tương lai. Các tác động đó làm thay đổi sự vận động của hiện tượng cần dự báo so với nó đã xảy ra trong quá khứ, do đó dự báo có thể sẽ không chính xác. Vì lý do này mà ngoại suy chỉ nên ứng dụng cho các dự báo ngắn hạn, khi các tác động mới chưa kịp xuất hiện, hoặc nếu đã xuất hiện thì chưa kịp gây tác động lớn đến hiện tượng cần dự báo.
Sai số có thể xảy ra của ngoại suy là tương đối khó dự đoán.
d. Các bước tiến hành ngoại suy (chi tiết xin xem trong phần phụ lục) Bước 1: Lựa chọn, thu thập và xử lý số liệu
Bước 2: Điều chỉnh thời vụ Bước 3: Tiến hành ngoại suy Bước 4: Đánh giá tính bất định
2.3. Phương pháp dự báo theo nhịp tăng
a. Nội dung phương pháp
Giả sử Y là biến số kinh tế - xã hội nào đó. Phương trình dự báo Y theo nhịp tăng (hay tốc độ tăng trung bình ) có dạng
Yt = Y0 ( 1 + r ) t (1)
trong đó Y0 là giá trị của Y ở thời điểm xuất phát, r là tốc độ tăng trung bình (hay nhịp tăng) của Y, Yt là giá trị dự báo của biến Y ở thời điểm t nào đó. Khi đó ta có có Yt = Yt-1 (1+r).
Để xác định được mô hình dự báo Y theo nhịp tăng, trước hết ta loga cơ số e phương trình trên, ta nhận được:
lnYt = lnY0 + t ln(1+r) hay lnYt = a.t + b (2)
ở đây a = ln(1+r) và từ đó ta có 1+ r =
e a hay r =
e a - 1.
Vấn đề đặt ra ở đây là cần tính ước lượng được các hệ số a, b và khi đó ta sẽ tính được lnYt ở năm t bất kỳ và luỹ thừa cơ số e của lnYt ta sẽ nhận được Yt hoặc
1+ r = e a ta tính được Y = Y
t t-1
. ea
từ:
b. Thực hiện phương pháp bằng sử dụng bảng tính EXCEL2
Lập bảng tính EXCEL như ở dưới:
t* = t- t0 | Y | lny | (t*- t ) | (t- t ) lny | (t- t )2 | |
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | (7) |
t0 | 0 | y0 | lny0 | (0- t ) | (0- t ) lny0 | (0- t )2 |
t1 | 1 | y1 | lny1 | (1- t ) | (1- t ) lny1 | (1- t )2 |
... | .. | ... | ... | ... | ... | ... |
... | .. | ... | ... | ... | ... | ... |
tn | N | yn | lnyn | (n- t ) | (n- t ) lnyn | (n- t )2 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Cơ sở khoa học của dự báo nhu cầu nhân lực trình độ cao đẳng, đại học ở Việt Nam - 24 -
Các Phương Pháp Dự Báo Nhu Cầu Nhân Lực -
Cơ sở khoa học của dự báo nhu cầu nhân lực trình độ cao đẳng, đại học ở Việt Nam - 26
Xem toàn bộ 217 trang tài liệu này.
2: Phương pháp dự báo theo nhịp tăng cũng như Phương pháp độ co giãn ở dưới được thực hiện bằng ứng dụng phần mềm EVIEW sẽ thuận lợi, nhanh chóng và hiệu quả hơn nhiều. Tuy nhiên khi đó đòi hỏi người ứng dụng có kiến thức ở mức nhất định về Kinh tế lượng và biết sử dụng những phần mềm này, đồng thời cần đỏi hỏi phải có ít nhất là 13 quan sát. Để khắc phục các trở ngại này, nhóm nghiên cứu đề xuất sử dụng bảng tinh EXCEL vì hầu hết cán bộ lập kế hoạch ở các tỉnh hiện nay đều sử dụng được nó. Những cần lưu ý kết quả dự báo theo các phương pháp này được thực hiện trong môi trường sẽ gần thực tế hơn nếu chuỗi số liệu được được sử dụng để dự báo có độ dài hơn.
n t 1i n 1 i 0 | (i- t )lnyi | (i- t )2 |
Giải thích:
- Trong cột 1 ghi các năm từ t0 đến 2010, trong trường hợp này năm t0 và năm 2010 tương ứng là các năm đầu tiên và năm gần nhất thu thập được số liệu về y;
- Cột 2 có giá trị được tính từ cột 1 bằng cách lấy Cột 1 trừ đi năm đầu tiên của chuỗi số liệu y;
- Cột 3 ghi các giá trị số liệu của y tương ứng theo từng năm;
- Cột 4 ghi các giá trị lny;
- Tính tổng các số trong Cột 2 rồi chia cho số quan sát (trong trường hợp bảng này là n+1) ta được giá trị t . Cột 5 bằng Cột 2 trừ đi t .
- Cột 6 có giá trị bằng giá trị tương ứng của Cột 4 nhân với Cột 5;
- Cột 7 có giá trị bằng bình phương giá trị tương ứng của Cột 5. Khi đó:
y(2011) = y(2010).ea
a = Tổng cột 6/Tổng cột 7 và
Và cứ tiếp tục như vậy ta dự báo được y(t) đến năm 2020.
Một số lưu ý:
a) Hệ số a = ln(1+r) không chỉ phụ thuộc vào chuỗi số liệu y(t), mà còn phụ thuộc vào năm thời đoạn từ năm t0 đến năm t, điều đó cũng có nghĩa là khi t thay đổi thì nhịp tăng r nói chung cũng thay đổi. Bởi vậy nhịp tăng
trung bình của giai đoạn 2000 đến 2010 nói chung là khác với giai đoạn từ 2000 đến 2011, hay cũng vậy từ 2000 đến 2012, … Điều đó cho phép dự báo chính xác hơn nếu nhịp tăng r lấy trung bình cho cả giai đoạn.
b) Phương pháp theo nhịp tăng chỉ được ứng dụng đối với những chuỗi dữ liệu luôn trong xu thế tăng không ứng dụng được đối với những chuỗi số liệu có cả xu thế tăng, giảm như những chuỗi số liệu có yếu tố mùa vụ chẳng hạn.
2.4. Phương pháp tự hồi quy bậc p
a. Nội dung phương pháp
Giả sử Y1, Y2, …, Yt là chuỗi số liệu cho trước của một biến số kinh tế
- xã hội Y nào đó, để dự báo Yt+1 bằng phương pháp tự hồi quy bậc p, ta chỉ việc ước lượng (theo phương pháp bình phương nhỏ nhất) các hệ số
1,2 ,...,p sao cho:
Yt+1 = 1Yt + 2Yt-1 + …+ pYt-p+1 .
Trường hợp đơn giản nhất của phương pháp này là: 1=2=….= p =1/p và khi đó Yt+1 chính là trung bình cộng bậc p của p số liệu đứng trước nó.
b. Thực hành phương pháp3
3 Với những người đã biết sử dụng phần mềm EVIEW và kiến thức về kinh tế lượng thì nên sử dụng hàm tự tương quan riềng trong phần mềm này để xác định bậc p và ước lượng các hệ số. Kết quả dự báo sẽ tốt hơn, trong trường hợp chưa có kinh nghiệm thì thực hành phương pháp như đề nghị.
Để đơn giản hoá, ta có thể sử dụng trung bình cộng bậc 5 để dự báo giá trị một số biến số KT-XH Việt Nam theo năm, tuy nhiên khi đó cần lưu ý kết hợp với những phân tích định tính khác để nhận kết quả cuối cùng.
2.5. Ưu/nhược điểm của dự báo bằng các phương pháp định lượng
Ưu điểm:
Ưu điểm của các phương pháp dự báo định lượng là:
- Xác định được mối quan hệ định lượng giữa các yếu tố;
- Đưa ra được xu thế tác động của các yếu tố tới nhu cầu nhân lực
- Phản ánh được xu thế của biến số cần dự báo
Nhược điểm:
- Kết quả dự báo sẽ thiếu chính xác khi các biến độc lập trong mô hình quá phân tán;
- Khi mô hình sử dụng các yếu tố phụ thuộc thời gian có thể làm phức tạp quá trình tính toán.
- Số liệu phải liên tục; Kết quả dự báo sẽ bị sai lệch lớn khi tình hình kinh tế - xã hội vận động không ổn định; Không chỉ ra được tác động hay những mối liên hệ cụ thể của các yếu tố đến biến số cần dự báo
Trong công tác nghiên cứu kinh tế nói chung và nghiên cứu hoạch định chiến lược phát triển nói riêng, cùng với việc áp dụng rộng rãi máy vi tính, dự báo về đối tượng được nghiên cứu, được đề cập tới ngày một nhiều. Đó cũng là một trong những phương hướng quan trọng nhằm nâng cao trình độ và chất
lượng nghiên cứu kinh tế, phục vụ tốt hơn cho việc tiếp nhận và ứng dụng các kết quả nghiên cứu ở các cơ quan lãnh đạo và quản lý của Đảng và Nhà nước.
3. Lựa chọn kết quả dự báo cuối cùng
Để sử dụng thành công kết quả của dự báo, nhà nghiên cứu phải có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực dự báo và phải sử dụng kết hợp nhiều phương pháp dự báo. Kết quả dự báo thường mang tính đa trị và có tính xác suất, vì vậy, cần có phần kiểm chứng, so sánh kết quả dự báo giữa các phương án dự báo với nhau.
Việc lựa chọn phương pháp dự báo phụ thuộc vào lĩnh vực hoạt động, các lĩnh vực dự báo liên quan đến sự phát triển kinh tế - xã hội thì thường hay sử dụng các phương pháp định lượng như mô hình hóa, phương pháp kịch bản,… Tuy nhiên tùy vào từng lĩnh vực, ngành mà các phương pháp dự báo có thể khác nhau. Kết quả cuối cùng chấp nhận được thường là sự kết hợp giữa phương pháp dự báo định tính (thường sử dụng phương pháp chuyên gia) và phương pháp dự báo định lượng. Việc kết hợp ăn ý giữa các chuyên gia làm việc trong các cơ quan Nhà nước, các viện nghiên cứu các doanh nghiệp với các nhà thực hiện dự báo là sự quyết định thành công của kết quả dự báo.
Phụ lục 2: Các mô hình tìm các tham số của phương trình theo phương pháp bình phương bé nhất
Mô hình kinh tế lượng: là phương pháp dựa trên lí thuyết kinh tế lượng để lượng hoá các quá trình kinh tế xã hội thông qua các phương pháp thống kê. Ý tưởng chính của phương pháp là mô tả các mối quan hệ giữa các đại lượng kinh tế bằng một phương trình hoặc hệ phương trình đồng thời. Với các số liệu quá khứ, các tham số của mô hình này được ước lượng bằng phương pháp thống kê. Sử dụng các mô hình đã ước lượng này để dự báo bằng kĩ thuật ngoại suy hoặc mô phỏng.
Mô hình chuỗi thời gian: Phương pháp dự báo này được tiến hành trên cơ sở giả định rằng quy luật đã phát hiện trong quá khứ và hiện tại được duy trì trong tương lai trong phạm vi tầm xa dự báo. Các quy luật này được xác định nhờ phân tích chuỗi thời gian và được sử dụng để suy diễn tương lai.
Một số mô hình thuộc phương pháp này:
a) Dự báo bằng phương pháp san mũ
b) Dự báo bằng phương pháp thời vụ
c) Dự báo bằng mô hình tự hồi quy
d) Mô hình tăng trưởng và bão hoà
Mô hình tối ưu hoá: Điển hình của mô hình này là bài toán quy hoạch tối ưu, bố trí nguồn lực nhằm tối ưu hoá một mục tiêu nào đó. Trong dự báo mô hình tối ưu được sử dụng để xây dựng các dự báo có tính chất thiết kế.
Mô hình I/O (Input/Output): Ý tưởng của mô hình I/O là dựa trên mối liên hệ liên ngành trong bảng đầu ra - đầu vào diễn tả mối quan hệ của quá trình sản xuất giữa các yếu tố đầu vào, chi phí trung gian và đầu ra của sản xuất.
Mô hình nhân tố: Phân tích mối liên hệ giữa các chỉ tiêu với nhau và lượng hoá các mối quan hệ này. Việc lượng hoá được thực hiện nhờ phương pháp phân tích hồi quy và dự báo chỉ tiêu kết quả trên cơ sở thay đổi của các chỉ tiêu nguyên nhân hay các chỉ tiêu giải thích. Với dự báo nguồn nhân lực, các nhân tố được gợi ý là GDP, năng suất lao động.
Mô hình nhân tố được dùng thích hợp cho dự báo khi nó đảm bảo một số yêu cầu sau:
- Mô hình phải được xây dựng trên cơ sở lý thuyết chắc chắn, tức là nó phải có quan hệ trên cả phương diện lý thuyết và cả thực tế.
- Số liệu sử dụng cho mô hình phải đáng tin cậy. Các giá trị tương lai của biến độc lập (giải thích) phải được xác định để tiến hành dự báo giá trị phụ thuộc.
Mô hình cân bằng tổng quát: Lý thuyết về cân bằng tổng quát cho rằng trong nền kinh tế cạnh tranh hoàn hảo thì cung cầu của thị trường sẽ tự điều chỉnh để đạt trạng thái cân bằng tổng quát. Mô hình này chủ yếu tập trung vào mặt định tính. Sự phát triển của kỹ thuật, tin học và các công cụ thống kê,.. đã cho phép lượng hoá và tính toán trên máy tính.