Đang tải... (xem toàn văn)
Dãy số trên là dãy số theo thời gian, nếu để nguyên số liệu như trên, đồ thị biểu diễn xu thế của dãy số sẽ bị gãy khúc và rất khó phân tích. Vì thế, ta cần phải điều chỉnh và làm trơn dãy số thời gian. Vì dãy số thời gian có yếu tố xu thế và không có yếu tố thời vụ nên ta phân tích và dự báo bằng phương pháp san bằng mũ HoltWinters khi không xét đến sự tác động của yếu tố thời vụ. Phương pháp san bằng mũ HoltWinters chuỗi mô hình được xác định bởi 2 phương trình: Êt = αEt+ (1α)(Êt1 + Tt1) ; 0 ≤ α,β ≤ 1 Tt = β(Êt Êt1) + (1β) Tt1
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO NHU CẦU NĂNG LƯỢNG 1.1 Một số khái niệm cơ bản 1.1.1 Khái niệm về năng lượng Có rất nhiều cách để định nghĩa năng lượng, chúng hình thành và dựa trên các góc độ quan sát khác nhau. Đây là một trong những cách định nghĩa về năng lượng: Năng lượng là dạng vật chất đặc biệt có khả năng sinh công, nhiệt hay ánh sáng thông qua các quá trình vật lý hoặc hóa học. Năng lượng là một khía cạnh quan trọng của cuộc sống hiện đại. Nó bao gồm điện, nhiệt và các loại năng lượng khác sử dụng trong gia đình, hoạt động kinh doanh và vận chuyển. Năng lượng như là một nguyên tắc khoa học được tìm thấy ở nhiều nguồn và dạng thức. 1.1.2 Khái niệm về nhu cầu năng lượng Năng lượng cũng là một loại hàng hóa, do đó nhu cầu năng lượng cũng tuân theo quy luật nhu cầu, quy luật cung cầu. Do các dạng năng lượng khác nhau tồn tại trong chuỗi biến đổi năng lượng nên nhu cầu năng lượng cần đề cập rõ cho từng loại năng lượng ( nhu cầu năng lượng hữu ích, nhu cầu năng lượng cuối cùng…) Nhu cầu năng lượng còn có thể chia theo các ngành sử dụng năng lượng cuối cùng ngành công nghiệp, nông nghiệp, giao thông vận tải, dân dụng, thương mại dịch vụ 1.1.3 Các khái niệm phân tích và dự báo nhu cầu năng lượng: 1.1.3.1 Khái niệm nhu cầu năng lượng: Phân tích nhu cầu năng lượng là sự lý giải về sự biến động trong quá khứ của các biến liên quan đến tiến triển của tiêu thụ năng lượng ở cả tầm vĩ mô cũng như từng ngành. Từ đó tạo điều kiện cho các nhà quản lý có khả năng kiểm soát sự tăng trưởng của nhu cầu năng lượng. Phân tích nhu cầu năng lượng là tìm hiểu năng lượng được tiêu thụ như thế nào tại thời điểm cho trước, nắm bắt được các dạng năng lượng được sử dụng và việc sử dụng năng lượng cuối cùng để tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu năng lượng cũng như tìm được quy luật biến động của nhu cầu năng lượng. Phân tích nhu cầu năng lượng cung cấp nền tảng cho công tác dự báo nhu cầu năng lượng, công tác kế hoạch hóa năng lượng và xây dựng chính sách năng lượng quốc gia. Thông qua phân tích nhu cầu có thể nhận dạng được các tác nhân như : giá năng lượng, GDP, dân số, thu nhập,…tác động đến nhu cầu năng lượng để từ đó có thể xác lập nên các mối quan hệ giữa nhu cầu năng lượng và các tác nhân này. 1.1.3.2 Khái niệm về dự báo năng lượng: Dự báo là môn khoa học tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Tính khoa học của dự báo thể hiện ở chỗ khi tiến hành dự báo ta căn cứ trên các số liệu phản ánh tình hình thực tế hiện tại, quá khứ; căn cứ vào xu thế phát triển của các yếu tố đó và dựa vào các mô hình toán học để dự đoán tình hình cơ bản sẽ xảy ra trong tương lai. Dự báo nhu cầu năng lượng phục vụ cho các quyết định đầu tư của các ngành thuộc về năng lượng. Chất lượng của dự báo có quan hệ trực tiếp tới chi phí tài chính, một kết quả dự báo không chính xác sẽ gây ra những thiệt hại lớn. Muốn có được kết quả dự báo tốt cần nắm vững các yếu tố sau: - Nắm được nguyên nhân phát sinh nhu cầu năng lượng. - Nghiên cứu sâu thói quen tiêu thụ năng lượng trong quá khứ và hiện tại. - Nhận dạng các nhân tố ảnh hưởng: chính sách về môi trường và năng lượng quốc gia, giá năng lượng, sự thay đổi cấu trúc nền kinh tế và sự phát triển của khoa học công nghệ, sự phát triển của khoa học công nghệ, sự phát triển của nền kinh tế… 1.2 Các phương pháp phân tích: 1.2.1 Phương pháp phân tích tĩnh Phương pháp phân tích tĩnh là phương pháp phân tích nhu cầu năng lượng tại một thời điểm nhất định, xác định các dạng năng lượng được sử dụng, hộ tiêu thụ chính và mối quan hệ định tính giữa nhu cầu năng lượng và các nhân tố ảnh hưởng. Phân tích nhu cầu năng lượng ở mức tổng hợp: - Để phân tích nhu cầu năng lượng ở mức tổng hợp các chỉ tiêu sau thường được xem xét : + Cường độ năng lượng EI = Trong đó : EI : Cường độ năng lượng. E : Năng lượng. GDP: Tổng sản phẩm quốc nội. + Tỷ trọng tiêu thụ của từng ngành (%) E i : năng lượng tiêu thụ ở phân ngành i. + Tỷ trọng tiêu thụ năng lượng của từng dạng năng lượng E j : tiêu thụ năng lượng dạng j (than, dầu, điện…) 1.2.2 Phương pháp phân tích động: Phương pháp phân tích động là xem xét sự thay đổi nhu cầu năng lượng theo thời gian và sự biến động của các yếu tố như GDP, dân số, giá năng lượng … lên nhu cầu năng lượng. Thực tế cho thấy biến động của tiêu thụ năng lượng chịu sự tác động của các yếu tố: - Mức độ phát triển của kinh tế - xã hội. - Cấu trúc của nền kinh tế. - Trình độ phát triển của công nghệ. - Nguồn tài nguyên năng lượng quốc gia. *Nhu cầu tiêu thụ năng lượng E còn được xác định thông qua cường độ năng lượng EI (Energy Intensity): E = EI . GDP E : năng lượng tiêu thụ. EI : cường độ năng lượng. GDP : Tổng sản phẩm quốc nội Cho nên đối với những thay đổi trong tổng tiêu thụ năng lượng E, nếu phân tích theo GDP và theo cường độ năng lượng EI thì có thể thấy rằng: ΔE = ΔEI . GDP + EI . ΔGDP Trong đó: EI : Cường độ tiêu thụ năng lượng. ΔE : Biến động của tổng năng lượng. ΔEI : Biến động của cường độ năng lượng. ΔGDP : Biến động của phát triển kinh tế nói chung. *Nhu cầu năng lượng E trong mối quan hệ với tăng trưởng kinh tế GDP: E = . Trong đó: Ei : tiêu thụ năng lượng của ngành thứ i VA i : Giá trị gia tăng của ngành thứ i GDP : Tổng sản phẩm nội địa *Sự biến đổi tổng năng lượng tiêu thụ E có thể được giải thích thông qua sự biến đổi về cường độ năng lượng từng ngành kinh tế (thể hiện sự phát triển của trình độ công nghệ) và sự thay đổi cấu trúc nền kinh tế, thông qua các tỷ số: e i = : Cường độ năng lượng ngành thứ i. Si = : Cấu trúc nền kinh tế. Do đó, khi thay đổi tổng tiêu thụ năng lượng E có thể thay đổi các đại lượng sau: ΔE = Δe i . S i . GDP + e i . ΔS i . GDP + e i . S i . ΔGDP Trong đó: ΔE : Biến động của tổng năng lượng tiêu thụ E. Δe i : Biến đổi về cường độ năng lượng ngành thứ i. ΔSi : Biến đổi trong cấu trúc ngành thứ i. ΔGDP : Biến động của phát triển kinh tế nói chung. Ngoài những chỉ tiêu xác định nhu cầu tiêu thụ năng lượng E nói trên, trong phân tích động cũng xét đến mối tương quan giữa tốc độ tiêu thụ năng lượng và tốc độ tăng trưởng kinh tế GDP thông qua hệ số đàn hồi theo GDP hay mối quan hệ giữa nhu cầu năng lượng và giá năng lượng thông qua hệ số đàn hồi giá. * Hệ số đàn hồi nhu cầu năng lượng theo thu nhập: α = Trong đó : : biến động của năng lượng tiêu thụ. biến động của kinh tế nói chung Ý nghĩa của hệ số đàn hồi theo GDP: Cho thấy sự tương quan giữa tốc độ tiêu thụ năng lượng và tốc độ tăng trưởng kinh tế. - Nếu α > 1: Nhu cầu năng lượng đàn hồi theo thu nhập. - Nếu α < 1: Nhu cầu năng lượng không đàn hồi theo thu nhập. - Nếu α = 1: Nhu cầu năng lượng đàn hồi theo thu nhập bằng đơn vị. 1.3 Các phương pháp dự báo: 1.3.1 Phương pháp ngoại suy: Nội dung của phương pháp ngoại suy là nghiên cứu diễn biến của phụ tải trong các năm quá khứ tương đối ổn định và tìm ra quy luật biến đổi của phụ tải theo thời gian, từ đó sử dụng mô hình tìm được để tính cho giai đoạn dự báo. Tức là ta suy diễn toàn bộ diễn biến của phụ tải ở quá khứ vào tương lai và phụ tải dự báo được xác định theo hàm xu thế ở thời điểm tương ứng. Có thể có rất nhiều dạng hàm xu thế, mà thông thường được xác định theo phương pháp tương quan hồi quy. Phương pháp ngoại suy là một trong những phương pháp được ứng dụng nhiều do những ưu điểm là phản ánh khá chính xác quá trình phát triển của phụ tải; có thể đánh giá mức độ tin cậy của hàm xu thể dễ dàng. Tuy nhiên theo phương pháp này cần phải có lượng thông tin đủ lớn, quá trình khảo sát phải tương đối ổn định. 1.3.2 Phương pháp hệ số đàn hồi Phương pháp hệ số đàn hồi dựa theo tốc độ tăng GDP của các thành phần kinh tế. Cơ sở của phương pháp này là việc sử dụng năng lượng ở mỗi ngành được xác định bởi yếu tố kinh tế thích hợp và được điều chỉnh bởi hệ số đàn hồi ứng với tốc độ tăng trưởng kinh tế. Hệ số đàn hồi được tính như sau: Y Y A A Y A Et ∆ ∆ == % % δ δ λ Trong đó: λ ET - Hệ số đàn hồi. δA%, δY% - Suất tăng tương đối điện năng và GDP. A - Điện năng sử dụng. Y - Giá trị thu nhập GDP. ∆A; ∆Y: Tăng trưởng trung bình điện năng và GDP trong g.đoạn xét. Các giá trị của hệ số đàn hồi được xác định dựa trên cơ sở số liệu của chuỗi thời gian quá khứ ứng với từng ngành kinh tế. 1.3.3 Dự báo nhu cầu điện năng Việt Nam bằng phương pháp hồi quy bội: 1.1.3.1 Phương pháp luận: Phân tích tương quan hồi quy là xác định sự liên quan định lượng giữa hai biến ngẫu nhiên Y và X, kết quả của phân tích hồi quy được dùng cho dự báo khi một trong các biến, bằng cách nào đó, được xác định trong tương lai. Hồi quy đơn được dùng để xem xét mối liên hệ tuyến tính giữa Nêu ra giả thiết Thiết lập mô hình toán học Thu thập số liệu Phân tích kết quả Dự báo Ra quyết định Ước lượng tham số hai biến X và Y, trong đó X được xem là biến độc lập (ảnh hưởng đến biến Y), còn Y là biến phụ thuộc (chịu ảnh hưởng bởi biến X). Thực chất nhu cầu điện không chỉ liên quan đến một, mà có liên quan đến rất nhiều yếu tố, như: Thu nhập quốc gia (NI – National Income); Dân số (POP – population); Tổng sản phẩm nội địa (GDP – Gross of Domestic Production); Chỉ số giá tiêu dùng (CPI – Consumer Price Index) v.v , vì vậy trong thực tế người ta thường sử dụng phương pháp tương quan hồi quy bội để giải quyết vấn đề này. Quan hệ giữa nhu cầu điện Y với các nhân tố x i được thể hiện dưới một số dạng chính sau: * Dạng tuyến tính: y = a 0 + a 1 x 1 + a 2 x 2 +…+ a k x k * Dạng phi tuyến: + Dạng Cobb Douglas: y = + Dạng mũ: y = Để kiểm định mô hình tương quan người ta áp dụng nhiều tiêu chuẩn khác nhau, một trong số đó là hệ số xác định R 2 áp dụng trong phân tích hồi quy bội. Chi tiết về xác định R 2 có thể xem trong tài liệu. 1.1.3.2 Áp dụng phương pháp hồi quy bội để dự báo nhu cầu điện năng ở Viêt Nam: Các bước xây dựng để đưa ra kết quả dự báo hoàn chỉnh: Xây dựng hàm hồi quy: Có nhiều dạng hàm được sử dụng để dự báo nhu cầu điện, có thể là hàm tuyến tính thông thường hay là các dạng hàm phức tạp hơn như: hàm xu thế bình phương, hàm mũ. Xu thế chung là tuyến tính hóa các hàm phức tạp này và giải nó bằng phương pháp bình phương cực tiểu. Trong mô hình, ta chỉ sử dụng 2 dạng hàm là hàm tuyến tính và hàm Cobs- Douglas Hàm xu thế tuyến tính: Giả sử sự phát triển của nhu cầu điện có thể được miêu tả bằng hàm có xu thế tuyến tính Y= a + bX 1 + cX 2 + dX 3 +…+ X n . Các tham số a,b,c… được xác định bằng phương pháp bình phương cực tiểu. Khi đó giá trị dự báo của hàm được xác định trên cơ sở tính toán các giá trị của X1, X2, X3… trong tương lai. Đây là dạng hàm hay dùng bởi tính hiệu quả và đơn giản của nó và nó cũng là dạng biểu diễn của các hàm phi tuyến khác. Hàm Cobbs- Douglass có dạng: 1 2 . . b c k Y a x x nx = Khi lấy Logarit Nepe cả hai vế trên ta được: LnY= lna0 + b.lnX 1 + c. lnX 2 + …+ k.lnX n . (*) Khi đó nếu ta đặt : LnY= Q, lna 0 = a và lnx i = X i như vậy hàm Cobbs- Douglass sẽ có dạng tuyến tính: Q= a + b*X 1 + c*X 2 +…+ k.X n . Hai dạng hàm này được giải theo phương pháp bình phương cực tiểu.Tuy nhiên, hiện nay do sự phát triển của khoa học công nghệ, đặc biệt là công nghệ thông tin mà có rất nhiều phần mềm cho phép giải quyết vấn đề này. Có rất nhiều phần mềm kinh tế khác nhau đã được soạn thảo để trợ giúp việc tính toán và phân tích. Các phần mềm tiêu biểu là EVIEWS, SPSS, SIMPLE-E, … Tùy theo mục đích sử dụng mà lựa chọn phần mềm cho thích hợp. Kết quả đưa ra của các phần mềm trên là khá giống nhau do vậy trong khuôn khổ bài này ta chỉ chọn phần mềm EVIEWS để tiến hành tính toán. Nội dung của phương pháp này là nghiên cứu mối tương quan giữa điện năng tiêu thụ A và các tham số kinh tế X nào đó nhằm phát hiện những quan hệ về mặt định lượng của các đại lượng này. Khác với phương pháp ngoại suy, ở đây người ta không xây dựng hàm hồi quy của lượng điện năng theo thời gian mà là hàm hồi quy giữa điện năng với một đại lượng kinh tế khác cùng tồn tại theo thời gian. Để xây dựng hàm này ta dựa vào bảng các giá trị quan sát về lượng điện năng tiêu thụ và tham số kinh tế X nào đó (chẳng hạn như tốc độ tăng trưởng GDP của nền kinh tế quốc dân), thiết lập hàm hồi quy A = f(X) theo phương pháp thống kê thông dụng. Cũng như phương pháp ngoại suy, hàm hồi quy ở đây có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến. Thông số X của hàm hồi quy phải là đại lượng dễ dàng xác định hoặc là đã biết ở thời điểm dự báo. Sau đó dựa vào hàm hồi quy vừa thiết lập, ứng với giá trị của tham số kinh tế đã biết đề xác định giá trị điện năng ở năm cần dự báo. CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH NHU CẦU ĐIỆN NĂNG VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2006 – 2011 2.1 Phân tích tình hình kinh tế xã hội của Việt Nam từ năm 2006 đến 2011 2.1.1 Dân số Nước ta hiện đứng thứ 14 trên thế giới về dân số với số dân lên đến hơn 90 triệu người sẽ dẫn đến mức độ tiêu thụ năng lượng sẽ nhiều. Số lượng dân cư ảnh hưởng trực tiếp đến tình hình phát triển kinh tế của đất nước và mức tiêu thụ năng lượng. Bảng 1.1 Tình hình phát triển dân số của Việt Nam từ năm 2006 đến 2011 Năm Dân số (người ) 1997 74306900 1998 75456300 1999 76596700 2000 77630900 2001 78621000 2002 79538700 2003 80468400 2004 81437700 2005 82393500 2006 83313000 2007 84221100 2008 85122300 2009 86024600 2010 86736000 2011 90549390 ( Nguồn : Tổng cục thống kê và Wikipedia ) Lượng tăng giảm tuyệt đối Chỉ tiêu này phản ánh sự thay đổi về trị số tuyệt đốicủa chỉ tiêu trong dãy số giữa hai thời gian nghiên cứu. Nếu mức độ của hiện tượng tăng thì trị số của chỉ tiêu mang dấu (+) và ngược lại mang dấu (-). Tuỳ theo mục đích nghiên cứu, chúng ta có các lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn, định gốc hay bình quân. Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn phản ánh mức chênh lệch tuyệt đối giữa mức độ nghiên cứu (y i )mức độ kì liền trước đó (y i -1) δ i =δ I - δ i-1 i =2,3,…,n (4) Trong đó: o δ i : Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn. o n: Số lượng các mức độ trong dãy thời gian. δ 2 =y 2 -y 1 = 75456300 – 74306900 =1149400 δ 3 =y 3 -y 2 = 76596700 – 75456300 = 1140400 …… δ 15 =y 15 -y 14 = 90549390 -86736000= 3813390 Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc: Là mức độ chênh lệch tuyệt đốigiữa mức độ kì nghiên cứu y i và mức độ của một kì được chọn làm gốc, thông thường mức độ của kì gốc là mức độ đầu tiên trong dãy số (y 1 ). Chỉ tiêu này phản ánh mức tăng (giảm) tuyệt đối trong những khoảng thời gian dài . Công thức : Δi = yi – y1 Ta có: o ∆ 2 =y 2 -y 1 = 75456300 – 74306900 = 1149400 o ∆ 3 =y 3 -y 1 = 76596700 – 74306900 = 2289800 … o ∆ 15 = y 15 -y1= 90549390 - 74306900 = 16242490 Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân là: mức bình quân cộng của các mức tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn. Nếu kí hiệu Δ tb là lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân, ta có công thức: Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân không có ý nghĩa khi các mức độ của dãy số không có cùng xu hướng(cùng tăng hoặc cùng giảm) vì hai xu hướng trái ngược nhau sẽ triệt tiêu lẫn nhau làm sai lệch bản chất của hiện tựơng. Ta có Δ tb = ∆ 28 /27=-203.33/27=-7.53 Tốc độ phát triển Tốc độ pháp triển là tương đối phản ánh tốc độvà xu hướng phát triển của hiện tượng theo thời gian. Ta có các dạng tốc độ phát triển sau: Tốc độ pháp triển liên hoàn( ti): phản ánh sự phát triển của hiện tượng giữa hai thời gian liền nhau. • t 2 =y 2 /y 1 =1123.73/1088.2=1.015(lần) hay 101.5% • t 3 =y 3 /y 2 =76596700 / 74306900=1.015(lần) hay 101.5% • …… • t 28 =y 28 /y 27 =90549390 / 86736000 =1.04(lần) hay 104% Tốc độ phát triển định gốc(Ti): phản ánh sự phát triển của hiện tượng trong những khoảng thời gian daì. Chỉ tiêu này được xác định bằng cách lấy mức độ của kì nghiên cứu ( yi )chia cho mức độ của một kì được chon làm gốc,thường là mức độ đầu tiên trong dãy số ( yi ). • T 2 =y 2 /y 1 =75456300/74306900= 1.015 (lần) hay 101% • T 3 =y 3 /y 1 =76596700 /74306900=1.03(lần) hay 103% • ……. • T 15 =y 15 /y 1 =90549390 /74306900=1.21(lần) hay 121% Tốc độ tăng giảm Chỉ tiêu này phản ánh mức độ của hiện tượng nghiên cứu giữa hai thời gian đã tăng (+) hoặc giảm (-) bao nhiêu lần (hoặc bao nhiêu %). Tương ứng với mỗi tốc độ phát triển,chúng ta có các tốc độ tăng giảm sau. Tốc độ tăng giảm liên hoàn: phản ánh sự biến động tăng (giảm) giữa hai thời gian liền nhau, là tỉ số giữa lượng tăng (giảm) liên hoàn kì nghiên cứu với mức độ kì liền trước trong dãy số thời gian (yi-1). • a2=t2-1=1.015-1=0.015(lần) hay 1.5% • a3=t3-1=1.015-1=0.015(lần) hay 1.5% • … • A15=t15-1=1.044-1=-0.044(lần) hay 4.4% Tốc độ tăng (giảm) định gốc: là tỷ số giữa lượng tăng (giảm) định gốc nghiên cứu, với mức độ kì gốc , thường là mức độ đầu tiên trong dãy (yi). • A2=T2-1=1.015-1=0.015(lần) hay 1.5% • A3=T3-1=1.03-1=0.03(lần) hay 3% • …… • A14=T14-1=1.21-1=0.21(lần) hay 21% Giá trị tuyệt đối của 1% tăng(giảm). Chỉ tiêu này phản ánh cứ 1% tăng (giảm) của tốc độ tăng(giảm) liên hoàn thì tương ứng với một trị số tuyệt đối là bao nhiêu. • g2=74306900/100=743069 • g3=75456300/100=754563 • … • g14=90549390/100=905493.9 Tính toán ta có bảng sau: t yi δ i ∆ i t i % T i % a i % A i % 1 74306900 - - - - - - 2 75456300 1149400 1149400 101.5468 101.5468 1.546828 1.546828 3 76596700 1140400 2289800 101.5113 103.0815 1.511338 3.081544 4 77630900 1034200 3324000 101.3502 104.4733 1.350189 4.47334 5 78621000 990100 4314100 101.2754 105.8058 1.275394 5.805787 6 79538700 917700 5231800 101.1672 107.0408 1.167245 7.0408 7 80468400 929700 6161500 101.1689 108.292 1.168865 8.291962 8 81437700 969300 7130800 101.2046 109.5964 1.204572 9.596417 9 82393500 955800 8086600 101.1737 110.8827 1.173658 10.8827 10 83313000 919500 9006100 101.116 112.1201 1.115986 12.12014 11 84221100 908100 9914200 101.09 113.3422 1.089986 13.34223 12 85122300 901200 10815400 101.07 114.555 1.070041 14.55504 13 86024600 902300 11717700 101.06 115.7693 1.060004 15.76933 14 86736000 711400 12429100 100.827 116.7267 0.826973 16.72671 15 90549390 3813390 16242490 104.3965 121.8587 4.396548 21.85866 Bình quân Δ=1160178 = 102.19 [...]... thêm biến vào mô hình, ta thực hiện đưa tất cả các biến vào mô hình, sau đó loại bỏ dần những biến có giá trị p-value cao nhất và có ít ý nghĩa kinh tế nhất, đồng thời thực hiện kiểm định Wald để xem việc bỏ biến đó có phải là hợp lý hay không Sau khi thực hiện các thao tác trên ta có được 1 mô hình dự báo trong mẫu Bước 2: Đánh giá mô hình dự báo trong mẫu: - Kiểm định mức ý nghĩa của mô hình qua giá... loại bỏ biến có ảnh hưởng gì đến mô hình hay không, chúng ta sẽ thực hiện theo các bước: 3.5.1.PP LUẬN DỰ BÁO THEO CHIẾN LƯỢC XD MÔ HÌNH TỪ ĐƠN GIẢN ĐẾN TỔNG QUÁT (ÁP DỤNG CHO CẢ LR VÀ LOG-LOG) 1 1 21 Nguyễn Văn Duy – Lớp Đ1 QLNL 21 Đồ án tốt nghiệp Khoa Quản Lý Năng Lượng Các bước thực hiện theo chiến lược XD mô hình từ đơn giản đến tổng quát: Bước 1: Xây dựng mô hình dự báo trong mẫu - Tách riêng bộ... thay các biến độc lập của giai đoạn 2008-2009 để ước lượng giá trị dự báo của Y, nếu sai số của dựa MAPE = 1 2009 Ydubao − Ythongke ∑ Y 2 2008 thongke báo thấp hơn sai số cho phép (chọn sai số cho phép là 5%) thì mô hình có khả năng dự báo tốt Bước 3: Dự báo tiền nghiệm: 23 Nguyễn Văn Duy – Lớp Đ1 QLNL 23 Đồ án tốt nghiệp Khoa Quản Lý Năng Lượng Nếu mô hình vượt qua được các kiểm định ở bước 2, ta thay... ước lượng của mô hình - Thực hiện hồi quy phụ giữa sai số ước lượng của mô hình đơn giản với tất cả các biến (4 biến) Hồi quy phụ này có dạng hàm: 22 Nguyễn Văn Duy – Lớp Đ1 QLNL 22 Đồ án tốt nghiệp Khoa Quản Lý Năng Lượng 8 u = C 0 + ∑ [ C i × Log ( X i )] i =1 (với mô hình Log-log) 8 Hoặc u = C0 + ∑ [Ci × X i ] i =1 (với mô hình hồi quy tuyến tính) Trong đó: + u: Sai số ước lượng từ mô hình đơn giản... liệu thống kê từ 1995 – 2009 để xây dựng mô hình dự báo trong mẫu - Đánh giá và lựa chọn biến: Xây dựng ma trận tương quan để xác định mức tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc, loại bỏ ngay những biến có mức tương quan thấp (khoảng . vụ nên ta phân tích và dự báo bằng phương pháp san bằng mũ Holt- Winters khi không xét đến sự tác động của yếu tố thời vụ. Phương pháp san bằng mũ Holt- Winters chuỗi mô hình được xác định bởi. và dựa vào các mô hình toán học để dự đoán tình hình cơ bản sẽ xảy ra trong tương lai. Dự báo nhu cầu năng lượng phục vụ cho các quyết định đầu tư của các ngành thuộc về năng lượng. Chất lượng. lượng: Dự báo là môn khoa học tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Tính khoa học của dự báo thể hiện ở chỗ khi tiến hành dự báo ta căn cứ trên các số liệu phản ánh tình hình thực tế