Đề tài Vận dụng phương pháp dãy số thời gian để phân tích giá trị xuất khẩu trên địa bàn Hà Nội

quy hoạch các cụm chế biến gỗ các chính sáh đầu tư tín dụng không còn phù hợp ,cần có sự điều chỉnh kịp thời ,nếu không ,thời gian tới chúng ta sẽ bị động về nguyên liệu các địa phương có đất rừng sản xuất một mặt cần áp dụng có hiệu quả giống mới ,kỹ thuật trồng ,căm sóc ,bảo vệ trong trồng rừng sản xuất .Mặt khác trên cơ sở quy hoạch thống nhất cần đầu tư một số cơ sở công nghệ chế biến gỗ hiện đại để tận dụng gỗ cành ,ngọn và dữ liệu từ quá trình chế biến Tình hình xuất khẩu của Hà Nội Năm 2000 ,tổng kim ngạch xuất khẩu trên địa bàn Hà Nội đạt 1.402 tỷ USD năm 2001 là 1.5 tỷ USD năm 2002 hơn 1.6 tỷ USD năm 2003 hơn 1.81 tỷ và 9 tháng đầu năm 2004 ước tính 1.519 tỷ USD tăng 13.7% so với cùng kỳ năm 2003 .Tính chung tốc độ tăng bình quân kim ngạch xuất khẩu xuất khẩu giai đoạn 2000-2004 đạt khoảng 11%/năm .Trong khi đó chỉ tiêu đại hội đảng bộ thành phố lần thứ VIII đề ra là 16-18%/năm Chuyển dịch cơ cấu các mặt hàng xuất khẩu cũng là một vấn đè cần được quan tâm ,nhóm hàng nông sản là nhóm hàng chiếm tỷ trọng cao nhất trong tổng kim ngạch xuất khẩu của thành phố (26.7%) lại là các mặt hàng thu gom từ các địa phương khác như : gạo ,cà phê, chè ,hạt tiêu Nhóm hàng công nghiệp dệt may chiếm tỷ trọng 24.6% giầy giép và sản phẩm bằng da chiếm tỷ trọng 4.6% chủ yếu là gia công cho nước ngoài (khoảng 85% đối với hàng dệt may xuất khẩu ,80% đối với dầy da ,giầy thể thao xuất khẩu )nhóm hàng điện tử và máy in phun chiếm tỷ trọng 14% chủ yếu là lắp ráp .Các sản phẩm xuất khẩu có giá trị gia tăng cao như: hàng thủ công mỹ nghệ ,cơ ,kim khí ,thực phẩm chế biến còn chiếm tỷ trọng thấp (10%)trong tổng kim ngạch xuất khẩu của Hà Nội . Hiện nay trên địa bàn Hà Nội có khoảng 1000 doanh nghiệp hoạt động kinh doanh xuất khẩu ,trong đó có 320 DNNN ,600 doanh nghiệp ngoài quốc doanh và hơn 100 doanhnghiệp có vốn đầutư nước ngoài (DNFDI).khu vực kinh tế nhà nước chiếm trên 72.9 % là thành phần đóng gópchủ yếu vào tổng giảtị kim ngạch xuất khẩu của thành phố nhưng tốc độ tăng trưởng của khu vực này còn thấp (năm 2001tăng 2% năm 2002 tăng 4.3% năm 2003 giảm 2.3% 9 tháng đầu năm 2004 tăng 10.5% so với cùng kỳ năm 2003).Tỷ trọng kim ngạch xuất khẩu của doanh nghiệp FDI trong tổng kimngach xuất khẩu của thành phố còn thấp (19.2%) khối dân doanh chiếm tỷ trọng 8% .Tính liên kêt sản xuất kinh doanh giữa doanh nghiệp nhà nước và doanh nghiệp FDI còn lỏng lẻo ,chưa tạo ra một sức mạnh tổng hợp. Báo cáo của sở thương mại Hà Nội đã nêu lên nguyên nhân thực trạng này. Những nguyên nhân khách quan là :sự cạnh tranh ngày càng gay gắt từ những nhà sản phẩm Trung Quốc và các nước trong khu vực ,hàng rào phi thuế quan với những nguy cơ kiện tụng ,tranh chấp đã hạn chế khả năng xuất khẩu các chi phí và lệ phí trong hoạt động xuất khẩu còn khá cao làm tăng giá thành sản phẩm đã hạn chế sức cạnh tranh của hàng xuất khẩu, những nguyên nhân chủ quan cần được giải quyết Thứ nhất: chiến lược xuất khẩu đến năm 2010 đã được thành phố xây dựng song còn nhiều bất cập ,đặc biệt trong cơ cấu ngành hàng xuất khẩu, cơ cấu thành phần tham gia xuất khẩu của thành phố chưa thể hiện tính đồng bộ từ tổ chức sản xuất ,thu hút đầu tư nước ngoài ,khai thác nguồn hàng đến tổ chức thâm nhập và củng cố thị trường xuất khẩu .Bên cạnh đó các cơ chế chính sách của thành phố chưa đủ mạnh để kích thích các doanh nghiệp đầu tư phát triển sản xuất Thứ hai : thủ tục của nghành hải quan trong vịêc hoàn thuế đối với hàng xuất khẩu và của ngành thuế trong việc hoàn thành thuế trong vạêc hoàn thuế GTGT chưa đáp ứng yêu cầu yêu cầu của doanh nghiệp ,môi trường thu hút đầu tư nước ngoài còn chưa thực sự hấp dẫn ,tình trạng buôn lậu ,hàng giả và gian lận thương mại ,trốn thuế vẫn phổ biến Thứ ba:công tác thông tin dự báo thị trường ,nhóm hàng và mặt hàng cho thị trường còn yếu . Thứ tư: công tác xúc tiến thương mại đã được quan tâm và triển khai nhiều năm ,nhưng chưa xây dựng được một chương trình xúc tiến thương mại dài để tập trung vào thị trường trọng điểm ,những mặt hàng có thế mạnh của thành phố ,của vùng kinh tế trọng điểm do đó chưa tổng hợp được nguồn lực Thứ năm:do các doanh nghiệp chưa chưa thực sự chủ động nhất là khi trình độ quản lý lý doanh nghiệp còn nhiều hạn chế ,sản phẩm hàng hoá phụ thuộc nguyên liệu nước ngoài ,mẫu mã sản phẩm chưa phong phú đa dạng, nhiều doang nghiệp chưa có chiến lược kinh doanh dài hạn ,thiếu quan tâm phát triển thương hiệu . Năm 2004 ,kế hoạch xuất khẩu của thành phố đạt kim ngạch hơn 2.130tỷ USD tăng 17.1% so với năm 2003 ,ba tháng còn lại của năm 2004 phải đạt kim ngạch xuất khẩu 611 triệu USD .Đạt được kim ngạch này ,đòi hỏi thành phố phải có sự cố gắng rất lớn hơn nữa ,cần phải có chiến lược cho xuất khẩu năm 2005 ,với mục tiêu xuất khẩu tăng 12 % so với năm 2004 .Đây là thách thức rất lớn trong việc xuất khẩu của thành phố .Năm 2005 thành phố sẽ tập trung xuất khẩu các nhóm hàng xuất khẩu chính là :nông sản ,dầy da,dệt may ,điện tử ,thủ công mỹ nghệ và phát triển các mặt hàng hiện nay chiếm tỷ trọng thấp nhưng có tốc độ tăng trưởng cao như :cơ kim khí ,đồ gỗ ,hàn điện dây điện và cáp điện Để đáp ứng mục tiêu này nhiều giải pháp và định hướng cụ thể đã được đặt ra ,trước tiên là giải pháp tín dụng .Các ngân hàng đóng trên địa bàn thủ đô cần tạo điều kiện cho các doanh nghiệp xuất khẩu sản phẩm nông sản hải sản trên địa bàn thủ đô vay vốn kinh doanh với lãi suất ưu đãi, hải quan giảm tối đa thủ tục giúp doanh nghiệp thông quan nhanh hàng hoá xuất khẩu và hoàn thuế đối với hàng xuất khẩu ,ngành thuế cần phải quy định rõ và thực hiện đúng thời hạn làm thủ tục hoàn thuế VAT cho doanh nghiệp ,thành phố có cơ chế chính sách khuyến khích mạnh hơn trong thu hút đầu tư nước ngoài để tăng tỷ trọng xuất khẩu của doạnh nghiệp FDI lên hơn 30% vào năm 2005 và 60-70% vào năm 2010 trong tổng kim ngạch xuất khẩu của thành phố ,tập trung vào các sản phẩm ,điện ,điện tử cơ khí, dây điện và cáp điện ,nghiên cứu và xây dựng các trung tâm sản xuất mẫu mốt cho các doanh nghiệp xuất khẩu. Tổng công ty thương mại Hà Nội lập dự án đầu tư xây dựng một số điểm thông quan mới trên trên địa bàn thành phố Hà Nội. Thứhai là giải pháp về XTTM với mục tiêu đẩy mạnh công tác đào tạo doanh nghiệp tập trung vào các doanh nghiệp xuất khẩu ,động viên doanh nghiệp tiếp tục tham gia các hội chợ quốc tế ,tập trungcác thị trường trọng điểm như : Nhật Bản, EU, Hoa Kì tây nam trung Quốc, đẩy mạnh cung cấp thông tin và xây dựng đề án thành lập trung tâm thông tin phục vụ doanh nghiệp , đẩy mạnh hoạt động văn phòng thươngmại thành phố Nhật bản, lập văn phòng xúc tiến ở Côn Minh (Trung Quốc), tại Hoa Kí và giao dịch cho một số công ty và công ty triển khai xây dựng đề án thành lập và quản lí một số trung tâm trao đổi hàng hoá, trước mắt tập trung vào thị trường Nga, Campuchia, EU, Nam Phi thành lập và tạo điều kiện hoạt động cho một số nghành hàng, đẩy mạnh liên kết hợp tác giữa các doanh nghiệp trung ương,doanh nghiệp địa phương và các doanh nghiệp khác trên địa bàn. CHƯƠNG II LÝ LUẬN CHUNG VỀ DÃY SỐ THỜI GIAN I.MỘT SỐ VẤN ĐỀ CHUNG VỀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN. 1. Khái niệm về dãy số thời gian . Mặt lượng của hiện tượng thường xuyên biến động qua thời gian. Trong thống kê, để nghiên cứu sự biến động này người ta thường dựa vào dãy số thời gian. Dãy số thời gian là dãy các trị số của chỉ tiêu thống kê được sắp xếp theo thứ tự thời gian. Qua dãy số thời gian có thể nghiên cứu đặc điểm về sự biến động của hiện tượng, vạch rõ xu hướng và tính quy luật của sự phát triển, đồng thời để dự đoán các mức độ của hiện tượng trong tương lai. Mỗi dãy số thời gian được cấu tạo bởi thành phần là thời gian và chỉ tiêu về hiện tượng được nghiên cứu. Thời gian có thể là ngày, tuần, tháng, quý, năm... Độ dài giữa hai thời gian liền nhau được gọi là khoảng cách thời gian. Chỉ tiêu về hiện tượng nghiên cứu có thể là số tuyệt đối, số tương đối, số bình quân. Trị số của chỉ tiêu gọi là mức độ dãy số. Căn cứ vào đặc điểm tồn tại về quy mô của hiện tượng qua thời gian có thể phân biệt dãy số thời kỹ và dãy số thời gian. - Dẫy số thời kỳ biểu hiện quy mô (khối kượng) của hiện tượng trong từng khoảng thời gian nhất định. Trong dãy số thời kỳ các mức độ là những số tuyệt đối thời kỳ, do đó độ dài khoảng cách thời gian ảnh hưởng trực tiếp đến trị số của chỉ tiêu và có thể cộng các trị số của chỉ tiêu để phản ánh quy mô của hiện trong những khoảng thời gian dài. - Dãy số thời điểm biểu hiện quy mô (khối lượn)g của hiện tượng tại thời điểm nhất định. Yêu cầu cơ bản khi xây dựng một dãy số thời gian là phải đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy số. Muốn vậy thì nội dung và phương pháp tính toán chỉ tiêu qua thời gian phải thống nhất, phạm vi của hiện tượng nghiên cứu trước sau phải nhất trí, các khoảng cách thời gian trong dãy số nên bằng nhau (nhất là đối với dãy số thời kỳ). Trong thực tế, do những nguyên nhân khác nhau, các yêu cầu trên có thể bị vi phạm, khi đó đòi hỏi phải có sự chỉnh lý thích hợp để tiến hành phân tích. 2. Phân loại dãy số thời gian 2.1 Phân loại theo mức độ trung bình Để phản ánh đặc điểm biến động qua thời gian của hiện tượng được nghiên cứu, người ta thường tính các chỉ tiêu sau đây: - Đối với dãy số thời kỳ, mức độ trung bình thời gian được tính theo công thức sau đây: Trong đó: yi (i = 1, 2,....., n) là các mức độ của dãy số thời kỳ. - Đối với dãy số thời điểm: + Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau thì được tính theo công thức sau đây: Trong đó: yi (i = 1, 2,....., n) là các mức độ của dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian bằng nhau. + Đối với dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian không bằng nhau thì mức độ trung bình theo thời gian được tinhs bằng công thức sau đây: Trong đó: yi (i = 1, 2,....., n) là độ dài thời gian có mức độ yi. 2.2. Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian a.chỉ tiêu tuyệt đối +. Lượng tăng (hoặc giảm tuyệt đối liên hoàn (hay từng thời kỳ). Là hiệu số giữa mức độ kỳ nghiên cứu (yi) và mức độ kỳ đứng liền trước đố (yi-1). Chỉ tiêu này phản ánh mức tăng (thời gian i - 1 và thời gian i). Công thức tính như sau: = yi - (i = 2, 3,......., n) Trong đó: là lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn. +. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc (hay tính dồn). Là hiệu số giữa mức độ kỳ nghiên cứu (yi) và mức độ của một kỳ nào đó được chọn làm gốc, thường là mức độ đầu tiên trong dãy số (yi). Chỉ tiêu này phản ánh mức tăng (hoặc giảm) tuyệt đối trong những khoảng thời gian dài. Nếu ký hiệu Di là lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc, ta có: Di = - y1 (i = 2, 3,............, n) +. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối trung bình. Là mức trung bình của các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối trung bình, tao có: + Giá trị tuyệt đối của 1% tăng (hoặc giảm). Chỉ tiêu này phản ánh cứ 1% tăng (hoặc giảm) của tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn thì tương ứng với một chỉ số tuyệt đối là bao nhiêu. Nếu ký hiệu gi (i = 2, 3,.........., n) là giá trị tuyệt đối của 1% tăng (hoặc giảm) thì: gi = (i = 2, 3,.........., n) b. Chỉ tiêu tương đối +. Tốc độ phát triển liên hoàn phản ánh sự biến động của hiện tượng giữa hai thời gian liền nhau. Công thức được tính như sau: (i = 2, 3,.........., n) Trong đó: ti: Tốc độ phát triển liên hoàn của thời gian i so với thời gian i -1 -1: Mức độ của hiện tượng ở thời gian i -1 yi: Mức độ của hiện tượng ở thời gian i +. Tốc độ phát triển định gốc phản ánh sự biến động của hiện tượng trong những khoảng thời gian dài. Công thức tính như sau: (i = 2, 3,.........., n) Trong đó: Ti: Tốc độ phát triển định gốc : Mức độ của hiện tượng ở thời gian i y1: Mức độ đầu tiên của dãy số Giữa tốc độ phát triển liên hoàn và tốc độ phát triển định giá gốc có mối liên hệ sau đây: - Thứ nhất: Tích các tốc độ phát triển liên hoàn bằng tốc độ phát triển định gốc. Tức là: t2 . t3 ........ tn = Tn hay: Pti = Ti (i = 2, 3,.........., n) - Thứ hai: Thương của hai tốc độ phát triển định gốc liền nhau bằng tốc độ phát triển liên hoàn giữa hai thời gian đó. Tức là: = ti (i = 2, 3,.........., n) +. Tốc độ phát triển trung bình là trị số đại biểu của hai tốc độ phát triển liên hoàn. Vì các tốc độ phát triển liên hoàn có quan hệ tích nên để tính tốc độ phát triển bình quân, người ta sử dụng công thức số trung bình nhân. Nếu ký hiệu là tốc độ phát triển trung bình, thì công thức tính như sau: = Từ công thức trên cho thấy: chỉ nên tính chỉ tiêu tốc độ phát triển trung bình đối với những hiện tượng biến động theo một xu hướng nhất định. +Tốc độ tăng (hoặc giảm). Chỉ tiêu này phản ánh mức độ của hiện tượng giữa hai thời gian đã tăng (+) hoặc giảm (-) bao nhiêu lần (hoặc bao nhiêu phần trăm). Tương ứng với tốc độ phát triển, ta có các tốc độ tăng (hoặc giảm) sau đây: - Tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn. ai = = ti-1 (i = 2, 3,.........., n) -. Tốc độ tăng (hoặc giảm) định gốc; là tỷ số giữa lượng tăng (hoặc giảm) định gốc với mức độ kỳ gốc cố định. Nếu ký hiệu Ai (i = 2, 3,.........., n) là các tốc độ tăng (hoặc giảm) định gốc thì: Ai = (i = 2, 3,.........., n) -. Tốc độ tăng (hoặc giảm) trung bình; là chỉ tiêu phản ánh tốc độ tăng (hoặc giảm) đại biểu trong suốt thời gian nghiên cứu. Nếu ký hiệu là tốc độ tăng (hoặc giảm) trung bình thì: II.CÁC NỘI DUNG PHÂN TÍCH DÃY SỐ THỜI GIAN 2.1. Phân tích đặc điểm biến động Sự biện động của hiện tương qua thời gian chịu sự tác động của nhiều nhân tố. Ngoài các nhân tố chủ yếu, cơ bản quyết định xu hướng biến động của hiện tượng, còn có những nhân tố ngẫu nhiên gây ra những sai lệch khỏi xu hướng. Xu hướng thường được biểu hiện là chiều hướng tiến triển chung nào đó, một sự tiến triển kéo dài theo thời gian, xác định tính quy luật biến động cơ bản của hiện tượng theo thời gian. Việc xác định xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng có ý nghĩa quan trọng trong nghiên cứu thống kê. Vì vậy, cần phải sử dụng những phương pháp thích hợp, trong một chừng mực nhất định, loại bỏ tác động của những nhân tố ngẫu nhiên để nêu lên xu hướng và tính quy luật về sự biến động của hiện tượng. Sau đây sẽ trình bày một số phương pháp thường được sử dụng để biểu hiện xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng. a. Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian. Phương pháp này được sử dụng khi một dãy số thời có khoảng cách thời gian tương đối ngắn và có nhiều mức độ mà qua đó chưa phản ánh được xu hướng biến động của hiện tượng. b. Phương pháp số trung bình trượt (di động). Số trung bình trượt (còn gọi là số trung bình di động) là số trung bình cộng của một nhóm nhất định các mức độ của dãy số được tính bằng cách lần lượt loại dần các mức độ đầu, đồng thời thêm vào các mức độ tiếp theo, sao cho số lượng các mức độ tham gia tính số trung bình không đổi. Giải sử có dãy số thời gian: y1, y2, y3, ........, , ........, yn Nếu tính trung bình trượt cho các nhóm ba mức độ, ta sẽ có: Từ đó ta có một dãy số mới gồm các số trung bình trượt: Việc lựa chọn nhóm bao nhiêu mức độ để tính trung bình trượt đòi hỏi phải dựa vào đặc điểm biến đoọng của hiện tượng và số lượng các mức độc của dãy số thời gian. Nếu sự biến động của hiện tượng tương đối đều đặn và số lượng mức độ của dãy số không nhiều thì có thể tính trung bình trượt từ 3 mức độ. Nếu sự biến động của hiện tượng lớn và dãy số có nhiều mức độ thì có thể tính trung bình trượt từ 5 hoặc 7 mức độ. Trung bình trượt cũng được tính từ nhiều mức độ thì càng có tác dụng san bằng ảnh hưởng của các nhân tố ngẫu nhiên. Nhưng mặt khác lại làm giảm số lượng các mức độ của dãy số trung bình trượt. c. Phương pháp hồi quy. Trên cơ sở dãy số thời gian, người ta tìm một hàm số (gọi là phương trình hồi quy) phản ánh sự biến động của hiện tượng qua thời gian có dạng tổng quát như sau: = f(t, a0, a1, .........., an) Trong đó: : mức độ lý thuyết a0, a1,....., an: các tham số t: thứ tự thời gian Để lựa chọn đúng đắn dạng các phương trình hồi quy đòi hỏi phải dựa vào sự phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian, đồng thời kết hợp với một số phương pháp khác như (như dựa vào đồ thị, dựa vào độ tăng (giảm) tuyệt đối, dựa vào tốc độ phát triển...). Các tham số ai (i = 1, 2, 3, ........, n) thường được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Tức là: = min Sau đây là một số dạng phương trình hồi quy đơn giản thường được sử dụng: - Phương trình đường thẳng: = a0 + a1.t Phương trình đường thẳng được sử dụng khi các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàb di (còn gọi là sai phân bậc 1) xấp xỉ nhau. Áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất sẽ có hệ phương trình sau đây để xác định giá trị của tham số a0 và a1. - Phương trình parabol bậc 2: yt = a0 + a1t + a2t2 Phương trình parabol bậc hai được sử dụng khi các sai phân bậc hai (tức là sai phân của sai phân bậc 1) xấp xỉ nhau: Các tham số a0, a1, a2 được xác định bởi hệ phương trình sau đây: - Phương trình hàm mũ. Phương trình hàm mũ được sử dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ bằng nhau. Các tham số a0 và a1 được xác định bởi hệ phương trình sau đây: d. Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ. Sự biến động của một số hiện tượng kinh tế - xã hội thường có tính thời vụ, nghĩa là hàng năm, trong từng thời gian nhất định, sự biến động được lặp đi lặp lại. Trong các ngành như nông nghiệp, công nghiệp, du lịch... đều ít nhiều có biến động thời vụ. Nguyên nhân gây ra biến động thời vụ là do ảnh hưởng của điều kiện tự nhiên (thời tiết khí hậu) và phong tục tập quán sinh hoạt của dân cư. Biến động thời vụ làm cho hoạt động của một số ngành khi thì căng thẳng, khẩn trương: lúc thì nhàn rỗi, bị thu hẹp lại. Nhu cầu biến động thời vụ nhằm đề ra những chủ trương biện pháp phù hợp, kịp thời, hạn chế những ảnh hưởng của biến động đối với sản xuất và sinh hoạt xã hội. Nhiệm vụ của nhiệm vụ thống kê là dựa vào số liệu của nhiều năm (ít nhất là 3 năm) để xác định tính chất và mức độ biến động thời vụ. Trong các trường hợp biến động thời vụ qua những thời gian nhất định của các năm tương đối ổn định, không có hiện tượng tăng (hoặc giảm) rõ rệt thì chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau đây: Ii = Trong đó: Ii: Chỉ số thời vụ của thời gian : Số trung bình các mức độ của các thời gian cùng tên i. : Số trung bình của tất cả các mức độ trong dãy số. Trường hợp biến động thời vụ qua những thời gian nhất định của cácơ cấu năm có sự tăng (hoặc giảm) rõ rệt thì chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau đây: Ii = Trong đó: yịj: mức độ thực tế ở thời gian i năm j : mức độ tính toán (có thể là một số trung bình trượt hoặc dựa vào phương trình hồi quy ở thời gian i của năm thứ j) 2.2. Hồi quy - tương quan trong dãy số thời gian. a. Tự hồi quy và tự tương quan. Trong nhiều dãy số thời gian, mức độ ở một thời gian nào đó có sự phụ thuộc nhất định vào các mức độ ở các thời gian trước đó. Sự phụ thuộc này gọi là tự tương quan. Việc nhu cầu tự hồi quy và tự tương quan cho phép xác định những đặc điểm của quá trình biến động qua thời gian, phân tích mối liên hệ giữa các dãy số phương pháp dự đoán thống kê. Nghiên cứu tự hồi quy và tự tương quan giải quyết hai nhiệm vụ chủ yếu sau đây: - Thứ nhất, tìm phương trình phản ánh sự phụ thuộc giữa các mức độ trong dãy số thời gian - Gọi là phương trình tự hồi quy. Ví dụ phương trình tự hồi quy giữa yt và yt-1 là: - Thứ hai, đánh giá mức độ chặt chẽ của sự phụ thuộc bằng hệ số tự tương quan. Ví dụ, với phương trình tự hồi quy ở trên, hệ số tự tương quan là: b. Tương quan giữa các dãy số thời gian. Mối liên hệ giữa các hiện tượng không những được biểu hiện qua không gian mà còn được biểu hiện qua thời gian. Ví dụ: mối liên hệ giữa khối lượng một loại sản phẩm nào đó được sản xuất với giá cả của nó trên thị trường, mối liên hệ giữa diện tích và năng suất qua các vụ, mối liên hệ số cuộc kết hôn với số trẻ em được sinh ra... Có thể vận dụng phương pháp tương quan để nghiên cứu các mối quan hệ phụ thuộc này, nghĩa là nghiên cứu tương quan giữa các dãy số thời gian. Để xác định đúng đắn mối liên hệ tương quan giữa các hiện tương được biểu hiện qua dãy số thời gian, đòi hỏi trong từng dãy số thời gian không tồn tại tự tương quan. Nhưng trong thực tế, tự tương quan là hiện tượng thường gặp. Để phần nào loại bỏ ảnh hưởng của tự tương quan, có thể sử dụng một số phương pháp. Một trong những phương pháp đơn giản và thường được sử dụng là nghiên cứu tương quan giữa các độ lệch. Giả sử có hai dãy số thời gian là Xt và Yt với xu thế từng dãy số là và . Các độ lệch là: dxt = Xt - dyt = Yt - Hệ số tương quan giữa các độ lệnh được tính theo công thức: 2.3. Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn. Dự đoán theo nghĩa chung nhất là xác định các thông tin chưa biết có thể xảy ra trong tương lai của hiện tượng được nghiên cứu. Điều này có ý nghĩa to lớn về nhận thức và hoạt động thực tiễn. Ngày nay, dự đoán được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, khoa học - kỹ thuật, chính trị, kinh tế, văn hoá xã hội... Trong việc phân loại dự đoán, xuất phát từ các giác độ khác nhau mà có nhiều cách phân lợi khác nhau. Xuất phát từ đối tượng và nhiệm vụ nghiên cứu, từ các nguồn tài liệu và các phương pháp thích hợp, thống kê thường thực hiện dự đoán ngắn hạn (như dự đoán tháng, quý, năm) - và gọi là dự đoán thống kê ngắn hạn. Dự đoán thống kê ngắn hạn là công cụ quan trọng để tổ chức sản xuất một cách thường xuyên và liên tục các hoạt động sản xuất kinh doanh từ đơn vị cơ sở đến các cấp, các ngành; nó cho phép phát hiện những nhân tố mới, những sự cân đối để từ đó đề ta những biện pháp phù hợp nhằm có sự điều chỉnh kịp thời và có hiệu quả. Phương pháp tổng quát của dự đoán thống kê ngắn hạn lại ngoại suy dãy số thời gian. Sau đây chỉ đề cập đến một số phương pháp đơn giản nhất của dự đoán thống kê ngắn hạn. a. Dự đoán dựa vào lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân. Phương pháp này được sử dụng trong trường hợp các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn xấp xỉ nhau. Mô hình dự đoán: = yn + Trong đó: : Mức độ dự đoán ở thời gian (n + L) L : Tấm xa của dự đoán yn: Mức độ cuối cùng của dãy số thời gian : Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân b. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển bình quân. Phương pháp bày được áp dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau. Mô hình dự đoán: = yn . Trong đó: : Mức độ dự đoán ở thời gian (n + L) L : Tấm xa của dự đoán yn: Mức độ cuối cùng của dãy số thời gian : Tốc độ phát triển bình quân c. Ngoại suy hàm xu thế. Trường hợp đơn giản là từ hàm hồi quy theo thời gian, ta có thể ngoại suy để xác định giá trị của nó ở thời gian cần dự đoán. Mô hình dự đoán: = f(t + L) Trong đó: : Mức độ dự đoán ở thời gian (t + L) L = 1, 2, 3....... Trong trường hợp phức tạp hơn là dự đoán được tiến hành trên cơ sở phân tích các thành phần biến động các hiện tượng qua thời gian. - Phân tích các thành phần của dãy số thời gian gồm: + Thứ nhất, xu thế (ký hiệu f(t)) nói lên hướng phát triển cơ bản của các hiện tượng do tác động của các nhân tố chủ yếu. + Thứ hai, biến động thời vụ (ký hiệu là g(t)) là biến động mang tính lặp lại vào những thời gian nhất định trong năm. + Thứ ba, thành phần ngẫu nhiên (ký hiệu u(t)) phản ánh sự tác động của các nhân tố ngẫu nhiên đối với các mức độ của hiện tượng. Ba thành phần trên được kết hợp với nhau theo một trong hai dạng chủ yếu sau: yt = f(t) + g(t) + u(t) (Dạng cộng) Hoặc: yt = f(t). [g(t) + u(t)] (Dạng cộng) Dự đoán được thực hiện trên cơ sở mô hình hoá thành phần xu thế và biến động thời vụ, còn thành phần ngẫu nhiên, do việc biểu hiện của nó không phải đơn giản, do đó không được đưa vào mô hình dự đoán. Phù hợp với hai dạng kết hợp ở trên, ta có hai mô hình dự đoán sau đây: = f(t + L) + g(t + L) Hoặc = f(t + L) . g(t + L) d. Dự đoán dựa vào bảng Buys - Ballot. Giả sử xu thế là một hàm tuyến tính ft = a + bt với ( t = 1, 2, ..... T) Biến động thời vụ: St = Cj (j = ) Biến động ngẫu nhiên: Zt: Khó mô hình hoá Mô hình có dạng: = a + bt + Cj Ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Nhưng trong thực tế người thường sử dụng bảng B-B. Bảng Buy Ballot j (tháng) i (năm) 1 ¼ j ¼ m i x Ti 1 y1,1 ¼ Y1,j ¼ y1,m T1 1 x Ti ¼ ¼ ¼ ¼ ¼ ¼ ¼ i yi,1 ¼ yi,j ¼ yi,m Ti i x Ti ¼ ¼ ¼ i yn,1 ¼ Yn,j ¼ yn,m Tn N x Ti T1 ¼ Tj ¼ Tm t = 1, 2 ..... n x m = a + bt + Cj j = 1, 2 ..... m b = a = Cj = (j = ) e. Phương pháp ngoại suy xu thế phát triển. Phương pháp ngoại suy xu thế có hai trường hợp. + Trường hợp 1: Áp dụng khi đối tượng dự đoán phát triển trong thời gian quan sát chỉ do hai nhóm nhân tố tác động là nhóm nhân tố tác động mạnh và nhóm các nhân tố ngẫu nhiên. Với mô hình dự đoán: = f(t + L; a0; a1; ..... an) + et Sai số dự đoán được xác định theo công thức: Sp = Se Trong đó: Sp: Sai số dự đoán n: Số các mức độ trong dãy số thời kỳ tiền sử Se: Độ lệch chuẩn của mô hình miêu tả L: Tầm xa dự đoán. Khoảng dự đoán là: (yn+L ± ta . Sp) Trong đó: ta: Giá trị theo bảng của tiêu chuẩn t - Student với (n - 2) bậc tự do và xác suất tin cậy (1 - a) + Trường hợp 2: Áp dụng khi đối tượng dự đoán biến động c