới, nhà dự báo phát phiếu thăm dò đến người tiêu dùng (ví dụ điều tra consumers’ confidence) Qua phiếu thăm dò này, nhà dự báo đoán mức độ thay đổi nhu cầu tiêu dùng tương lai Đối với thu thập ý kiến chuyên gia, nhà dự báo tập hợp ý kiến chuyên gia am hiểu sâu lĩnh vực cần dự báo Chỉ tiêu dự báo đưa tiêu nhiều chuyên gia tán thành Ngồi ra, dự báo vào yếu tố mùa vụ (seasoning) yếu tố chu kỳ kinh tế (business cycle) Dự báo định tính kết hợp với phương pháp thông kê theo dõi tiêu định lượng (số trung bình, trung bình di động, phân tích xu hướng,…) Để dự báo định tính có sở khoa học hơn, việc thiết lập khung phân tích (analytical framework) cần thiết Khung phân tích giúp nhận diện nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến nhân tố cần dự báo Khung phân tích phải thiết lập tảng vững lý thuyết kinh tế Các kết nghiên cứu trước sở quan trọng để thiết lập khung phân tích Sau thiết lập xong khung phân tích, nhà dự báo vào theo dõi tiên liệu diễn biến sách, thể chế, … ảnh hưởng lên nhân tố khung phân tích dùng để dự báo tương lai Ưu nhược điểm mơ hình dự báo: Các mơ hình định lượng Các mơ hình định lượng có ưu điểm khắc phục chủ quan cảm tính công tác dự báo Các tiêu dự báo thường thể số cụ thể, xác Bằng cách sử dụng cơng cụ tốn học thống kê, mơ hình xữ lý mối quan hệ phức tạp, nhiều chiều biến kinh tế với mà không nhà kinh tế tài ba ước lượng định tính đầu Các mơ hình phức tạp thường lên đến hàng ngàn phương trình hàng ngàn biến, phản ánh hầu hết tiêu quan trọng kinh tế Đối với bảng I/O mơ hình CGE đánh giá tác động liên ngành cho ngành kinh tế Điều quan trọng việc đề sách phát triển ngành vấn đề chuyển dịch cấu kinh tế Ngày nay, với hỗ trợ máy tính, việc xữ lý mơ hình định lượng trở nên thuận lợi nhiều so với trước Do đó, mơ hình định lượng ngày áp dụng rộng rãi Tuy nhiên, mơ hình dự báo định lượng có nhiều nhược điểm Thứ nhất, mơ hình xây dựng giả định lịch sử lặp lại Nghĩa hệ thống hàm (và bảng) ước lượng sử dụng số liệu khứ, dùng để đoán cho tương lai Vấn đề tương lai chưa giống với khứ Các điều kiện thay đổi, mối quan hệ độ lớn chúng thay đổi,… Thứ hai, mơ hình định lượng hầu hết đưa giả định không phù hợp với thực tế Các giả định kỹ thuật (technology) giá tương đối (relative prices) khơng thay đổi mơ hình I/O rõ ràng vô lý Những giả định thị trường hồn hảo, thơng tin hòan hảo, tất thị trường trạng thái cân bằng,… mơ hình cân tổng thể hồn tồn khơng phản ánh sai thực tế Thứ ba, mặt lý thuyết kinh tế, có tranh luận suốt kỷ thứ 20 khả tính tốn để kế hoạch hóa kinh tế (thực chất dự báo phân bổ tài nguyên), tiếng tranh luận Lange với Mises Hayek1 tính khả thi kế hoạch hóa kinh tế xã hội chủ nghĩa Sau này, Stiglitz2 có hồi nghi vai trò mơ hình cân tổng thể tân cổ điển việc dự báo giải thích tượng thị trường nước theo kinh tế thị trường Cả hai mơ hình kế hoạch hóa tập trung mơ hình cân tổng thể tân cổ điển dựa tảng giả định thơng tin hồn hảo kiến thức hoàn hảo (perfect information and perfect knowledge) Với thơng tin hồn hảo kiến thức hồn hảo việc lập kế hoạch điều phối kinh tế để đạt kết cân tối ưu hoàn toàn khả thi Nhưng Hayek cho chất thơng tin kiến thức khơng hòan hảo Kiến thức thông tin gắn với cá nhân cụ thể, nằm rải rác tất thành viên tham gia thị trường, không dễ dàng để truyền từ người sang người khác, luôn biến đổi có tính bất định Do đó, khơng nhà kế hoạch hay dự báo biết đầy đủ thông tin kiến thức để có kế hoạch hay dự báo xác Trong điều kiện thơng tin kiến thức khơng hồn hảo, Hayek cho thị trường không trạng thái cân bằng, có, tạm thời Bởi cân đỏi hỏi đốn (foresight) người tham gia thị trường kế hoạch người khác tham gia thị trường phải Thị trường cân tất đoán kế hoạch trùng khớp Điều điều kiện thông tin kiến thức khơng hồn hảo Do đó, thị trường trạng thái cân (disequilibrium) ln ln thay đổi Các mơ hình dự báo dựa khái niệm cân khơng phản ánh xác chất trình thị trường Thứ tư, cho dù mơ hình có phức tạp đến khơng thể phản ánh hết nhân tố ảnh hưởng vào mơ hình Hơn nữa, nhiếu nhân tố quan trọng kinh tế đo lường số cụ thể biến thể chế, luật pháp, văn hóa,… Vì khơng thể đo lường nên chúng khơng đưa vào mơ hình Thứ năm, số liệu khơng đầy đủ khơng xác ln cản trở lớn để mơ hình cho kết dự báo xác Do nhược điểm trên, mơ hình dự báo định lượng thường cho khác kết khơng xác Các quan Ngân hàng Thế giới Quỹ Tiền tệ Quốc tế sử dụng mơ hình phức tạp để dự báo, kết dự báo họ sai biệt lớn so với thực tế Theo De Masi (1996), dẫn từ số nghiên cứu thống kê, cho thấy giai đoạn 1973-1994, tiêu dự báo năm báo cáo Triển vọng Kinh tế Thế giới (World Economic Outlook) IMF có sai số sau: cho nước công nghiệp phát triển, tiêu tăng trưởng GDP sai số 1% điểm so với tốc độ tăng GDP trung bình cho giai đoạn 2,75% (nghĩa sai số 35%); tiêu lạm phát có sai số 0,75% điểm so với tốc độ lạm phát trung bình 5,75% cho giai đoạn Đối với nước phát triển, dự báo IMF không Điều quan trọng tính xác dự báo IMF không cải thiện qua năm Nghiên cứu Beach tác giả (1999) cho thấy sai số dự báo IMF tăng trưởng GDP nước phát triển giai đoạn từ năm 1971 đến 1998 0,57% điểm so với tốc độ tăng GDP trung bình cho giai đoạn 3% (nghĩa sai số gần 20%) IMF phóng đại tăng trưởng GDP châu Phi lên 1,05% điểm so với tốc độ tăng GDP trung bình cho giai đoạn 2,29% Tây bán cầu lên 0,51% điểm so với tốc độ tăng GDP trung bình cho giai đoạn 2,11% Các tác giả cho thấy tính xác dự báo IMF không cải thiện theo thời gian Dự báo định tính Dự báo định tính có ưu điểm khơng đòi hỏi số liệu tính tốn phức tạp Do đó, việc dự báo tiến hành thời gian ngắn Ưu điểm khác phương pháp dự liệu yếu tố không đo lường vào dự báo thay đổi thể chế, luật pháp,… Đây biến số mà mơ hình định lượng khơng đưa vào Ngồi ra, khơng phụ thuộc vào số liệu hay hệ phương trình định nên dự báo điều chỉnh linh hoạt, phù hợp với biến động kinh tế Nhược điểm phương pháp mang nặng tính chủ quan cảm tính Nếu nhà dự báo chun gia tham khảo có trình độ hiểu biết thấp dự báo cho kết xa rời thực tiễn Khả vận dụng phương pháp dự báo để nghiên cứu lập kế hoạch cho kinh tế TP.HCM Mặc dù có nhiều nhược điểm dự báo kinh tế cần thiết để giúp lãnh đạo điều hành, phát triển kinh tế Đối với TP.HCM, hàng năm quan sở ngành có lập kế hoạch dự báo cho tiêu kinh tế - xã hội năm sau tổng hợp thành kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội hàng năm UBND TP ban hành Các kỳ Đại hội Đảng Thành phố có kế hoạch tiêu phát triển năm Dài hạn quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội (như Quy hoạch Phát triển Kinh tế - xã hội địa bàn TP.HCM từ năm 1996 đến năm 2010 Viện Kinh tế thực hiện) Nhìn chung, công tác dụ báo Thành phố chủ yếu mang tính định tính, sử dụng ý kiến chuyên gia chủ yếu Các phương pháp định lượng khơng áp dụng Phòng Nghiên cứu Phát triển Viện Kinh tế vào năm 1997-1998 có tiến hành thực đề tài nghiên cứu để áp dụng mơ hình I/O vào cơng tác dự báo kinh tế Thành phố Kết đề tài sau sử dụng để góp ý vào điều chỉnh quy hoạch kinh tế Thành phố đến năm 2010 kế hoạch năm 2001-2005 Tuy nhiên tính xác mơ hình nhiều hạn chế điều kiện số liệu yếu tố khác thuộc nhược điểm mơ hình định lượng đề cập Trong mơ hình định lượng kể trên, tương lai Thành phố nghiên cứu vận dụng mơ hình I/O mơ hình kinh tế lượng Mơ hình cân tổng thể đòi hỏi số liệu phức tạp vượt khả quan thống kê Thành phố Một đặc điểm nghiên cứu kinh tế Thành phố số liệu quan hệ với nước (như trường hợp nước) phải có số liệu thể mối quan hệ Thành phố với tỉnh, thành khác Việt Nam Những số liệu khơng có Trước mắt Viện Kinh tế tiếp tục áp dụng mơ hình I/O vào dự báo kinh tế Thành phố Hiện Thành phố có bảng I/O, Viện Kinh tế lập năm 1996 Cục Thống kê Thành phố lập năm 2000 Thành phố cần phải tiếp tục trì việc xây dựng bảng I/O, định kỳ 4-5 năm lần để phục vụ cho công tác phân tích khác Ưu điểm bảng I/O cho thấy mối liên hệ đa ngành, cần cho việc nghiên cứu chuyển dịch cấu kinh tế Thành phố Nếu có điều kiện, Viện Kinh tế đề xuất với Thành phố tiến hành xây dựng mơ hình kinh tế lượng (dạng đơn giản) để thử nghiệm dự báo cho kinh tế Thành phố Song song với việc phát triển mơ hình dự báo định lượng, Viện Kinh tế, quan liên quan Thành phố tiếp tục áp dụng phương pháp định tính lâu lấy ý kiến chuyên gia việc dự báo lập kế hoạch Điều quan trọng cần thiết lập khung phân tích (analytical framework) để theo dõi cách tổng thể nhân tố tác động đến tăng trưởng, phát triển Thành phố Khung phân tích giúp cho cán nghiên cứu kịp thời nhận diện vấn đề quan trọng tác động lên kinh tế Thành phố qua đưa dự báo sát hợp hơn, đề xuất với lãnh đạo giải pháp kịp thời thúc đẩy phát triển kinh tế Thành phố Đối với phương pháp thăm dò phục vụ dự báo, có điều kiện, Thành phố nên tiến hành hàng năm điều tra lòng tin tiêu dùng đầu tư, làm sở cho dự báo tổng cầu tăng trưởng Đây điều tra mà nước phát triển tiến hành thường xuyên