Nyên lý cung - cầu, hay quy luật cung cầu, phát biểu rằng thông qua sự điều chỉnh của thị trường, một mức giá cân bằng (còn gọi là mức giá thị trường) và một lượng giao dịch hàng cân bằng (lượng cung cấp bằng lượng nhu cầu) sẽ được xác định.
AMBIENT/
Chủ đề:
Nội dung Text: Tài liệu Ước lượng cung cầu
- CHƯƠNG 3 ƯỚC LƯỢNG CUNG CẦU
I. ƯỚC LƯỢNG CUNG
1. Cung thực tế:
Sản lượng = diện tích gieo trồng thực tế/diện tích thu hoạch * năng
suất trung bình/ha.
Tổng cung = sản lượng sản xuất địa phương + tồn kho kỳ trước +
nhập từ nơi khác.
Các cách tiếp cận khác căn cứ vào mức độ thông tin có được.
a. Ước đoán về phạm vi thặng dư hoặc thiếu hụt so với tình
hình bình thường.
b. Sử dụng số liệu theo xu hướng từ các năm trước.
2. Dự báo cung
a. Phân tích theo xu hướng
Dạng tuyến tính: Y = a + b X
Dạng hàm mũ: Y = a Xb
chuyển sang dạng logarithm: logY = log a + b logX
Dạng parabol: Y = a + bX + cX2
Y = lượng cung sản phẩm
X = biến thời gian
a, b, c = các tham số
Quá trình ước lượng có thể sử dụng phương pháp bình phương
bé nhất (OLS)
- Thí dụ sử dụng phương pháp OLS để ước lượng sản lượng đậu
phọng sản xuất tại địa phương A theo dạng tuyến tính. Số liệu
sử dụng là số liệu hàng năm từ 1985-1999, với X = 1 đối với
năm 1985.
Năm X Y (tấn) Năm X Y (tấn)
1985 1 8900 1993 9 10032
1986 2 8943 1994 10 10789
1987 3 8956 1995 11 11000
1988 4 8911 1996 12 12043
1989 5 9345 1997 13 11234
1990 6 9456 1998 14 11897
1991 7 9678 1999 15 11067
1992 8 9888
Kết quả ước lượng như sau:
Y = 8291,3 + 231,4 X
Giả định rằng xu hướng trong thời gian qua vẫn tiếp diễn trong
thời gian tới, ta có thể ước lượng sản lượng đậu phọng sản xuất
trong những năm tới dựa vào phương trình trên, với giá trị của
X được xác định tương ứng với năm dự báo (thí dụ X = 16 đối
với năm 2000; X = 17 năm 2001, …).
- Mô hình phản ứng cung (động thái cung):
Có 2 phương pháp ước lượng phản ứng cung: trực tiếp và
gián tiếp.
1) Phương pháp trực tiếp: tất cả các biến số có khả năng tác
động đến cung sản phẩm đều được đưa vào mô hình.
Thí dụ như mô hình về sản lượng cung về bắp có dạng như
sau:
Qt = a + b1*Pct-1 + b2*Pat-1 + b3*Pft-1 + b4*T + b5* Rt
trong đó:
Qt = lượng bắp cung ứng (tấn)
Pct-1 = đơn giá bắp (ngàn đồng/tấn)
P at-1 = đơn giá của sản phẩm cạnh tranh khác (ngàn
đồng/tấn)
P ft-1 = đơn giá phân bón (đồng/kg)
T = công nghệ
R = lượng mưa (milimét)
a = hằng số
b1…b5= tham số ước lượng
t = thời điểm hiện tại
t-1 = thời điểm trước đó
- 2) Phương pháp gián tiếp:
Hàm diện tích và năng suất được ước lượng riêng biệt sau đó
mới nhân với nhau để tính sản lượng cung ứng. Thí dụ sản
lượng bắp cung ứng có thể được ước lượng như sau:
Qt = f (At x Yt); với:
At = a1 + b1*Pct-1 + b2*Pat-1 + b3*At-1
Yt = a2 + b4*Pct-1 + b5*Pat-1 + b6*Pft-1 + b7* Pwt-1 + b8T + b9*
Rt
Qt = lượng bắp cung ứng (tấn)
A1 = diện tích trồng bắp (ha)
Yt = năng suất bắp (tấn/ha)
Pct-1 = đơn giá bắp (ngàn dồng/tấn)
Pat-1 = giá của sản phẩm cạnh tranh (ngàn đồng/tấn)
Pft-1 = giá của phân bón (đồng/kg)
T = biến công nghệ
R = lượng mưa (millimét)
a1; a2 = hằng số
b1... b9= tham số ước lượng
t = thời điểm
t-1 = thời điểm trước đó
Đối với kinh tế lượng thì phương pháp trực tiếp gặp phải
nhiều vấn đề hơn là phương pháp gián tiếp khi tiến hành ước
lượng, thí dụ như vấn đề đa cộng tuyến tính
(multicollinearity).
- II. ƯỚC LƯỢNG CẦU
1. Cầu hiện tại:
a. Phương pháp tiêu chuẩn
Cầu thị trường = dân số x mức tiêu thụ ước lượng bình
quân/người
b. Phương pháp chuỗi hệ số. Thí dụ để ước lượng cầu về thịt
heo:
Cầu thị trường = dân số x thu nhập dành cho tiêu dùng/người
x bình quân % thu nhập tiêu thụ dành cho thực phẩm x bình
quân % chi tiêu cho thực phẩm dành cho thịt x bình quân %
chi tiêu cho thịt dành cho thịt heo,
- c. Phương pháp tổng hợp thị trường. Thí dụ nghiên cứu khả
thi về một xí nghiệp giết mỗ gia cầm từ nguồn chăn nuôi gia
cầm ở tỉnh X. Nếu các nơi tiêu thụ thịt gà làm sẵn chủ yếu là
ở các chợ, thì nhu cầu tiềm năng về thị trường này có thể
được tính như sau:
Thị trường Số lượng quày bán Lượng gà làm sẵn
thịt gà bán trung
bình/ngày
Huyện A 20 500
Huyện B 25 530
Huyện C 10 410
Huyện D 6 230
Tổng cộng 61 1.670
- 2. Dự báo cầu
a. Điều tra về ý kiến khách hàng và đánh giá nhu cầu. Phân
tích cầu phải được dựa trên việc đánh giá về nhu cầu của đối
tượng khách hàng. Các dữ liệu cần thiết sẽ được thu thập
thông qua điều tra một số đối tượng khách hàng được chọn
ngẫu nhiên. Thí dụ một câu hỏi như dưới đây có thể được đặt
ra:
Anh/chị có dự tính dùng sản phẩm X không? Có _ Không _
Không biết _
Nếu có, anh/chị sẽ mua số lượng bao nhiêu? ____ đơn vị sản
phẩm.
Cầu thị trường có thể được tính toán trên cơ sở tỉ lệ số người
trả lời ‘Có’.
b. Tham khảo ý kiến chuyên gia. Các phương pháp: thảo luận
nhóm chuyên gia, tổng hợp các ước lượng cá nhân và phương
pháp delphi.
Phương pháp này có lợi điểm là dự báo có thể được thực hiện
tương đối nhanh, ít tốn kém và có thể được dùng khi dữ liệu
không đầy đủ.
- c. Thử nghiệm thị trường. Khi các đối tượng khách hàng
không thể hiện một cách rõ ràng về sở thích của họ; hoặc
không thống nhất về ý kiến và hành vi tiêu dùng của họ; hoặc
khi các chuyên gia không thể đưa ra những dự đoán có ý
nghĩa thì thử nghiệm thị trường có thể đáp ứng được yêu cầu
đánh giá thị trường. Chẳng hạn như tiến hành một đợt tiếp thị
mang tính chất thử nghiệm về nhu cầu sử dụng một loại
giống bắp lai mới tại một số vùng.
d. Sử dụng các tham số định chuẩn. Dự báo về cầu có thể tính
được khi có các số liệu về hệ số co giãn thu nhập về cầu, tỉ lệ
tăng dân số và mức tiêu thụ bình quân đầu người. Công thức
sử dụng để ước lượng mức tiêu thụ đầu người trong tương lai
đối với một loại sản phẩm cụ thể là:
Qt = Qt-n (1+ y*ey)n
trong đó: Qt = dự báo về mức tiêu thụ đầu người của năm
cần tính
Qt-n = mức tiêu thụ đầu người của năm gốc
ey = hệ số co giãn thu nhập về cầu
y = tỉ lệ tăng trưởng thu nhập/năm
n = số năm dự báo
Để dự báo về cầu thị trường, mức tiêu thụ đầu người dự báo
phải được nhân với lượng dân số dự báo cùng thời kỳ.
Thí dụ như một nghiên cứu cho thấy các số liệu về tiêu thụ
thịt heo tại TPHCM như sau:
Mức tiêu thụ thịt heo đầu người năm 2000 = 24.96
(kg/người/năm)
Hệ số co giãn thu nhập về cầu = 0.24
Mức tăng trưởng thu nhập hàng năm
(= % tăng GDP – % tăng dân số = 10 – 2,19)
= 7.81%
- Tỉ lệ gia tăng dân số TPHCM = 2.19%
Dân số năm 2000 = 5,063,871
Dự báo mức tiêu thụ thịt heo bình quân đầu người của
TPHCM vào năm 2002:
Q2002 = 24.96 kg (1 + 0.0781*.24)2 = 25.90 kg
Dự báo về dân số TPHCM năm 2002:
P2002 = 5,063,871 (1 + .0219)2 = 5,288,097
Dự báo về cầu thị trường đối với thịt heo của người dân
thành phố năm 2002:
QM2002 = Mức tiêu thụ đầu người dự báo năm 2002 x Dân
số dự báo năm 2002
= 25.90 kg x 5,288,097
= 136,961,712 kg # 136,962 tấn.
- e. Phân tích chuỗi số thời gian. Trong phương pháp này, số
liệu về cầu theo thời gian được thu thập cho một số năm. Tỉ
lệ tăng trưởng của lượng cầu của các năm qua được dùng để
ngoại suy cho việc dự báo cầu trong tương lai. Dự báo theo
xu hướng dựa trên giả định là các nhân tố ảnh hưởng đến cầu
trong quá khứ tiếp tục tác động đến cầu tương lai. Một số
phương pháp phổ biến được sử dụng trong dự báo theo xu
hướng là:
Phương pháp đường thẳng hay mức tăng trưởng trung
bình: Tính giá trị trung bình của mức tăng trưởng từng
thời kỳ (năm). Giá trị này sau đó được cộng thêm vào số
liệu của thời kỳ gần nhất để có được số liệu dự báo của
từng thời kỳ tương ứng. Phương pháp này phù hợp cho
chuỗi số liệu thể hiện xu hướng tuyến tính.
Tỉ lệ tăng trưởng trung bình. Phướng pháp tính giá trị
trung bình của tỉ lệ tăng trưởng từng thời kỳ (năm). Giá trị
này sau đó được nhân với số liệu của thời kỳ gần nhất để
có được số liệu dự báo của từng thời kỳ tương ứng.
- f. Phương pháp hồi qui: Nhiều dạng hàm số có thể được sử
dụng trong việc ước lượng cầu của hàng hóa. Các hệ số co
giãn tính được từ các hàm số này có thể được sử dụng vào
mục đích dự báo.
Bảng. Các dạng hàm số thường dùng để ước lượng cầu và các hệ
số co giãn tương ứng
Dạng Phương trình Hệ số co giãn
Tuyến tính Y = a + bX b*x/y = x/(x + a/b)
Logarithm log Y = a + b log X b
Semi-logarithm Y = a + b log X b/y = b/(a + b*log X)
Log-nghịch đảo Log Y = a - b/X b/x
Ghi chú: Y = mức tiêu thụ đầu người; X là biến số như giá cả hoặc
thu nhập.
- Hàm tuyến tính có EI tiến đến 1 khi thu nhập tăng vô hạn. Do đó,
hàm tuyến tính nói chung không phù hợp cho việc phân tích về tiêu
thụ lương thực thực phẩm.
Hàm logarithm có hệ số co giãn là hằng số (=b). Dự báo chỉ phù
hợp cho những mặt hàng thực phẩm có mức tiêu thụ hiện tại còn
nằm dưới xa mức bảo hòa.
Hàm semi-log có hệ số co giãn quan hệ nghịch với lượng tiêu thụ
(e= b/y). Tuy nhiên, hàm này không thể hiện mức bảo hòa khi thu
nhập tăng vô hạn.
Hàm log-nghịch đảo có mức bảo hòa tương ứng với biến độc lập.
Ứng dụng trong loại thực phẩm tiêu thụ gia tăng nhanh ở mức thu
nhập thấp nhưng sau đó có xu hướng tiến đến một giới hạn tối đa
phụ thuộc vào đặc điểm tâm sinh lý của con người.
g. Hồi qui đa biến. Phương pháp này sử dụng nhiều biến độc lập
để phân tích về cầu sản phẩm.
Thí dụ: log (Qc) = a + b1 log (Pc) + b2 log (Pa) + b3I
trong đó: Qc = mức tiêu thụ đầu người của sản phẩm
Pc = đơn giá sản phẩm
Pa = đơn giá của sản phẩm thay thế
I = thu nhập của người tiêu dùng
Thêm vào BST
Báo xấu
Download
Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ
