Đề án Dự báo nhu cầu tiêu thụ Xăng dầu thành phố Hà Nội trong thời gian tới

1609975 12238.228 (Nguồn: Niên giám thống kê Hà Nội) Với vai trò trung tâm kinh tế chính trị văn hoá xã hội của cả nước, Hà Nội đã đạt Được những thành tựu quan trọng , kinh tế tăng trưởng liên tục với tốc độ cao. So với năm 1995 thì GDP Năm 2007 tăng gấp 3,46 lần, cơ cấu kinh tế chuyển dịch theo hướng công nghiệp hoá, hiện đại hoá. Theo chiến lược phát triển kinh tế – xã hội của thành phố Hà Nội thì phấn đấu năm 2008 đạt tốc độ tăng GDP là khoảng từ 12,5 – 13% , hứa hẹn năm 2008 này là năm kinh tế tăng trưởng cao.Thu nhập thực tế của người dân đều đảm bảo các nhu cầu thiết yếu, có khả năng mua sắm các tài sản lâu bền có giá trị lớn như: ôtô, xe máy. Đây cũng chính là nguyên nhân dẫn tới cầu mặt hàng xăng tăng bởi đây là đối tượng tiêu thụ chủ yếu xăng trên địa bàn thành phố. Như vậy thu nhập tăng sẽ làm tăng cầu thị trường về mặt hàng xăng bởi nó không những tác động trực tiếp làm tăng chi phí trung bình của người tiêu dùng trên một xe mà còn tác động gián tiếp làm gia tăng số lượng các phương tiện giao thông trên địa bàn thành phố . * Số lượng các loại phương tiện giao thông sử dụng xăng Cùng với sự tăng nhanh về thu nhập và dân số trên địa bàn thành phố những năm qua dẫn tới nhu cầu đi lại và tốc độ gia tăng về số lượng giao thông cá nhân và công cộng tăng theo . Bên cạnh thông tư 01 vừa nới lỏng, thời gian gần đây, các hãng xe có chương trình khuyến mãi giảm giá bán ,thuế nhập khẩu xe giảm khiến cho thị trường xe máy ngày càng sôi động hơn. Dự báo, thị trường xe máy và đăng ký xe mới còn tiếp tục tăng trong thời gian gần đây do thông tư 01 mới ban hành nên nhiều người chưa biết. Bên cạnh đó, không chỉ tính người ngoại tỉnh thường trú tại Hà Nội có nhu cầu sở hữu xe chính chủ mà lượng người sẽ trụ lại thủ đô làm việc rất nhiều, tác động tới lượng xe mới đăng ký biển Hà Thành . Hiện nay, xe máy vẫn là phương tiện giao thông chủ yếu chưa có phương tiện thay thế phù hợp bởi sự linh động của nó : tốc độ nhanh, di chuyển thuận tiện, rất cơ động. Với mức thu nhập hiện nay người dân chưa có khả năng mua ôtô riêng nhiều , taxi thì rất tốn kém, xe đạp tuy gọn nhẹ nhưng tốc độ di chuyển chậm, còn hệ thống xe buýt mặc dù đã phát triển khá hiện đại tuy nhiên mất nhiều thời gian chờ đợi và không thuận tiện khi phải di chuyển nhiều. Vì vậy, trong nhừng năm tới đây xe máy vẫn sẽ là phương tiện chủ yếu, là đối tượng tiêu thụ xăng chủ yếu. Tốc độ tăng về mặt hàng xăng sẽ tỉ lệ thuận với tốc độ tăng của phương tiện giao thông này. Như vây, ôtô xe máy sẽ là các nhân tố được đưa vào mô hình để dự báo nhu cầu tiêu thụ xăng dầu trong những năm tới đây . * Về các loại nhiên liệu thay thế : Hiện nay, trên thế giới có hai loại nhiên liệu thay thế xăng phổ biến đó là: diezen và các loại nhiên liệu sạch. Diezen là loại nhiên liệu đang được sử dụng phổ biến , có mạng lưới cung cấp thuận tiện trong tất cả cửa hàng xăng dầu nào cũng đều có cả hai sản phẩm này. Ngoài ra, các loại nhiên liệu sạch hiện đang rất được quan tâm của các cơ quan quản lý cũng như các đơn vị kinh doanh .Các loại nhiên liệu sạch được sử dụng chủ yếu hiện nay là: khí hoá lỏng LPG, metanol, etanol, diezen sinh học, khí tự nhiên. Trong đó, khí hoá lỏng LPG là nhiên liệu đốt sạch, rẻ và sẵn có ở nhiều nơi trên thế giới hiện đang rất được quan tâm sử dụng tại các đô thị lớn tại Việt Nam như Hà Nội . Trong tương lai không xa thì hệ thống xe buýt Hà Nội cũng sẽ chuyển sang sử dụng loại nhiên liệu này .Hạn chế của loại nhiên liệu LPG này là hệ thống cung cấp nhiên liệu, sự xuất hiện của loại nhiên liệu này sẽ chưa có tác động đáng kể tới nhu cầ về xăng. Việc dự báo xăng trong tương lai phải xem xét tới mức độ ưa thích và sử dụng LPG của những người sử dụng ôtô . * Ngoài ra, còn các yêu tố khác tác động tới cầu xăng dầu : +) Sự phát triển của dịch vụ vận tải hành khách công cộng : Năm 1998, chính phủ đã quyết định đầu tư cho vân tải hành khách công cộng ở thành phố Hà Nội. Có thể thấy phương tiện văn minh này đang chiếm được lòng tin của khách hàng. Xe buýt phát triển tốt sẽ dẫn tới sự giảm bớt tốc độ tăng các phương tiện giao thông cá nhân , tác động tới nhu cầu mua xe củ những người chưa có xe. Hệ thống xe buýt hiện nay vẫn chủ yếu sử dụng nhiên liệu diezen nên không làm tăng cầu xăng trên thị trường ,tuy nhiên nó lại tác động tới lương lưu thông xe máy nên sẽ giảm tốc độ tăng lượng xăng tiêu thụ trên thị trường . +) Các phương tiện qua lại trên địa bàn thành phố Hà Nội: Hàng ngày, có một lưu lượng xe cộ qua lại trên địa bàn. Việc dự báo nhu cầu tiêu thụ xăng dầu trên địa bàn Hà Nội phải tính tới cả tiêu thụ nhiên liệu của các phương tiện vãng lai .Tuy nhiên do hạn chế về mặt thời gian, số liệu không thể thống kê hết lưu lượng qua lại của các phương tiện giao thông ngoại tỉnh nên trong bài sẽ không đề cập tới và coi đó là yếu tố cố định . +) Sự phát triển mạng lưới giao thông thành phố Trong những năm gần đây, kết cấu hạ tầng và quản lý đô thị trên địa bàn thành phố có một số tiến bộ, bộ mặt thủ đô đã có những thay đổi khang trang hiện đại hơn. Bên cạnh cơ sở hạ tầng nội đô, rất nhiều đường cao tốc ,đường quốc lộ lớn hướng từ thành phố tới các tỉnh lân cận dã được xây dựng. Điều này đã tác động không nhỏ tới lưu lượng hoạt động của các loại phương tiện giao thông. Tư đó làm tăng cầu xăng dầu trên địa bàn thành phố . Tóm lại, có rất nhiều nhân tố tác động tới cầu thị trường xăng dầu Hà Nội. Có những nhân tác động trực tiếp hoặc gián tiếp ở các khía cạnh khác nhau cũng như ở các mức độ khác nhau. Nhận thấy các nhân tố ảnh hưởng lớn tới cầu xăng dầu là: giá xăng, thu nhập cua người tiêu dùng (GDP) và số lượng ôtô xe máy . PHẦN II : PHÂN TÍCH SỐ LIỆU, LỰA CHỌN MÔ HÌNH, DỰ BÁO 1. Thực trạng tiêu thụ, xu hướng biến động xăng trên địa bàn thành phố Hà Nội: Lượng tiêu thụ xăng của thành phố Hà Nội từ Năm 1990 _ 2007 (Đơn vị: triệu lít) Năm Lượng tiêu thụ Năm Lượng tiêu thụ 1990 113,520 1999 144,848 1991 114,758 2000 172,472 1992 119,143 2001 187,797 1993 124,010 2002 212,158 1994 124,083 2003 226,954 1995 135,040 2004 227.832 1996 144,684 2005 239.311 1997 159,845 2006 246.899 1998 151,754 2007 250.818 Dựa vào bảng số liệu ta thấy, lượng tiêu thụ xăng trên địa bàn Hà Nội đều tăng qua các năm ,tuy nhiên năm 1998, 1999 do xảy ra cuộc khủng hoảng tài chính tiền tệ trong khu vực nên lượng tiêu thụ xăng co phần giảm đi. Tốc độ tăng qua các năm là không đều: thời kì 1990_1997 tốc độ tăng bình quân là 5,08 %. Thời kì 2000_2003 tốc độ tăng là 7,1 %, thời kì những năm gần đây 2004_2007 tốc độ tăng là 2.41 %. Với nền kinh tế ổn định, không có biến động thì trong những năm tới đây xu thế cầu xăng sẽ tiếp tục tăng lên . 2. Tiếp cận các phương pháp dự báo: Trên cơ sở cầu thị trường, chính phủ và các nhà sản xuất kinh doanh tính toán khả năng sản xuất của nền kinh tế, của doanh nghiệp và chi phí sản xuất kinh doanh tương ứng, để lựa chọn và quyết định sản xuất và cung ứng cái mà thị trường cần để có thể đạt được lợi nhuận tối đa. Chính vì vậy, các nhà kinh tế rất quan tâm đến cầu về sản phẩm của mình trên thị trường để lập kế hoạch sản xuất, tiêu thụ cũng như hoạch định các giải pháp và phương hướng phát triển. Cầu thị trường thường được tính toán dựa trên các phương pháp sau: Kỹ thuật định tính: phân tích định tính là dựa vào khái niệm, phạm trù và qui luật kinh tế thông qua phép trừu tượng hoá khoa học để làm rõ bản chất kinh tế của đối tượng dự báo. Các mô hình định tính thường rất khó xác định, khó định nghĩa bởi vì không có mô hình nào hoặc phương pháp cụ thể nào để mô tả. Nguồn gốc của nó rất khó thấy được, mà phần lớn mang tính chủ quan. Thông thường phương pháp định tính dựa vào việc lấy ý kiến của các chuyên gia có chuyên môn sâu trong lĩnh vực dự báo và có một kiến thức liên nghành rất tổng hợp. Người tham gia dự báo sẽ xem xét số liêụ sẵn có, thu thập lời khuyên của các chuyên gia và sau đó phân tích, tổng hợp, đánh giá để đưa ra ý kiến dự báo. Nội dung của phương pháp dự báo định tính bao gồm những vấn đề chủ yếu sau: Thu thập các thông tin số liệu. Người làm dự báo cần thu thập thông tin số liệu về mối liên hệ giữa lượng bán của đơn vị với sự biến động của các chỉ tiêu kinh tế tổng hợp nhất định nào đó theo thời gian . Phân tích các số liệu đã thu thập được. Cần phải phân tích các số liệu đã thu thập đươc để tìm ra những mối quan hệ giữa lượng bán ra với các yếu tố khác. các tác nhân này sẽ được đánh số theo thứ tự quan trọng củu nó đối với cầu. Sử dụng lời khuyên của chuyên gia về xu hướng tác động của các nhân tố đã tìm ra ở trên tới cầu về hàng hoá của đơn vị. Tổng hợp và đưa ra các đánh giá dự báo. Nhìn chung phương pháp này phức tạp, tốn kém vì vậy kỹ thuật dự báo định tính cần đươc kết hợp và bổ sung bằng các phương pháp phân tích định lượng phù hợp với các vấn đề tổng hợp mang tính chất liên nghành hơn. Dự báo bằng phương pháp định mức ( áp dụng cho từng nhóm hàng) Các định mức về tiêu dùng cũng như về nhu cầu có thể phản ánh chính xác tình trạng tiêu dùng của dân cư. Người ta thường chia ra hai loại: Định mức tiêu dùng hàng thực phẩm và định mức tiêu dùng hàng hoá có giá trị hoặc lâu bền. Các định mức tiêu dùng thực tế được điều tra xác định một cách thực tế trên những mẫu điều tra ngẫu nhiên có tính đại diện cao. Công thức đơn giản để dự báo là: Số lượng cầu = Định mức tiêu dùng* Số lượng đối tượng tiêu dùng. Theo công thức này để dự báo được lượng cầu cần dự báo định mức tiêu dùng và số lượng đối tượng tiêu dùng trong tương lai. Trong trường hợp này số lượng đối tượng tiêu dùng cần dự báo là số lượng phương tiện giao thông có sử dụng xăng làm nhiên liệu gồm hai loại chủ yếu là ôtô và xe máy. Đối tượng này chúng ta có thể dự báo được, còn chỉ tiêu định mức tiêu dùng hiện nay chưa có số liệu thống kê nên nếu chúng ta sử dụng phương pháp này thì cần tiến hành điều tra định mức tiêu thụ nhiên liệu của ôtô và xe máy. Nhưng do hạn chế về tài chính, nguồn nhân lực và thời gian nên sử dụng phương pháp này la không hợp lý. Dự báo cầu bằng hệ số co dãn Một trong những đặc trưng quan trọng của cầu là tính co dãn của nó. Để lượng hoá tính co dãn người ta đưa vào khái niệm hệ số co dãn của cầu theo các nhân tố ảnh hưởng ( giá, thu nhập và giá cả hàng hoá có liên quan ) . Hệ số co giãn cho biết cầu sẽ thay đổi bao nhiêu phần trăm khi có 1 % thay đổi của một yếu tố nào đó trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi. Lợi dụng ý nghĩa của hệ số co dãn có thể dự báo cầu trong tương lai theo sự thay đổi của nhân tố . Trình tự dự báo cầu bằng hệ số co dãn có thể mô tả đơn giản theo các bước sau: Bước 1: Thu thập số liệu thống kê về cầu (Y) và nhân tố ảnh hưởng (Xi) chẳng hạn như giá, thu nhập hay giá cả của hàng hoá liên quan theo thời gian. Bước 2: Tính hệ số co dãn của cầu theo các yếu tố. Bước 3: Xác định xu hướng biến động của hệ số co dãn trong thời kỳ dự báo và tính giá trị hệ số co dãn ở năm dự báo . Bước 4: Dự báo cầu trên cơ sở hệ số co dãn đã dự báo và mức thay đổi của nhân tố . Tính hệ số co dãn theo công thức : e = d(Q)/d(Y) * Y/Q Xu thế của hệ số co dãn có dạng: Et =a + b*t Xây dựng mô hình đa nhân tố bằng phương pháp hồi quy: Phân tích hồi quy là việc nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với một hay nhiều biến độc lập. Vấn đề mấu chốt trong phân tích hồi quy là sự phụ thuộc thống kê của biến phụ thuộc vào một hay nhiều biến giải thích . Biến phụ thuộc là đại lượng ngẫu nhiên, có phân bố xác suất. Các biến giải thích thì giá trị của chúng đã biết. Biến phụ thuộc là ngẫu nhiên vì có vô vàn nhân tố tác đọng đến nó mà trong mô hình ta không đề cập được. Xong với mỗi giá trị đã biết của biến độc lập có thể có nhiều giá trị khác nhau của biến phụ thuộc. Trong quan hệ hàm số các biến không phải là ngẫu nhiên, ứng với mỗi giá trị của biến độc lập có một giá trị của biến phụ thuộc, phân tích hồi quy không quan tâm đến quan hệ hàm số . Để mô tả hàm cầu có thể chọn dạng tuyến tính hoặc phi tuyến tính. Phương pháp phân tích hồi quy có thể được sử dụng vào ước lượng hàm cầu về một hàng hoá, dịch vụ nào đó hay tổng cầu của nền kinh tế nói chung ( Cỗu hàng hoá và dịch vụ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: giá cả của hàng hoá đó, thu nhập của người tiêu dùng, giá cả của hàng hoá liên quan, giá cả tương lai, thị hiếu tiêu dùng….) Việc ước lượng hàm cầu dựa vào số liệu thống kê điều tra được từ lượng bán hàng theo thời gian. Ngoài các phương pháp đặc thù trên đây, có thể tiến hành dự báo cầu về hàng hoá và dịch vụ theo một số phương pháp khác như là: dự báo băng ngoại suy xu thế, mô hình san mũ, mô hình biến động mùa, dự báo bằng mô hình kinh tế lượng…. 3. Thu thập, xử lý sơ bộ thông tin dữ kiệu cho mô hình: Xây dựng mô hình dự báo (Sử dụng mô hình đa nhân tố) Dạng mô hình nhân tố dơn giản và khá thông dụng là mô hình tuyến tính có dạng sau: Y= a + b.X1 + c.X2 +d.X3 +…. + Ut Công việc đầu tiên là đánh giá, phân tích và xác định nhân tố ảnh hưởng sẽ đưa vào mô hình dự báo: theo phân tích mặt hàng xăng trên, ta có thể thấy các nhân tố chủ yếu tác động tới thị trường xăng là :giá xăng, GDP, số lượng ôtô, xe máy. Về giá xăng, đây là yếu tố tác động trực tiếp tơí lượng cầu xăng dầu (giá tăng thì cầu giảm xuống và ngược lại ). Nhưng trên thực tế, xăng là mặt hàng thiết yếu, trong khi chưa tìm được một loại nhiên liệu thay thế rẻ tiền hơn và người tiêu dùng cũng chưa tìm được phương tiện giao thông cá nhân nào thuận tiện hơn, nên khi có sự thay đổi về giá thi họ chỉ tìm cách tiết kiệm hơn hoăc tiêu dùng nhiều lên không đáng kể , vì vậy yếu tố giá cả này tác động không đáng kể tới lương tiêu thụ thực tế trên thị trường. Thế nên yếu tố giá sẽ không được đưa vào mô hình dự báo. GDP của thành phố Hà Nội: GDP tăng sẽ tác động làm thu nhập của người dân thành phố tăng lên làm tăng lượng ôtô, xe máy trên địa bàn thành phố . Như vậy, GDP có tác động cả trực tiếp cả gián tiếp tới tổng cầu xăng. tuy nhiên mức độ ảnh hưởng trực tiếp chỉ chiếm một phần nhỏ, do đó ảnh hưởng của GDP tới cầu thị trường sẽ được dự báo thông qua số lượng tăng lên của hai loại phương tiện là ôtô và xe máy trên thời kì dự báo để tránh được hiện tượng đa cộng tuyển trong mô hình dự báo, đảm bảo độ chính xác của dự báo. Ôtô, xe máy là hai nhân tố ảnh hưởng sẽ được đưa vào mô hình dự báo. Vậy dạng hàm mô tả mối quan hệ giữa đối tượng dự báo với các nhân tố ảnh hưởng có dạng: Y= a + b.X1 + c.X2 Trong đó : Y : lượng xăng tiêu thụ trên thị trường (đơn vị :triệu lít) X1 : số lượng ô tô (đơn vị :triệu chiếc) X2 : số lượng xe máy (đơn vị :triệu chiếc) Tiến hành thu thập số liệu Số lượng ôtô xe máy và lượng tiêu thụ xăng trên địa bàn thành phố Hà Nội (số liệu từ Năm 1995_2007) Năm Lượng xăng tiêu thụ toàn thị trường (triệu lít) Ôtô (xe) Xe máy (xe) 1995 135.040 70670 472104 1996 144.684 75350 521760 1997 159.845 80460 588285 1998 151.753 84967 643657 1999 144.848 89011 701334 2000 172.472 96697 785969 2001 187.797 103050 938180 2002 212.158 112858 1083583 2003 226.954 122818 1180151 2004 227.832 129870 1203643 2005 239.311 140139 1291500 2006 246.899 149204 1345703 2007 250.818 163389 1360000 ( Nguồn: Số lượng ôtô, xe máy: sở giao thông công cộng Hà Nội). Lượng xăng tiêu thụ trên địa bàn thành phố dựa vào kết quả tiêu thụ mặt hàng xăng của công ty xăng dầu khu vực I, hiện nay công ty này là chiếm thị phần lớn nhất trên thị trường Hà Nội . Từ việc xác định sản lượng cung ứng cho thị trường và thị phần của công ty ta có thể xác định lượng tiêu thụ của cả thị trường theo công thức : Lượng cung ứng xăng trên thị trường Hà Nội Tổng lượng xăng tiêu = thụ toàn thị trường thị phần của công ty +) Ngoài ra, để dự báo số lượng ôtô, xe máy trên địa bàn thành phố Hà Nội trong năm 2008_2009 ta cần phải thu thập số liệu thống kê của một số yếu tố khác như là: GDP và Dân số thành phố Hà Nội qua các năm. Ta có bảng kết quả thu thập số liệu GDP và Dân số qua các năm như sau: Năm Dân số (1000 người) GDP(triệu đồng) 1995 2230.1 12021365 1996 2285.4 13581920 1997 2356.5 15291945 1998 2553.7 17128332 1999 2688.0 18287510 2000 2737.3 19999181 2001 2790.8 22003990 2002 2847.1 24653815 2003 3055.3 27390900 2004 3101.0 30436768 2005 3199.2 33571755 2006 3261.9 37318363 2007 3400.0 41609975 ( Nguồn: Niên giám thống kê Hà Nội ) Xử lý sơ bộ số liệu: +) Dự Báo dân số TP Hà Nội năm 2008_2009: Dựa vào bảng số liệu ta thấy đối tượng dự báo (dân số) phát triển một cách ổn định theo thời gian.và do tính chất dự báo ngắn hạn. nên dân số co thể được dự báo bằng phương pháp ngoại suy xu thế với dạng hàm tuyến tính: Xt = a0 + a1 .t Trong đó: t: là thời kì dự báo X: dân số Hà Nội a0 .a1 là các hệ số được ước lượng bằn phương pháp bình phương nhỏ nhất với hệ phương trình chuẩn: n. a0 + a1. ∑ t = ∑X a0. ∑t + a1. t2 = ∑ X. t Bảng kết quả dự báo dân số Hà Nội (Đơn vị 1000 người) Năm t Dân số (X) t2 X. t 1995 1 2230.1 1 2230.1 1996 2 2285.4 4 4570.8 1997 3 2356.5 9 7069.5 1998 4 2553.7 16 10214.8 1999 5 2688.0 25 13440.0 2000 6 2737.3 36 16423.8 2001 7 2790.8 49 19535.6 2002 8 2847.1 64 22776.8 2003 9 3055.3 81 27497.7 2004 10 3101.0 100 31010.0 2005 11 3199.2 121 35191.2 2006 12 3261.9 144 39142.8 2007 13 3400.0 169 44200.0 Tổng 91 36506.3 819 273303.1 Thay số ta có hệ phương trình: 13 a0 +91 a1 =36506.3 91 a0 +819 a1 =273303.1 Giải hệ ta được : a0 = 2125,138 a1 =97,577 Hàm xu thế có dạng: Xt = 2125,138 + 97,577.t Như vậy, dự báo dân số Năm 2008 là: X2008 =3491,216 (nghìn người) Năm 2009 là: X2009 =3588,793 (nghìn người) +) Dự báo GDP Thành Phố Hà Nội Năm 2008_2009 Dựa vào bảng số liệu trên về GDP của TP Hà Nội từ năm 1995_2007 ta có thể nhận thấy GDP đều tăng qua các năm nhưng tốc độ tăng không đều, không thể hiện một xu hướng cũng như không có giao động thời vụ, do đó ta có thể sử dụng mô hình bất biến san mũ để dự báo tốc độ tăng GDP vơíi hệ số san ỏ được sử dụng để điều chỉnh trọng số của các quan sát riêng biệt của chuỗi thời gian. Một giá trị lớn hay nhỏ của ỏ đều ảnh hưởng tới kết quả của dự báo. Vì vậy khi chọn lựa ỏ sao cho vừa phải đảm bảo tính ổn định (tức là dự báo sẽ gần với các quan sát thực tế) vừa phải đảm bảo tính linh hoạt( có nghĩa là nhanh nhạy với các thay đổi ở gần hiện tại).Trên đây ta có thể nhận thấy sự thay đổi rất cơ bản của chuỗi thời gian nên có thể chon hệ số ỏ = 0.8 ,tức la trọng số của các mức giảm nhanh về quá khứ. Kết quả dự báo tốc độ tăng trương kinh tế của TP Hà Nội Năm GDP (triệu đồng) t g (%) g-bar e2 1995 12021365 1996 13581920 1 12.9815 12.9815 0 1997 15291945 2 12.5905 12.9815 0.15288 1998 17128332 3 12.0089 12.6687 0.43534 1999 18287510 4 6. 7676 12.1409 28.87235 2000 19999181 5 9. 3598 7.8432 2.30000 2001 22003990 6 10.0245 9.0563 0.93741 2002 24653815 7 12.0425 9.8307 4.89205 2003 27390900 8 11.1021 11.6001 0.24800 2004 30436768 9 11.1200 11.2017 0.00675 2005 33571755 10 10.3000 10.4803 0.03250 2006 37318363 11 11.1600 11.0241 0.01847 2007 41609975 12 11.5000 11.4048 0.00906 2008 46632299 13 12.0700 11.9370 0.01769 2009 14 12.3874 Như vậy, GDP Năm 2008 đạt là: 46632299 (triệu đồng) Dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế năm 2008 là: 12,3874% GDP Năm 2009 đạt là: 46632299*1.123874 =52408828 (triệu đồng) +) Dự báo số lượng xe máy: Ta có bảng số liệu như sau: Năm Xe máy (chiếc) Dân số (100 người) tỉ lệ xe máy 1995 472104 22301 21. 1696 1996 521760 22854 22. 8039 1997 588285 23565 24. 5400 1998 643657 25537 24. 0301 1999 701334 26880 24. 2312 2000 785969 27373 26. 8867 2001 938180 27908 33. 6169 2002 1083583 28471 38. 0592 2003 1180151 30553 38. 6264 2004 1203643 31010 38.8147 2005 1291500 31992 38.9274 2006 1345703 32619 39.4728 2007 1360000 34000 40.0000 Như vậy. hiện nay số lượng xe máy đã đạt trên mức 1 triệu xe. với tỉ lệ là 40 xe/100 người. Sự tăng nhanh quá mức vê loại hình giao thông này đã lam quá tải về khả năng phục vụ của hệ thống giao thông đô thị. trước tình hình đó chính quyền cung với các cơ quan quản lý giao thông của thành phố đã phải có nhưng biện pháp nhằm hạn chế sự gia tăng của loại phương tiện này (chẳng hạn như ra quyết định ngừng đăng kí xe máy ở 4 quận nội thành trong năm 2004. Và tiếp tục ngưng đăng kí xe máy ở 3 quận khác trong năm 2005 ) Theo các cơ quan quản lý thì các biện pháp này đã phát huy hiệu quả. giảm bớt tình trạng ách tắc giao thông do đó nó sẽ tiếp tụcđược duy trì đồng thời với kế hoạch phát triển hơn nữa mạng lưới xe buýt. tàu điện để đáp ứng nhu cầu đi lại của người dân thành phố. Do đó có thể dự báo tỉ lệ xe máy/100 ngươì sẽ đạt mức bão hoà la 50 xe máy /100 người. Ta có thể dự báo số lượng xe máy dựa vao Mô hình tăng trưởng và bão hoà. sử dụng hàm Logistic với mức bão hoà S =50 . Hàm Logistic dựa trên một giả thiết cơ sở như sau: Sự gia tăng dx/dt của chuỗi thời gian x(t) tỷ lệ với mức đạt được x(t) và với khoảng cách giữa mức đạt được x(t) và mức bão hoà tuyệt đối S. Cũng giống như mô hình hàm mũ. trong mô hình có tồn tại một thành phần khuyến khích nó tăng trưởng và cả một thành phần kìm hãm. vì khoảng cách (S-x(t)) sẽ giảm khi mức x tăng. Hàm logictic có dạng là: X(t) = S/1+e-ast-C (*) Các tham số as và C được ước lượng bằng phương pháp OLS Năm STT(t) T2 Xe máy (Chiếc) Dân số (100 người) tỉ lệ xe máy/100 người (Xt) x/(S-x) ln x/(S-x) t*ln x/(S-x) 1995 1 1 472104 22301 21. 1696 0.7343 -0.3089 -0.3089 1996 2 4 521160 22854 22. 8039 0.8385 -0.1761 -0.3522 1997 3 9 578285 23565 24. 5400 0.9639 -0.0368 -0.1104 1998 4 16 613657 25537 24. 0301 0.9253 -0.0776 -0.3104 1999 5 25 651334 26880 24. 2312 0.9403 -0.0615 -0.3075 2000 6 36 735969 27373 26. 8867 1.1633 0.1512 0.9072 2001 7 49 938180 27908 33. 6169 2.0519 0.7188 5.0316 2002 8 64 1083583 28471 38. 0592 3.1873 1.1592 9.2736 2003 9 81 1180151 30553 38. 6264 3.3961 1.2226 11.0034 2004 10 100 1203643 31010 38.8147 3.4701 1.2442 12.4420 2005 11 121 1291500 31992 38.9247 3.5156 1.2572 13.8292 2006 12 144 1345703 32619 39.4728 3.7496 1.3216 15.8592 2007 13 169 1360000 34000 40.0000 4.0000 1.3863 18.0219 Tổng 91 819 7.8002 84.9787 Từ phương trình (*) ta có thể rút ra: S/x= 1+ e-ast-C , và bằng phép lấy loga tự nhiên ta có: Ln(x/S-x) =C+ast (**) Như vậy bằng viêc biết trước mức bão hoà S = 50, ta có thể ước lượng các tham số a và c theo phương trình (**). Các giá trị thu được là: as = 0,1669 Và C = (- 0,568) Phương trình dự báo sẽ là: Xt = 50/1+e-0,1669.t + 0,568 (***) Thay t=14 vào (***) ta có kết quả là: 42,735 đây chính là tỉ lệ xe máy/100 người năm 2008. kết hợp với số dân dự báo năm 2008 là: 3491,216 nghìn người, ta có dự báo số lượng xe máy năm 2008 là: 1491971( xe máy) Tương tự: t=15 thì tỷ lệ xe máy/100 người năm 2009 là: 43,6929 với số dân dự báo năm 2009 là: 3588,793 nghìn người, ta dự báo số lượng xe máy năm 2009 là: 1568048 (xe máy) +) Dự báo số lượng ôtô trên địa bàn TP Hà Nội năm 2008_2009 Do thu nhập của người dân cũng như quy mô dân số Hà Nội ngày một tăng đã tác động mạnh tới số lượng ô tô được đăng ký mới hàng năm. số lượng ô tô của cá nhân cũng như của các công ty vận tải tăng lên nhanh chóng, làm tăng thêm nhu cầu tiêu thụ xăng một lượng lớn, do đó việc dự báo số lượng ô tô có trên địa bàn Hà Nội có ý nghĩa quan trọng tới việc dự báo lượng tiêu thụ xăng dầu trên thị trường Hà Nội. áp dụng mô hình đa nhân tố ta có phương trình dự báo như sau: Y= a + b. X1 + c. X2 Trong đó : Y :số lượng ô tô (đơn vị : 1000 chiếc) X1 : GDP thành phố Hà Nội (đơn vị : 1000 tỉ) X2 : dân số Hà Nội (đơn vị : 1000 người) Ơ Năm STT ôtô(Y) Dân số (X1) GDP(X2) X12 X22 X1.X2 X1.Y X2.Y 1995 1 70.670 2230. 1 12. 021 4973346 144. 513 26809 157601 850 1996 2 75.350 2285. 4 13. 582 5223053 184. 469 31040 172205 1023 1997 3 80.460 2356. 5 15. 292 5553092 233. 844 36035 189604 1230 1998 4 84.967 2553. 7 17. 128 6521384 293. 380 43741 216980 1455 1999 5 89.011 2688. 0 18. 288 7225344 334. 433 49157 239262 1628 2000 6 96.697 2737. 3 19. 999 7492811 399. 967 54744 264689 1934 2001 7 103.050 2790. 8 22. 004 7788565 484. 176 61409 287592 2268 2002 8 112.858 2847. 1 24. 654 8105978 607. 811 70192 321318 2782 2003 9 122.818 3055. 3 27. 391 9334858 750. 261 83687 375246 3364 2004 10 129.870 3101.0 30.437 9616201 926.397 94384 402727 3953 2005 11 140.139 3199.2 33.572 10234881 1127.063 107403 448333 4705 2006 12 149.204 3261.9 37.318 10639992 1392.660 121729 486688 5568 2007 13 163.389 3400.0 41.610 11560000 1731.39 141474 555523 6799 Tổng 91 1418.483 12962.1 142.937 104269505 5177.51 921804 4117768 37559 Các tham số a, b, c được xác định qua hệ phương trình chuẩn sau: n.a + b ∑X1 + c. ∑X2 = ∑Y a. ∑X1 + b. ∑X12 + c. ∑X1.X2 =∑Y.X1 a. ∑X2 + b. ∑X1.X2 + c. ∑X22 =∑Y.X2 Thay số t