- Hiện tượng tương quan chuỗi.
3.3.2.Tiến hành dự báo nhu cầu dầu Diesel của Việt Nam giai đoạn 2011 –
DỰ BÁO NHU CẦU DẦU DIESEL CỦA VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2011 –
3.3.2.Tiến hành dự báo nhu cầu dầu Diesel của Việt Nam giai đoạn 2011 –
2015
Sau khi xác định được dạng hàm biểu diễn mối quan hệ của biến độc lập và biến phụ thuộc của từng ngành thì chúng ta tiến hành xác định cụ thể các hệ số trong từng hàm hồi quy để xác định chính xác hàm số hồi quy nhằm phục vụ cho việc dự báo. Chúng ta có thể trình bày tính toán dự báo thông qua số liệu của kịch bản cơ sở còn với hai kịch bản còn lại ta tính tương tự.
3.3.2.1. Dự báo nhu cầu Diesel trong sản xuất điện từ Diesel
Khi xác định được dạng quan hệ của lượng Diesel dùng trong sản xuất điện và các yếu tố ảnh hưởng theo dạng hàm tuyến tính và logarit thì ta có thể tiến hành hồi quy tương quan theo 2 dạng hàm này. Từ hai kết quả đó chúng ta phải so sánh xem kết quả nào giải thích cao hơn nhưng ngoài ra còn phải dựa vào ý nghĩa giải thích của từng dạng hàm.
Hình 3.10. Kết quả hồi quy nhu cầu Diesel sản xuất điện Kiểm định kết quả
Hệ số xác định R2
Ta thấy 2 giá trị R2 của hàm logarit và tuyến tính đều tương đối cao lần lượt là 0,88 và 0,86. Điều này có nghĩa là các biến trong mô hình logarit có thể giải thích
được 88% sự thay đổi của lượng Diesel dùng cho sản xuất điện, còn của mô hình tuyến tính là 86%.
Kiểm định F
Prob(F-statistic) của 2 hàm xấp xỉ bằng 0 nên cả 2 mô hình đều có ý nghĩa
Kiểm định T
P – Value của các biến độc lập trong 2 mô hình đếu nhỏ hơn mức 5% nên cả giá Diesel và sản lượng điện sản xuất từ Diesel đều ảnh hưởng đến lượng Diesel sản xuất điện. Tuy nhiên biến giá Diesel trong mô hình logarit giải thích tốt hơn trong mô hình tuyến tính do có P – Value nhỏ hơn.
Ta nhận thấy mô hình logarit giải thích tốt hơn mô hình tuyến tính, ngoài ra biến giá trong mô hình logarit có ảnh hưởng lớn hơn trong mô hình tuyến tính nên ta có thể chọn mô hình logarit để dự báo.
Kiểm định DW
Ta nhận thấy trong mô hình logarit thì Durbin-Watson stat là 1,68 gần bằng 2 nên mô hình không có hiện tượng tương quan chuỗi.
Hình 3.11. Kiểm định White cho hàm hồi quy của lượng Diesel sản xuất điện Ta thấy giá trị Obs*R-squared = 7,63 nhỏ hơn giá trị tới hạn phân phối Chi – square là 11,07 nên mô hình không có phương sai sai số thay đổi.
Vậy mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa lượng Diesel với sản lượng điện sản xuất từ Diesel và giá Diesel là :
LOG(YDI) = 1.08*LOG(SLD) – 0.32*LOG(PDO) – 0.26
Kết quả này có thể chấp nhận được vì lượng Diesel để sản xuất điện sẽ tỷ lệ thuận với sản lượng điện sản xuất từ Diesel và tỷ lệ nghịch với giá Diesel. Chúng ta đều nhận thấy biến giá có khi không ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng vì yếu tố công nghệ không dễ thay đổi ngay được tuy nhiên trong một khoảng thời gian dài người ta hoàn toàn có thể thay đổi công nghệ nếu nhận thấy biến giá tăng, lúc này giá Diesel lại là yếu tố có tác động.
Kết quả dự báo là :
3.3.2.2.Dự báo nhu cầu Diesel trong công nghiệp
Trong công nghiệp thì các yếu ảnh hưởng là GDP công nghiệp, giá Diesel và giá điện. Ta đã xác định được dạng quan hệ của các biến ở trên nên ta tiến hành hồi qui cho kết quả là hình 3.13.
Hỉnh 3.13. Kết quả hồi quy lần 1 nhu cầu Diesel trong công nghiệp
Từ hình 3.13, ta thấy tuy mô hình giải thích được 95% sự thay đổi của biến phụ thuộc nhưng (R2 = 0,95) nhưng yếu tố giá Diesel và giá điện không có ảnh hưởng đến lượng Diesel tiêu thụ trong công nghiệp do P-Value > 0,05. Nên ta lần lượt bỏ các yếu tố này ra khỏi mô hình cuối cùng ta được mô hình như hình 3.14.
Hình 3.14. Kết quả hồi quy lần 3 nhu cầu Diesel trong công nghiệp Kiểm định kết quả
Hệ số xác định R2
Ta thấy giá trị R2 của hàm là 0,95 có nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được 95% sự thay đổi của lượng Diesel dùng trong công nghiệp.
Kiểm định F
Prob(F-statistic) của hàm bằng 0 nên mô hình đều có ý nghĩa. Như vậy mối quan hệ của lượng Diesel tiêu thụ trong công nghiệp và GDP công nghiệp theo dạng hàm bậc 2 là chính xác.
Kiểm định T
P – Value của các biến độc lập trong mô hình đếu nhỏ hơn mức 5% nên GDP công nghiệp có ảnh hưởng đến lượng Diesel tiêu thụ trong công nghiệp. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kiểm định DW
Ta nhận thấy trong mô hình thì Durbin-Watson stat là 2.02 rất gần giá trị 2 nên mô hình không có hiện tượng tương quan chuỗi.
Kiểm định White
Hình 3.15. Kiểm định White cho hàm hồi quy của nhu cầu Diesel trong công nghiệp Ta thấy giá trị Obs*R-squared = 3,28 nhỏ hơn giá trị tới hạn phân phối Chi – square là 9,59 nên mô hình không có phương sai sai số thay đổi.
Vậy mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa lượng Diesel với sản lượng điện sản xuất từ Diesel và giá Diesel là :
YCN = -499.14 – 3.01*10-8 *(GDPCN)2 + 0.014*GDPCN
Kết quả này cho thấy nhu cầu Diesel trong công nghiệp sẽ tăng ít trong thời gian tới và có thể giảm khi GDP công nghiệp tăng. Điều này có thể giải thích là khi nền công nghiệp phát triển thì các máy móc chạy Diesel dần được thay thế bằng các máy móc chạy bằng các dạng năng lượng khác ít ô nhiễm và hiệu quả hơn như điện. Kết quả của dự báo là
Hình 3.16. Kết quả dự báo nhu cầu Diesel trong công nghiệp 3.3.2.3. Dự báo nhu cầu Diesel trong giao thông vận tải
Trong giao thông vận tải thì các yếu ảnh hưởng là số xe chạy bằng Diesel, số tầu đánh cá, lượng hàng hóa luân chuyển, lượng hành khách luân chuyển, thu nhập và dân số. Ta đã xác định được dạng quan hệ của các biến ở trên nên ta tiến hành hồi qui cho kết quả là hình
Hình 3.17. Kết quả hồi quy lần 1 cho nhu cầu Diesel trong giao thông vận tải Kiểm định kết quả
Hệ số xác định R2
Ta thấy giá trị R2 của hàm là 0,99 có nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được 99% sự thay đổi của lượng Diesel dùng trong giao thông vận tải. Như vậy mô hình có sự giải thích cao.
Kiểm định F
Prob(F-statistic) của hàm bằng 0 nên mô hình đều có ý nghĩa. Như vậy mối quan hệ của lượng Diesel tiêu thụ trong giao thông vận tải và 6 yếu tố tác động theo dạng hàm tuyến tính là chính xác.
Kiểm định T
Như vậy nhiều khả năng là xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nên ta tiến hành loại bớt biến. Từ bảng tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với cả biến phụ thuộc trong hình 3.7 ta thấy tương quan giữa số lượng xe dùng Diesel và lượng hành khách luân chuyển là 0,998 như vậy là hai biến này có quan hệ tuyến tính với nhau. Nên phải bỏ đi 1 biến, nhận thấy tương quan của lượng hành khách luân chuyển với lượng Diesel dùng trong giao thông vận tải là 0,99 còn của số lượng xe chạy bằng Diesel là 0,98 có nghĩa là tương quan tuyến tính của lượng hành khách luân chuyển với biến phụ thuộc mạnh hơn của số lượng xe chạy bằng Diesel. Vậy ta bỏ biến số lượng xe chạy bằng Diesel ra khỏi mô hình, tiến hành hồi quy với 5 biến còn lại
Hình 3.18 Kết quả hồi quy lần 2 cho nhu cầu Diesel trong giao thông vận tải Kiểm định kết quả
Hệ số xác định R2
Ta thấy giá trị R2 của hàm là 0,99 có nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được 99% sự thay đổi của lượng Diesel dùng trong giao thông vận tải.
Kiểm định F
Prob(F-statistic) của hàm bằng 0 nên mô hình đều có ý nghĩa. Như vậy mối quan hệ của lượng Diesel tiêu thụ trong giao thông vận tải và 5 yếu tố tác động theo dạng hàm tuyến tính là chính xác.
Kiểm định T
P – Value của các biến độc lập trong mô hình đếu lớn hơn mức 5% nên các yếu tố đều không tác động đến lượng Diesel dùng trong giao thông vận tải.
Như vậy nhiều khả năng là xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nên ta tiến hành loại bớt biến. Từ bảng tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với cả biến phụ thuộc trong hình 3.7 ta tiến hành loại lần lượt các biến có tác động tuyến tính mạnh với nhau tương tự như trên ta có kết quả là :
Hình 3.19 Kết quả hồi quy lần 5 cho nhu cầu Diesel trong giao thông vận tải Kiểm định kết quả
Ta thấy giá trị R2 của hàm là 0,98 có nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được 98% sự thay đổi của lượng Diesel dùng trong giao thông vận tải. Như vậy mô hình có sự giải thích cao.
Kiểm định F
Prob(F-statistic) của hàm bằng 0 nên mô hình đều có ý nghĩa. Như vậy mối quan hệ của lượng Diesel tiêu thụ trong giao thông vận tải với lượng hành khách luân chuyển và dân số sẽ theo dạng hàm tuyến tính.
Kiểm định T
P – Value của các biến độc lập trong mô hình đếu nhỏ hơn mức 5% nên lượng hành khách luân chuyển và dân số có ảnh hưởng đến lượng Diesel tiêu thụ trong giao thông vận tải. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kiểm định DW
Ta nhận thấy trong mô hình thì Durbin-Watson stat là 2.19 rất gần giá trị 2 nên mô hình không có hiện tượng tương quan chuỗi.
Kiểm định White
Hình 3.20.Kiểm định White cho hàm hồi quy n nhu cầu Diesel trong giao thông vận tải
Ta thấy giá trị Obs*R-squared = 7,84 nhỏ hơn giá trị tới hạn phân phối Chi – square là 11,07 nên mô hình không có phương sai sai số thay đổi.
Vậy mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa lượng Diesel với sản lượng điện sản xuất từ Diesel và giá Diesel là :
YGTVT = 0.056*HKLC + 0.063*DS – 4194.55
Kết quả này phản ánh nhu cầu Diesel trong giao thông vận tải sẽ tỷ lệ thuận với lượng hành khách luân chuyển và dân số. Điều này hoàn toàn đúng vì khi dân số và nhu cầu đi lại tăng lên thì dẫn đến việc sử dụng các phương tiện giao thông vận tải sẽ nhiều nên lượng Diesel dùng trong giao thông vận tải hiển nhiên sẽ tăng. Như vậy có thê sử dụng kết quả này để dự báo.
Kết quả của dự báo là :
3.3.2.4. Dự báo nhu cầu Diesel trong ngành nông nghiệp
Trong ngành nông nghiệp thì các yếu ảnh hưởng là GDP nông nghiệp(GDPNN), diện tích cây trồng (DTNN) và diện tích nuôi trồng thủy sản (DTMN). Ta đã xác định được dạng quan hệ của các biến ở trên nên ta tiến hành hồi qui.
Hình 3.22. Kết quả hồi quy lần 1 cho nhu cầu Diesel trong nông nghiệp Kiểm định kết quả
Hệ số xác định R2
Ta thấy giá trị R2 của hàm là 0,95 có nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được 95% sự thay đổi của lượng Diesel dùng trong nông nghiệp. Như vậy mô hình có sự giải thích cao.
Kiểm định F
Prob(F-statistic) của hàm bằng 0 nên mô hình đều có ý nghĩa. Như vậy mối quan hệ của lượng Diesel tiêu thụ trong nông nghiệp và 3 yếu tố tác động theo dạng hàm tuyến tính là chính xác.
Kiểm định T
P – Value của các biến độc lập trong mô hình đếu lớn hơn mức 5% nên các yếu tố đều không tác động đến lượng Diesel dùng trong nông nghiệp.
Như vậy nhiều khả năng là xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến nên ta tiến hành loại bớt biến. Từ bảng tương quan giữa các biến độc lập với nhau và với cả biến phụ thuộc trong hình 3.9 ta tiến hành loại lần lượt các biến có tác động tuyến tính mạnh với nhau tương tự như trên ta có kết quả là :
Hình 3.23. Kết quả hồi quy lần 3 cho nhu cầu Diesel trong nông nghiệp Kiểm định kết quả
Hệ số xác định R2
Ta thấy giá trị R2 của hàm là 0,96 có nghĩa là các biến trong mô hình có thể giải thích được 96% sự thay đổi của lượng Diesel dùng trong nông nghiệp. Như vậy mô hình có sự giải thích cao.
Prob(F-statistic) của hàm bằng 0 nên mô hình đều có ý nghĩa. Như vậy mối quan hệ của lượng Diesel tiêu thụ trong nông nghiệp và diện tích mặt nước nuôi trồng thủy sản tác động theo dạng hàm tuyến tính là chính xác.
Kiểm định T
P – Value của các biến độc lập trong mô hình đếu lớn hơn nhỏ 5% nên các yếu tố đều tác động đến lượng Diesel dùng trong nông nghiệp.
Kiểm định DW
Ta nhận thấy trong mô hình thì Durbin-Watson stat là 2.18 rất gần giá trị 2 nên mô hình không có hiện tượng tương quan chuỗi.
Kiểm định White
Hình 3.24.Kiểm định White cho hàm hồi quy nhu cầu Diesel trong nông nghiệp Ta thấy giá trị Obs*R-squared = 1,71 nhỏ hơn giá trị tới hạn phân phối Chi – square là 5,99 nên mô hình không có phương sai sai số thay đổi.
Vậy mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa lượng Diesel dùng trong nông nghiệp với diện tích mặt nước nuôi trồng thủy sản là : (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
YNN = 0.33*DTMN + 21
Kết quả cho thấy nhu cầu Diesel trong công nghiệp tỷ lệ thuận với diện tích nuôi trồng thủy sản. Trong nuôi trồng thủy sản đều sử dụng các thiết bị dùng nhiên liệu Diesel như máy bơm, máy xục khí..nên số diện tích nuôi trồng thủy sản tăng sẽ dẫn đến lượng máy móc thiết bị cũng tăng nên lượng Diesel sử trong ngành này cũng tăng. Tuy trong nông nghiệp không chỉ trong nuôi trồng thủy sản sử dụng Diesel nhưng yếu tố này giải thích khá cao được lượng Diesel trong nông nghiệp nên có thể sử dụng mô hình này để dự báo.
Kết quả của dự báo là :
Hình 3.25. Kết quả dự báo nhu cầu Diesel trong nông nghiệp
Sau khi có kết quả dự báo cho từng ngành ta có kết quả dự báo tổng nhu cầu Diesel giai đoạn 2011 – 2015 theo kịch bản cơ sở, kết quả cho kịch bản thấp và cao
Bảng 3.3. Kết quả dự báo nhu cầu Diesel giai đoạn 2011 – 2015 theo kịch bản cơ sở ( Đơn vị : Nghìn tấn )
Năm Diesel đểsản xuất
điện Diesel cho công nghiệp Diesel cho giao thông vận tải Diesel cho nông nghiệp Diesel cho dân dụng Tổng nhu cầu Diesel
YDIF YCNF YGTVTF YNNF YDDF YDOF
2011 220.16 1166.07 5482.08 392.29 73.34 7333.932012 221.39 1140.94 5706.43 402.16 75.46 7546.39 2012 221.39 1140.94 5706.43 402.16 75.46 7546.39 2013 223.49 1084.81 5931.34 412.04 77.29 7728.98 2014 226.32 990.04 6156.82 421.92 78.74 7873.83 2015 229.76 847.41 6382.80 431.80 79.71 7971.49
Nhận xét : Qua bảng 3.3, ta thấy nhu cầu Diesel tăng trong giai đoạn 2011 – 2015.
Nhu cầu Diesel trong các ngành nông nghiệp, sản xuất điện, giao thông vận tải và dân dụng đều tăng trong khi trong ngành công nghiệp thì lại giảm.