LUẬN VĂN:
Vận dụng phương pháp dự đoán
thống kê trong việc nghiên cứu xuất
nhập khẩu hàng hoá
Lời mở đầu
Ngày nay với xu thế hội nhập, đất nước ta không ngừng đổi mới để theo kịp với các
nước khác (các nước phát triển) cũng như trong khu vực. Xuất nhập khẩu hàng hoá hiện
tại và trong tương lai vẫn luôn là vấn đề mà chúng ta quan tâm nhất hiện nay. Không
phải ngẫu nhiên mà việc xuất khẩu gạo của ta ra thị trường đứng thứ hai trên thế giới, các
mặt hàng khác: thuỷ sản, cà phê, mía, hạt điều, các đồ thủ công mỹ nghệ... đều được thế
giới đánh giá rất cao. Bên cạnh việc xuất khẩu là việc nhập khẩu nhiều mặt hàng như: đồ
điện tử, máy móc công nghiệp ... việc xuất nhập khẩu hàng hoá đã tạo nên một thị trường
kinh tế lớn cho Việt Nam , tạo công ăn việc làm cho đời sống cho nhân dân Việt Nam.
Nhưng việc xuất nhập khẩu trong những năm tới sẽ như thế nào? kim ngạch xuất
nhập khẩu là bao nhiêu? thì việc vận dụng phương pháp dự đoán thống kê và vận dụng
dự đoán vào việc nghiên cứu xuất nhập khẩu hàng hoá ở Việt Nam là một việc rất quan
trọng.
Nội dung nghiên cứu của đề tài này gồm ba phần lớn. Phần một: Một số vấn đề
chung về dự đoán thống kê ngắn hạn. Phần hai: Vận dụng một số phương pháp dự đoán
thống kê để nghiên cứu xuất nhập khẩu hàng hoá. Phần ba: Các giải pháp và kiến nghị.
Nội dung
Phần I: Một số vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn.
I. Khái niệm, vai trò, yêu cầu về dự đoán thống kê ngắn hạn.
1. Khái niệm
Dự đoán thống kê ngắn hạn là việc dự đoán quá trình tiếp theo của hiện tượng trong
những khoảng thời gian tương đối ngắn, nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng những
thông tin thống kê và áp dụng các phương pháp thích hợp.
Ngày nay dự đoán được sử dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật, kinh
tế chính trị xã hội với nhiều loại và phương pháp dự báo khác nhau.
2. Vai trò
Dự đoán thống kê được thực hiện với khoảng thời gian (còn gọi là tầm dự đoán)
ngày, tuần, tháng, quý, năm. Kết quả của dự đoán thống kê là căn cứ để tiến hành điều
chỉnh kịp thời các hoạt động sản xuất kinh doanh, là cơ sở để đưa ra những quyết định
kịp thời và hữu hiệu.
3. Yêu cầu
Tài liệu được sử dụng để tiến hành dự đoán thống kê là dãy số thời gian- tức là dựa
vào sự biến động của hiện tượng ở thời gian đã qua để dự đoán mức độ của hiện tượng
trong thời gian tiếp theo. Việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê có
ưu điểm là khối lượng tài liệu không cần nhiều, việc xây dựng các mô hình dự đoán
tương đối đơn giản và thuận tiện trong việc sử dụng kỹ thuật tính toán.
Trong việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê ngoài yêu cầu cơ
bản là tài liệu phải chính xác, phải đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức
độ trong dãy số thì còn một vấn đề nữa cần quan tâm là số lượng các mức độ của dãy số
là bao nhiêu?
Nếu một dãy số thời gian có quá nhiều các mức độ được sử dụng sẽ làm cho mô
hình dự đoán không phản ánh được đầy đủ sự thay đổi của các nhân tố mới đối với sự
biến động của hiện tượng. Ngược lại, nếu chỉ sử dụng một số rất ít các mức độ ở những
thời gian cuối thì không chú ý đến tính chất tương đối ổn định của các nhân tố cơ bản tác
động đến hiện tượng. Do đó cần phải phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng để
xác định số lượng các mức độ của dãy số thời gian dùng để dự đoán thống kê.
II. Một số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê
1. Dự đoán dựa vào phương trình hồi quy
Ta có phương trình hồi quy theo thời gian:
Yt = f(t, ao , a1,..., an )
Có thể dự đoán bằng cách ngoại suy hàm xu thế:
Y
ˆt+h= f( t+h, a0, a1,..., an)
Trong đó: h = 1,2,3,...
Y
ˆt+h: mức độ dự đoán ở thời gian t+h
2. Dự đoán dựa vào lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân.
Phương pháp này có thể sử dụng khi các lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối liên
hoàn xấp xỉ bằng nhau.
Ta đã biết lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân được tính theo công
thức:
1
1
n
yyn
từ đó ta có mô hình dự đoán:
y
ˆ
n+h = yn + *h (h= 1,2,3...)
trong đó yn : mức độ cuối cùng của dãy số thời gian
3. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình
Phương pháp dự đoán này được áp dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ
bằng nhau.
Ta đã biết tốc độ phát triển trung bình được tính theo công thức
1
1
nn
y
y
t
trong đó:
y1 : mức độ đầu tiên của dãy số thời gian
yn: mức độ cuối cùng của dãy số thời gian
Từ công thức trên có mô hình dự đoán sau:
Y
ˆn+h = yn *( t)h
III. Dự đoán bằng phương pháp san bằng mũ
ở phần trên, một số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê đã được đề cập đến,
trong đó khi xây dựng các mô hình dự đoán thì các mức độ của dãy số thời gian được
xem như nhau, nghĩa là có cùng quyền số trong quá trình tính toán. do đó làm cho mô
hình trở nên cứng nhắc, kém nhạy bén đối với sự biến động của hiện tượng. Vì vậy để
phản ánh sự biến động này đòi hỏi khi xây dựng mô hình dự đoán, các mức độ của dãy
số thời gian phải được xem xét một cách không như nhau: các mức độ càng mới ( càng
cuối dãy số) càng cần phải được chú ý nhiều hơn. và do đó mô hình dự đoán có khả năng
thích nghi với sự biến động của hiện tượng. Một trong những phương pháp đơn giản để
xây dựng lại mô hình dự đoán như vậy là phương pháp san bằng mũ.
Giả sử ở thời gian t, có mức độ thực tế là yt và mức độ dự đoán là yt dự đoán mức
độ của hiện tượng ở thời gian tiếp sau đó (tức thời gian t+1 có thể viết ):
Y
ˆt+1 = * yt + ( 1-) * y
ˆ
t
Đặt 1- = ta có:
y
ˆ
t+1= *yt+ * y
ˆ
t
,: được gọi là các tham số san bằng với + =1 và nằm trong khoảng [0,1].
Như vậy, mức độ dự đoán y
ˆ
t+1 là trung bình cộng gia quyền của các mức độ thực
tế yt và mức độ dự đoán y
ˆ
t .
Tương tự ta có: y
ˆ
t = * yt-1 +* y
ˆ
t-1 , thay vào công thức sẽ có:
Y
ˆt+1= * yt + ** y
ˆ
t-1 + 2* y
ˆ
t-1
Bằng cách tiếp tục thay các mức độ dự đoán y
ˆ
t-1 ...,... y
ˆ
t-i vào công thức trên