6. Kết cấu của luận án
5.1.2. Những vấn đề cần nghiên cứu tiếp
Lịch sử hình thành phương pháp dự báo vấn đề kinh tế theo phương pháp ước lượng kinh tế bắt đầu từ những năm 70 của thế kỷ 20 cho đến nay đã và đang thay đổi nhanh chóng. Vào những năm cuối thập kỷ 70 (thế kỷ 20), các nhà nghiên cứu kinh tế đã ứng dụng những thành quả của phương pháp toán kinh tế và thống kê kinh tế vào trong nghiên cứu các vấn đề kinh tế như: lạm phát, thất nghiệp, tăng trưởng kinh tế (được biểu diễn qua sự tăng trưởng GDP) ... Kết quả của những ứng dụng mới đó đã làm thay đổi công tác dự báo và lập kế hoạch kinh tế. Ở một vài quốc gia phát triển (chẳng hạn như Mỹ và Canada), mô hình dự báo quỹ bảo hiểm hiện nay đều sử dụng phương pháp vectơ tự hồi quy (VAR) / phương pháp vecto hiệu chỉnh sai số (VECM) và cho ra kết quả có độ sai lệch thấp so với thực tế xảy ra. Các nghiên cứu ở Mỹ ở mỗi bang lại đưa ra các yếu tố ảnh hưởng vĩ mô đến mô hình dự báo khác nhau. Chẳng hạn như mô hình BFM (benefit financing model) do Bộ lao động của Mỹ (DOL: department of labour) xây dựng từ những năm cuối thập kỷ 70s của thế kỷ trước đã sử dụng hơn 200 biến để dự báo tài chính quỹ an sinh xã hội (Mô hình ARIMA). Sự thu gọn những chỉ số tổng hợp (giảm số biến số trong hệ phương trình
130 và công tác dự báo) là nhằm mục đích cung cấp thông tin tổng thể và giúp người quản lý / xây dựng chính sách tập trung giải quyết vấn đề then chốt. Mục đích cuối cùng của mô hình dự báo quỹ BHTN là đưa ra phán đoán về thời gian và quy mô cân đối quỹ: (1) Xác định tổng thu hàng năm; (2) Xác định tổng chi hàng năm; (3) Xác định mức cân đối quỹ hàng năm.
Bài nghiên cứu này mới chỉ dừng lại ở sử dụng 3 chỉ số kinh tế vĩ mô trên thị trường Việt nam nhằm kiểm định sự ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của những chỉ số kinh tế vĩ mô này tới thu, chi BHTN. Để có thể xây dựng công tác dự báo thu, chi BHTN hiện nay ở Việt Nam, thì cần phải mở rộng hệ phương trình ước lượng kinh tế. Các biến số cần thiết cho mục đích dự báo tình hình thu, chi quỹ BHTN có thể bổ sung là: biến số chỉ số huy động vốn trên thị trường chứng khoán, hoặc thời gian nghỉ giữa 2 lần lao động / chuyển việc... Ngoài ra, trong nghiên cứu này với chuỗi dữ liệu thời gian theo quí và tập hợp số liệu còn ít, do đó kết quả ứng dụng cho công tác dự báo chỉ mang tính ngắn hạn. Các nhà nghiên cứu có thể khai thác các phương pháp ước lượng kinh tế khác để cho kết quả dự báo có tính dài hạn hơn.