TRƯỜNG …………………. KHOA………………………. [\[\ TIỂU LUẬN Đề tài: Một số vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn. Đề tai: 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 tợng trong những khoảng thời gian tơng đối ngắn, nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng những thông tin thống kê và áp dụng các phơng pháp thích hợp. Ngày nay dự đoán đợc sử dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực khoa học kỹ thuật, kinh tế chính trị xã hội với nhiều loại và phơng pháp dự báo khác nhau. 2. Vai trò Dự đoán thống kê đợc 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 đa ra những quyết định kịp thời và hữu hiệu. 3. Yêu cầu Tài liệu đợc sử dụng để tiến hành dự đoán thống kê là dãy số thời gian- tức là dựa vào sự biến động của hiện tợng ở thời gian đã qua để dự đoán mức độ của hiện tợng trong thời gian tiếp theo. Việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê có u điểm là khối lợng tài liệu không cần nhiều, việc xây dựng các mô hình dự đoán tơng 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 đợc giữa các mức độ trong dãy số thì còn một vấn đề nữa cần quan tâm là số lợng các mức độ của dãy số là bao nhiêu? Nếu một dãy số thời gian có quá nhiều các mức độ đợc sử dụng sẽ làm cho mô hình dự đoán không phản ánh đợc đầy đủ sự thay đổi của các nhân tố mới đối với sự biến động của hiện tợng. Ngợc lại, nếu chỉ sử dụng một số rất ít các mức độ ở những thời gian cuối thì không chú ý đến tính chất tơng đối ổn định của các nhân tố cơ bản tác động đến hiện tợng. Do đó cần phải phân tích đặc điểm biến động của hiện tợng để xác định số lợng các mức độ của dãy số thời gian dùng để dự đoán thống kê. II. Một số phơng pháp đơn giản để dự đoán thống kê 1. Dự đoán dựa vào phơng trình hồi quy Ta có phơng trình 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: t+h = f( t+h, a 0 , a 1 , , a n ) Trong đó: h = 1,2,3, t+h : mức độ dự đoán ở thời gian t+h 2. Dự đoán dựa vào lợng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân. Phơng pháp này có thể sử dụng khi các lợng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ bằng nhau. Ta đã biết lợng tăng hoặc (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân đợc tính theo công thức: từ đó ta có mô hình dự đoán: n+h = y n + *h (h= 1,2,3 ) trong đó y n : mức độ cuối cùng của dãy số thời gian 3. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình Phơng pháp dự đoán này đợc áp dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ bằng nhau. Ta đã biết tốc độ phát triển trung bình đợc tính theo công thức trong đó: y 1 : mức độ đầu tiên của dãy số thời gian y n : mức độ cuối cùng của dãy số thời gian Từ công thức trên có mô hình dự đoán sau: n+h = y n *( t) hhhhh hhhh h1111 11 +_ h III. Dự đoán bằng phơng pháp san bằng mũ ở phần trên, một số phơng pháp đơn giản để dự đoán thống kê đã đợc đề cập đến, trong đó khi xây dựng các mô hình dự đoán thì các mức độ của dãy số thời gian đợc xem nh 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 tợng. 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 đợc xem xét một cách không nh nhau: các mức độ càng mới ( càng cuối dãy số) càng cần phải đợc chú ý nhiều hơn. và do đó mô hình dự đoán có khả năng thích nghi với sự biến động của hiện tợng. Một trong những phơng pháp đơn giản để xây dựng lại mô hình dự đoán nh vậy là phơng pháp san bằng mũ. 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 tợng ở thời gian tiếp sau đó (tức thời gian t+1 có thể viết ): t+1 = a* y t + ( 1-a) * t Đặt 1-a = b ta có: t+1 = a*y t + b* t a,b: đợc gọi là các tham số san bằng với a+b =1 và nằm trong khoảng [0,1]. Nh vậy, mức độ dự đoán t+1 là trung bình cộng gia quyền của các mức độ thực tế y t và mức độ dự đoán t . Tơng tự ta có: t = a* y t-1 +b* t-1 , thay vào công thức sẽ có: t+1 = a* y t + a*b* t-1 + b 2 * t-1 Bằng cách tiếp tục thay các mức độ dự đoán t-1 , t-i vào công thức trên ta sẽ có : t+1 = a* ồ i=0 Ơ b i * y t-i + b i+1 * t-i Vì ( 1-a)=b < 1 nên khi iđƠ thì b i+1 đ 0 và a* ồ i=0 Ơ b i đ1 Khi đó: t+1 = a* ồ i=0 Ơ b i * y t-i Nh vậy t+1 là tổng số tất cả các mức độ của dãy số thời gian tính theo quyền số, trong đó các quyền số (hoặc giảm) theo dạng mũ tuỳ thuộc vào mức độ cũ của dãy số công thức (1) có thể viết: t+1 = t + a * ( y t - t ) nếu đặt e t = (y t - t ) là sai số dự đoán ở thời gian t thì: t+1 = t + a * e t Từ các công thức trên cho ta thấy việc lựa chọn tham số san bằng a có ý nghĩa quan trọng: nếu a đợc chọn càng lớn thì các mức độ càng cũ của dãy số thời gian càng ít đợc chú ý và ngợc lại, nếu a càng nhỏ thì các mức độ cũ đợc chú ý một cách thoả đáng. Để chọn a phải dựa vào việc phân tích đặc biệt biến động của hiện tợng và những kinh nghiệm nghiên cứu đã qua ( một số nhà nghiên cứu khuyên nên lấy a [0,1; 0,4]).Giá trị a tốt nhất là giá trị làm cho tổng bình phơng sai số dự đoán nhỏ nhất. San bằng mũ đợc thực hiện theo phép đệ quy tức là để tính t+1 ta phải có t , để tính t ta phải có t-1 , do vậy để tính toán, ta phải xác định giá trị ban đầu ( hay điều kiện ban đầu) nh có thể lấy giá trị đầu tiên trong dãy số, hoặc là số trung bình của một số giá trị đầu tiên, hoặc các tham số của hàm xu thế IV. Dự đoán dựa vào mô hình tuyến tính ngẫu nhiên. 1. Một số mô hình tuyến tính ngẫu nhiên Có thể hiểu một quá trình ngẫu nhiên là một tập hợp các biến ngẫu nhiên xuất hiện qua thời gian theo một quy luật xác suất nào đó. Một quá trình ngẫu nhiên đợc gọi là dừng nếu quy luật phân phối của y t1 , y t2 , ,y tn . Việc phân tích những đặc điểm của một quá trình ngẫu nhiên chủ yếu dựa vào hàm tự hiệp phơng sai, hàm tự tơng quan. Giả sử có quá trình ngẫu nhiên dừng: y t1 , y t2 , ,y tn với kỳ vọng: E [ y t ]= M phơng sai: var[ y t ]= E[( y t – M) 2 ] = d 2 * y Hàm tự hiệp phơng sai: y k = cov[y t, y t-k ] = E [(y t -M)*( y t-k -M)] Với k= 0,1,2, Hàm tự tơng quan: Với k=0,1,2, Trong thực tế, ta chỉ có dãy số thời gian y 1 , y 2 , y n . do đó ta phải ớc lợng y k và qua c k và R k đợc tính từ dãy này. C k = ( ) * R k = C k / C 0 với C 0 = ; Các toán tử sau đây thờng đợc sử dụng để mô tả các mô hình B: toán tử chuyển dịch về phía trớc B* y t = y t-1 B m * y t = y t-m ẹ: toán tử sai phân Sau đây là một số quá trình tuyến tính dừng: Quá trình tự hồi quy bậc p- kí hiệu AR(p) Y t = F 1 * y t-1 + F 2 * y t-2 + +F p * y t-p + a t . Trong đó F 1, F 2 , ,F p là các tham số hồi quy. a t là một quá trình thuần khiết hay tạp âm trắng với E[a t ]=0, var[a t ]= d*a 2 , cov[a t , a t-k ]=0. Biểu diễn qua toán tử B Hàm tự tơng quan: Một số quá trình AR đơn giản: quá trình bậc một: AR(1) y t = F 1 * y t-1 + a t Hàm tự tơng quan: quá trình bậc hai: AR(2) y t = F 1 *y t-1 +F 2 *y t-2 +a t Hàm tự tơng quan: Với Quá trình bình quân trợt bậc q – kí hiệu MA (q): y t =a t -q 1 * a t-1 - q 2 * a t-2 - = q q *a t-q trong đó q 1 ,q 2 q q : là các tham số Biểu diễn qua toán tử B: y t =(1-q 1 *B-q 2 *B 2 q q *B q )*a t hay y t = q(B)* a t Hàm tự tơng quan: Một số quá trình MA đơn giản: Quá trình bậc một:MA(1) y t =a t -q t *a t-1 =(1-q 1 *B)*a t Hàm tự tơng quan: Quá trình bậc 2: MA(2) y t =a t -q 1 *a t-1 -q 2 *a t-2 =(1-q 1 *B-q 2 *B 2 )*a t Hàm tự tơng quan: Quá trình tự hồi quy bình quân trợt bậc p,q- ký hiệu ARMA(p,q) Đó là sự kết hợp giữa AR(p) và MA(q) trong thực tế, ARMA(1,1) thờng đợc sử dụng: Trong thực tế phần lớn các quá trình ngẫu nhiên là không dừng, do đó ngời ta sử dụng toán tử sai phân để chuyển về quá trình dừng. Khi đó sẽ có: Quá trình trên đợc gọi là quá trình tổng hợp tự hồi quy trung bình trợt- 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 bình trợt. 2. Phơng pháp luận của Box và Jenkins Box và Jenkins đã đề ra phơng pháp dự đoán dựa vào mô hình ngẫu nhiên mà thủ tục tiến hành có thể đợc tóm tắt nh sau: có llà,l không Để làm cho dãy số thời gian thành dừng, ngời ta sử dụng toán từ sai phân phù hợp với dãy đợc nghiên cứu. Bớc nhận dạng mô hình nhẵm xác định các tham số p,d, q. Box và Jenkins đã thiết lập các hàm tự tơng quan đợc tính toán từ tài liệu thực tê với lý thuyết và kết hợp kiểm định thống kê sẽ cho một ý tởng về mô hình cần chọn. Phơng pháp thờng đợc sử dụng để ớc lợng các tham số là phơng pháp cực đại có thể xảy ra, nó là sự biểu hiện dới dạng không tuyến tính của phơng pháp bình phơng nhỏ nhất. Việc nhận dạng và ớc lợng các tham số của mô hình là một nghệ thuật, nó đòi hỏi các kết hợp của kết quả lý thuyết, sử dựng các phơng pháp lặp đồng thời dựa vào thực tế và kinh nghiệm nghiên cứu. Bớc hợp thức hoá hay xet xem mô hình đã lựa chọn có đợc chấp nhận hay không? Để trả lời câu hỏi này ngời ta nghiên cứu các số d đợc tính toán xuất phát từ mô hình đã đợc ớc lợng có thể xem nh là biểu hiện của một tạp âm trắng hay không? Việc phân tích hàm tự tơng quan có thể phần nào trả lời vấn đề đợc đặt ra. Đồng thời các kiểm định cũng đã đợc xây dựng để có thể trả lời một cách chính xác. Kiểm thờng đợc sử dụng nhất dựa trên kết quả sau đây: Nếu là ớc lợng của tự tơng quan bậc k của các số d và k là một số tuỳ ý, nhỏ hơn n thì: Nếu mô hình đã chọn không đợc chấp nhận thì tiến hành dự đoán. Nếu không đợc chấp nhận thì trở lại bớc nhận dạng. Dự đoán của mức độ y t+h đợc thực hiện bởi: = E(y t+h , y 1 , y 2 , , y t ) Nh vậy là kỳ vọng của y t+h với điều kiện các mức độ y 1 , y 2 , , y t đã biết. Ví dụ đối với quá trình AR(p): y t+h = F 1 * y t+h-1 +F 2 * y t+h-2 + +F p *y t+h-p + a t+h = E[F 1 * y t+h-1 +F 2 * y t+h-2 + +F p *y t+h-p + a t+h * y 1 , y 2 , , y t ] Các kỳ vọng có điều kiện ở vế phải đợc xác định nh sau: E[y t-j ] = y t-j E[y t+y ]= E[ a t-j ]= a t-j = y t-j - E[ a t+j ]= 0 Với j = 0,1,2, PHẦN II: VẬN DỤNG PHƠNG PHÁP DỰ ĐOÁN THỐNG KÊ TRONG VIỆC NGHIÊN CỨU XUẤT NHẬP KHẨU HÀNG HOÁ. I. Đặc điểm chung của ngành xuất nhập khẩu hàng hoá. 1. Khái niệm và những vấn đề chung về hoạt động xuất nhập khẩu hàng hoá. Hoạt động xuất nhập khẩu hàng hoá là hoạt động tất yếu của mỗi quốc gia trong quá trình phát triển của mình. Do có sự khác nhau về điều kiện tự nhiên, vị trí địa lý, nguồn nhân lực, các nguồn tài nguyên thiên nhiên mà mỗi quốc gia có một thế mạnh về một hay một số lĩnh vực này nhng lại không có thế mạnh về lĩnh vực khác để có thể khắc phục các hạn chế và tận dụng các cơ hội thuận lợi vốn có và tạo ra sự cân bằng các yếu tố trong quá trình sản xuất và tiêu dùng, các quốc gia cần phải tiến hành trao đổi hàng hoá và dịch vụ cho nhau, họ bán những hàng hoá mà có lợi thế sản xuất. Tuy nhiên hoạt động xuất nhập khẩu hàng hoá không phải chỉ diễn ra giữa các quốc gia có những lợi thế về lĩnh vực này hay lĩnh vực khác mà ngay cả khi quốc gia đó không có đợc lợi thế thu đợc lợi nhuận khi tham gia hoạt động xuất nhập khẩu. 2. Vai trò của hoạt động xuất nhập khẩu hàng hoá trong nền kinh tế Hoạt động xuất nhập khẩu là nội dung cơ bản của các hoạt động kinh tế đối ngoại đối với tất cả mọi quốc gia, vai trò của xuất nhập khẩu ngày càng đợc nâng cao và dần dần trở thành một trong những nhân tố cơ bản thúc đẩy sự tăng trởng và phát triển kinh tế. Nh chúng ta đã biết một nớc muốn tăng trởng đòi hỏi phải có 4 điều kiện là: nguồn nhân lực, tài nguyên thiên nhiên, vốn và khoa học công nghệ. Trong điều kiện một nền kinh tế nhỏ, công nghệ lạc hậu thì xuất khẩu chỉ trông chờ vào những sản phẩm có trong nớc (chủ yếu là những sản phẩm do sức lao động thủ công tạo ra) và những sản phẩm thô vừa khai thác cha qua chế biến. Đó là những mặt hàng nông-lâm-hải sản, hàng thủ công mỹ nghệ, tạo ra những hàng hoá này cũng là những điều kiện cần thiết để tạo ra ngoại tệ cho việc nhập khẩu khoa học công nghệ mới, giải quyết việc làm, mở rộng sản xuất và nâng cao đời sống của ngời lao động. a.Vai trò của xuất khẩu Sự tác động của xuất khẩu đối với nền kinh tế quốc dân thể hiện ở một số vấn đề sau: Xuất khẩu tạo ra nguồn vốn chủ yếu cho hoạt động nhập khẩu khoa hoc công nghệ mới là tiền đề cho cuộc CNH-HĐH đất nớc. CNH đất nớc theo những bớc đi thích hợp là con đờng tất yếu để khoa học khắc phục tình trạng nghèo nàn lạc hậu và chậm phát triển của đất nớc. CNH-HDH đòi hỏi chúng ta phải có một lợng vốn lớn để có thể nhập khẩu máy móc, thiết bị kỹ thuật chuyển giao công nghệ hiện đại bằng cách thức đầu t nớc ngoài vay nợ và viện trợ. Các nguồn vốn này các quốc gia sẽ phải trả lại ở những thời kỳ sau và nh vậy để vừa nhập khẩu máy móc thiết bị kỹ thuật tiên tiến để phát triển kinh tế vừa có thể trả nợ các nguồn vay từ nguồn vốn quan [...]... pháp dự đoán thống kê để nghiên cứu việc xuất khẩu hàng hoá từ năm 2004 đến 2005 1/ Dự đoán dựa vào lợng tăng hoặc giảm tuyệt đối bình quân: = 3663.17(triệu USD) Ta có mô hình dự đoán: =32285.27(triệuUSD) =35948.27(triệuUSD) 2 /Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển trung bình (lần) tacó mô hình dự đoán: y2004=y2003*(1.382) 1=39555.74(triệu USD) y2005=y2003*(1.382) 2=54666.04(triệu USD) 3 /Dự đoán dựa vào mô... Việt Nam tuy đã có triển khai nhng vẫn còn một điều bất cập Qua nghiên cứu thực trạng về công tác dự báo khả năng xuất nhập khẩu hàng hoá của Việt Nam, hiểu rõ đợc những thuận lợi và khó khăn của công tác dự báo xuất nhập khẩu hàng hoá hiện nay, đề tài này có một số đề xuất và kiến nghị sau: Thứ nhất: Hiện nay việc áp dụng các phơng pháp dự báo khoa học để dự báo khả năng xuất nhập khẩu tuy bớc đầu... cần phải có khoa học sử dụng một hệ thống các phơng pháp dự báo khoa học để dự báo khi đã có một hệ thống các phơng pháp khoa học đợc áp dụng thì việc dự báo kim ngạch xuất nhập khẩu hàng tháng sẽ trở lên dễ dàng, thuận tiện và đỡ tốn kém hơn Thứ hai: Hiện nay cha có một đội ngũ các cán bộ chuyên làm công tác dự báo khả năng xuất nhập khẩu Các cán bộ đang làm công tác dự báo xuất nhập khẩu hiện nay... có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực dự báo do vậy cần phải sớm hình thành một đội ngũ các chuyên gia làm công tác dự báo các cán bộ này đợc đào tạo một cách có hệ thống về các phơng pháp khoa học đợc áp dụng trong lĩnh vực dự báo, từ đó có thể vận dụng cá phơng pháp đó để tiến hành dự báo với độ tin cậy cao nhất Thứ ba là: muốn thu thập nguồn thông tin để tiến hành dự báo nhanh nhất, chính xác nhất và... nhất cần phải tổ chức tốt công tác thống kê Nghĩa là cần phải có một hệ thống cung cấp thông tin từ cơ sở đến trung ơng, các bộ phận này phải phối hợp chặt chẽ với nhau trong việc cung cấp nguồn thông tin số liệu Ngoài ra các cơ quan thống kê các cấp cũng cần phải phối hợp chặt chẽ với các bộ ngành có liên quan với các đơn vị sản xuất khác để có số liệu thu thập số liệu sát với thực tế nhất KẾT LUẬN... 385 9.5 152 00.0 Dự đoán dạ vào mô hình san bằng mũ đơn giản ã Công thức dự đoán: Yt+1=a*yt+(1-a)* yt chọn a=0.9 ta có: y0 =2439.4 triệu USD y1= 2439.4triệu USD y2=2521.453 triệu USD y3 =2521.453triệu USD y4=3783.745triệu USD y5=5621.59triệu USD y6=7902.02triệu USD y7 =10819.8triệu USD y8=1511.05triệu USD y9=14831.51triệu USD Dự đoán năm 2004 giá trị nhập khẩu là 14831.51 triệu USD ã Dự đoán hàm xu thế... Đảng và nhà nớc ta đề ra các chiến lợc và chính sách về xuất nhập khẩu hàng hoá Xuất phát từ thực tế khách quan về vai trò và tầm quan trọng công tác dự báo xuất nhập khẩu để góp phần hoàn thiện hơn nữa công tác dự báo khoa học xuất nhập khẩu , cần phải đi sâu xem xét thực trạng công tác dự báo xuất nhập khẩu 2 Các kiến nghị và đề xuất Trong những năm qua việc thực hiện công tác dự báo khả năng xuất... phát giảm từ 3 con số vào cuối những năm 80 xuống còn 2 con số vào đầu những năm 90 và còn một con số trong những năm từ 1996 đến nay, đời sống vật chất và tinh thần của nhân dân ngày càng đợc cải thiện và nâng cao Kết quả của hoạt động ngoại thơng đợc tạo ra và gắn liền với hệ thống kê xuất nhập khẩu Mặt khác, những đặc điểm của hệ thống kê xuất nhập khẩu cũng đợc chịu ảnh hởng nhiều chính sách, cơ... càng ngày càng xuất khẩu của Việt Nam càng tăng lên Để dự đoán giá trị xuất khẩu vào những năm tiếp theo ta nghiên cứu các đặc điểm về sự biến của hàng xuất khẩu, vạch rõ xu hớng và tính quy luật của sự phát triển Một số chỉ tiêu về dãy số thời gian sẽ giúp chúng ta dự đoán tốt hơn việc xuất khẩu hàng hoá trong những năm tới Xét bảng tổng giá trị xuất khẩu các nhóm hàng từ năm 1993 đến năm 2000 ã Mức... bằng mũ đơn giản công thức dự đoán: chọn a=0.9 y0=(y1996+y1997)/2= y0 =3516.9(triệu USD) y1=0.9*3516.9+0.1*3516.9=3516.9(triệu USD) y2=3033.6(triệu USD) y3=3951.87(triệu USD) y4=5298.927(triệuUSD) y5 =7058.763(triệu USD) y6=8900.374(triệu USD) y7=11114.307(triệu USD) y8=21883.43(triệu USD) y9=27948.233(triệu USD) dự đoán năm 2004 giá trị xuất khẩu là:27948.233 4 Dự đoán dựa vào hàm xu thế Từ bảng 1 . TIỂU LUẬN Đề tài: Một số vấn đề chung về dự đoán thống kê ngắn hạn. Đề tai: 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. động của hiện tợng để xác định số lợng các mức độ của dãy số thời gian dùng để dự đoán thống kê. II. Một số phơng pháp đơn giản để dự đoán thống kê 1. Dự đoán dựa vào phơng trình hồi quy Ta có. trên, một số phơng pháp đơn giản để dự đoán thống kê đã đợc đề cập đến, trong đó khi xây dựng các mô hình dự đoán thì các mức độ của dãy số thời gian đợc xem nh nhau, nghĩa là có cùng quyền số trong