§Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn 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 đó tạo nờn 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 nhiờu? thỡ 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 vấn đề trên chắc chắn không tránh khỏi những thiếu sót rất mong được sự thông cảm của các thầy cô. Em xin chân thành cảm ơn cô Trần Thị Kim Thu đó tận tỡnh giỳp đỡ để em hoàn thành tốt bài viết này. §Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn Nội dung Phần I: Một số vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn. I. Khỏi niệm, vai trũ, yờu cầu về dự đoán thống kê ngắn hạn. 1. Khỏi niệm Dự đoán thống kê ngắn hạn là việc dự đoán quá trỡnh 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 rói trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật, kinh tế chớnh trị xó hội với nhiều loại và phương pháp dự báo khác nhau. 2. Vai trũ Dự đoán thống kê được thực hiện với khoảng thời gian (cũn 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. Yờu cầu Tài liệu được sử dụng để tiến hành dự đoán thống kê là dóy số thời gian- tức là dựa vào sự biến động của hiện tượng ở thời gian đó qua để dự đoán mức độ của hiện tượng trong thời gian tiếp theo. Việc sử dụng dóy 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 hỡnh dự đoán tương đối đơn giản và thuận tiện trong việc sử dụng kỹ thuật tính toán. Trong việc sử dụng dóy 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 §Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn thể so sánh được giữa các mức độ trong dóy số thỡ cũn một vấn đề nữa cần quan tâm là số lượng các mức độ của dóy số là bao nhiờu? Nếu một dóy số thời gian cú quỏ nhiều cỏc mức độ được sử dụng sẽ làm cho mô hỡnh 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 thỡ khụng chỳ 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 dóy số thời gian dựng để dự đoán thống kê. II. Một số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê 1. Dự đoán dựa vào phương trỡnh hồi quy Ta có phương trỡnh hồi quy theo thời gian: Y t = f(t, a o , a 1 , , a n ) Có thể dự đoán bằng cách ngoại suy hàm xu thế: Y ˆ t+h = f( t+h, a 0 , a 1 , , a n ) Trong đó: h = 1,2,3, Y ˆ t+h : mức độ dự đoán ở thời gian t+h 2. Dự đoán dựa vào lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bỡnh quõn. Phương pháp này có thể sử dụng khi các lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ bằng nhau. Ta đó biết lượng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bỡnh quõn được tính theo công thức: 1 1    n yy n  từ đó ta có mô hỡnh dự đoán: §Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn y ˆ n+h = y n + *h (h= 1,2,3 ) trong đó y n : mức độ cuối cùng của dóy số thời gian 3. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bỡnh Phương pháp dự đoán này được áp dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ bằng nhau. Ta đó biết tốc độ phát triển trung bỡnh được tính theo công thức 1 1   n n y y t trong đó: y 1 : mức độ đầu tiên của dóy số thời gian y n : mức độ cuối cùng của dóy số thời gian Từ cụng thức trờn cú mụ hỡnh dự đoán sau: Y ˆ n+h = y n *( 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 đó được đề cập đến, trong đó khi xây dựng các mô hỡnh dự đoán thỡ cỏc mức độ của dóy số thời gian được xem như nhau, nghĩa là có cùng quyền số trong quá trỡnh tớnh toỏn. do đó làm cho mô hỡnh trở nờn cứng nhắc, kộm nhạy bộn đối với sự biến động của hiện tượng. Vỡ vậy để phản ánh sự biến động này đũi hỏi khi xõy dựng mụ hỡnh dự đoán, các mức độ của dóy số thời gian phải được xem xét một cách không như nhau: các mức độ càng mới ( càng cuối dóy số) càng cần phải được chú ý nhiều hơn. và do đó mô hỡnh 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 hỡnh dự đoán như vậy là phương pháp san bằng mũ. §Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn Giả sử ở thời gian t, có mức độ thực tế là y t và mức độ dự đoán là y t dự đoán mức độ của hiện tượng ở thời gian tiếp sau đó (tức thời gian t+1 có thể viết ): Y ˆ t+1 = * y t + ( 1-) * y ˆ t Đặt 1- =  ta cú: y ˆ t+1 = *y t + * 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 bỡnh cộng gia quyền của cỏc mức độ thực tế y t và mức độ dự đoán y ˆ t . Tương tự ta có: y ˆ t = * y t-1 +* y ˆ t-1 , thay vào cụng thức sẽ cú: Y ˆ t+1 = * y t + ** 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 cụng thức trờn ta sẽ cú : y ˆ t+1 = *  i=0   i * y t-i +  i+1 * y ˆ t-i Vỡ ( 1-)= < 1 nờn khi i thỡ  i+1  0 và *  i=0   i 1 Khi đó: y ˆ t+1 = *  i=0   i * y t-i Như vậy y ˆ t+1 là tổng số tất cả các mức độ của dóy số thời gian tớnh theo quyền số, trong đó các quyền số (hoặc giảm) theo dạng mũ tuỳ thuộc vào mức độ cũ của dóy số cụng thức (1) cú thể viết: Y ˆ t+1 = y ˆ t +  * ( y t - y ˆ t ) nếu đặt e t = (y t - y ˆ t ) là sai số dự đoỏn ở thời gian t thỡ: Y ˆ t+1 = y ˆ t +  * e t Từ cỏc cụng thức trờn cho ta thấy việc lựa chọn tham số san bằng  cú ý nghĩa quan trọng: nếu  được chọn càng lớn thỡ cỏc mức độ càng cũ của §Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn dóy số thời gian càng ớt được chỳ ý và ngược lại, nếu  càng nhỏ thỡ cỏc mức độ cũ được chú ý một cách thoả đáng. Để chọn  phải dựa vào việc phân tích đặc biệt biến động của hiện tượng và những kinh nghiệm nghiên cứu đó qua ( một số nhà nghiờn cứu khuyờn nờn lấy  [0,1; 0,4]).Giỏ trị  tốt nhất là giỏ trị làm cho tổng bỡnh phương sai số dự đoán nhỏ nhất. San bằng mũ được thực hiện theo phép đệ quy tức là để tính Y ˆ t+1 ta phải cú y ˆ t , để tính y ˆ t ta phải cú y ˆ t-1 , do vậy để tính toán, ta phải xác định giá trị ban đầu ( hay điều kiện ban đầu) như có thể lấy giá trị đầu tiên trong dóy số, hoặc là số trung bỡnh của một số giỏ trị đầu tiên, hoặc các tham số của hàm xu thế IV. Dự đoán dựa vào mô hỡnh tuyến tớnh ngẫu nhiờn. 1. Một số mụ hỡnh tuyến tớnh ngẫu nhiờn Cú thể hiểu một quỏ trỡnh ngẫu nhiờn là một tập hợp cỏc biến ngẫu nhiờn xuất hiện qua thời gian theo một quy luật xỏc suất nào đó. Một quá trỡnh ngẫu nhiờn được gọi là dừng nếu quy luật phõn phối của y t1 , y t2 , ,y tn . Việc phân tích những đặc điểm của một quá trỡnh ngẫu nhiờn chủ yếu dựa vào hàm tự hiệp phương sai, hàm tự tương quan. Giả sử cú quỏ trỡnh ngẫu nhiờn dừng: y t1 , y t2 , ,y tn với kỳ vọng: E [ y t ]= M phương sai: var[ y t ]= E[( y t – M) 2 ] =  2 * y Hàm tự hiệp phương sai: y k = cov[y t, y t-k ] = E [(y t -M)*( y t-k -M)] Với k= 0,1,2, Hàm tự tương quan:       0 var*var ,cov y y yy yy k ktt kty k     Với k=0,1,2, §Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn Trong thực tế, ta chỉ cú dóy số thời gian y 1 , y 2 , y n . do đó ta phải ước lượng y k và k  qua c k và R k được tính từ dóy này. C k = ( n 1 ) *   n t 1     yyyy ktt   R k = C k / C 0 với C 0 =   yy t n n t   2 1 1 ; t n t y n y    1 1 Các toán tử sau đây thường được sử dụng để mô tả các mụ hỡnh B: toán tử chuyển dịch về phía trước B* y t = y t-1 B m * y t = y t-m : toỏn tử sai phõn         t d t d ttt tttt yy yyy yyyy                1 1 2 2 2 1 21 1 Sau đây là một số quá trỡnh tuyến tớnh dừng: Quỏ trỡnh tự hồi quy bậc p- kớ hiệu AR(p) Y t =  1 * y t-1 +  2 * y t-2 + + p * y t-p + a t . Trong đó  1,  2 , , p là cỏc tham số hồi quy. a t là một quỏ trỡnh thuần khiết hay tạp õm trắng với E[a t ]=0, var[a t ]= *a 2 , cov[a t , a t-k ]=0. Biểu diễn qua toỏn tử B ttp tt p pt ay hay ay   )( )1( 2 2  §Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn Hàm tự tương quan:   0 2211              kp pkpkkk hay       Một số quỏ trỡnh AR đơn giản: quỏ trỡnh bậc một: AR(1) y t =  1 * y t-1 + a t Hàm tự tương quan:     1 1 1 1 1   k k k quỏ trỡnh bậc hai: AR(2) y t =  1 *y t-1 + 2 *y t-2 +a t Hàm tự tương quan: Với           2 1 2 1 2 2 2 1 21 1 2211 1 , 1 1              kkk Quỏ trỡnh bỡnh quõn trượt bậc q – kí hiệu MA (q): y t =a t - 1 * a t-1 -  2 * a t-2 - =  q *a t-q trong đó  1 , 2  q : là cỏc tham số Biểu diễn qua toỏn tử B: y t =(1- 1 *B- 2 *B 2  q *B q )*a t hay y t = (B)* a t Hàm tự tương quan: §Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn qk qk q kkpkkk k ,,2,1, ,0 1 22 1 2221                  Một số quỏ trỡnh MA đơn giản: Quỏ trỡnh bậc một:MA(1) y t =a t - t *a t-1 =(1- 1 *B)*a t Hàm tự tương quan:           1,0 1, 1 2 1 k k k    Quỏ trỡnh bậc 2: MA(2) y t =a t - 1 *a t-1 - 2 *a t-2 =(1- 1 *B- 2 *B 2 )*a t Hàm tự tương quan:   3,0 1 1 1 2 2 2 1 2 2 2 2 2 1 21 1          k k         Quỏ trỡnh tự hồi quy bỡnh quõn trượt bậc p,q- ký hiệu ARMA(p,q) Đó là sự kết hợp giữa AR(p) và MA(q)     tt tqttptptt ayhay aaayyy                   : 11111  trong thực tế, ARMA(1,1) thường được sử dụng: 1111   tttt aayy  §Ò ¸n m«n Lý ThuyÕt Thèng Kª Sinh viªn thùc hiÖn: TrÞnh Thu HuyÒn Trong thực tế phần lớn cỏc quỏ trỡnh ngẫu nhiờn là khụng dừng, do đó người ta sử dụng toán tử sai phân để chuyển về quá trỡnh dừng. Khi đó sẽ có:       tt d t dp p ayhay y    , 1 2 21  Quỏ trỡnh trên được gọi là quá trỡnh tổng hợp tự hồi quy trung bỡnh trượt- kí hiệu ARMA (p,d,q), trong đó p là bậc của toán tử tự hồi quy, d là bậc của toán tử sai phân, q là bậc của toán tử trung bỡnh trượt. 2. Phương pháp luận của Box và Jenkins Box và Jenkins đó đề ra phương pháp dự đoán dựa vào mô hỡnh ngẫu nhiên mà thủ tục tiến hành có thể được tóm tắt như sau: cú llà,l khụng Để làm cho dóy số thời gian thành dừng, người ta sử dụng toán từ sai phân phù hợp với dóy được nghiên cứu. Bước nhận dạng mụ hỡnh nhẵm xỏc định các tham số p,d, q. Box và Jenkins đó thiết lập cỏc hàm tự tương quan được tính toán từ tài liệu thực tê với lý thuyết và kết hợp kiểm định thống kê sẽ cho một ý tưởng về mô hỡnh cần chọn. Phương pháp thường được sử dụng để ước lượng các tham số là phương pháp cực đại có thể xảy ra, nó là sự biểu hiện dưới dạng không tuyến tính của phương pháp bỡnh phương nhỏ nhất. Làm dừng dóy số thời igan Nhận dạng mụ hỡnh ước lượng cỏc tham số Mụ hỡnh cú được chấp nhận hay Dự đ o ỏ n Thay đ ổ i m ụ [...]... cỏc hng r gm nguyờn liu, thit b, ph tựng Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê v hng tiờu dựng u ny phn ỏnh s chuyn hng chớnh sỏch cụng nghip ca Vit Nam va quan tõm xõy dng cỏc cụng trnh cỳ quy m ln nhng bờn cnh ú cng rt quan tõm n sn xut nhng sn phm, hng hoỏ phc v cho ngi tiờu dựng trong nc Khụng nhng th m Vit Nam ngy cng cú nhiu mt hng c xut khu sang cỏc th trng quc t v... 5448.6 3 9 1999 7254.3 4 16 2000 9105 5 25 2001 11360.3 6 36 2002 23080 7 49 2002 28622.1 8 64 36 204 91904.1 Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê M hnh 1: y n a 0 a1 t 91904.1 8 a 0 36 a 1 a 4273.3 0 2 560674.3 36 a 0 204 a1 a1 3502.51 t y a 0 t a1 t Hm xu th: yt =-4273.3+3502.51t... v th gim ri ro trong kinh t v mụ trong lnh vc xut nhp khu Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê DANH MC TI LIU THAM KHO 1 Lun vn 2 Ti liu xut nhp khu 3 Gio trnh Lý thuyt thng k 4 Nin gim thng k Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê MC LC Li m u Ni dung trang 1 2 Phn I: Mt s vn chung v d on thng k ngn hn 2 I khi nim 3 II.Mt s phng phỏp n gin ... lng vn ln cú th nhp khu mỏy múc, thit b k thut chuyn giao cụng ngh hin i bng cỏch thc u t nc ngoi vay n v vin tr Cỏc ngun vn ny cỏc quc gia Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê s phi tr li nhng thi k sau v nh vy va nhp khu mỏy múc thit b k thut tiờn tin phỏt trin kinh t va cú th tr n cỏc ngun vay t ngun vn quan trng nht ch cú th da vo xut khu Xut khu quyt nh n quy mụ... th hin ch xut khu l phng tin quan trng to ra vn, cụng ngh t bờn ngoi vo Vit Nam, nhm hin i hoỏ nn kinh t ca t nc, to ra mt nng lc sn xut mi Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Thụng qua xut khu, hng hoỏ s tham gia vo cuc cnh tranh trờn th trng th gii v giỏ c v cht lng Quan h cnh tranh ny i hi mi quc gia phi t chc li sn xut, hnh thnh c cu sn xut luụn thớch nghi vi th trng... thit b v cụng ngh sn xut ỏp ng c yờu cu cao ca th trng th gii v quy cỏch, cht lng sn phm, tiờu chun v sinh to nờn s cnh tranh gia hng sn xut Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê trong nc v hng nhp khu Mt mt trong quỏ trnh sn xut chng ta cng cn phi i mi trang thit b, khoa hc cụng ngh v nõng cao tay ngh i vi ngi lao ng V vy, nhp khu hng ho s úng mt vai tr quan trng trong... kinh t quc dừn, i vi nhiu nc trờn th gii, hot ng xut khu ú tr thnh ngun tch lu c bn cho giai on u ca quỏ trinh cụng nghip hoỏ b Tng thu nhp Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Nh cỳ xut nhp khu m kh nng thu nhp ca nờn kinh t quc dõn tng nờn, t ú to ra ngun thu nhp nhp nhp cỏc mỏy múc, thit b, khoa hc cụng ngh mi, gúp phn y mnh phỏt trin kinh t v y mnh cụng nghip hoỏ,... nh chớnh ph v cỏc nh chc trỏch Nh cú hot ng xut nhp khu m hng chc vn ngi cú cụng n vic lm, khng nhng th m cn cỳ thu nhp cao hn cỏc ngnh khỏc Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê 4 Thc trng xut nhp khu nc ta Ngnh ngoi thng nc ta t nm 1979 tr v trc c t chc theo c ch tp trung quan h ngoi thng ca nc ta ch yu l vi cỏc nc trong khi xú hi ch ngha trc õy Nh nc chu trỏch nhim kớ... n v kinh doanh ngoi thng a phng Nm 1990, tng s cỏc n v c quyn kinh doanh xut nhp khu trc tip thng xuyờn v tng chuyn l 270 n v trong ú 170 n Sinh viên thực hiện: Trịnh Thu Huyền Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê v trung ng v 163 n v a phng Nm 1991, s n v xut khu trc tip l trờn 400 n v, n nay l hn 7000 n v S phỏt trin ca hot ng ngoi thng khụng ch th hin s gia tng mnh m s lng cỏc n v xut nhp khu m kinh ngch...Đề án môn Lý Thuyết Thống Kê Vic nhn dng v c lng cỏc tham s ca mụ hnh l mt ngh thut, nỳ i hi cc kt hp ca kt qu lý thuyt, s dng cỏc phng phỏp lp ng thi da vo thc t v kinh nghim nghiờn cu Bc hp thc hoỏ hay xet xem mụ hnh ú la . chung về dự đoán thống kê ngắn hạn. I. Khỏi niệm, vai trũ, yờu cầu về dự đoán thống kê ngắn hạn. 1. Khỏi niệm Dự đoán thống kê ngắn hạn là việc dự đoán. các mức độ của dóy số thời gian dựng để dự đoán thống kê. II. Một số phương pháp đơn giản để dự đoán thống kê 1. Dự đoán dựa vào phương trỡnh hồi quy Ta