TIỂU LUẬN: Vận dụng phương pháp dãy số thời gian phân tích tình hình xuất khẩu của Việt Nam trong quá trình hội nhập AFTA giai đoạn 1995 – 2003 và dự đoán đến năm 2006

Chia sẻ: Nguyen Linh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:42

Thêm vào BST

Báo xấu

77
lượt xem 22
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Thế giới ngày nay đang chứng kiến quá trình toàn cầu hoá rộng rãi và sâu sắc. Sự phụ thuộc về kinh tế giữa các quốc gia ngày càng gia tăng. Không có quốc gia nào phát triển mà không mở rộng mối quan hệ kinh tế đối ngoại, đặc biệt là ngoại thương. Xu hướng khu vực hóa và toàn cầu hóa càng thể hiện một cách rõ nét qua sự lớn mạnh của các tổ chức kinh tế khu vực và thế giới: WTO, EU, ASEAN, APEC… Thêm vào đó, cuộc cách mạng khoa học kĩ thuật...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: TIỂU LUẬN: Vận dụng phương pháp dãy số thời gian phân tích tình hình xuất khẩu của Việt Nam trong quá trình hội nhập AFTA giai đoạn 1995 – 2003 và dự đoán đến năm 2006

TIỂU LUẬN: Vận dụng phương pháp dãy số thời gian phân tích tình hình xuất khẩu của Việt Nam trong quá trình hội nhập AFTA giai đoạn 1995 – 2003 và dự đoán đến năm 2006
LỜI NÓI ĐẦU Thế giới n gày nay đang chứng kiến quá trình toàn cầu hoá rộng rãi và sâu sắc. Sự phụ thuộc về kinh tế giữa các quốc gia ngày c àng gia tăng. Không có quốc gia nào phát triển mà không mở rộng mối quan hệ kinh tế đố i ngoại, đặc biệ t là ngoại thương. Xu hướng khu vực hóa và toàn cầu hóa càng thể hiện một cách rõ nét qua sự lớn mạ nh của các tổ c hức kinh tế khu vực và thế giới: WTO, EU, ASEAN, APEC… Thêm vào đó, cuộc cách mạng khoa học kĩ thuật đang diễn ra như vũ bão và việc theo đuổi chính sách mở c ửa của hầu hết các quốc gia đã đẩ y nhanh quá trình quốc tế hoá nền kinh tế thế giới. Rấ t nhiều nước, đặc biệt là n hững nước đang phát triển đã đạt đ ược những thành công lớn trong quá trình hội nhập kinh tế nhờ th ực hiện chiến lược phát triển kinh tế hướng về xuất khẩu. Hòa nhập với xu thế trên, từ sau đại hộ i VI Đảng và Nhà nước đã khẳng định chiến lược phát ổn định và phát triển kinh tế đất nước đó là: "phát huy lợi th ế tương đối, kh ông ngừng nâng cao sức cạnh tranh của hàng hoá, đáp ứng tốt nhu cầu của sản xuất và đời sống, hướng mạnh về xuất khẩu", "mở rộng quan hệ kinh tế đố i ngoại với tấ t cả các nước, các tổ chức quốc tế, các công ty và các tư nhân nước ngoài trên nguyên tắc giữ vững độc lập, chủ quyền, b ình đảng và cùng c ó lợi" và ph ù hợp với cơ chế thị trường có sự quản lý của Nhà nước. Việc định ra một chiến lược phát triển kinh tế , trong đó đặc biệt coi trọng chiến lược công nghiệp hóa hướng về xuất khẩu là mộ t yêu cầu thực sự cấp bách đối với Việt Nam hiện nay. Chiến lược kinh tế hướng về xuấ t khẩu giúp Việt Nam huy động các tiề m lực về lao động và tài n guyên của mình để phát triển sản xuất Để thực hiện chiến lược trên, trong những năm qua Việt Nam đã không ngừng mở rộng quan hệ kinh tế với các nước trên thế giới. Một bước tiến quan trọng trong lĩnh ngoại giao là Việt Nam đã ra nhập khối ASEAN (07/1995). Là thành viên của ASEAN, Việ t Nam đã cam kế t thực hiện CEPT/AFTA. Khu vực mậu dịch tự do ASEAN (AFTA) đặ t ra cho Việt Nam những cơ hộ i và thách thức mới đ ối với hoạ t
động ngoại thương. Những cơ hội và thách thức này đ òi hỏ i trong tiến trình th ực hiện chiến lựơc công nghiệp hóa hướng về xuất khẩu Việt Nam cần đặ t ra cho mình các chính sách và biện pháp thúc đẩ y xuất khẩu sao cho phát huy được những mặ t lợi thế và khắc phục những mặ t hạn chế . Từ thực tế đó và dưới sự hướng dẫn tận tình c ủa giáo viên hướng dẫn PGS.TS Trần Ngọc Phác, em đã chọn đề tài “Vận dụng phương pháp dãy số thời gian phân tích tình hình xuất khẩ u của Việt Nam trong quá trình hội nhập AFTA giai đoạn 1995 – 2003 và dự đoán đế n năm 2006” với mong muốn từ sự phân tích thực trạng xuất nhập khẩu của Việt Nam trong quá trình hội nhập AFTA, sẽ là cơ s ở đánh giá các mặ t ưu nhược điểm trong hoạt động xuất khẩu của Việt Nam.Từ đó đề ra một số biện pháp thúc đẩy xuất khẩu đố i với Việ t Nam trước thềm thiên niên kỷ mới. Ngoài lời mở đầu, kết lu ận, danh mục tài liệu tham khảo, kết c ấu đề tài gồm 2 phần: Chương I : Phương pháp phân tích thống kê . Chương II: Vận dụng phương pháp dãy số thời gian phân tích tình hình xuất khẩ u của Việt Nam trong quá trình hội nhậ p AFTA giai đoạn 1995 – 2003 và dự đoán đến năm 2006 .
CHƯƠNG I: PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THỐNG KÊ A. PHƯƠNG PHÁP DÃY SỐ THỜI GIAN I. Khái niệ m dãy số thời gian. 1. Khái niệm về dãy số thời gian Mặ t lượng của hiện tượng thường xuyên biến động qua th ời gian. Trong thống kê, để nghiên cứu biến động này, người ta thường d ựa vào dãy số thời gian. Dãy số thời gian là một dãy các trị số của ch ỉ tiêu thống kê được sắ p xếp theo thứ tự thời gian. 2. Kế t cấu c ủa dãy số thời gian Mỗ i dãy số th ời gian được cấu tạo bởi hai thành phần: Thời gian có thể là ngày, tuần, tháng, quý, năm… Độ d ài giữa hai thời gian liền nhau được gọ i là khoảng cách thời gian. Chỉ tiêu về h iện tượng nghiên cứu có thể là số tuyệ t đối, số tương đối, số bình quân. Trị số của chỉ tiêu gọi là mức độ của dãy s ố. Khi th ời gian thay đ ổi các mức độ của dãy số cũng thay đổ i theo. 3. Phân loạ i Căn cứ vào đặc điểm về quy mô của hiện tượng qua thời gian có thể phân loạ i thành: Dãy số thời kỳ biểu hiện quy mô (khối lượng) của hiện tượng trong từng khoảng thời gian nhất định. Trong dãy số th ời kỳ c ác mức độ là các số tuyệt đối thời kỳ, do đó độ dài của khoảng cách thời gian ảnh hưởng trực tiếp đến trị số của chỉ tiêu và có thể cộng các trị số của ch ỉ tiêu để phản ánh quy mô c ủa hiện tượng trong những khoả ng thời gian dài hơn.
Dãy số thời điểm biểu hiện quy mô (khối lượng) của hiện tượng tại những thời điể m nhất đ ịnh. Mức độ hiện tượng ở thời điểm sau thường bao gồ m toàn bộ hoặc mộ t bộ phận mức độ của hiện tượng ở thời điể m trước đó. Vì vậy việc cộng các trị số của chỉ tiêu không phản ánh quy mô của hiện tượng. 4. Tác dụng Dãy số thời gian có hai tác dụng: Thứ nhất: qua dãy số thời gian cho phép nghiên cứu các đặc điểm và xu hướng biến động của hiện tượng theo thời gian, Từ đó có thể đề ra đ ịnh hướng hoặc biện pháp xử lý thích hợp. Thứ hai: cho phép dự đoán các mức độ của hiện tượng nghiên cứu có khả năng xảy ra trong tương lai. 5. Điều kiện vậ n d ụng Yêu cầu cơ bản khi xây dựng một dãy s ố thời gian là Phải đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy s ố n hằm phản ánh một cách khách quan sự biến động của hiện tượng qua th ời gian. Cụ thể: Nộ i dung và phương pháp tính toán chỉ tiêu qua thời gian phả i thống nhấ t, phạm vi c ủa hiện tượng nghiên cứu trước sau phải nhất trí, các khoảng cách thời gian trong dãy s ố nên bằng nhau (nhất là đố i với dãy số thời kỳ). Tuy nhiên, trong thực tế các yêu cầu trên thường xuyên bị vi phạ m nên đòi hỏ i phải có sự c hỉnh lí thích hợp để tiến hành phân tích đạt kết quả cao. II. Các chỉ tiêu phân tích dẫy số thời gian. Để nêu lên đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian, ngư ời ta thường tính các chỉ tiêu phân tích sau. 1. Mức độ trung bình qua thời gian
Chỉ tiêu này phản ánh mức độ đại diện của hiện tượng trong suốt thời gian nghiên cứu. Tùy theo dãy số thời kỳ h ay dãy số thời điể m mà có các công th ức tính khác nhau. 1.1. Đối với dãy số thời kỳ Mức độ trung bình theo thời gian được tính theo công thức sau đây. n y i y  y2  ...  yn y 1 i 1 = n n Trong đó: y i (i = 1, n ) là các mức độ của dãy số thời kỳ. n là số lượng các mức độ trong dãy số. 1.2. Đối với dãy số thời điể m Ta phân thành hai trường hợp sau: 1.2.1. Dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau Ta có công th ức tính sau đây: y1 y  y2  ...  yn 1  n y 2 2 n 1 Trong đó: y i (i = 1, n ) là các mức độ của dãy s ố thời điể m có khoảng cách thời gian bằng nhau. 1.2.2. Dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không bằng nhau Mức độ trung bình theo thời gian được tính theo công thức sau đây: n yt ii y t  y2t2  ...  yntn y  11 i 1  n t1  t2  ...  tn t i i 1 Trong đó: y i (i = 1, n ) là các mức độ của dãy số thời điể m có khoảng cách không bằng nhau. ti (i = 1, n ) là độ dài thời gian có mức độ y i .
2. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệ t đối. Chỉ tiêu này phản ánh sự thay đ ổi về quy mô của hiện tượng qua thời gian. Nếu mức độ của hiện tượng tăng lên th ì trị số của chỉ tiêu mang dấu dương (+) và ngược lạ i mang dấu âm (-). Tùy theo mụch đích nghiên cứu, ta có các chỉ tiêu về lượng tăng (hoặc giảm) sau đây: 2.1. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đ ối liên hoàn (hay từng kỳ) Chỉ tiêu này phản ánh sự thay đổ i về quy mô giữa hai thời gian liền nhau Công thức tính như sau:  i  yi  yi 1 (i = 2, n ) Trong đó: δi là lượng tăng (hoặc giả m) tuyệt đối liên hoàn. n là số lượng các mức độ trong dãy số 2.2. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đ ối định gốc Chỉ tiêu này phản ánh sự thay đổi quy mô của hiện tượng trong khoảng thời gian dài. Nếu kí hiệu  i là các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc, ta có:  i = y i - y1 (i = 2, n ) Từ đó ta có: n ∆n =   i ( i = 2, n ) i2 Công thức này cho ta thấy, tổng đại số của lượng tăng (hoặc giảm) tuyệ t đố i từng kì bằng lượng tăng (hoặc giảm) tuyệ t đối định gốc 2.3. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyêt đ ối bình quân Đại diện cho lượng tăng (hoặc giảm)tuyệ t đối từng kỳ. Nếu ký hiệu  là lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đố i trung bình thì ta có: n  i y  y1 n n i2   n 1 n 1 n 1
3. Tốc độ phát triể n. Tốc độ phát triển là một số tương đối (thường biểu hiện bằng lầ n hoặc phần trăm) phản ánh tốc độ và xu hướng phát triển của hiện tượng qua thời gian. Tùy theo mụ ch đích nghiên cứu, ta có các loại tốc độ phát triển sau đây: 3.1. Tốc độ phát triển liên hoàn (hay từng kỳ ) Chỉ tiêu này phản ánh sự phát triển củ a hiện tượng qua hai thời gian liề n nhau. Công thức: yi (i = 2, n ) ti  yi 1 Trong đó: ti là tố c độ phát triển liên hoàn của thời gian i so với thời gian i-1, có thể được tính theo lầ n hay % yi-1 là mức độ của hiện tượng ở thời gian i-1. yi là mức độ của hiện tượng ở thời gian i. 3.2. Tốc độ phát triển định gốc . Chỉ tiêu này phản ánh sự phát triển của hiện tượng trong những khoảng thời gian dài. Công thức: yi (i = 2, n ). Đơn vị lầ n hoặc % Ti  y1 Trong đó: T i là tố c độ phát triển định gốc y1 là mức độ đầu tiên của dãy số yi là mức độ của hiện tượng ở thời gian i Giữa tốc độ phát triển liên hoàn và tốc độ phát triển định gốc có mối quan hệ tích và quan hệ thương chặt chẽ . Thứ nhất: Tích các tốc độ phát triển liên hoàn bằng tốc độ phát triển định gốc. Tức là: t2.t3...tn = Tn Hay: t (i = 2, n )  Ti i
Thứ hai: Thương của hai tốc độ phát triển định gốc bằng tốc độ phát triển liên hoàn giữa hai thời gian đó. Tức là: Ti (i = 2, n )  ti Ti 1 3.3. Tốc độ phát triển bình quân Là trị số đại biểu của các tốc độ phát triển liên hoàn. Vì các tốc độ phát triển liên hoàn có quan hệ tích nên để tính tốc độ phát triển bình quân, người ta s ử dụng công thức số trung bình nhân. Nếu kí hiệu t là tốc độ phát triển trung bình, thì công thức tính như sau: n t  n 1 t 2t3 ...t n  n 1  ti i2 Vì: n yn t  Tn  i y1 i2 Nên ta có: yn t  n 1 y1 Từ công thức trên cho thấy: chỉ nên tính chỉ tiêu tốc độ phát triể n trung bình đố i với những hiện tượng biến động theo một xu hướng nhất đ ịnh. 4. Tốc độ tăng (hoặc giảm) Chỉ tiêu này phản ánh mức độ biến động của hiện tượng giữa hai thời gian đã tăng (+) hoặc giảm (-) bao nhiêu lần (hoặc bao nhiêu %). Tương ứng với các tốc độ phát triển, ta có các tốc độ tăng (hoặc giả m) sau đây: 4.1. Tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn (hay từng kỳ) Chỉ tiêu này phản ánh tốc độ tăng (hoặc giảm) qua hai thời kỳ liền nhau. Công thức: i (i = 2, n ) ai  yi 1
Hay: yi  yi 1 y y  i  i 1 ai  yi 1 yi 1 yi 1 (nếu tính theo đơn vị lầ n) ai  ti  1 ai (%) = ti(%) – 1 00 (nếu tính theo đơn vị %) 4.2. Tốc độ tăng (hoặc giảm) đ ịnh gốc Nếu kí hiệu Ai (i = 2, n ) là tốc độ tăng (hoặc giảm) định gốc thì: i (i = 2, n ) Ai  y1 Hay: yi  y1 yi y1 Ai   y1 y1 y1 Ai = T i – 1 (nếu tính theo đơn vị lần) Ai (%) = Ti (%) – 100 (nếu tính theo đơn vị %) 4.3. Tốc độ tăng(hoặc giả m) bình quân Là chỉ tiêu tương đố i thể hiện nhịp điệu tăng (hoặc giả m) đại diện trong một thời kỳ nhấ t định. Công thức tính như sau: a  t 1 Hoặc: a (%)  t (%)  100 5. Giá trị tuyệt đối 1% tăng (hoặc giảm) của tốc độ tăng (hoặc giảm) từng kì Chỉ tiêu này cho biết c ứ 1% tăng (hoặc giả m) của tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn thì tương ứng với nó một quy mô cụ thể là bao nhiêu
Nếu kí hiệu g i (i = 2, n ) là giá trị tuyệt đ ối của 1% tăng (h oặc giảm) thì: i (i = 2, n ) gi  ai (%) Việc tính toán ch ỉ tiêu này sẽ đ ơn giản hơn nếu ta biến đổi công thức trên: i yi  yi 1 y  i 1  gi  yi  yi 1 .100 100 ai (%) yi 1 Trên thực tế người ta không s ử dụng giá trị tuyệt đối của 1% tăng (hoặc giả m) yi đinh gốc vì nó luôn là một số không đổi và bằng 100 III. Một số phương pháp biểu hiệ n xu hướng biế n độ ng cơ bản của hiện tượng 1. Tính tất yế u phải vận dụng các phương pháp Trong quá trình vận động, các hiện tượng luôn luôn biến động qua thời gian và chịu sự tác động của nhiều nhân tố. Trong đó có hai loại nhân tố, đó là các nhân tố chủ yếu cơ bản quyết định xu hư ớng biến động của hiện tượng và các nhân tố ngẫ u nhiên là những nhân tố gây ra những sai lệ ch khỏ i xu hướng cơ bản. Vì vậ y ta sẽ sử dụng mộ t số phương pháp nhằm phần nào lo ại bỏ những tác động của yếu tố n gẫu nhiên để nêu lên yếu tố phát triển cơ bản. Tuy nhiên, trước khi sử dụng các phương pháp th ì phải đảm bảo xem các mức độ của dãy số có thể so sánh được với nhau không. 2. Các phương pháp cơ bản 2.1. Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian Phương pháp này được được áp dụng đối với một dãy số th ời kỳ c ó khoảng cách thời gian tương đối ngắn và có nhiều mức độ mà qua đó chưa phản ánh được xu hướng biến động của hiện tượng. Mở rộng khoảng cách thời gian là việc ghép một s ố th ời gian liề n nhau lại thành mộ t khoảng thời gian dài hơn với mức đ ộ lớn hơn. Như chuyển dãy số từ tháng sang
quý, từ quý sang năm. Bằng cách mở rộng khoảng cách th ời gian, chúng ta đã hạn chế được sự tác động của các nhân tố n gẫu nhiên (với chiều hướng khác nhau) trong mỗ i mức độ của dãy số mới, từ đó cho ta thấ y rõ xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng. Tuy nhiên, phương pháp mở rộ ng kho ảng cách th ời gian còn có mộ t số nhược điể m nhất đ ịnh đó là: phương pháp này ch ỉ áp dụng đối với dãy số thời kỳ và chỉ nên áp dụng cho dãy số tương đối dài, chưa bộc lộ rõ xu hướng biến động của hiện tượng vì sau khi mở rộng khoảng cách thời gian, số lượng các mức độ trong dãy s ố giảm đi rất nhiều. 2.2. Phương pháp số trung bình tr ượt (di động) Số trung bình trượt (còn gọi là số trung bình di động) là số trung bình cộng của mộ t nhóm nhất đ ịnh các mức độ của dãy s ố được tính bằng cách lần lượt loại dần các mức độ đầu, đồng th ời thêm vào các mức độ tiếp theo, sao cho tổng số lượng các mức độ tham gia tính số trung bình không đổ i. Giả sử có dãy số thời gian: y1 , y2 ,..., yn 1 , yn (gồ m n mức độ ) Nếu tính bình quân trượt cho nhóm ba mức độ , ta có công thức sau: y1  y2  y3 y2  3 y2  y3  y4 y3  3 ………………. yn  2  y n 1  yn yn  i  3 Từ đó ta có một dãy số mới gồm các số trung bình trượt y 2 , y 3 ,..., y n 1 Việc lựa chọn số trung bình trượt từ bao nhiêu mức độ đòi hỏi phải dựa vào đặc điể m biến động của hiện tượng và số lượng các mức độ của dãy s ố thời gian. Nế u sự biến động của hiện tượng tương đối đều đặn và số lượng mức độ của dãy số không
nhiều thì có thể tính trung bình trượt từ ba mức độ . Nếu sự biến động của hiện tượng lớn và dãy số có nhiều mức độ thì có thể tính trung bình trượt từ năm hoặc bảy mức độ. Trung bình trượt càng được tính từ nhiều mức độ thì càng có tác dụng san bằng ảnh hưởng của các yếu tố n gẫu nhiên. Nhưng mặt khác lại làm giảm số lượng các mức độ của dãy trung bình trượt. 2.3. Phương pháp hồi quy Hồi quy là phương pháp của toán học được vận dụng trong thống kê để biểu hiện xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng theo thời gian. Những biến động này có nhiều giao động ngẫu nhiên và mức độ tăng (giả m) th ất thường. Các mức độ của hiện tượng qua thời gian được biểu hiện bằng mô hình hồi quy mà trong đó thứ tự thời gian là biến độc lập. Ta có mô hình: ŷ t = ƒ(t) Trong đó: ŷt : mức độ của hiện tượng ở thời gian t t : thứ tự thời gian Để lựa chọn được dạ ng hàm thích hợp đòi hỏi phả i dựa vào sự phân tích đặc điểm biến động c ủa hiện tượng qua thời gian, đồng th ời kế t hợp với mộ t số phương pháp đơn giản khác, như dựa vào đồ th ị phản ánh thực tế sự biến động và phân tích sai số từng mô hình, dựa vào tốc độ tăng (giảm) tuyệ t đối, dựa vào tốc độ phát triển… Thông qua phương pháp hồi quy ta xác định được các hàm xu thế. Hàm xu thế là hàm đặc trưng cho xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng. Xu hướng của hàm là xu hướng trong quá khứ, hiện tạ i và còn tiếp tục trong tương lai. Từ đó, qua việc xây dựng hàm xu thế , chúng ta có thể dự đoán được các mức độ có thể có trong tương lai. Dưới đây là mộ t số hàm xu thế thường gặp: Hàm xu thế tuyến tính: ŷ t = bo + b1t Trong đó: ŷt : mức độ lí th uyết b o, b1 : các tham số t : thứ tự thời gian
Hàm này được sử dụng khi các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệ t đối liên hoàn  i xấp xỉ nhau. Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất ta có hệ phương trình sau đây để xác định các tham số bo, b1  y  nbo  b1  t   2  ty  bo  t  b1  t  Hàm Parabol bậc hai: ŷ t = bo + b1t + b2t2 Hàm này được sử dụng khi các sai phân bậc hai xấp xỉ nhau. Các tham số bo, b1, b 2 được xác định bởi hệ phương trình sau đây:  y  nbo  b1  t  b2  t 2   2 3  ty  bo  t  b1  t  b2  t  2 2 3 4  t y  bo  t  b1  t  b2  t  Hàm mũ: ŷt = b ob1t Hàm mũ đ ược sử dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ bằng nhau. Các tham số của phương trình được xác định bởi hệ :  lg y  n lg bo  lg b1  t   2  t lg y  lg bo  t  lg b1  t  2.4. Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ
Là sự biến động của hiện tượng có tính chất lặp đi lặ p lại trong từng khoảng thời gian nhấ t định trong năm. Ảnh hưởng của biến động thời vụ là không tốt tới sản xuấ t và sinh hoạt của xã hộ i. Nguyên nhân gây ra biến động thời vụ : do biểu hiện của biến động thời tiết, khí hậu; do do phong tục tấp quán của dân cư gây nên. Có nhiều phương pháp để nghiên cứu biến động th ời vụ . Tuy nhiên ở đây chúng ta ch ỉ đề cập đến phương pháp đơn giản nhất là tính chỉ số thời vụ (ít nhất phải có tài liệu của ba năm) Chỉ số thời vụ được tính theo công thức: yi Ii  .100 y Trong đó: Ii Chỉ số thời vụ của thời gian t yi Số trung bình các mức độ của các th ời gian i y Số trung bình của tất cả các mứ c độ trong dãy số y được xác định bằng công thức:  y i, j y  y2  ...  y12 i j y 1  i. j 12 Có hai loạ i chỉ số thời vụ: Chỉ số thời vụ đối với dãy số th ời gian có mậ t độ tương đối ổn định, tức trường hợp các y j thay đ ổi ít: yk Nếu .100 >100 thì quy mô mở rộng Ii  y yl Nếu .100
yi y  t Ii  m Với:  yt  f ( t ) B. PHƯƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN I. Một số phương pháp dự đoán thố ng kê đơn giản 1. Dự đoán dựa vào lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân. Phương pháp dự đoán này có thể đ ược sử dụng khi các lượng tăng (hoặc giả m) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ nhau. Công thức tính lượng tăng (hoặc giả m) tuyệt đ ối bình quân là: yn  y1  n 1 Từ đó ta có mô h ình dự đoán:  (l = 1,2,…,tầ m d ự đoán) yn  l  yn   .l 2. Dự đoán dựa vào tốc độ p hát triển bình quân Phương pháp dự đoán này đư ợc áp dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp x ỉ bằng nhau. Ta biết tốc độ phát triển trung bình được tính theo công thức: yn t  n 1 y1 Trong đó: y 1 là mức độ đầu tiên của dãy số thời gian y n là mức độ cuố i cùng của dãy số thời gian Từ đó ta có mô h ình dự đoán:  yn  l  yn ..(t )l l =1,2
3. Dự đoán dựa vaò hàm xu thế Từ dãy số thời gian, xác định hàm xu thế tốt nhất phản ánh sự biến động của hiện tượng qua thời gian và trên cở sở đó chúng ta sẽ thực hiện dự đoán bằng cách ngoạ i suy hàm xu thế . ŷn+l = ƒ(t + l) l = 1 ,2,… t = 1,2,…,n II. Dự đoán dựa v ào san bằng mũ 1. Mô hình đơn giản(Simple) Phương pháp này đựoc áp dụng trong trường h ợp dãy số thời gian về xu thế và thời vụ không rõ ràng, để dự đoán ta áp dụng mô hình sau:    yt 1  yt  (1   ) yt Với 0    1 và gọi là tham số san bằng. Từ công từ công thức trên cho thấ y việc lựa chọn tham số san bằng  có ý nghĩa quan trọng: Nế u  được chọn càng lớn thì mức độ càng cũ của dãy s ố thời gian cũng ít được chú ý và ngược lại, nếu  được chọn nhỏ thì các mức độ c ũ được chú ý mộ t cách thỏa đáng. Giá trị  tốt nhất là giá trị làm cho tổng bình phương sai số dự đoán nhỏ nhất.  SSE   ( yt  yt ) 2  min San bằng mũ được thực hiện theo phép đề quy. Do vậy để dự đoán cần có giá trị ban đầu (yo). Có thể chọn yo bằng cách lấy lấ y mức độ đầu tiên (y1) ho ặc lấ y mức độ trung bình ( y )  yt 1  a(t ) Với  a (t )  yt  (1   ) yt
2. Mô hình tuy ến tính không có biế n động thời v ụ (Holt) Phương pháp này được áp dụng trong truờng hợp s ự b iến động của hiện tượng qua thời gian có xu thế tuyến tính và không có biến động thời vụ, để d ự đoán ta sử dụng mô hình sau:  yt 1  a 0 (t )  a1 (t ) Trong đó: a 0 (t )  yt  (1   )a 0 (t  1)  a1 (t  1) a1 (t )   a 0 (t )  a 0 (t  1)   (1   ) a 1 (t  1)  và  là các tham s ố san bằng và nhận giá trị trong khoảng 0;1 . Giá trị  và  đư ợc chọn tốt nhất là các giá trị làm cho tổng bình ph ương của sai số dự đoán bé nhất. 3. Mô hình xu thế tuy ến tính và biế n động thời v ụ Mô hình xu thế tuyến tính và biế n động thời vụ được chia thành hai truờng hợp: +Mô h ình dạng cộng:  yt 1  a0 (t )  a1 (t )  S (t  1) Trong đó: a 0 (t )    y t  S (t  k )  (1   )a 0 (t  1)  a1 (t  1) S (t  1)    yt  a 0 (t )   (1   ) S (t  k ) a1 (t )   a 0 (t )  a 0 (t  1)  (1   ) a1 (t  1) + Mô hình dạng nhân:  yt 1  a 0 (t )  a1 (t ) .S (t  1) Trong đó: yt  (1   )a 0 (t  1)  a1 (t  1) a 0 (t )   S (t  k ) y S (t  1)   t  (1   ) S (t  k ) a 0 (t ) a1 (t )   a 0 (t )  a 0 (t  1)  (1   )a1 (t  1)
Với  ,  ,  là các tham số san bằng nhậ n giá trị trong khoảng 0;1 . Mô hình này đ ược sử dụ ng khi dãy số thời gian có số liệu các tháng (hoặc các quý) của một số năm (ít nhất là 4 năm). III. Dự đoán bằng mô hình tuyế n tính ngẫ u nhiên (Phương pháp Box- Jenkins) Trong phương pháp này, dãy s ố thời gian xem như được sinh ra từ một quá trình ngẫu nhiên. Trên cơ s ở đó, mộ t số mô hình quan trọng được xây dựng và tiến hành dự đoán. 1. Một số mô hình tuyế n tính ngẫ u nhiên dừng Dãy số thời gian Yt được gọi là dừng nếu không có xu thế và không có biến động thời vụ. 1.1 Quá trình tự hồi quy Dãy số th ời gian Yt được gọi là tuân theo quá trình tự hồ i quy bậc p. Ký hiệu AR(p) nếu: Yt  1Yt 1   2Yt 2  ...   pYt  p  a t Trong đó: 1 ,  2 ,...,  p là các tham số at là một quá trình dừng đặc biệt đơn giản và được gọi là quá trình thuần khiết hay tạp âm trắng. 1.2. Quá trình trung bình tr ượt Dãy Yt được gọi là tuân theo quá trình trung bình trượt bậc p. Ký hiệu MA(p) nếu: Yt  at   1 at 1   2 a t 2  ...   q a t q Trong đó: 1 , 2 ,...,  q là cac tham số
1.3. Quá trình tự hồi quy trung bình trượt bậc p, q. Ký hiệu ARMA(p, q) Đó là sự kết hợp giữa AR(p) và MA(q): Yt  1Yt 1   2Yt  2  ...   p Yt  p  at   1 at 1   2 a t  2  ...   q a t  q 2. Mô hình tuy ến tính không dừng 2.1.Mô hình tổng hỗn hợp tự hồi quy - trung bình trượt. Ký hiệu ARIMA(p, d, q). Trong thực tế ta thường có dãy số thời gian với s ố liệu qua mộ t số năm và có xu thế - tức là không phả i dãy s ố thời gian dừng. Để sử dụng các mô hình dừng thì phả i khử xu thế bằng toán tử d (với d=1 đối với xu th ế tuyến tính, d=2 đối với xu thế parabol…) Giả sử dãy số thời gian có xu thế tuyến tính thi khử xu thế tuyến tính đư ợc thực hiện bởi: Yt  Yt  Yt 1 Như vậy ở mô hình ARIMA(p, d, q) thì: p- Bậc c ủa toán tử tự hồ i quy, thường p= 0, 1, 2 d- Bậc c ủa toán tử khử xu thế, thường d= 1, 2 q- Bậc c ủa toán tử trung bình trượt, thường q= 0, 1, 2 2.2. Mô hình biến động th ời vụ Trong thực tế, nhiều dãy s ố thời gian mà các mức độ của nó là số liệ u của các tháng hoặc các quý - tức là có thể có biến động thời vụ. Khi đó phả i khử biến động thời vụ bằng toán tử (1-Bs) yt = yt – yt-s với s= 12 đối với số liệ u tháng. s=4 đố i với số liệu quý. Sau đó mới áp dụng các mô hình đã trình bày ở trên