Luận văn nghiên cứu phương pháp dụ báo nhu cầu điện năng trong giai đoạn 2015~2025






 ! 
"#$%&'(%&%(
)*+,- /-)01*2-34-5 367
89:0;&<=&=';
"$>1?@"A
.6BC)6D EF-G)HI)JK0$L6M N* OC,-
/PC%&'=
?
Trước tiên tôi xin được gửi lời cảm ơn đến tất cả các Quý Thầy/Cô đã giảng
dạy trong chương trình cao học Quản lý năng lượng - trường Đại học Điện Lực,
những người đã truyền đạt cho tôi những kiến thức hữu ích về Quản lý Năng Lượng,
làm cơ sở cho tôi thực hiện luận văn này.
Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS Dương Trung Kiên đã tận tình hướng
dẫn, chỉ bảo, cho tôi nhiều kinh nghiệm trong thời gian thực hiện đề tài.
Tôi cũng xin chân thành cảm ơn các Thầy/Cô đang giảng dạy tại khoa Quản lý
Năng Lượng - trường Đại học Điện Lực, các đồng nghiệp của Điện lực Sơn la đã
giúp đỡ tôi trong việc trong quá trình thu thập dữ liệu, thông tin của luận văn, đóng
góp ý kiến và bổ sung những thiếu sót cho luận văn của tôi.
Sau cùng tôi xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến gia đình đã luôn tạo điều kiện tốt
nhất cho tôi trong quá trình học cũng như thực hiện luận văn.
Do thời gian có hạn, kinh nghiệm nghiên cứu chưa có nên còn nhiều thiếu xót,
tôi rất mong nhận được ý kiến đóng góp của Quý Thầy/Cô và các anh chị học viên.

Tôi xin cam đoan luận văn là công trình nghiên cứu của riêng tôi dưới sự hướng
dẫn của TS Dương Trung Kiên, tôi cũng xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực
hiện luận văn này đã được cám ơn và các thông tin trích dẫn trong luận văn này đã được

chỉ rõ nguồn gốc.
Tác giả
Trần Duy Trinh
Contents
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT 5
DANH MỤC HÌNH ẢNH 6
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: 9
4. Phương pháp nghiên cứu: 9
CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG 10


 !"
#$%&#
'()*+,-#
./001023'
./00*+,4
./005671!.89

:;&*<=>!*0 %<?*+
@*60 %<?*+
#A,**BCDCECF0G8056<?*+
KẾT LUẬN CHƯƠNG 1: 25
CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ XÃ HỘI CỦA
TỈNH SƠN LA GIAI ĐOẠN 2015-2025 26
2.1. Khái quát về tình hình kinh tế xã hội của tỉnh Sơn La 26
H*7,IJKFLM/N9
$"0D71JKFLM/N
$"71+1*LM/N
#HO.P0D71JKFQ
2.2. Phân tích tình hình tiêu thụ điện năng của tỉnh Sơn La 46

HR,*S2T#4
TÓM TẮT CHƯƠNG 2 52
CHƯƠNG 3 DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CHO TỈNH SƠN LA GIAI ĐOẠN
2014 – 2025 53
3.1 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO 53
3.2 MÔ HÌNH DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CHO TỈNH SƠN LA TRONG
GIAI ĐOẠN DỰ BÁO 53
 %+1*>;.UC1*V*,*SCR$LM/N'#
 %56''
:;M>!*1WLM/NC"QQ'I'4
:;XCRWLM/NC"#I''9
:;:F=>!*M/NC"QQ'I''Y
XP*0V>7,Z2[='Q
#\ +564
:;9A56YQ
3.3 LỰA CHỌN MÔ HÌNH , KẾT QUẢ DỰ BÁO 89
N]56YQ
:;YXO^56Q
:;Q_56*V*,*SCRLM/NC"#
' Q
1?*;Q
:;(*V*,*SCR$LM/NC"#I'Q
Tóm tắt chương 3: 92
KẾT LUẬN 94
Q O@R STU
QV?
MỞ
ĐẦU
'LW-)KXYZ)C[Z\/34EHK)J-]^Z/C
Cùng với sự phát triển của nền kinh tế, nhu cầu về năng lượng và tốc độ sử dụng

năng lượng ngày càng cao. Các nguồn năng lượng hóa thạch truyền thống như: than, dầu,
khí đốt có nguy cơ cạn kiệt, đồng thời vấn đề ô nhiễm môi trường ngày càng nghiêm
trọng và trở thành vấn đề toàn cầu. Ngành điện cũng trong tình trạng như vậy. Xét riêng
ở nước ta, trong quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa và hội nhập kinh tế thế giới,
cùng với sự phát triển mạnh mẽ về mọi mặt của nền kinh tế quốc dân, nhu cầu về điện
năng cũng tăng lên rất cao. Theo Quyết định số 1208/QĐ-TTg ngày 21/7/2011 của Thủ
tướng Chính phủ về phê duyệt Quy hoạch phát triển điện lực Quốc gia giai đoạn 2011 –
2020 có xét đến 2030 với mục tiêu tổng quát là: Cung cấp đủ nhu cầu điện trong nước,
sản lượng điện sản xuất và nhập khẩu năm 2015 khoảng 194 - 210 tỷ kWh; năm 2020
khoảng 330 - 362 tỷ kWh; năm 2030 khoảng 695 - 834 tỷ kWh; Ưu tiên phát triển nguồn
năng lượng tái tạo cho sản xuất điện, tăng tỷ lệ điện năng sản xuất từ nguồn năng lượng
này từ mức 3,5% năm 2010, lên 4,5% tổng điện năng sản xuất vào năm 2020 và 6,0%
vào năm 2030; Giảm hệ số đàn hồi điện/GDP từ bình quân 2,0 hiện nay xuống còn bằng
1,5 vào năm 2015 và còn 1,0 vào năm 2020; Đẩy nhanh chương trình điện khí hóa nông
thôn, miền núi đảm bảo đến năm 2020 hầu hết số hộ dân nông thôn có điện. Năm 2020:
Tổng công suất các nhà máy điện khoảng 75.000 MW, trong đó: Thủy điện chiếm
23,1%; thủy điện tích năng 2,4%; nhiệt điện than 48,0%; nhiệt điện khí đốt 16,5% (trong
đó sửdụng LNG 2,6%); nguồn điện sửdụng năng lượng tái tạo 5,6%; điện hạt nhân 1,3%
và nhập khẩu điện 3,1%. Điện năng sản xuất và nhập khẩu năm 2020 khoảng 330 tỷkWh,
trong đó: Thủy điện chiếm 19,6%; nhiệt điện than 46,8%; nhiệt điện khí đốt 24,0%
(trong đó sử dụng LNG 4,0%); nguồn điện sửdụng năng lượng tái tạo 4,5%; điện hạt
nhân 2,1% và nhập khẩu điện 3,0%. Như vậy, để đáp ứng nhu cầu phụ tải, từ nay đến
năm 2020 ta sẽ phải xây dựng thêm các nhà máy điện, các đường dây truyền tải, phân
phối và các trạm biến áp. Tổng vốn đầu tư cho toàn ngành điện đến năm 2020 khoảng
929,7 nghìn tỷ đồng (tương đương với 48,8 tỷ USD, trung bình mỗi năm cần khoảng
4,88 tỷ USD). Đây là một sức ép lớn đối với ngành điện cũng như Chính phủ trong việc
thu hút vốn đầu tư cả ở trong nước lẫn nước ngoài.
Sơn La là một tỉnh Miền núi nằm ở phía Tây – Bắc với diện tích trên 14 nghìn
Km
2

, dân cư thưa thớt chỉ khoảng trên 1 triệu dân. Kinh tế chủ yếu phát triển ngành kinh
tế nông nghiệp, lâm nghiệp, ngư nghiệp, riêng công nghiệp chưa mấy phát triển do điều
kiện giao thông khó khăn và không có lợi thế đặc biệt để phát triển công nghiệp. Trong
những năm qua, đời sống của bà con nhân dân trên địa bàn tỉnh đã có nhiều chuyển biến
tích cực, mức sống, mức thu nhập ngày càng được nâng cao, đời sống văn hóa tinh thần
của người dân ngày càng được đáp ứng tốt hơn. Chính vì thế nhu cầu năng lượng cho
sinh hoạt, sản xuất của nhân dân ngày một tăng cao đặc biệt là nhu cầu sử dụng điện cho
các thiết bị máy điện gia dụng, các loại máy phục vụ quá trình sản xuất… Theo thống kê,
giai đoạn 2009-2012 tỷ lệ tăng trưởng GDP của tỉnh Sơn La trung bình từ 6 đến 9% thì tỷ
lệ tăng trưởng của Điện năng đủ để đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế phải gấp 1,5 đến
1,8 lần tỷ lệ tăng trưởng GDP.
Chính vì vậy, việc dự báo nhu cầu điện năng có ý nghĩa vô cùng quan trọng, nó
quyết định rất lớn tới việc qui hoạch và phát triển hệ thống điện nhằm đáp ứng yêu cầu
phát triển kinh tế xã hội trong thời gian tới cũng như đảm bảo an ninh quốc phòng, giữ
vững ổn định chính trị khu vực biên giới. Là một cán bộ đang làm công tác quản lý tại
Công ty Điện lực Sơn La sau quá trình được trang bị những kiến thức thiết thực liên quan
đến quản lý hiệu quả nguồn năng lượng, cùng với yêu cầu mang tính cấp bách của việc
dự báo nhu cầu năng lượng điện phục vụ tốt quá trình phát triển kinh tế xã hội của Tỉnh,
tôi đã chọn đề tài “.)C,-K_*R]^`*XZY)6M Y)aYEbcaH-)*Kd*]Ce--5 K)H
Zf-)$M-I.CIC]Hg-%&'(%&%(” làm luận văn tốt nghiệp.
%LhK]WK) )C,-K_*0
Đưa ra phương pháp dự báo nhu cầu điện năng của Tỉnh Sơn La từ năm 2015 – 2025.
Trên cơ sở đó giúp cho việc qui hoạch tổng thể tỉnh Sơn La đạt hiệu quả cao nhất, góp phần
nâng cao chất lượng, độ tin cậy cung cấp điện và thỏa mãn nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội
của tỉnh Sơn La.
<L:CZ67 \/Y)gi\C )C,-K_*0
IH>.8,E*:
+ Hệ thống điện tỉnh Sơn La, hoạt động tiêu thụ điện năng theo các thành phần
kinh tế.
+ Tình hình phát triển kinh tế theo khu vực của tỉnh Sơn La, các kế hoạch ngắn

hạn, dài hạn của các thành phần kinh tế.
+ Tình hình tăng dân số, dự báo tăng trưởng và tốc độ đô thị hóa.
I",E*`
aĐịa bàn tỉnh Sơn La
=L)6M Y)aY )C,-K_*0
* Phương pháp thống kê thu thập số liệu:
- Số liệu phục vụ công tác nghiên cứu được thu thập bằng phương pháp điều tra
bằng bảng hỏi hoặc bằng các phiếu điều tra hay thông qua các cuộc phỏng vấn trực tiếp.
Toàn bộ số liệu này đều là số liệu thô chưa qua xử lý, nó sẽ có tính chính xác cao hơn các
số liệu thống kê. Tuy nhiên để khái quát hóa được toàn bộ số liệu này cần phải áp dụng
các nguyên lý thuộc Lý thuyết Thống kê nhằm đảm bảo các con số là có ích, có thể mô tả
được thực tế và qua đó đưa ra được những nhận định, kết luận phù hợp với thực tế.
- Phân tích, sử dụng mô hình toán để tính toán.
* Phương pháp phân tích tổng hợp: Dựa trên cơ sở toàn bộ số liệu có được thông
qua phương pháp thu thập số liệu trên, phân tích, đánh giá thực trạng sử dụng Điện năng
trên địa bàn tỉnh.
(LO[ZKX*KjI3*k-\5-0
Nội dung của luận văn ngoài những phần mở đầu, mục lục, tài liệu tham khảo,
bao gồm những phần chính sau:
A./`A/=U!*+1*V*CR
A./`$b?*660D71JKFLM/N
C"'I'
A./`c*V*CRLM/NC"'I'
'
$l@Tm! "
'L'L@Tm! "
'L'L'LO)aC-Cei\^EbcaH
Dự báo đã hình thành từ đầu những năm 60 của thế kỉ 20. Khoa học dự báo với
tư cách một ngành khoa học độc lập có hệ thống lí luận, phương pháp luận và phương
pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu quả của dự báo. Người ta thường nhấn mạnh

rằng một phương pháp tiếp cận hiệu quả đối với dự báo là phần quan trọng trong hoạch
định. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họ xác định các hướng trong
tương lai cho các hoạt động mà họ sẽ thực hiện. Bước đầu tiên trong hoạch định là dự
báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm hoặc dịch vụ và các nguồn lực
cần thiết để sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ đó.
Dự báo là một khoa học suy đoán những sự việc xảy ra trong tương lai, trên cơ
sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi tiến hành dự báo cần căn cứ
vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận
động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học hoặc có thể
là một dự đoán chủ quan, trực giác của con người.
Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán trước các hiện tượng và sự
việc sẽ xảy ra trong tương lai được căn cứ vào các tài liệu như sau:
- Các dãy số liệu của các thời kì quá khứ.
- Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo.
- Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế đã được đúc kết.
Như vậy, tính khoa học ở đây thể hiện ở chỗ căn cứ vào dãy số liệu của các thời kì quá khứ
và căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo. Tính nghệ thuật
được thể hiện căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế và từ nghệ thuật phán đoán của các chuyên gia,
được kết hợp với kết quả dự báo, để có được các quyết định với độ chính xác và tin cậy cao.
Khi tiến hành dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện
tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình
toán học (định lượng). Tuy nhiên dự báo cũng có thể là một dự đoán chủ quan hoặc trực giác
về tương lai (định tính) và để dự báo định tính được chính xác hơn, người ta cố loại trừ những
tính chủ quan của người dự báo.
Dựa vào thời gian dự báo mà phân biệt dự báo thành 3 loại:
 Dự báo ngắn hạn: Thời gian có thể đến một năm, nhưng thường ít hơn ba tháng.
 Dự báo trung hạn: Thời gian dự báo từ trên ba tháng đến dưới ba năm.
 Dự báo dài hạn: Thường từ ba năm trở lên.
'L'L%LICZNn\/4 )oIKjIEbcaH
1.1.2.1. Vai trò

Vai trò của dự báo nhu cầu điện năng có tác dụng rất to lớn, nó liên quan đến quản lý
kinh tế nói chung và quy hoạch hệ thống điện nói riêng. Dự báo và quy hoạch là hai giai đoạn
liên kết chặt chẽ với nhau của một quá trình quản lý. Trong mối quan hệ ấy, phần dự báo sẽ
góp phần giải quyết vấn đề cơ bản sau:
- Xác định xu thế phát triển của nhu cầu điện năng.
- Đề xuất những yếu tố cụ thể.
- Xác định quy luật và đặc điểm của sự phát triển của nhu cầu điện năng.
Trên cơ sở định hướng phát triển ngành điện, người ta xây dựng quy hoạch phát triển
hệ thống điện cho từng giai đoạn 5 năm có xét đến triển vọng 10 – 15 năm sau.
Nếu công tác dự báo nói chung mà dựa trên lập luận khoa học thì sẽ trở thành cơ sở để
xây dựng các kế hoạch phát triển nền kinh tế quốc dân. Đặc biệt đối với ngành năng lượng, tác
dụng của dự báo còn có ý nghĩa quan trọng, vì điện năng liên quan chặt chẽ với tất cả các
ngành kinh tế quốc dân, cũng như đến mọi sinh hoạt bình thường của người dân. Do đó, nếu
dự báo không chính xác sai lệch quá nhiều về khả năng cung cấp, về nhu cầu điện năng thì sẽ
dẫn đến hậu quả không tốt cho nền kinh tế. Chẳng hạn, nếu chúng ta dự báo phụ tải quá thừa
so với nhu cầu sử dụng dẫn đến hậu quả là huy động nguồn quá lớn, làm tăng vốn đầu tư, có
thể gây tổn thất điện năng tăng lên. Ngược lại, nếu chúng ta dự báo phụ tải quá thấp so với nhu
cầu thì sẽ không đủ điện năng cung cấp cho các hộ tiêu thụ và tất nhiên sẽ dẫn đến việc cắt bỏ
một số phụ tải một cách không có kế hoạch gây thiệt hại cho nền kinh tế quốc dân.
1.1.2.2. Ý nghĩa
Dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng qua đó giúp các nhà quản trị doanh
nghiệp chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định cần thiết phục vụ cho quá
trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá, quy mô sản xuất, kênh phân phối sản phẩm,
nguồn cung cấp tài chính… và chuẩn bị đầy đủ điều kiện cơ sở vật chất, kỹ thuật cho sự phát
triển trong thời gian tới (kế hoạch cung cấp các yếu tố đầu vào như: lao động, nguyên vật liệu,
tư liệu lao động… cũng như các yếu tố đầu ra dưới dạng sản phẩm vật chất và dịch vụ).
Trong các doanh nghiệp nếu công tác dự báo được thực hiện một cách nghiêm túc còn
tạo điều kiện nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.
Dự báo chính xác sẽ giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng và toàn bộ nền
kinh tế nói chung.

Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển kinh tế văn
hoá xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân.
Nhờ có dự báo các chính sách kinh tế, các kế hoạch và chương trình phát triển kinh tế
được xây dựng có cơ sở khoa học và mang lại hiệu quả kinh tế cao.
Nhờ có dự báo thường xuyên và kịp thời, các nhà quản trị doanh nghiệp có khả năng
kịp thời đưa ra những biện pháp điều chỉnh các hoạt động kinh tế của đơn vị mình nhằm thu
được hiệu quả sản xuất kinh doanh cao nhất.
'L'L<L)p-3HgCEbcaH
 Dựa vào độ dài thời gian dự báo:
- Dự báo dài hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 5 năm trở lên. Thường
dùng để dự báo những mục tiêu, chiến lược về kinh tế chính trị, khoa học kỹ thuật trong
thời gian dài ở tầm vĩ mô.
- Dự báo trung hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 3 đến 5 năm. Thường
phục vụ cho việc xây dựng những kế hoạch trung hạn về kinh tế văn hoá xã hội… ở tầm
vi mô và vĩ mô.
 Dự báo ngắn hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo dưới 3 năm, loại dự báo
này thường dùng để dự báo hoặc lập các kế hoạch kinh tế, văn hoá, xã hội chủ yếu ở tầm vi
mô và vĩ mô trong khoảng thời gian ngắn nhằm phục vụ cho công tác chỉ đạo kịp thời.
 Dựa vào các phương pháp dự báo0
Phương pháp dự báo trực tiếp theo các nhóm ngành: Nội dung của phương pháp
tính trực tiếp là xác định nhu cầu điện năng của năm dự báo dựa trên tổng sản lượng của
các ngành (5 ngành) ở năm hiện tại, quá khứ và năm dự báo theo kế hoạch, ứng với suất
tiêu hao điện năng của từng loại sản phẩm.
- Phương pháp chuyên gia: Là phương pháp thu thập xử lý thống kê những ý kiến
đánh giá, những dự báo mang tính kinh nghiệm, tự nhiên của các chuyên gia giỏi, giàu kinh
nghiệm cũng như linh cảm nhạy bén trong lĩnh vực hẹp của một phân ngành nào đó.
- Phương pháp mô hình kinh tế lượng: Phương pháp mô hình kinh tế lượng là
phương pháp được sử dụng rộng rãi trong dự báo nhu cầu năng lượng. Dưới đây là một
số phương pháp cơ bản:
+ Phương pháp ngoại suy: Nội dung của phương pháp ngoại suy là nghiên cứu diễn

biến của phụ tải trong các năm quá khứ tương đối ổn định và tìm ra quy luật biến đổi của
phụ tải theo thời gian, từ đó sử dụng mô hình tìm được để tính cho giai đoạn dự báo. .
+ Phương pháp hệ số đa hồi quy: Nội dung của phương pháp này là nghiên cứu
mối tương quan giữa điện năng tiêu thụ A và các tham số kinh tế (X
1
,X
2
) nhằm phát
hiện những quan hệ về mặt định lượng của các đại lượng này.
 Dựa vào nội dung (đối tượng dự báo): Có thể chia dự báo thành: Dự báo khoa
học, dự báo kinh tế, dự báo xă hội, dự báo tự nhiên, thiên văn học…
- Dự báo khoa học: Là dự đoán về những sự kiện, hiện tượng nào đó có thể hay
nhất định sẽ xảy ra trong tương lai. Theo nghĩa hẹp hơn, đó là sự nghiên cứu khoa học
về những triển vọng của một hiện tượng nào đó, chủ yếu là những đánh giá số lượng và
chỉ ra khoảng thời gian mà trong đó hiện tượng có thể diễn ra những biến đổi.
- Dự báo kinh tế: Là khoa học dự báo các hiện tượng kinh tế trong tương lai. Dự
báo kinh tế được coi là giai đoạn trước của công tác xây dựng chiến lược phát triển kinh
tế - xã hội và dự án kế hoạch dài hạn. Dự báo kinh tế bao trùm sự phát triển kinh tế và
xã hội của đất nước có tính đến sự phát triển của tình hình thế giới và các quan hệ quốc
tế. Thường được thực hiện chủ yếu theo những hướng sau: dân số, nguồn lao động, việc
sử dụng và tái sản xuất ….
- Dự báo xã hội: Dự báo xã hội là khoa học nghiên cứu những triển vọng cụ thể
của một hiện tượng, một sự biến đổi, một qúa trình xă hội, để đưa ra dự báo hay dự
đoán về tình hình diễn biến, phát triển của một xã hội.
- Dự báo tự nhiên, thiên văn học, loại dự báo này thường bao gồm:
+ Dự báo thời tiết: Thông báo thời tiết dự kiến trong một thời gian nhất định trên
một vùng nhất định.
+ Dự báo thuỷ văn: Là loại dự báo nhằm tính để xác định trước sự phát triển các
quá trình, hiện tượng thuỷ văn xảy ra ở các sông hồ, dựa trên các tài liệu liên quan tới
khí tượng thuỷ văn.

+ Dự báo động đất: Là loại dự báo trước địa điểm và thời gian có khả năng xảy
ra động đất. Động đất không đột nhiên xảy ra mà là một quá trình tích luỹ lâu dài, có thể
hiện ra trước bằng những biến đổi địa chất, những hiện tượng vật lí, những trạng thái
sinh học bất thường ở động vật…
'L'L=LW-)K)XZKjIEbcaH
Dự báo không phải là sự phán đoán định tính mà là sự định lượng cái sẽ xảy ra,
khả năng xảy ra nhiều nhất hoặc định lượng mức độ xảy ra dựa trên cơ sở khoa học của
những phân tích trong thực tiễn . Vì vậy dự báo mang tính xác suất, vừa mang tính
khách quan vừa mang tính chủ quan. Kết quả của dự báo phụ thuộc vào trình độ tư duy
của người dự báo.
Với cùng môt hiện tượng, với những giả thiết về biến đổi của đối tượng trong
tương lai thì dự báo có thể được thể hiện bằng nhiều dạng kết quả khác nhau. Đó chính
là tính linh hoạt, đa phương án của dự báo
'L'L(L)q  *+,-ZrKZNH EbcaH
 Nguyên tắc biện chứng
Mỗi hiện tượng đều có quan hệ, tác động qua lại với các hiện tượng khác, có thể
trực tiếp hay gián tiếp, tất nhiên hay ngẫu nhiên, quan hệ hàm số hay quan hệ nhân quả,
ít hay nhiều. Vì vậy khi thực hiện dự báo cần tính đến mối quan hệ giữa các mặt của
vấn đề, giữa các ngành, thành phần kinh tế, giữa các lĩnh vực trong cuộc sống, để chọn
ra được quan hệ ảnh hưởng mạnh tới đối tượng dự báo.
 Nguyên tắc kế thừa lịch sử
Các hiện tượng vận động và phát triển không ngừng từ thấp tới cao, từ đơn giản đến
phức tạp, từ chưa hoàn thiện đến hoàn thiện. Vì vậy việc nghiên cứu trạng thái trong
quá khứ và hiện tại sẽ là cơ sở vững chắc để dự báo xu hướng vận động và phát triển
của đối tượng trong tương lai được dự báo. Khi đó kết quả dự báo trong tương lai sẽ có
độ tin cậy cao khi chúng ta nghiên cứu sâu sắc quá khứ và hiện tại.
 Nguyên tắc tính đặc thù và tương tự của đối tượng cần dự báo
Nhận biết được đúng tính đặc thù, quy luật biến đổi của đối tượng được dự báo
sẽ tránh được sai lầm khi dự báo. Đồng thời nhận biết được sự tương tự của các đối
tượng dự báo sẽ giúp cho chủ thể dự báo tiết kiệm được kinh phí, thời gian và đặc biệt

nó cho phép kiểm tra kết quả của mô hình dự báo bằng cách so sánh với các kết quả của
đối tượng dự báo tương tự trước đó.
 Nguyên tắc mô tả tối ưu đối tượng dự báo
Mỗi hiện tượng, mỗi đối tượng dự báo có thể được mô tả bằng nhiều cách khác
nhau xong chủ thể dự báo cần tìm được cách mô tả hiện tượng một cách xác thực nhất,
chính xác nhất với chi phí thấp nhất có thể. Đó chính là nguyên tắc cuối cùng của dự báo.
'L%L  ! "
Hiện nay có rất nhiều phương pháp dự báo nhu cầu điện năng. Phần dưới đây đồ
án xin trình bày một số phương pháp thông dụng trong thực tế quy hoạch Điện Lực.
'L%L'. )6M Y)aYEbcaHZNbKZC[YZ)sHKaK-)ti /-)
Nội dung của phương pháp tính trực tiếp là xác định nhu cầu điện năng của năm
dự báo dựa trên tổng sản lượng của các ngành (5 ngành) ở năm hiện tại , quá khứ và
năm dự báo theo kế hoạch, ứng với suất tiêu hao điện năng của từng loại sản phẩm. Đối
với những trường hợp không có suất tiêu hao điện năng thì xác định nhu cầu điện năng
cho từng trường hợp cụ thể (như công suất trung bình cho một hộ gia đình, bệnh viện,
trường học ). Phương pháp này có ưu điểm là tính toán đơn giản, ngoài yêu cầu xác
định tổng điện năng dự báo còn biết được tỷ lệ sử dụng điện năng trong các ngành và
các khu vực địa lý khác nhau, từ đó có thể thực hiện phân vùng và phân nút phụ tải
thích hợp, làm cơ sở cho việc thiết kế hệ thống cung cấp điện. Trên cơ sở đó có thể đề
xuất các phương án điều chỉnh quy hoạch cho cân đối và phù hợp. Với các ưu điểm nói
trên, phương pháp này được dùng phổ biến để dự báo nhu cầu điện trong các đề án quy
hoạch phát triển điện lực quận, thành phố.
Tuy nhiên việc đánh giá mức độ chính xác của phương pháp này thường gặp
nhiều khó khăn vì nó phụ thuộc vào mức độ chính xác của các thông tin về phát triển
các ngành kinh tế và các hộ phụ tải trong tương lai, cũng như phụ thuộc vào suất tiêu
hao điện năng của các loại sản phẩm. Khối lượng tính toán khá nhiều. Phương pháp này
thường được áp dụng để dự báo nhu cầu điện năng với thời gian ngắn hạn và trung hạn,
trong vòng 5 năm.
'L%L%L)6M Y)aYK)*+,-.CI
Như chúng ta đã biết, trong thực tế cuộc sống có nhiều hiện tượng không thể mô

tả được bằng số, không thể hình thức hóa nó được. Có những hiện tượng có thể mô tả
được xong lại thiếu thông tin cho việc áp dụng phương pháp khoa học chính xác để dự
báo, kiểm tra có hiệu quả. Trong những trường hợp như vậy chúng ta phải làm như thế
nào để dự báo sự biến đổi của chúng? Phương pháp chuyên gia có thể thực hiện được.
Vậy phương pháp chuyên gia là gì? Là phương pháp thu thập xử lý thống kê
những ý kiến đánh giá, những dự báo mang tính kinh nghiệm, tự nhiên của các chuyên
gia giỏi, giàu kinh nghiệm cũng như linh cảm nhạy bén trong lĩnh vực hẹp của một phân
ngành nào đó.
Những chuyên gia này là những người có cái nhìn sâu sắc về những mâu thuẫn,
những vấn đề nảy sinh cũng như xu hướng phát triển không ngừng của các hiện tượng
trong lĩnh vực họ nghiên cứu một cách khách quan mà cho tới nay chưa có một mô hình
nào có thể thay thế.
Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập xử lý thống kê những ý kiến đánh giá,
những dự báo mang tính kinh nghiệm, tự nhiên của các chuyên gia giỏi, giàu kinh nghiệm cũng
như nhạy bén trong lĩnh vực hẹp của một phân ngành nào đó. Phương pháp này được triển khai
theo một quy trình chặt chẽ bao gồm nhiều khâu: thành lập nhóm chuyên gia, đánh giá năng lực
chuyên gia, lập biểu câu hỏi và xử lý toán học kết quả thu được từ ý kiến chuyên gia.
Khó khăn của phương pháp này là việc tuyển chọn và đánh giá khả năng của các
chuyên gia. Phương pháp này được áp dụng có hiệu quả cho những đối tượng thiếu (hoặc chưa
đủ) số liệu thống kê, phát triển có độ bất ổn lớn hoặc đối tượng của dự báo phức tạp không có
số liệu nền. Kết quả của phương pháp dự báo này chủ yếu phục vụ cho nhu cầu định hướng,
quản lý vì thế cần kết hợp (trong trường hợp có thể) với các phương pháp định lượng khác.
'L%L<L)6M Y)aYiu)v-)GC-)Z[367
Mô hình kinh tế lượng được sử dụng rộng rãi trong dự báo nhu cầu năng lương.
Tuy nhiên, cách tiếp cận này là mối liên hệ giữa thu nhập, giá và nhu cầu năng lượng
tồn tại trong quá khứ sẽ được tiếp tục giữ vững trong tương lai. Thực tế cho thấy mối
quan hệ giữa nhu cầu năng lượng, thu nhập và giá có thể thay đổi đáng kể trong tương
lai khi mà những thay đổi quan trọng trong cấu trúc công nghệ của nhu cầu năng lượng
và phản ứng của người tiêu dùng xảy ra
Phương pháp mô hình kinh tế lượng là phương pháp được sử dụng rộng rãi trong

dự báo nhu cầu năng lượng, được áp dụng với nhiều dạng khác nhau, dưới đây là một số
phương pháp cơ bản:
 Phương pháp ngoại suy
Phương pháp ngoại suy được xây dựng trên mối quan hệ giữa điện năng và thời
gian. Nội dung của phương pháp ngoại suy là nghiên cứu diễn biến của phụ tải trong
các năm quá khứ tương đối ổn định và tìm ra quy luật biến đổi của phụ tải theo thời
gian, từ đó sử dụng mô hình tìm được A = f t) để tính cho giai đoạn dự báo. Tiến hành
suy diễn toàn bộ diễn biến của phụ tải ở quá khứ vào tương lai và phụ tải dự báo được
xác định theo hàm xu thế ở thời điểm tương ứng. Có thể có rất nhiều dạng hàm xu thế,
mà thông thường được xác định theo phương pháp ngoại suy.
Phương pháp ngoại suy là một trong những phương pháp được ứng dụng nhiều
do những ưu điểm là phản ánh khá chính xác quá trình phát triển của phụ tải, có thể
đánh giá mức độ tin cậy của hàm xu thế dễ dàng. Tuy nhiên, để áp dụng phương pháp
này cần phải có lượng thông tin đủ lớn, quá trình khảo sát phải tương đối ổn định.
Bản chất của phương pháp ngoại suy là nghiên cứu quy luật của đối tượng dự báo đã
hình thành trong quá khứ và hiện tại để làm dự báo cho tương lai. Giả thiết cơ bản của phương
pháp này là sự bảo toàn nhịp điệu, quan hệ và những quy luật phát triển của đối tượng dự báo
trong quá khứ cho tương lai. Thông tin cung cấp cho phương pháp ngoại suy là số liệu của đối
tượng dự báo trong quá khứ theo một đặc trưng nào đó ( ngày, tháng, năm…) thì hình thành
một chuỗi thời gian. Ta có
thể mô tả khái quát như sau:
T (thời điểm) t
1
t
2
… t
.n
Y (giá trị đối tượng dự báo) y
1
y

2
… y
n
Điều kiện chuỗi thời gian kinh tế : Khoảng cách giữa các thời điểm của chuỗi thời gian
phải bằng nhau, có nghĩa là phải đảm bảo tính liên tục nhằm phục vụ cho việc xử lý. Đơn vị đo
giá trị của chuỗi thời gian phải được đồng nhất.
Theo ý nghĩa toán học thì phương pháp ngoại suy chính là việc phát hiện xu thế vận
động của đối tượng dự báo, có khả năng tuân theo quy luật hàm số f(t) nào đó để dựa vào đó dự
đoán giá trị đối tượng dự báo ở ngoài khoảng giá trị đã biết (y
1
,y
n
) dưới dạng:
Y
db
n+1
= f(n+l) + ε
Trong đó: Y
db
n+1
giá trị dự báo của đối tượng kinh tế ở thời điểm (n+1).
f(n+l) giá trị lý thuyết trên hàm dự báo tại thời điểm (n+1).
l là khoảng cách dự báo.
ε sai số.
H*70./00"=*+`
- Cần có lượng số liệu lớn để có thể tìm ra quy luật của đối tượng dự báo.
- Đối tượng dự báo phát triển tương đối ổn định theo thời gian: Đó là vì phương pháp
ngoại suy dựa trên giả định là tình huống sẽ tiếp tục xảy ra trong tương lai như đã xảy ra ở quá
khứ và hiện tại. Không có những tác động mạnh mẽ nào từ bên ngoài dẫn đến sự thay đổi
trong quá trình phát triển của đối tượng dự báo

- Khi các phương pháp khác có thể bị ảnh hưởng sai lệch của người dự báo: Chẳng hạn,
dự báo chuyên gia thường bị ảnh hưởng sai lệch chủ quan của người dự báo, nên khi đó dự báo
chuyên gia không phù hợp và khi đó ta nên sử dụng dự báo bằng phương pháp ngoại suy.
Phương pháp ngoại suy có ưu điểm là tương đối đơn giản, đặc biệt so với các phương
pháp dự báo phức tạp khác như mô hình kinh tế lượng nhiều biến. Do tính đơn giản nên dự
báo bằng phương pháp ngoại suy có thể thực hiện nhanh chóng ít tốn kém về chi phí. Tuy
nhiên, phương pháp này chỉ lưu ý đến các hiện tượng xảy ra trong quá khứ mà bỏ qua các tác
động mới xuất hiện trong tương lai và phương pháp dự báo này sẽ không đánh giá hết được sự
ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài, ví dụ như ảnh hưởng của giá cả và GDP đến nhu cầu, …
Các tác động đó có thể làm thay đổi sự vận động của đối tượng dự báo trong tương lai so với
quá khứ, nên việc dự báo sẽ không chính xác. Phương pháp này không được sử dụng nhiều để
dự báo do thiếu số liệu cần thiết về tiêu thụ điện trong quá khứ. Để có thể áp dụng được
phương pháp này thì cần phải ý thức được tầm quan trọng của thông tin để thu thập và lưu giữ,
đồng thời cần phải trang bị các cơ cấu đo cần thiết.
 Phương pháp đa hồi quy
Phân tích đa hồi quy là nghiên cứu mối quan hệ giữa các thành phần kinh tế - xã hội…
với nhu cầu tiêu thụ điện năng từng ngành dựa vào thống kê toán học. Các mối quan hệ đó có
thể giúp chúng ta xác định được lượng tiêu thụ điện năng cho các ngành. Hay có thể nói phân
tích đa hồi quy là nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của nhiều biến số (biến giải thích hay biến độc
lập) đến một biến số ( biến cần giải thích hay biến phụ thuộc), nhằm dự báo biến phụ thuộc dựa
vào các giá trị được biết trước của các biến độc lập. Hồi quy là phương pháp thống kê toán dùng
để ước lượng, dự báo những sự kiện xảy ra trong tương lai dựa vào quy luật quá khứ. Mục tiêu
của phương pháp đa hồi quy là dựa vào dữ liệu lịch sử của các biến số Y
i
, X
i
, dùng thuật toán để
tìm ra mô hình hồi quy phục vụ cho quá trình dự báo.
Một chỉ tiêu kinh tế chịu sự tác động cùng lúc của rất nhiều nhân tố
th

u
ậ
n
chiều hoặc trái
chiều nhau. Chẳng hạn như doanh thu lệ thuộc và giá cả,
th
u
nhập bình quân xã hội, lãi suất tiền
gửi, mùa vụ, thời tiết,… Mặt khác,
g
iữa
những nhân tố lại cũng có sự tương quan tuyến tính nội
tại với nhau. Phân
tíc
h hồ
i quy giúp ta vừa kiểm định lại giả thiết về những nhân tố tác động và
mức
độ
ảnh hưởng, vừa định lượng được các quan hệ kinh tế giữa chúng. Từ đó,
làm
nền tảng
cho phân tích dự báo và có những quyết sách phù hợp, hiệu quả,
th
ú
c
đẩy tăng
trưở
ng.
 Ưu, nhược điểm của phương pháp:
- Ưu điểm:

Phương pháp đa hồi quy tương đối đơn giản, dễ thực hiện, không đòi hỏi những thủ
thuật phức tạp. Xem xét và đưa được nhiều biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc vào
mô hình, nhằm đưa ra được kết quả chính xác hơn.
- Nhược điểm:
Trong quá trình đưa biến vào mô hình dễ gây hiện tượng tự tương quan ảnh hưởng đến
kết quả dự báo hoặc các biến muốn đưa vào mô hình có thể không thu thập được số liệu. Để đưa
ra được mô hình thích hợp phải qua các bước đánh giá, kiểm định mô hình đó có thỏa mãn hay
không, nếu không thỏa mãn phải quay lại những bước đầu trong quy trình dự báo.
'L<LwmxVy1
Nhu cầu điện năng của mỗi ngành công nghiệp, nông nghiệp, thương mại - dịch
vụ, dân dụng và ngành khác trên phạm vi toàn quốc được dự báo trên cơ sở xây dựng
hàm hồi quy biểu thị mối tương quan giữa tiêu thụ điện năng của mỗi ngành trong quá
khứ với các biến phụ thuộc.
'L<L'LO)aC-Cei
Hồi quy - nói theo cách đơn giản, là đi ngược lại về quá khứ
để nghiên cứu
những dữ liệu đã diễn ra theo thời gian
hoặc diễn ra tại cùng một thời điểm nhằm tìm đến
một quy luật về mối quan hệ giữa
chúng. Mối quan hệ đó được biểu diễn thành một
phương trình (hay mô hình) gọi là: phương trình hồi quy mà dựa vào đó, có thể giải thích
bằng các kết quả lượng hoá về bản chất, hỗ trợ củng cố các lý thuyết và dự báo tương lai.
Theo thuật ngữ toán, phân tích hồi quy là sự nghiên cứu mức độ ảnh hưởng
của một hay nhiều biến số (biến giải thích hay biến độc lập), đến một biến số
(biến kết quả hay biến phụ thuộc
), nhằm dự báo biến kết quả dựa vào các giá trị được
biết trước của các biến giải thích.
Hồi quy được dùng để xem xét mối quan hệ giữa biến độc lập (X) và biến phụ
thuộc (Y). Mục tiêu của phân tích hồi quy là mô hình hoá mối liên hệ, nghĩa là từ các dữ
liệu mẫu thu thập được ta cố gắng xây dựng một mô hình toán học nhằm thể hiện một

cách tốt nhất mối liên hệ giữa hai biến X và Y. Phân tích hồi quy xác định sự liên quan
định lượng giữa hai biến ngẫu nhiên Y và X, kết quả của phân tích hồi quy được dùng
cho dự báo, ngược lại phân tích tương quan khảo sát khuynh hướng và mức độ của sự
liên quan, được dùng để đo lường tính bền vững của mối liên hệ giữa các biến.
'L<L%L!2-K)XZ\/ *z-9:3Ce*Y)p-ZWK)K)H)zC{*+
 Các loại số liệu trong phân tích hồi quy
Thành công trong bất cứ một sự phân tích kinh tế nào đều phụ thuộc vào việc sử
dụng các số liệu thích hợp và phương pháp xử lý các số liệu đó. Có ba loại số liệu: số
liệu theo chuỗi thời gian, số liệu chéo và số liệu hỗn hợp của 2 loại trên:
- Các số liệu theo thời gian: là các số liệu được thu thập trong một thời kỳ, một khoảng
thời gian nhất định. Ví dụ như các số liệu về GDP, giá điện, dân số hay giá trị sản xuất
- Các số liệu chéo: là các số liệu về một hoặc nhiều biến được thu thập tại một thời
điểm ở nhiều địa phương, đơn vị khác nhau.
- Các số liệu hỗn hợp theo không gian và thời gian. Ví dụ như các số liệu về giá USD
hàng ngày ở Hà Nội, Hải Phòng, Huế…
 Nguồn gốc của các số liệu
Các số liệu thường được các cơ quan nhà nước, các tổ chức quốc tế, các công ty tư
nhân hay cá nhân thu thập. Chúng có thể là số liệu thực nghiệm hoặc không thực nghiệm.
Tuy nhiên trong thực tế các số liệu không phải do thực nghiệm mà có, các số liệu về
GDP, số người thất nghiệp, giá cổ phiếu nằm dưới sự kiểm soát của các kỹ thuật viên,
thường thì chất lượng của số liệu bị ảnh hưởng của các nguyên nhân sau:
- Các số liệu thu thập phi thực nghiệm thường có sai số quan sát, bỏ sót quan sát
hoặc cả hai.
- Sai số trong phép đo.
- Các số liệu thường được tổng hợp ở mức cao không cho phép đi sâu vào từng
đơn vị nhỏ.
- Một số các số liệu thuộc bí mật quốc gia nên không phải ai cũng sử dụng được.
Ta có thể thấy rằng phương pháp hồi quy có ưu điểm là xét đến tác động của các
yếu tố tới tiêu thụ điện trong thực tế như giá điện, dân số và thu nhập. Kết quả có độ
chính xác cao nó bắt kịp được sự chuyển đổi cấu trúc tăng trưởng về nhu cầu.

'L<L<L1*aZNv-)Y)p-ZWK))/i)zC{*+
Quá trình phân tích kinh tế hàm hồi quy được tiến hành theo các bước:
:.P` Nêu ra các giả thiết hay giả thuyết về các mối quan hệ giữa các biến kinh
tế. Chẳng hạn kinh tế vĩ mô khẳng định rằng mức tiêu dùng của các hộ gia đình phụ
thuộc theo quan hệ cùng chiều với thu nhập khả dụng của họ.
:.P: Thiết lập các mô hình toán học để mô tả mối quan hệ giữa các biến số này:
Ví dụ: Hàm tuyến tính: Y= β
1
+ β
2
* X + u
Trong đó Y chi tiêu cho tiêu dùng của một hộ gia đình
X: thu nhập khả dụng của hộ gia đình
βi: Hệ số chặn và hệ số góc
U: yếu tố ngẫu nhiên
Sự tồn tại của các yếu tố ngẫu nhiên bắt nguồn từ mối quan hệ giữa các yếu tố
kinh tế nói chung là không chính xác
:.P`Thu thập số liệu: để ước lượng các tham số của mô hình, cần phải thu
thập số liệu.
:.P#: Ước lượng các tham số của mô hình nhằm nhận được số đo về mức ảnh
hưởng của các yếu tố với các số liệu hiện có. Các ước lượng này là các kiểm định thực
nghiệm cho các lý thuyết kinh tế.
:.P': Phân tích kết quả dựa trên lý thuyết kinh tế để phân tích đánh giá kết quả
nhận được. Xét xem các kết quả nhận được có phù hợp với lý thuyết kinh tế không,
kiểm định các giả thiết thống kê về các ước lượng nhận được trong mô hình, nếu ước
lượng của β2 là số dương và nhỏ hơn 1 thì ước lượng này là hợp lý về mặt lý thuyết,
trường hợp ngược lại thì không phù hợp. Khi đó cần tìm ra một mô hình đúng.
:.P4: Dự báo: Nếu như mô hình phù hợp với lý thuyết kinh tế thì có thể sử
dụng mô hình để dự báo. Dự báo là giá trị trung bình hoặc dự báo cá biệt.
:.P9` Sử dụng mô hình để đề ra chính sách

Nêu ra giả thiết
Thiết lập mô hình toán
học
Thu thập số liệu
Phân tích kết quả
Dự báo
Ra quyết định
Ước lượng tham số
v-)'L'Quá trình phân tích hàm hồi quy
'L<L=LaKZC,*K)*|-]}]a-).Cai_K]PY)~)7YKjIiu)v-))zC{*+
Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình người ta thường sử dụng các tiêu
chuẩn kiểm định sau:
e9:`aK]•-)
%
0đo lường phần biến thiên của Y có thể được giải thích bởi
các biến độc lập X, đây chính là đại lượng thể hiện sự thích hợp của mô hình hồi quy
bội đối với dữ liệu. Đại lượng R
2
nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Nếu R
2
= 1, đường hồi
quy mẫu giải thích 100% của sự biến thiên trong Y. Ngược lại, nếu R
2
= 0 thì mô hình
sẽ không giải thích được gì cho sự biến thiên trong Y. Do đó, R
2
càng lớn thì mô hình
hồi quy bội được xây dựng được xem là càng thích hợp và càng có ý nghĩa trong việc
giải thích sự biến thiên của Y.
e9:

%
)Ce*K)f-)0một mô hình có
2
R
lớn thì tổng bình phương sai số dự báo
nhỏ hay nói cách khác độ phù hợp của mô hình đối với dữ liệu càng lớn. Tuy nhiên một
tính chất đặc trưng quan trọng của là nó có xu hướng tăng khi số biến giải thích trong
mô hình tăng lên. Nếu chỉ đơn thuần chọn tiêu chí là chọn mô hình có
2
R
cao, người ta
có xu hướng đưa rất nhiều biến độc lập vào mô hình trong khi tác động riêng phần của
các biến đưa vào đối với biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê.
Vì lẽ này, chúng ta cần một thước đo khác có tính đến số biến giải thích trong
mỗi mô hình. Thước đo đó được gọi là
2
R
hiệu chỉnh (Adjusted
2
R
):

2
^
= 1 - (1 - R
2
)
Với n là số quan sát và k là số hệ số cần ước lượng trong mô hình.
2
^

có thể nhận giá trị âm và khi số biến giải thích của mô hình tăng lên thì
2
^
tăng chậm hơn R
2
:
2
^

≤
R
2

≤
1
Qua thao tác hiệu chỉnh này thì chỉ những biến thực sự làm tăng khả năng giải
thích của mô hình mới xứng đáng được đưa vào mô hình,

2
^
là thước đo sự phù hợp của
mô hình hồi quy có tính đến số lượng biến giải thích trong mỗi mô hình.
OC}i]•-)0Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy. Kiểm định này giải thích
sự ảnh hưởng của biến độc lập X lên biến phụ thuộc Y.
Mệnh đề kiểm định :
Giả thiết: H
o
: β
j
= 0

H
1
: β
j
≠ 0
Tiêu chuẩn kiểm định:
t =

τ T
n-k

Miền bác bỏ W
α
: W
α
= { t/ |t| > t
α
/2
n-k
}
Với mức ý nghĩa α, việc bác bỏ giả thuyết H
o
, chấp nhận giả thuyết H
1
khi t ∈
W
α
và ngược lại khi t∉ W
α
thì chấp nhận H

o
, bác bỏ H
1
.
Với kiểm định t, ta sẽ biết được những biến độc lập nào có ảnh hưởng tới biến
phụ thuộc. Đối với những biến độc lập không ảnh hưởng tới biến phụ thuộc thì ta có thể
loại bỏ biến đó ra khỏi mô hình.
OC}i]•-)€0Kiểm định này dùng để kiểm tra tham số của các biến độc lập có
đồng thời bằng 0 hay không.
Giả thiết H
o
: β
2
= . . . = β
k
= 0
H
1
: có ít nhất một β
j
≠ 0
Nếu chấp nhận H
0
, tức là tồn tại mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Y với
bất kỳ một biến độc lập X
j
nào đó. Và ngược lại, bác bỏ H
0
ta có thể kết luận rằng ít
nhất có một biến độc lập X

j
nào đó không ảnh hưởng tới biến phụ thuộc Y.
OC}i]•-)E•*NcC-‚IZ9H-L
Kiểm định d _ Durbin-Watson là kiểm định thống kê được sử dụng phổ biến nhất
để phát hiện ra hiện tượng tương quan chuỗi. Tương quan chuỗi là sự tương quan giữa
các thành phần của chuỗi các quan sát sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu
chuỗi thời gian) hoặc không gian ( trong số liệu chéo). Người ta dùng tiêu chuẩn
Durbin-Watson để kiểm tra xem có tồn tại hiện tượng tự tương quan hay không.
Mệnh đề kiểm định :
Giả thuyết H
o
: ρ = 0 ( không có tự tương quan)
H
1
: ρ ≠ 0 ( có tự tương quan)
Giá trị tính toán của kiểm định d _ Durbin-Watson:

∑
∑
−
=
−
=
+
−
=
1
1
2
1

1
2
1
)(







ε
εε



Với =

⇒ d = 2(1 - )
Tự tương
quan
dương
Vùng
không
quyết
định
Không tự
tương
quan
Vùng

không
quyết
định
Tự tương
quan âm
0 d
L
d
U
2 4-d
U
4-d
L
4
+ 0<D<d
L
: mô hình có sự tương quan dương.
+ d
L
<D<d
u
: không đủ điều kiện để kết luận.
+ d
u
<D<4-d
u
: mô hình có không tự tương quan.
+ 4-d
u
<D<4-d

L
: không đủ điều kiện để kết luận.
+ 4-d
L
<D<4: mô hình có tự tương quan âm.
OT'0
Dự báo là một trong những công cụ hữu ích giúp cho những nhà quản lý, nhà
quy hoạch có được cái nhìn khái quát ban đầu để lập kế hoạch cho mục tiêu giai đoạn
tiếp theo. Dự báo giúp nhà quản lý lường trước được những rủi ro có thể xảy ra đối với
doanh nghiệp. Trong chương này luận văn đã trình bày được một cách tổng quan về dự
báo nhu cầu điện năng và các phương pháp dự báo đang được ứng dụng phổ biến nhất
hiện nay là cơ sở lý thuyết cho việc dự báo nhu cầu điện năng cho tỉnh Sơn La giai đoạn
2015 - 2025. Trong chương tiếp theo luận văn tập trung phân tích, đánh giá tình hình
phát triển kinh tế - xă hội và thực trạng cung cấp điện của tỉnh Sơn La.