Bài 2: Lập mô hình tối ưu hóa Nhập môn sách công phân tích thể chế Nguyễn Xuân Thành 2/102014 Mô hình gì? (Stokey & Zeckhauser, Ch1) • Mô hình đơn giản hóa khía cạnh giới thực • Các nhà phân tích sách công cần sử dụng mô hình họ thường phải đưa khuyến nghị sách bối cảnh có loại thông tin khác • Nhà phân tích phải loại bỏ thông tin không cần thiết để vừa làm sáng tỏ vấn đề phân tích, vừa giúp xác định mối quan hệ cấu trúc biến quan trọng, từ dự đoán tác động lựa chọn sách cụ thể Nghệ thuật lập mô hình: Đơn giản hóa mức độ vừa phải • Ví dụ 1: Đường cầu Giá Lượng • Ví dụ 2: Thomas Schelling đội mũ bảo hiểm Payoff Lựa chọn cầu thủ chơi khúc quân cầu băng: A: đội mũ bảo hiểm B: không đội mũ bảo hiểm Lợi ích cầu thủ nhận không đội mũ A B Số cầu thủ chọn A Lợi ích cầu thủ nhận đội mũ Mô hình xếp hàng (Stokey & Zeckhauser, Ch 5) • Cần cửa thu phí trạm thu phí qua cầu để đảm bảo xe lưu thông đợi? Cầu cửa ngõ vào thành phố Cầu có xe (1 chiều chiều vào) Một cửa thu phí 10 giây để giải xe ô-tô Một ngày (24 giờ) có 7200 xe qua cầu chiều Trạm thu phí – – – – 7200 7200 Khi đơn giản hóa không phù hợp? • Ví dụ: Phân bổ nguồn lực tiếp bệnh nhân Phân loại mô hình – Box Diagram Mô hình tất định (Deterministic model) Mô hình mô tả (Descriptive model) Mô hình chẩn đoán (Prescriptive model) Mô hình xác suất (Probabilistic model) Mô hình mô tả • Đưa lựa chọn sách • Thực lựa chọn sách tạo tác động Ví dụ: Sân bay Long Thành hay Tân Sơn Nhất? Mở rộng Tân Sơn Nhất từ 2021 Phương Phương Phương Phương Phương án A án B án C án D án E không không không Đóng cửa Tân Sơn Nhất Từ năm 2021 Từ năm 2031 có có Từ năm 2036 Chủ đầu tư sân bay Long Thành có không tư nhân tư nhân nhà nước nhà nước có nhà nước Mô hình chẩn đoán • Đưa khuyến nghị sách • Đưa quy tắc ràng buộc dựa vào để giải toán tối ưu hóa Ví dụ: Sân bay Long Thành hay Tân Sơn Nhất? Phương án A NPV kinh tế IRR kinh tế (giá thực) Phương án B Phương án C Phương Phương án D án E 5.288,6 -329,4 5.288,6 10.287,7 7.751,2 10,1% 5,8% 10,1% 23,8% 19,7% Mô hình tất định • Các thông số đầu vào, mối quan hệ mô hình tác động đầu giá trị chắn • Bất thường thực tế hoạch định sách Nhưng nhiều trường hợp, thông số đầu vào mang tính ngẫu nhiên, ta sử dụng giá trị trung bình để đưa vào mô hình tất định • Ví dụ: Chính sách trần học phí đại học công xác định mô hình khả chi trả hộ gia đình vào mức thu nhập bình quân Mô hình xác suất • Các biến số mô hình nhận giá trị khác theo tình huống/kịch khác (tình trạng không chắn – uncertainty) • Các giá trị biến số tuân theo phân phối xác suất định (biến rủi ro – risk) • Ví dụ: Sân bay Long Thành hay Tân Sơn Nhất Forec ast: NPV chu so huu NPV kinh tế theo tốc độ tăng trưởng hành khách (PA C)5,000 Tr ials Kịch Tốc độ tăng trưởng hành khách giảm so với kịch sở Kết 0,0% NPV kinh tế (triệu USD) 5.289 10,1% EIRR thực -2,0% Frequxác ency Char t Phân phối suất NPV 4,874 Dis 027 136 020 102 -3,0% 014 68 1.864 007 498 34 7,9% 000 6,6% -296.29 -163.59 -30.90 Certainty is 66.48% from 0.00 to +Infinity 101.79 234.49 Dùng tư phản biện việc lập mô hình • Lựa chọn mô hình “đúng” – Mô hình dự đoán kết tốt đến đâu? – Giả định mô hình có mức độ hợp lý nào? • Giới hạn mô hình – Nhớ mô hình phiên đơn giản hóa giới thực – Mô hình có tác dụng có thông tin đầu vào tin cậy [...]...Dùng tư duy phản biện trong việc lập mô hình • Lựa chọn mô hình “đúng” – Mô hình dự đoán kết quả tốt đến đâu? – Giả định của mô hình có mức độ hợp lý như thế nào? • Giới hạn của mô hình – Nhớ rằng mô hình là phiên bản đơn giản hóa của thế giới thực – Mô hình chỉ có tác dụng khi có thông tin đầu vào tin cậy