Đề tài “Vận dụng phương pháp dãy số thời gian đánh giá năng suất Lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn 1995-2004 và dự đoán đến năm 2007”

Tham khảo luận văn - đề án ''đề tài “vận dụng phương pháp dãy số thời gian đánh giá năng suất lúa tỉnh hải dương giai đoạn 1995-2004 và dự đoán đến năm 2007”'', luận văn - báo cáo phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả

MỤC LỤC Trang Lời nói đầu Nội dung 5 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 Phương pháp biểu xu hướng phát triển tượng 11 IV Phân tích thành phần dãy số thời gian 15 B Vận dụng đánh giá suất lúa tỉnh Hải Dương (1995-2004) 18 I Thống kê suất lúa 18 II Phân tích biến động suất lúa theo thời gian (1995-2004) 20 III Biểu diễn xu hướng phát triển suất lúa 22 C Dư đoán suất lúa năm tới 30 Những vấn đề chung dự đoán Thống kê 30 I II Một số phương pháp dự đoán thống kê 31 III Nhận xét 41 Kết luận 43 Tài liệu tham khảo 44 Lê Việt Hùng Thống kê 44B LỜI MỞ ĐẦU Với kinh tế thị trường có điều tiết Nhà nước, 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 Trước 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 thơng tin kinh tế xã hội Một thông tin quan trọng thu thập, xử lý, phân tích cấu giống gieo trồng, sản lượng, suất … diện tích canh tác lương thực mà đặc biệt lúa gạo Bởi mặt hàng nông sản quan trọng bảo đảm an ninh lương thực nước mặt hàng xuất quan trọng kinh tế Để giúp người có nhìn sâu sắc vấn đề này, em xin có nghiên cứu suất lúa qua đề tài: “Vận dụng phương pháp dãy số thời gian đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn 19952004 dự đoán đến năm 2007” Với phần gồm: A Các vấn đề dãy số thời gian B Đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dương (1995-2004) C Dự đoán suất lúa thời gian tới Lê Việt Hùng Thống kê 44B Trong điều kiện kiến thức thời gian hạn chế em phân tích suất lúa tỉnh Hải Dương thông qua phương pháp dãy số thời gian Vì khơng tránh khỏi thiếu sót nhận xét khơng đầy đủ Rất mong nhận góp ý bạn đặc biệt thầy cô thuộc môn Lý thuyết Thống kê Để nghiên cứu đề tài này, em kết hợp kiến thức mà em lĩnh hội trình học tập nghiên cứu taị nhà trường với hướng 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 cịn hạn chế nên khơng tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp bạn thày, giáo Em xin cam đoan đề tài tự em tìm tịi suy nghĩ dựa tài liệu ghi phần tài liệu tham khảo mà hoàn tồn khơng chép ngun văn từ đề án hay tài liệu khác Em xin chịu trách nhiệm việc làm trước hội động kỷ luật khoa nhà trường Em xin chân thành cảm ơn ! Hà nôi, ngày 25 tháng 11 năm 2005 Sinh viên thực Lê Việt Hùng Lê Việt Hùng Thống kê 44B NỘI DUNG Phương pháp phân tích Thống kê việc mơ hình hố tốn học vấn đề cần phân tích theo mục tiêu nghiên cứu Trong phương pháp phân tích Thống kê dãy số thời gian phương pháp biểu quy mô biến động tượng theo thời gian Ngồi cịn cho phép ta dự đốn cách tương đối xác ngắn hạn quy mơ tượng A Các vấn đề dãy số thời gian I Những vấn đề chung dãy số thời gian Khái niệm * Các tượng kinh tế biến động theo thời gian nên ta thường dùng phương pháp dãy số thời gian để nghiên cứu.Đó dãy trị số tiêu thống kê xếp theo thứ tự thời gian Dãy số thời gian không giới hạn tượng kinh tế mà trị số cho thấy thay đổi tượng xã hội 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 người ta thường chia dãy số thời gian thành hai loại: Lê Việt Hùng Thống kê 44B - Dãy số thời kỳ dãy số biểu thay đổi tượng qua thời kỳ định - Dãy số thời điểm dãy số biểu mặt lượng tượng vào thời điểm định Yêu cầu vận dụng * Khi xây dựng dãy số thời gian phải đảm bảo yêu cầu so sánh mức độ dãy số Cụ thể phải thống nội dung phương 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 * Phương pháp phân tích dãy số thời gian dựa giả thiết biến động tượng lai hiên tượng nói chung giống với biến động tượng khứ xét đặc điểm cường độ tượng Nói cách khác, yếu tố ảnh hưởng đến biến động tượng khứ giả định tương lai tiếp tục tác động đến tượng theo xu hướng giống gần giống trước * Do vậy, mục tiêu phân tích dãy số thời gian tách biệt yếu tố ảnh hưởng đến dãy số Điều có ý nghĩa việc dự đoán nghiên cứu quy luật biến động tượng Vì phương 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 tượng Đây công cụ đắc lực cho họ việc định Các yếu tố ảnh hưởng đến dãy số thời gian Lê Việt Hùng Thống kê 44B * Biến động dãy số thời gian thường xem kết yếu tố sau đây: - Tính xu huớng: Quan sát số liệu thực tế tượng thời gian dài (thường nhiều năm), ta thấy biến động tượng theo chiều hướng (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 tượng lặp lại với chu kỳ định, thường kéo dài từ – 10 năm, trải qua giai đoạn: phục hồi phát triển, thịnh vượng, suy thối đình trệ Biến động theo chu kỳ biến động tổng hợp nhiều yếu tố khác Chẳng hạn tượng thời tiết bất thường Enlino, Enlina ảnh hưởng đến sản lượng suất nơng nghiệp - Tính thời vụ: Biến động số tượng kinh tế – xã hội mang tính thời vụ nghĩa hàng năm, vào thời điểm định (tháng quý) biến động tượng lặp lặp lại Nguyên nhân biến động tượng điều kiện thời tiết, khí hậu, tập quán xã hội, tín ngưỡng dân cư … - Tính ngẫu nhiên hay bất thường: Là biến động khơng có quy luật khơng thể dự đốn Loại biến động thường xảy thời gian ngắn không lặp lại Nguyên nhân ảnh hưởng biến cố trị, thiên tai, chiến tranh … II Các tiêu dùng để phân tích biến động dãy số thời gian Mức độ bình quân theo thời gian: Phản ánh mức độ đại biểu mức độ dãy số Gồm: Lê Việt Hùng Thống kê 44B * Mức độ trung bình dãy số thời kỳ Các lượng biến có quan hệ tổng: y  y1  y2   yn  yi  n n yn Các lượng biến có quan hệ tích: y i * Mức độ trung bình dãy số thời điểm Khoảng cách thời gian thời điểm nhau: y1 y  y  y3  yn 1  yn n 1 Nếu khoảng cách thời gian thời điểm không băng y nhau: yt t i i i Lượng tăng (giảm) tuyệt đối: Phản ánh thay đổi trị số tuyệt đối tiêu hai thời gian nghiên cứu Tuỳ theo mục đích nghiên cứu ta có: - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn: Biểu lượng tăng (giảm) tuyệt đối hai kỳ liên tiếp i  yi  yi1 (i  2, n) - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: Biểu lượng tăng (giảm) tuyệt đối kỳ nghiên cứu kỳ chọn làm gốc  i  yi  y1 (i  2, n) Lê Việt Hùng Thống kê 44B - Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: Biểu cách chung lượng tăng (giảm) tuyệt đối, tính trung bình cho thời kỳ nghiên cứu n  i  i i 2 n 1  n y  y1  n n 1 n 1 Chỉ tiêu thường sử dụng trị số dãy số có xu hướng (cùng tăng hay giảm) Tốc độ phát triển: Là tiêu biểu biến động tượng 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 tượng hai kỳ liên tiếp ti  yi y i 1 (i  2, n) - Tốc độ phát triển định gốc: Biểu biến động mặt tỉ lệ tượng 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 tượng suốt thời kỳ nghiên cứu ti  Ti T i1 (i  2, n) * Mối liên hệ tốc độ phát triển liên hoàn định gốc: Lê Việt Hùng Thống kê 44B + Tích tốc độ phát triển liên hoàn tốc độ phát triển định gốc: n Tn  t (i  2, n ) i i2 + Thương hai tốc độ phát triển định gốc liền kề tốc độ phát triển liên hoàn: ti  Ti T i1 (i  2, n) Tốc độ tăng (giảm): Thực chất, tốc độ tăng (giảm) tốc độ phát triển trừ (hoặc trừ 100 tính %) Nó phản ánh mức độ tượng 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  y i 1 y  i  i   ti  y i 1 yi 1 yi 1 (i  2, n ) - Tốc độ tăng (giảm) định gốc: Ai   i yi  y1   Ti  y1 y1 (i  2, n) - Tốc độ tăng (giảm) bình quân: phản ánh nhịp điệu tăng (giảm) đại diện thời kỳ định tính qua tốc độ phát triển bình quân a  t 1 Giá tri tuyệt đối 1% tăng (giảm): Là tiêu biểu mối quan hệ tiêu lượng tăng (giảm) tuyệt tốc độ tăng (giảm) Nghĩa tính xem 1% tăng 10 Lê Việt Hùng Thống kê 44B (giảm) liên hồn tương ứng với giá trị tuyệt đối tăng (giảm) gi  i y  i 1 a i %  100 Chỉ tiêu khơng tính cho tốc độ tăng (giảm) định gốc kết ln số Gi  i y  Ai %  100 III Phương pháp biểu xu hướng phát triển tượng Xu hướng yếu tố thường xem xét đến trước nghiên cứu dãy số thời gian Nghiên cứu xu hướng chủ yếu phục vụ cho mục đích dự đốn trung hạn dài hạn tiêu kinh tế Xuất phát từ yêu cầu ta cần sử dụng biện pháp thích hợp nhằm loại bỏ ảnh hưởng nhân tố ngẫu nhiên, nêu rõ xu hướng tính quy luật phát triển tượng qua thời gian Mở rộng khoảng cách thời gian: * Vận dụng với dãy số thời gian có khoảng cách thời gian tương đối ngắn Có nhiều mức độ chưa phản ánh xu hướng phát triển tượng * 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 lượng mức độ dãy số nhiều Phương pháp dãy số bình quân truợt: 11 Lê Việt Hùng Thống kê 44B Thời hạn dự đoán nên 1/3 thời kỳ tiền sử ta dùng phương pháp thống kê Thời kỳ tiền sử dùng cho dự đốn khơng nên dài q q ngắn Trong dãy số thời gian suất lúa ta có thời kỳ tiền sử 10 năm Đây khoảng thời gian hợp lý để dự đoán thống kê ta dự đốn cho tương lai 2-3 năm tới Q trình dự đốn trải qua bước sau: - Mơ hình hố đối tượng dự đốn - Xây dựng mơ hình dự đốn - Tính trị số dự đốn, khoảng dự đốn sai số dự đoán - Hiệu chỉnh dự đoán làm phù hợp dự đoán cần II Một số phương pháp dự đoán thống kê Ngoại suy mức độ bình qn: Là dự đốn nhanh với dự đốn xác khơng cao phụ thuộc nhiều vào tích chất đại biểu số bình qn Nếu dãy số thời gian có xu hướng kết không tốt Tuy nhiên ưu điểm phương pháp dãy số thời gian không cần dài khơng phải xây dựng dự đốn khoảng Với dãy số thời gian suất lúa có xu hướng tăng ta dùng phương pháp sau: 1.1/ Ngoại suy lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân: * Vận dụng: Trong trường hợp dãy số có lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hồn sấp xỉ (dãy số cộng) yˆ n  L  y k   L * Mơ hình dự đốn: Trong đó: L thời hạn dự đốn ( tầm xa dự đoán) yˆ n  L trị số dự đoán thời điểm thứ n+L 31 Lê Việt Hùng Thống kê 44B  lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân yk mức độ dùng làm gốc để ngoại suy Năm Yi Lượng tăng giảm tuyệt đối liên hoàn 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 Năng suất lúa Có  = 1,556 Nếu lấy y k bình quân năm cuối ta có: yk  > 58,5  58,8  58,65 yˆ n  L  58 ,65  1,556 L * Dự đoán cho năm ta có kết sau: Năm 2005: L=1 > y2005  60,206 (tạ/ha) Năm 2006: L=2 > y2006  61,762 (tạ/ha) Kết phương pháp khơng xác giá trị  i dãy số chênh lệch nhiều 1.2/ Ngoại suy tốc độ phát triển bình quân: * Vận dụng: Trong trường hợp mức độ dãy số thời gian có tốc độ phát triển liên hồn sấp xỉ 32 Lê Việt Hùng Thống kê 44B L yˆ n  L  y k t  * Mơ hình dự đốn: Trong đó: thời hạn dự đoán ( tầm xa dự đoán) L yˆ n  L trị số dự đoán thời điểm t tốc độ phát triển bình quân yk mức độ dùng làm gốc để ngoại suy Năm Yi Tốc độ phát triển liên hoàn(%) ti 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 58,8 108,7 105,3 102,9 104,5 101,1 098,4 105,5 101,0 100,5 Năng suất lúa Với: t  1,031 Có thể lấy y k  y n  58,8 (tạ/ha) Hoặc lấy y k bình qn năm cuối ta có: yk  > 58,5  58,8  57,9  58, L yˆ n  L  58,4.1,031 Dự đốn cho năm ta có kết sau: Năm 2005: L=1 > y2005  60,206 (tạ/ha) 33 Lê Việt Hùng Thống kê 44B Năm 2006: L=2 > y2006  62,0769 (tạ/ha) Năm 2007: L=3 > y2007  64,0013 (tạ/ha) Nhận thấy suất lúa theo thời gian tăng lên tương đối nhanh nên ta nghi ngờ kết dự đoán chưa xác Ngun nhân tốc độ phát triển thực tế tăng không nhau, dự đốn ta lấy tốc độ phát triển bình qn cao nên giá trị dự đoán cao Ta dùng phương pháp dự đốn khác có độ xác cao Ngoại suy hàm xu thế: Trong phương pháp mức độ dãy số thời gian mơ hình hố hàm số gọi hàm xu * Ở ta trình bày phương pháp biểu diễn xu biến động suất lúa Ta tìm dạng hàm phù hợp (có SE nhỏ nhất) hàm lưy thừa (power) với mơ hình tổng qt : yˆ  a0t a1 Qua tính tốn SPSS ta tìm mơ hình biểu diễn biến động suất lúa theo thời gian Dependent variable NANGSUAT Listwise Deletion of Missing Data y  44 ,9174 t ,1181 Method POWER Multiple R 99083 R Square 98174 Adjusted R Square 97946 Standard Error 01252 Analysis of Variance: DF Sum of Squares Regression Residuals F= 430.16308 06745955 00125459 Mean Square 06745955 00015682 Signif F = 0000 Variables in the Equation -Variable B SE B Beta T Sig T Time (Constant) 118109 005695 990829 20.740 0000 44.917438 425334 105.605 0000 34 Lê Việt Hùng Thống kê 44B 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 new cases have been added Với khoảng tin cậy 95% dự đốn cho năm ta có kết qu: (vi: t/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 đốn có hai loại là: + Dự đốn điểm: Ký hiệu fit_1 cho biết suất lúa (Y) năm 2005, 2006 2007 59,623; 60,239 60,811 tạ/ha + Dự đoán khoảng: ký hiệu lcl_1 cận dưới, ucl_1 cận Như suất lúa (Y) năm sau: - Với khoảng tin cậy 95% suất lúa năm 2005 khoảng từ 57,719 tạ/ha dến 61,589 tạ/ha 35 Lê Việt Hùng Thống kê 44B - Với khoảng tin cậy 95% suất lúa năm 2006 khoảng từ 58,290 tạ/ha dến 62,252 tạ/ha - Tương tự ta có suất lúa năm 2007 khoảng từ 58,819 tạ/ha dến 62,870 tạ/ha (với khoảng tin cậy 95%) 36 Lê Việt Hùng Thống kê 44B * Nhận xét: Rõ ràng qua dự đoán hàm xu ta thấy khác biệt lớn với kết dự đoán ngoại suy mức độ bình quân Nhìn cách chủ quan ta thấy kết dự đoán hợp lý Thực tế chứng minh dự đoán điểm cho năm 1995, 1996, 1997, 1998, 2003 2004 xác Dự đốn san mũ: Do dãy số thời gian suất lúa có số liệu theo năm nên ta dự đốn mơ hình khơng có biến động thời vụ Với  ,   tham số san nhận giá trị khoảng [0;1] Tiến hành dự đoán phương pháp san mũ theo mơ hình: * Mơ hình dạng tuyến tính khơng có biến động thời vụ Dùng SPSS ta có: Initial values: Series 44.02222 DFE = The 10 smallest SSE's are: 9000000 8000000 1.000000 7000000 6000000 8000000 9000000 5000000 7000000 1.000000 Trend 1.55556 Alpha Gamma 0000000 19.22098 0000000 19.30148 0000000 19.42716 0000000 19.71908 0000000 20.51956 2000000 21.59005 2000000 21.63399 0000000 21.72474 2000000 22.13462 2000000 22.15394 SSE 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 37 Lê Việt Hùng Thống kê 44B Tuy nhiên mô hình xu suất lúa tỉnh Hải Dương lại có dạng phi tuyến ta dùng phương pháp san mũ với dạng phi tuyến để dự đốn * Mơ 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: Series 42.96873 Trend 1.08705 DFE = The 10 smallest SSE's are: 6000000 5000000 6000000 7000000 7000000 8000000 7000000 8000000 5000000 9000000 Alpha Gamma 1.000000 23.12042 1.000000 23.23542 8000000 23.86772 8000000 24.04277 1.000000 25.03279 6000000 25.49453 6000000 25.65248 8000000 25.85361 8000000 26.25820 6000000 26.76321 SSE The following new variables are being created: NAME FIT_2 ERR_2 LABEL Fit for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A 60 G1.00 Error for NS from EXSMOOTH, MOD_9 EN A 60 G1.00 Kết từ SPSS cho thấy với   0,6   1,0 cho ta SSE = 23,12042 nhỏ * Mô hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm Damped khơng có biến động thời vụ Ta có kết từ SPSS sau: Results of EXSMOOTH procedure for Variable NS 38 Lê Việt Hùng Thống kê 44B MODEL= DN (Damped trend, no seasonality) Initial values: PHI 1000000 3000000 5000000 7000000 9000000 Series 37.02222 42.20741 43.24444 43.68889 43.93580 Trend 15.55556 5.18519 3.11111 2.22222 1.72840 DFE = The 10 smallest SSE's are: 9000000 1.000000 7000000 8000000 8000000 9000000 6000000 7000000 7000000 6000000 Alpha 0000000 0000000 2000000 2000000 0000000 2000000 2000000 0000000 4000000 4000000 Gamma 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 9000000 Phi 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 FIT_5 ERR_5 LABEL 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 mơ hình vừa phân tích ta thấy mơ hình dạng phi tuyến với hàm xu hàm Damped khơng có biến động thời vụ cho kết SSE nhỏ (18,72683 < 19,22098 < 23,12042) nên ta tiến hành dự đốn theo mơ hình Với   0,9 ;   0,0   0,9 , dự đoán đến năm 2007 Kết bảng sau: (đvi: tạ/ha) Năng Suất Lúa Năm Giá trị dự đoán 44.8 48.7 51.3 52.8 55.2 55.8 1995 1996 1997 1998 1999 2000 45.491 46.269 49.717 52.276 53.768 55.975 39 Lê Việt Hùng Thống kê 44B 54.9 57.9 58.5 58.8 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 56.644 55.818 58.361 59.089 59.371 59.859 60.299 Kết thu dự đoán điểm với giá trị suất lúa qua năm tương đối sát với thực tế Như vào năm 1995, 1998, 2000, 2003 cho kết sấp xỉ giá trị thực tế Điều kiến ta tin tưởng vào kết dự đốn Dự đốn mơ hình tổng hỗn hợp tự hồi quy – trung bình trượt 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 thay giá trị p = 0, 1, giá trị q = 0, 1, Chọn kết (p, q) có SE nhỏ để tiến hành dự đốn (p, q) = (0, 1) SE = 1,98 (p, q) = (0, 2) SE = 2,12 (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 40 Lê Việt Hùng Thống kê 44B Chọn (p, q) = (1, 1) có SE = 1,80 nhỏ Ta dự đốn suất lúa theo mơ hình ARIMA(1, 1, 1) * Kết từ SPSS dự đoán nng sut lỳa nh sau: (vi: t/ha) Năng suất 44.8 48.7 51.3 52.8 55.2 55.8 54.9 57.9 58.5 58.8 Năm 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Dự đoán khoảng Dự đoán điểm Cận dưới(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 59,54; 60,24 60,90 (tạ/ha) Các dự đoán điểm cho năm 1997, 1998 2004 tương đối xác 41 Lê Việt Hùng Thống kê 44B III Nhận xét Qua tất phương pháp dự đoán ta thấy phương pháp cho kết khác Nhưng tựu chung lại phương pháp dự đoán ngoại suy hàm xu thế, san mũ ARIMA(1, 1, 1) cho kết tương đối sát Bảng dự đoán suất lúa tỉnh Hải Dương (đvi: tạ/ha) Năm Năng suất lúa thực tế 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 44.80 49.717 51.18 52.276 53.70 53.768 54.75 55.975 57.20 56.644 57.23 55.818 55.49 58.361 59.24 59.089 59.53 59.371 59.54 59.859 60.24 60.299 60.90 Quan sát kết thu từ phương pháp dự đoán ta nhận thấy: kết thu từ phương pháp dự đoán hàm xu cho kết dự đoán điểm năm 1995, 1996, 1998, 2000, 2004 sát với thực tế phương pháp lại kết khơng nên ta có quyền nghi ngờ giá trị dự đốn khơng xác Nhưng ta khẳng định cách 42 Lê Việt Hùng Thống kê 44B chắn phương pháp dự đoán hàm xu tốt hai phương pháp lại Kết dự đốn khơng thể đánh giá hết biến động suất lúa Là nguyên nhân tác động đến suất lúa khứ, tương lai khơng giống Ngồi suất lúa thực tế phụ thuộc nhiều vào điều kiện tự nhiên Nếu sẩy thiên tai, lũ lụt tổn thất suất nơng nghiệp nói chung suất lúa nói riêng khơng thể ước tính Trong dãy số liệu suất lúa giảm năm 2001 Đó thời điểm Đồng sơng Hồng chịu ảnh hưởng thiên tai, lũ lụt 43 Lê Việt Hùng Thống kê 44B KẾT LUẬN Trong cơng nghiệp nước ta cịn chưa bắt kịp với giới để hồn thành mục tiêu cơng nghiệp hoá - đại hoá đất nước vào năm 2020 cần phải dựa vào ngành nơng nghiệp năm tới Việc tăng suất sản lượng phục vụ cho chiến lược xuất mặt hàng nông nghiệp hướng đắn kinh tế Với đề án em hi vọng vấn đề suất lúa giải tài liệu tin cậy để nhà quản lý tham khảo Những biến động suất lúa tương lai dự đốn trước số liệu ban đầu Chúng ta cần phải điều chỉnh lại qua thảo luận với chuyên gia áp dụng vào thực tế Việc dùng phương pháp dãy số thời gian để phân tích suất lúa cho thấy nhìn góc độ Vì áp dụng vào thực tế cần nghiên cứu kỹ điều kiện áp dụng 44 Lê Việt Hùng Thống kê 44B TÀI LIỆU THAM KHẢO * Giáo trình lý thuyết thống kê _ Trường ĐH Kinh tế Quốc dân * Giáo trình thống kê nơng nghiệp _ Trường ĐH Kinh tế Quốc dân * Giáo trình ứng dụng SPSS để xử lý số liệu thống kê _ Trường 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 Dương năm 2004 _ Cục Thống kê tỉnh Hải Dương 45 Lê Việt Hùng Thống kê 44B ... cứu suất lúa qua đề tài: “Vận dụng phương pháp dãy số thời gian đánh giá suất Lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn 19952004 dự đoán đến năm 2007” Với phần gồm: A Các vấn đề dãy số thời gian B Đánh giá suất. .. suất lúa theo thời gian (1995-2004) Phân tích xu biến động suất lúa: Số liệu suất lúa tỉnh Hải Dương ta phân tích là: Biến động suất lúa tỉnh Hải Dương (1995-2004) (Đơn vị tính: tạ/ha) Năng suất. .. suất lúa Qua số liệu suất lúa tỉnh Hải Dương giai đoạn 1995-2004, ta xác định xu hướng phát triển suất thơng qua phương pháp dãy số bình qn trượt hồi quy Phương pháp dãy số bình quân trượt: Phương