CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH DỰ BÁO KINH TẾ-XÃ HỘI
Đề tài: Lấy ví dụ xây dựng mô hình dự báo bằng phương pháp xu thế.
I. Cơ sở lý thuyết.
1. Định nghĩa:
Xu thế là sự vận động tăng hoặc giảm của dữ liệu trong một thời gian dài.
Sự vận động này có thể được mô tả bằng một đường thằng hay đường cong
toán học.
Có thể mô hình hóa hàm xu thế bằng cách thực hiện một hàm hồi quy thích
hơpk với biến cần dự báo Y và thời gian T.
2. Các dạng hàm xu thế điển hình:
Y
t
= β
1
+ β
2
.T + U
t

Y
t
= β
1
+ β
2
.T + β
3
.T
2
+ U
t

t
= β
1
+ β
2
.(
1
T
) + U
t
ln(Y
t
) = β
1
+ β
2
.T + U
t
Dự báo điểm với hàn xu thế

1 2
ˆ ˆ
ˆ
t
Y T
β β
= +
2
1 2 3
ˆ ˆ ˆ

T
β β
 
= +
 ÷
 
( )
2 2
2
1
ˆ ˆ
ˆ ˆ
ˆ
ln
2 2
ˆ
t
T Y
t
Y e e
σ σ
β β
+ + +
= =

( )
1 2
ˆ ˆ
ˆ
ln

2004 362435
2005 393031
2006 425373
2007 461344
2008 490458
2009 516568
Số liệu lấy từ Tổng Cực Thống Kê Việt Nam 2010
Ví Dụ 2: Xây dựng mô hình dự báo số lượng người lao động Mỹ năm 2010
theo phương pháp xu thế.
Năm Đội ngũ lao động là công dân Mỹ
(nghìn người)
1990 125840
1991 126343
1992 128105
1993 129200
1994 131056
1995 132304
1996 133943
1997 136297
1998 137673
1999 139368
2000 142583
2001 143734
2002 144863
2003 146510
2004 147401
2005 149320
2006 151428
2007 153124
2008 154287

Phương pháp đó là Mở Dữ Liệu Ngoại Lai (Files\Open\Open a Foreign as
Workfile) - ở đây là Microsoft Exel 2003.
Quá trình chuẩn bị phần mềm cùng thiết bị.
- Phiên bản Eview được sử dụng là 5.1 đã được mua bản quyền.
- File dữ liệu exel chứa nội dung của 3 bảng.
Bước 1: Nhập và tinh chỉnh số liệu.
- Vì sử dụng phương pháp Open a Foreign as Workfile nên việc nhập dữ liệu
trở lên rất nhanh chóng và đơn giản, nhóm chúng tôi quyết định cùng 1 lúc
nhập toàn bộ số liệu cho 3 bảng.
- Trong giao diện ban đầu của Eview 5.1 Chọn Files\Open\Open a Foreign
as Workfile…
Hộp thoại Open hiện ra, tìm đến file số liệu dạng exel đã chuẩn bị sẵn chọn
Open.
Lúc này Eview sẽ tự động tìm kiếm tên biến, dạng số liệu của biến, tần suất.
Cửa sổ SpreadSheet Read Step 1 hiện ra
- Lựa chọn đầu tiên được mặc định là tự động duyệt toàn bộ trang Exel.
- Custom Range: Tùy biến khoảng duyệt - đưa ra các tùy chọn điểm bắt đầu
và kết thúc duyệt, số lượng ô dữ liệu được đưa vào.
Vì bảng dữ liệu trong exel đã được nhập đúng cách nên không cần phải chọn
chế độ custom range nữa mà chúng ta chọn Next luôn.
Trong bước 2:
- Mục Column headers dùng để tinh chỉnh độ dài của tên cột. Trong ví dụ
này trước các số liệu có 2 đầu đề là Tên biến và Đơn vị. Chính vì vậy số trog
Header Lines là 2.
- Chính vì khả năng rất cao tên biến quá dài không phù hợp cho sử dụng
trong eview lên chúng ta nhấp chuột để chọn các biến như Nam, GDP …
Tương ứng với đó ta có thể thay đổi tên biến, cũng như thêm các đoạn miêu
tả trong Column Info và Description.
Sau khi tinh chỉnh tên biến xong nhấn Finish.
+ Ta được Workfile mới như sau.

1. Tạo biến xu thế.
Cách 1:
Chọn Quick/Generate Series để tạo biến mới.
Ta gõ t=@trend(1989) với
T là tên biến.
= là thao tác gán.
@trend() là hàm xu thế
1989 là thời điểm bắt đầu chuỗi xu thế.
Nhấn Ok ta được bảng giá trị của t như sau.
Cách 2:
Gõ vào cửa sổ chính là Eview.
Genr t = @trend(1989)
Trên cửa sổ Workfile hiện hành sẽ xuất hiện thêm biến xu thế t.
2. Dự báo biến phụ thuộc FDI.
2 hàm tương ứng là:
Hàm bậc 3
Hàm Ln
Ta vào Quick\Equation Estimation…
a. Hàm bậc 3.
Phương pháp dự báo là LS – Bình Phương Nhỏ Nhất.
Xét các quan sát: 1990 – 2010.
Ta được kết quả.
Dependent Variable: FDI
Method: Least Squares
Date: 11/14/10 Time: 17:24
Sample (adjusted): 1990 2009
Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficiet Std. Error t-Statistic Prob.
C -2176.476 1067.477 -2.038898 0.0583
T 1699.831 429.5131 3.957577 0.0011

Date: 11/14/10 Time: 17:19
Sample (adjusted): 1990 2009
Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficiet Std. Error t-Statistic Prob.
C 6.153335 0.239510 25.69137 0.0000
T 0.149719 0.019994 7.488246 0.0000
R-squared 0.756999 Mean dependent var 7.725387
Adjusted R-squared 0.743499 S.D. dependent var 1.018037
S.E. of regression 0.515594 Akaike info criterion 1.607647
Sum squared resid 4.785075 Schwarz criterion 1.707220
Log likelihood -14.07647 F-statistic 56.07382
Durbin-Watson stat 0.314070 Prob(F-statistic) 0.000001
d. So sánh các hàm số xác định hàm phù hợp nhất.
Xét giá trị R-squared: chọn mô hình nào có R-squared lớn nhất
Hàm bậc ba có R-squared là 0.911779
Hàm bậc hai có R-squared là 0.767228
Hàm loganêpe có R-squared là 0.756999
Vậy hàm bậc 3 phù hợp nhất, từ bảng kết quả của hàm bậc 3 ta chọn
Forecast
Cửa sổ Forecast hiện ra, tat hay đổi tên chuỗi giá trị dự báo là fdif.
Trong đó
Root Mean Squared Error: Sai số bình phương trung bình
Mean Absolute Error: Sai số tuyệt đối trung bình
Mean Abs.Percent Error: Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình
Các sai số này khá nhỏ.
Tương tự với hàm bậc hai và Loganêpe
Theo so sánh các sai số ta thấy Hàm bậc 3 là phù hợp nhất. Ta tìm đến chuỗi
số dự báo FDIF để tham chiếu giá trị năm 2010.
FDI năm 2010 được dự báo sẽ là: 14387.56 (Triệu USD)
3. Dự báo biến phụ thuộc GDP.

Adjusted R-squared 0.997353 S.D. dependent var 120158.5
S.E. of regression 6181.872 Akaike info criterion 20.43411
Sum squared resid 6.50E+08 Schwarz criterion 20.58347
Log likelihood -201.3411 F-statistic 3580.659
Durbin-Watson stat 0.374140 Prob(F-statistic) 0.000000
Qua so sánh các sai số ta thấy hàm bậc 2 phù hợp hơn.
Kết quả dự báo GDP cho năm 2010 là: 549444.98 (Tỷ Đồng)
4. Dự Báo Biến Phụ Thuộc LF
Làm tương tự FDI với các hàm
Hàm Bậc Nhất.
Hàm bậc hai.
Hàm loganêpe
Hàm Bậc nhất.
Dependent Variable: LF
Method: Least Squares
Date: 11/14/10 Time: 18:04
Sample (adjusted): 1990 2009
Included observations: 20 after adjustments
Variable Coefficiet Std. Error t-Statistic Prob.
C 123276.0 332.7460 370.4808 0.0000
T 1628.578 27.77710 58.63025 0.0000
R-squared 0.994791 Mean dependent var 140376.1
Adjusted R-squared 0.994502 S.D. dependent var 9659.991
S.E. of regression 716.3045 Akaike info criterion 16.08073
Sum squared resid 9235659. Schwarz criterion 16.18030
Log likelihood -158.8073 F-statistic 3437.506
Durbin-Watson stat 1.037325 Prob(F-statistic) 0.000000
Hàm bậc 2
Dependent Variable: LF
Method: Least Squares

người)