TỔNG CỤC THỐNG KÊ
VIỆN KHOA HỌC THỐNG KÊ
BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ:
PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO THU NHẬP HỘ GIA
ĐÌNH VÀ CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG
Thuộc đề tài: Nghiên cứu ứng dụng các phƣơng
pháp dự báo để dự báo một số chỉ tiêu thống kê xã
hội chủ yếu ở Việt nam Người biên sọan:
Lê Văn Dụy
Nguyễn Thị Thu Huyền
HÀ NỘI, 11/ 2009

2
MỞ ĐỀ
Nâng cao mức sống của dân cƣ là một mục tiêu rất cơ bản của mọi quốc
gia. Dân có giàu, nƣớc mới mạnh, mặt khác, đời sống vật chất lên cao kéo theo
đời sống tinh thần cũng đi lên. Ở nhiều nƣớc trên thế giới, do mức thu nhập cao
nên ngƣời dân ấm no và hạnh phúc, nhà cửa khang trang, ăn mặc chỉnh tề, vui
chơi giải trí trở thành một nhu cầu thiết yếu của đời sống bên cạnh việc tham gia

người lao động Việt Nam ở nước ngoài gửi về và thu nhập của người nước
ngoài ở Việt Nam gửi ra nước ngoài cộng với chênh lệch giữa thu nhập sở hữu
nhận được từ nước ngoài với thu nhập sở hữu trả nước ngoài.
1.2. Thu nhập quốc gia thuần (Net national income - NNI)
Chỉ tiêu kinh tế tổng hợp phản ánh phần còn lại của tổng thu nhập quốc
gia sau khi trừ đi khấu hao tài sản cố định dùng trong sản xuất của toàn bộ nền
kinh tế trong một thời kỳ nhất định. Dƣới dạng công thức, thu nhập quốc gia
thuần đƣợc tính nhƣ sau:
NNI = GNI - Khấu hao tài sản cố định dùng trong sản xuất.
1.3. Định nghĩa thu nhập của hộ gia đình
Thu nhập của hộ là toàn bộ số tiền và giá trị hiện vật sau khi trừ chi phí
sản xuất mà hộ và các thành viên của hộ nhận đƣơc trong một thời gian nhất
định, thƣờng là 1 năm. Thu nhập của hộ gia đình bao gồm:
- Thu từ tiền công, tiền lƣơng;
- Thu nhập từ sản xuất nông, lâm nghiệp, thuỷ sản(sau khi đã trừ chi phí
sản xuất);
- Thu nhập từ sản xuất các ngành nghề phi nông, lâm nghiệp, thuỷ sản (
sau khi đã trừ chi phí sản xuất);

4
- Thu khác đƣợc tính vào thu nhập, nhƣ quà biếu, mừmg giúp, lãi tiết
kiệm…
Lƣu ý: cần phân biệt các khoản thu khác đƣợc tính vào thu nhập và không
đƣợc tính vào thu nhập của hộ gia đình trong năm. Các khoản thu khác không
tính vào thu nhập gồm rút tiền tiết kiệm, thu nợ, bán tài sản, vay nợ, tạm ứng và
các khoản chuyển nhƣợng vốn nhận đƣợc do liên doanh, liên kết trong sản xuất
kinh doanh …
1.4. Định nghĩa thu nhập của hộ gia đình bình quân 1 tháng
Đƣợc tính bằng cách lấy tổng thu nhâp của hộ trong năm chia cho 12
tháng.

+ Thu thập thông tin về chỉ tiêu này theo thời gian với thời kỳ thống nhất
(thƣờng là theo năm). Các số liệu này cũng phải đồng nhất về mặt phạm vi và
đơn vị tính, có nhƣ vậy chúng mới phản ánh đúng xu thế phát triển của chỉ tiêu.
+ Xác định một phƣơng trình toán học (mô hình) có thể mô tả tốt nhất
quy luật phát triển của thu nhập của các hộ gia đình theo thời gian để sử dụng nó
cho công tác dự đoán.
+ Ƣớc lƣợng các tham số của mô hình để tiến hành dự đoán. Thông
thƣờng các tham số của mô hình đƣợc ƣớc lƣợng dựa vào phƣơng pháp bình
phƣơng nhỏ nhất.
Nhƣ đã trình bày, dự báo thu nhập của các hộ gia đình theo dãy số thời
gian có các ƣu điểm sau:
Thứ nhất, nó đơn giản, dễ làm;
Thứ hai, nhanh chóng cho ra các kết quả dự báo cần thiết.
Tuy nhiên, nó có các nhƣợc điểm sau đây:

6
Thứ nhất, khó thu thập đƣợc thông tin cho một dãy số liệu dài. Mặt khác,
các thông tin có đƣợc thƣờng mức độ sát thực thấp và số liệu giữa các thời kỳ
thƣờng có phạm vi không đồng nhất do vậy kết quả dự báo thu đƣợc cũng có
mức độ sát thực thấp. Để khắc phục tình trạng này trƣớc khi tiến hành xây dựng
mô hình dự báo cần đánh giá và hiệu chỉnh số liệu nếu thấy cần thiết.
Thứ hai, thông tin dự báo thu đƣợc thƣờng chỉ là một con số tổng hợp mà
không cho biết các thông tin chi tiết nên tác dụng của dự báo cũng bị hạn chế
theo.
Thí dụ, dựa vào dãy số liệu thống kê về thu nhập bình quân một ngƣời
(CI) trong giai đọan 1990-2006. Ta tiến hành dự báo bằng phƣơng pháp dãy số
thời gian cho các năm 2007, 2008 và 2009.
Bảng 1: Thu nhập bình quân một người giai đọan 1990-2006 (triệu đồng)

Năm

3.35
3.38
2000
3.53
3.58
2001
3.72
3.78
2002
3.93
4.00
2003
4.16
4.22
2004
4.42
4.46
2005
4.73
4.70
2006
5.05
4.95
2007
.
5.21
2008
.
5.48
2009

4.0
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
Observed
Quadratic Sử dụng chƣơng trình SPSS đã xác định đƣợc hàm số bậc hai mô tả tốt
nhất quy luật phát triển theo thời gian của chỉ tiêu thu nhập bình quân một
ngƣời. Điều này thể hiện rất rõ thông qua hệ số tƣơng quan R và hệ số mô tả R
2

ƣớc lƣợng đƣợc. Hệ số tƣơng quan thu đƣợc bằng
996.0R
. Kết qủa này cho
thấy giữa chỉ tiêu thu nhập bình quân một ngƣời và biến thời gian có mối quan
hệ rất chặt. Hệ số mô tả thu đƣơc:
993.0
2
R
. Điều này cho thấy biến thời gian
mô tả đƣợc tới 99,3% sự biến động của chỉ tiêu thu nhập bình quân một ngƣời.
Hơn thế nữa, sai số dự báo tuyệt đối và tƣơng đối đều ở mức độ thấp (các con số
tƣơng ứng là 0,055 đơn vị tính và 1,67%). Nhƣ vậy, ta có thể kết luận là hàm số

8
bậc hai phù hợp với việc mô tả sự biến động theo thời gian của chỉ tiêu thu nhập

GDP (ng tỷ đ)
POP (000)
GDP'
POP'
Thu nhap bq 1 ng
A
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
1990
131968
66017
133206
66046
2.02
1991
139634
67242
142805
67253
2.12
1992
151782
68450
153484
68450
2.24
1993

244596
75456
240216
75415
3.19
1999
256272
76597
258447
76539
3.38
2000
273666
77635
277758
77653
3.58
2001
292535
78686
298148
78757
3.79
2002
313247
79727
319617
79850
4.00
2003

.
.
471089
86191
5.47
2009
.
.
500111
87212
5.73
Nguồn số liệu: Tổng cục Thống kê, Niên giám thống kê các năm
Cột (1) và (2) của bảng 2 trình bày số liệu thực tế của hai chỉ tiêu GDP và
dân số trung bình trong giai đoạn 1990-2006. Cột (3) và (4) trình bày giá trị của
hai chỉ tiêu này đƣợc ƣớc lƣợng dựa vào mô hình dự báo. Kết quả của các năm
2007, 2008 và 2009 là kết quả dự báo cho hai chỉ tiêu đó. Cột (5) là giá trị của
chỉ tiêu thu nhập bình quân một đầu ngƣời đƣợc tính dựa vào giá trị đƣợc tính từ
mô hình dự báo của hai chỉ tiêu GDP và dân số. Giá trị của chỉ tiêu này ở các
năm 2007, 2008 và 2009 cũng là các giá trị dự báo.
So sánh giá trị dự báo của chỉ tiêu thu nhập bình quân đầu ngƣời bằng
phƣơng pháp trực tiếp và phƣơng pháp kết hợp thấy không khác nhau là mấy.
10
Bảng 3: Kết quả dự báo chỉ tiêu thu nhập bình quân đầu ngƣời bằng hai phƣơng
pháp

Dự báo bằng phƣơng
pháp trực tiếp

Sequence
3020100
90000
80000
70000
60000
Observed
Quadratic11
2.3. Phƣơng pháp tƣơng quan hồi quy đa nhân tố
Ở phƣơng pháp này trƣớc tiên xác định mối quan hệ giữa thu nhập của
các hộ (đƣợc coi là biến phụ thuộc) với các yếu tố kinh tế xã hội khác nhau
(đƣợc coi là các biến độc lập) có liên quan đến thu nhập của các hộ ví dụ nhƣ
tuổi tác của chủ hộ, số ngƣời trong hộ, giới tính, dân tộc,…Sau khi xác định
đƣợc các yếu tố có ảnh hƣởng tới số năm đi học, tiến hành thu thập thông tin của
các yếu tố này tính tóan ma trận hệ số tƣơng quan để tiến hành lựa chọn các yếu
tố đƣa vào mô hình dự báo. Thông thƣờng, do tầm dự báo ngắn và do lôga của
các biến có hình dạng là đƣờng cong sẽ trở thành đƣờng thẳng hoặc xấp xỉ
thẳng, nên hàm tuyến tính đa biến đƣợc chọn làm mô hình dự báo. Tức là mô
hình dạng sau đây đƣợc sử dụng để dự báo:
kk
XaXaXaaY 
22110

Trong đó, Y là thu nhập bình quân hoặc loga của thu nhập bình quân,
i
a
, i=1,2, , k là

em trong hộ (TLETREEM) và số giờ làm việc trong tuần (GIOBQTUA).
Qua khảo nghiệm thấy biến thu nhập bình quân của các hộ gia đình
(THUBQTTE) cần đƣợc log hóa để quan hệ của nó có dạng tuyến tính, vì vậy
mô hình có dạng:
GIOBQTUAaTLETREEMaNAMHOCBQaCHIBQTTEaaTHUBQTTELn
43210
15)( 

Sử dụng bộ số liệu của cuộc điều tra mức sống hộ gia đình năm 2004, chúng tôi
đã ƣớc lƣợng đƣợc các hệ số của mô hình nhƣ sau:
Bảng hệ số của mô hình và mức ý nghĩa
Unstandardized Coefficients
Standardized
Coefficients
t
Sig.

B
Std. Error
Beta (Constant)
5.061
.016

322.917

13
Các thông số của mô hình đƣợc ƣớc lƣợng ở cấp vi mô và hệ số mô tả của mô
hình ở mức 75,6%. Ở cấp vi mô mà hệ số mô tả nhƣ vậy là cao. Mô hình có thể
sử dụng để dự báo cho chỉ tiêu thu nhập bình quân của các hộ. Mô hình có dạng
cụ thể là:
GIOBQTUATLETREEMNAMHOCBQCHIBQTTETHUBQTTELn 006,0288,015038,0001,0061,5)( 

Từ mô hình trên, nếu biết đƣợc mức chi tiêu bình quân của một hộ, số năm đi
học bình quân của những ngƣời từ 15 tuổi trở lên, tỷ lệ trẻ em trong hộ và số
giời làm việc trong 1 tuần của chủ hộ ta sẽ dự báo đƣợc mức thu nhập của hộ
này là bao nhiêu.
III. CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG
Cũng giống nhƣ các chỉ tiêu thống kê khác, chỉ số giá tiêu dùng có thể
đƣợc dự báo bằng hai phƣơng pháp: dãy số thời gian và mô hình hồi quy đa
nhân tố.
3.1. Dự báo chỉ số giá tiêu dùng bằng phƣơng pháp gia quyền điều
hòa
Mô hình dự báo này có dạng
Dãy số liệu này đƣợc coi là sự thể hiện của một qúa trình ngẫu nhiên, ví
dụ X
t
, nào đó. Quá trình này một mặt phụ thuộc vào yếu tố (biến) thời gian t,
một mặt nó chịu sự chi phối của ba thành phần là: thành phần khuynh hƣớng
f(t), thành phần biến động thời vụ
)(t

và thành phần ngẫu nhiên z(t). Giữa ba
thành phần này có mối quan hệ cộng tính hoặc quan hệ nhân tính sau:
+ Quan hệ cộng tính:
(2) X

, trong đó k đƣợc gọi là chu kỳ dao động mùa vụ.
Thành phần ngẫu nhiên z(t) là thành phần phản ánh sự tác động của các
yếu tố ngẫu nhiên lên sự phát triển của hiện tƣợng đƣợc nghiên cứu. Ví dụ, sự cố
đột nhiên mất điện hoặc đột nhiên có bão làm ảnh hƣởng tới sản xuất,
Thành phần ngẫu nhiên có đặc trƣng sau:
+ Có kỳ vọng toán bằng 0: E(z(t))=0.
+ Không phụ thuộc vào biến thời gian t
Với các điều kiện trên ta có:
(4) E(X
t
)= f(t) +
)(t


Nhƣ vậy về mặt lý thuyết ta có cơ sở để coi dự đoán là dự đoán không
chệch.
Vấn đề đƣợc đặt ra bây giờ là để tiến hành dự báo ta phải dự báo đƣợc xu
thế phát triển của hai thành phần là thành phần khuynh hƣớng và thành phần
biến động thời vụ. Để làm đƣợc điều đó cần thực hiện hai bƣớc: bƣớc thứ nhất là
tách hai thành phần này ra khói dãy số động thái; bƣớc thứ hai là dự báo sự phát
triển của chúng trong tƣơng lai.

15
Tách thành phần khuynh hƣớng
Có nhiều phƣơng pháp để tách thành phần khuynh hƣớng ra khỏi dãy số
động thái. Ở đây chúng tôi sẽ giới thiệu phƣơng pháp tách thành phần khuynh
hướng bằng phương pháp xấp xỉ đoạn. Nội dung của phƣơng pháp nhƣ sau:
Ở phƣơng pháp này ngƣòi ta coi mỗi giá trị của thành phần khuynh hƣớng
là một đại lƣợng ngẫu nhiên. Nó đƣợc xác định bằng một phƣơng trình đƣờng
thẳng mà mỗi thông số của phƣơng trình đƣờng thẳng này lại là một đại lƣợng






i
i
i
i
i
tt
XX
a
2
216
(7)


iiii
taXb
,
trong đó :






1
2
1
Ki
it
i
t
m
t






1
2
1
Ki
it
ti
x
m
X
,
với

(t>

i


1
1
1
1
, ,2;
1
1
1, ,1;
1
, ,2,1;
1
Kn
Kti
i
t
Kti
i
t
i
i
t
nKnta
tn
KnKta
K
Kta
t
a


1
1
1, ,1;
1
, ,2,1;
1
Kn
Kti
i
t
Kti
i
t
i
i
t
nKntb
tn
KnKtb
K
Ktb
t
b

2) Ước lượng gía trị khuynh hướng từng thời điểm t
Các giá trị khuynh hƣớng ở từng thời điểm t đƣợc ƣớc lƣợng dựa vào
công thức:
(9)
tt
t

j
t
j
M
s
M



1
, với s là số lượng số hạng trong tổng các
j
t
M
có cùng chỉ số j

18
+ Tiếp theo, hiệu chỉnh các tỷ số cho phù hợp với lý thuyết (tổng của các
tỷ số mùa vụ bằng 1 hoặc bằng 100 nếu tính theo phần trăm). Cách làm nhƣ sau:
a) Tính tổng M:
j
K
j
M
K
M





tƣơng ứng của mùa vụ ấy.
Sau khi ƣớc lƣợng đƣợc giá trị lý thuyết cần tiến hành đánh giá mức độ
sát thực của mô hình. Các bƣớc tiến hành nhƣ sau:
1) Tính độ lệch (d) giữa giá trị thực tế và giá trị lý thuyết:


ttt
xxd
, với t=1,2, , n
Có giá trị d rồi cần kiểm định xem d có phải là một đại lƣợng ngẫu nhiên
không. Nếu độ lệch d là một đại lƣợng ngẫu nhiên thì coi nhƣ giá trị khuynh
hƣớng lý thuyết mô tả tốt giá trị thực tế và có thể sử dụng nó để dự báo, nếu

19
không thì không thể sử dụng đƣợc. Muốn biết d có phải là biến ngẫu nhiên hay
không cần kiểm định xem:
+ d có đan dấu hay không;
+ Phân bố của d có phải là phân bố chuẩn hay không;
+ d có tƣơng quan với thời gian (t) hay không; và
+ Kỳ vọng toán của d có bằng 0 hay không.
III. DỰ BÁO BẰNG PHƢƠNG PHÁP ĐIỀU HÒA GIA QUYỀN
Giả thuyết cơ bản của phƣơng pháp này là mức độ gia tăng khuynh hƣớng
(có thể dƣơng, có thể âm) ở các thời kỳ càng sát với thời điểm dự báo càng có sự
tác động lớn đến sự phát triển trong tƣơng lai của chỉ tiêu cần dự báo. Với giả
thuyết này mức độ gia tăng càng về sau càng có quyền số lớn trong việc tính
mức độ gia tăng bình quân của chỉ tiêu đƣợc dự báo.
Mức độ gia tăng khuynh hƣớng đƣợc tính bằng công thức:




t
W
và
n
t
W
<
n
t
W
1
, nhƣ vậy
n
t
W
có thể giữ vai trò là
quyền số và đảm bảo điều kiện của giả thuyết đặt ra.
Mức độ gia tăng bình quân (IC) đƣợc tính bằng công thức:
t
ICIC



n
2t
n
t
W

Giá trị dự báo Y* đƣợc tính theo công thức:

101.1
101.0
101.25
1.002422

3
2
102.5
100.9
102.11
1.01205

4
3
100.1
100.7
100.18
0.995099

5
4
100.6
100.6
100.33
0.997118
2005
6
5
100.5
100.6


11
10
100.4
100.7
100.36
0.996933

12
11
100.4
100.7
100.51
0.998395

13
12
100.8
100.7
101.05 14
1
101.2
100.7
101.25 15

100.4
100.37 20
7
100.4
100.4
100.22 21
8
100.4
100.4
100.28 22
9
100.3
100.5
100.40 23
10
100.2
100.5
100.22

28
3
99.8
100.7
100.24 29
4
100.5
100.7
100.42

2007
30
5
100.8
100.7
100.87 31
6
100.9
100.7
100.64 32
7

101.58 37
12
102.9
102.1
102.11 38
1
102.4
102.5
102.72 39
2
103.6
102.7
103.93 40
3
103.0
102.8
102.26



44
7
101.1
101.6
101.42 45
8
101.6
101.1
101.02 46
9
100.2
100.7
100.62 47
10
99.8
100.3
100.02 48

100.1
99.63 53
4
100.4
100.2
99.94

2009
54
5
100.4
100.3
100.52 55
6
100.6
100.4
100.37 56
7
100.5
100.5
100.33

61
12
101.4
100.9
100.89 62
1
101.4
100.9
101.19 63
2
102.0
101.0
102.17 64
3
100.8
100.9
100.41 65
4

100.28 70
9
101.3
100.4
100.35 71
10
101.1
100.5
100.22 72
11
101.9
100.7
100.55 73
1

100.7
100.69


6

100.7
100.904 79
7

100.25
100.139 80
8

100.23
100.184 81
9

100.21
99.96 82
10


105.0
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79 82
CPI Pt CPI'IV. KẾT LUẬN
Chỉ tiêu thu nhập bình quân thực tế của một hộ gia đình có ý nghĩa lớn
trong việc đánh giá mức sống của dân cƣ. Biết trƣớc đƣợc trong tƣơng lai thu
nhập của các hộ sẽ thay đổi nhƣ thế nào khi các điều kiện gia đình thay đổi sẽ
giúp cho Nhà nƣớc nắm bắt tình hình trên cơ sở đó có nhãng chính sách điều
chỉnh phù hợp. Các phƣơng pháp dự báo đƣa ra khả dĩ có thể áp dụng để dự báo
chỉ tiêu này cho các địa phƣơng và cho toàn quốc. Hơn thế nữa, chúng có thể sử
dụng để ƣớc lƣợng số liệu cho những nơi bị thiếu.

PHỤ LỤC

Bảng hệ số tƣơng quan TUOI
SNLVIEC
SNLD15
SNAMHOC
NAMHBQ15
QUIMO
THUBQTTE
TLETREEM
TLLAMVIE
GIOBQTUA
TUOI

.491(**)
.002
SNAMHOC
291(**)
104(**)
080(**)
1
.745(**)
068(**)
.260(**)
.016
057(**)
.236(**)
NAMHBQ15
044(**)
028(**)
.032(**)
.745(**)
1
110(**)
.337(**)
328(**)
.082(**)
.231(**)
QUIMO
092(**)
.671(**)
.659(**)
068(**)
110(**)

.491(**)
057(**)
.082(**)
184(**)
001
407(**)
1
101(**)
GIOBQTUA
222(**)
049(**)
.002
.236(**)
.231(**)
.114(**)
.174(**)
.111(**)
101(**)
1
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Kết quả tính toán

1) Hệ số tƣơng quan của mô hình
Model Summary

Model
R
R Square

Beta (Constant)
5.061
.016

322.917
.000
CHIBQTTE
.001
.000
.593
77.617
.000
NAMHBQ15
.038
.002
.187
23.267
.000
TLETREEM
288
.024
090
-12.052
.000
GIOBQTUA
.006
.000