Nghiên cứu vai trò của lúa gạo trong nền kinh tế Việt Nam: Thực trạng, thách thức và giải pháp
MỤC LỤC
Ví dụ tính toán minh họa
Khi chia GDP mỗi khu vực kinh tế (tính bằng tỷ đồng) cho số lượng lao động của khu vực tạo ra GDP đó (tính bằng nghìn người) sẽ được NSLĐ tương ứng của khu vực (tính bằng triệu đồng/người). Như vậy trong 4 nhân tố ảnh hưởng đến tốc độ tăng GDP năm 2018 so với năm 2017, thì tăng NSLĐ nội bộ các khu vực kinh tế là ảnh hưởng làm tăng nhiều nhất, sau đến ảnh hưởng làm tăng của thay đổi cơ cấu lao động, và thấp nhất là ảnh hưởng làm tăng.
CÁC MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
Nội dung nghiên cứu
Sau đó ở bước dự đoán, với một dữ liệu mới, thì ở mỗi cây quyết định ta sẽ đi từ trên xuống theo các node điều kiện để được các dự đoán, sau đó kết quả cuối cùng được tổng hợp từ kết quả của các cây quyết định. Giá trị đầu vào cho mô hình từ tập dữ liệu có nhiều tính năng quan trọng cần xem xét như thời gian, vĩ độ & kinh độ, độ sâu của trận động đất, cường độ, địa điểm, phần còn lại là các tính năng không hỗ trợ để phân loại. Vấn đề được giải quyết ở trên là về phân loại nhị phân, động đất xảy ra = 1 và động đất không xảy ra = 0 và với dự đoán này, chúng tôi cố gắng xác định vị trí các đồng dây tương ứng với dự đoán và hiển thị nó trên ứng dụng web api của google maps.
Các số liệu phù hợp hơn cho các vấn đề phân tách nhị phân là ROC (Đặc tính của toán tử bộ thu), AUC (Khu vực dưới đường cong), Ma trận nhầm lẫn cho Độ chính xác, thu hồi, độ chính xác và độ nhạy. Nói một cách chính xác, chúng tôi cần giảm thiểu hoặc nhận ít hơn các dự đoán gọi là âm tính giả (có thể xảy động động đất với khả năng cao nhưng lại. cảnh báo là không xảy ra) vì chúng tôi không muốn mô hình của mình dự đoán là 0 hoặc không có trận động đất nào xảy ra tại một địa điểm cụ thể trong khi thực tế nó đã thực sự xảy ra vì điều này nguy hiểm hơn trường hợp dự đoán trong đó dự đoán là true/1 hoặc động đất xảy ra nhưng thực tế thì không.
CÂN BẰNG KINH TẾ VĨ MÔ (MIP)
Nhóm 1: Mất cân đối bên ngoài và khả năng cạnh tranh: Các yếu tố như: Sự
Các giao dịch như hàng hóa, dịch vụ, thu nhập chính và thu nhập phụ xảy ra giữa các đơn vị cư trú và không cư trú (trừ các giao dịch trong các khoản mục tài chính). Chỉ tiêu này cung cấp một bức tranh tổng thể về tình hình tài chính ròng (tài sản trừ đi nợ phải trả) của một quốc gia so với phần còn lại của thế giới. Chỉ tiêu này cung cấp thông tin đánh giá khả năng cạnh tranh về giá cả hoặc chi phí của một quốc gia so với các đối thủ cạnh tranh chính trên thị trường quốc tế.
Dữ liệu về tổng kim ngạch xuất khẩu của khu vực trên thế giới (EXPworld) được sử dụng trong báo cáo Triển vọng Kinh tế Thế giới của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF). Giới hạn cho phép: 9% đối với các quốc gia khu vực sử dụng chung đồng euro và 12% đối với các quốc gia không thuộc khu vực sử dụng chung đồng Euro.
Mất cân đối nội bộ: Các yếu tố như: diễn biến thị trường tài chính và tài
Chỉ tiêu giá nhà giảm phát (theo giá hiện hành) là tỷ số giữa chỉ số giá nhà (HPI) và chỉ số giảm phát tài khoản quốc gia đối với chi tiêu tiêu dùng cuối cùng của tư nhân (hộ gia đình và các tổ chức phi lợi nhuận phục vụ hộ gia đình (NPI)). Chỉ tiêu này cung cấp số nợ ròng đã phát sinh trong các lĩnh vực phi tài chính, các hộ gia đình và các tổ chức phi lợi nhuận phục vụ các hộ gia đình trong năm. + Nợ khu vực tư nhân, hợp nhất Chỉ tiêu này cung cấp thông tin về nợ của các công ty phi tài chính thuộc khu vực tư nhân và các hộ gia đình và các tổ chức phi lợi nhuận phục vụ hộ gia đình.
+ Tổng nợ chung của chính phủ Chỉ tiêu này cung cấp thông tin tổng nợ (theo giá hiện hành) chưa thanh toán vào cuối năm và được hợp nhất giữa và trong các lĩnh vực của chính phủ. Chỉ tiêu này cung cấp thông tin tổng tất cả các khoản nợ (bao gồm tiền gửi, chứng khoán nợ, các khoản vay, cổ phiếu, đơn vị quỹ đầu tư và bảo hiểm, bảo hiểm, lương hưu và các chương trình bảo lãnh tiêu chuẩn, các công cụ tài chính phái sinh và quyền chọn mua cổ phiếu của nhân viên và các khoản phải trả) của khu vực tài chính.
Nhóm 3: Các chỉ tiêu về việc làm
Nguồn dữ liệu được cung cấp bởi Khảo sát Lực lượng Lao động của EU (EU LFS) tiến hành hàng quý bao gồm thông tin dân số cư trú trong các hộ gia đình tư nhân. Chỉ tiêu được tính toán bằng đường trung bình động trượt lùi 3 năm:. lực lượng lao động) là tổng số người có việc làm và người thất nghiệp. Tuy nhiên, với phương pháp tính toán và đo lường chỉ số quy trình cân bằng kinh tế vĩ mô giúp cho việc giám sát và phát hiện sớm các dấu hiệu gây ra mất cân bằng kinh tế vĩ mô ở giai đoạn đầu xuất hiện dấu hiệu đó. Tỷ gía hối đoái hiệu quả thực của các đối tác khu vực đồng Euro (Điểm % thay đổi trong 3 năm). Theo Nguồn: https://vi.wikipedia .org /wiki/Euro. Các quốc gia thuộc khu vực sử dụng đồng tiền EU gồm: 19 quốc gia liên minh châu âu: Đức, Hà Lan, Hy Lạp, Ireland, Luxembourg, Pháp, Phần Lan, Tây Ban Nha, Ý, Slovenia, Malta, Cộng hòa Síp, Estonia, Latvia, Litva, Slovakia) và trong 6 nước và lãnh thổ không thuộc Liên minh châu Âu.
Các quốc gia Ba Lan, Cộng hòa Séc, Estonia, Hungary, Latvia, Litva, Malta, Slovakia, và Síp gia nhập EU năm 2004 chỉ có thể gia nhập vào Liên minh Kinh tế và Tiền tệ châu Âu sau khi thỏa mãn được các điều kiện hội tụ (qua 2 năm là thành viên của Cơ chế Tỷ giá hối đoái II và các điều kiện khác). Qua rà soát cho thấy 16/28 chỉ tiêu (bao gồm chỉ tiêu bổ sung phụ bổ sung) cần phải được nghiên cứu và tính toán đầy đủ để có thể lập Bảng kết hợp gồm các chỉ tiêu về kinh tế vĩ mô và phát triển xã hội.
Đổi mới
Giới thiệu
Nhiệm vụ thiết yếu của thống kê chính thức là cung cấp thông tin về xã hội, kinh tế và môi trường cho công dân, nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu và các chủ thể kinh tế, giúp họ đưa ra quyết định và hình thành ý kiến dựa trên sự kiện và bằng chứng [1]. Khả năng thích ứng lâu dài này của thống kê chính thức liên quan đến cả phương pháp và sản phẩm thống kê và nó rất quan trọng đối với sự tồn tại của các cơ quan thống kê và sự phù hợp của chúng trong xã hội hiện đại. Ngày càng có nhiều cuộc tranh luận về đổi mới và xu hướng này đã được thúc đẩy bởi các sự kiện gần đây cho thấy xã hội của chúng ta có thể bị phá vỡ nhanh như thế nào bởi những cú sốc không lường trước và chưa từng có.
Do đó, các nhà cung cấp số liệu thống kê chính thức phải đổi mới và trang bị cho xã hội mở các công cụ cần thiết để đáp ứng với một môi trường ngày càng không chắc chắn, nhiều thách thức và cơ hội liên quan. Mục tiêu chính của bài viết này là nhìn lại và cung cấp một cái nhìn tổng quan về cách đổi mới đã phát triển của ESS trong những năm gần đây, đặc biệt tập trung vào việc ứng phó với các cuộc khủng hoảng toàn cầu và một cái nhìn thoáng qua về các kế hoạch trong tương lai.
Định nghĩa đổi mới
Ở cấp độ ESS, trong một thiết lập hợp tác và tập trung, chương trình đã giải quyết cụ thể bốn thách thức chính: các cuộc cách mạng dữ liệu (tức là chuyển đổi kỹ thuật số và cái gọi là nguồn dữ liệu lớn), số liệu mới (ví dụ: toàn cầu hóa), thống kê giá (ví dụ:. giảm ngân sách và sự đánh đổi giữa chất lượng và nguồn lực), và tương lai của Châu Âu [ 5 ]. - Xác định tốt hơn nhu cầu của người dùng bằng cách phát triển phân tích người dùng và nghiên cứu người dùng, với những thành tựu trong lĩnh vực này được mô tả trong báo cáo phân tích người dùng chuyên sâu [6] và trong báo cáo thực hành hồ sơ người dùng [7] của DIGICOM (Truyền thông kỹ thuật số, Phân tích người dùng và Dự án Sản phẩm Sáng tạo);. - Khám phá các nguồn dữ liệu mới, cái gọi là nguồn dữ liệu lớn [11], và dẫn đầu sự phát triển của số liệu thống kê thực nghiệm trong các lĩnh vực mới, với kết quả hữu hình của dự án này bao gồm một số nghiên cứu thí điểm về việc sử dụng các phương pháp và nguồn dữ liệu mới, chẳng hạn như webscraping (ví dụ: quảng cáo việc làm trực tuyến và đặc điểm của doanh nghiệp), đồng hồ thông minh và dữ liệu điện thoại di động;.
Phần lớn [17] ESS NSI hiện có các trang web thống kê thực nghiệm quốc gia của họ được đại diện trong trung tâm thống kê thực nghiệm ESS, nơi những người dùng quan tâm có thể tìm thấy tất cả các kết quả của nghiên cứu đang diễn ra và có thể đóng góp cho sự phát triển hơn nữa của họ [19]. Trong BIGD, công việc hợp tác được thực hiện bởi tập đoàn các Quốc gia Thành viên ở nhiều nhóm khác nhau (chẳng hạn như Lực lượng Đặc nhiệm Dữ liệu Lớn được ra mắt vào năm 2014 và Mạng ESS Dữ liệu Lớn đầu tiên vào năm 2016, tiếp theo là mạng thứ hai vào năm 2018) [3] đã là điều cần thiết trong việc thúc đẩy các số liệu thống kê chính thức hướng tới mô hình mới này.