Dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội và các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội

1

VIỆN KHOA HỌC THỐNG KÊ






Chuyên đề
DỰ BÁO CÁC CHỈ TIÊU THỐNG KÊ XÃ HỘI VÀ
CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO CÁC CHỈ TIÊU
THỐNG KÊ XÃ HỘI





Ngƣời thực hiện : GS.TS. Nguyễn Khắc Minh







Hà Nội 29 tháng 6 năm 2009
2

GIỚI THIỆU
Trong chuyên đề này , chúng tôi tập trung vào giải quyết một số nội dung cơ bản sau:
Trong phần một- tổng quan về dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội, chúng tôi sẽ trình bày các
quan niệm xung quanh dự báo, nhằm trả lời cho các câu hỏi :Dự báo là gì? Có thể dự báo được
những gì?Mức độ tin cậy của chúng ta đối với các dự báo là như thế nào?Chúng ta thường làm
dự báo bằng cách nào?Các nhà kinh tế làm dự báo bằng cách nào?Làm thế nào để phân tích
các đặc điểm của các phương pháp dự báo?Những tính chất đặc biệt gì của dữ liệu có ảnh
hưởng nhiều nhất?Những khó khăn chủ yếu là gì?Những khó khăn này có phương án khắc phục
không?Tương lai của dự báo kinh tế ra sao? Trong phần hai, chúng tôi giới thiệu các phương
pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội như: đoán, “quy tắc ngón tay cái” hoặc “các mô hình
không chính thức”; đánh giá của chuyên gia; ngoại suy xu thế ; các chỉ số dự báo sớm; thông
qua các cuộc điều tra; các mô hình chuỗi thời gian và các hệ kinh tế lượng. Đặc biệt, trong dự
báo bằng mô hình kinh tế lượng chúng tôi tập trung vào giải quyết vấn đề về dự báo ngắn hạn và
dài hạn và bàn về độ chính xác của dự báo. Cuối cùng chúng tôi trình bày kết quả mới nhất về
kết hợp dự báo để nâng cao chất lượng dự báo.











3

Phần một
Tổng quan về dự báo các chỉ tiêu kinh tế- xã hội

I. Giới thiệu nội dung của dự báo
Mục tiêu của phần này là nhằm tổng quan nội dung của dự báo kinh tế- xã hội.
Chúng tôi tổng hợp lại tất cả nội dung trong 10 câu hỏi then chốt có thể vẫn thường được đặt ra
trong công tác dự báo, nhưng ở đây các câu hỏi này tập trung tới các vấn đề dự báo.
1. Dự báo là gì?
2. Có thể dự báo được những gì?Mức độ tin cậy của chúng ta đối với các dự báo là như thế
nào?
3. Chúng ta thường làm dự báo bằng cách nào?
4. Các nhà kinh tế làm dự báo bằng cách nào?
5. Làm thế nào để đo lường mức độ thành công hay thất bại của các dự báo?
6. Làm thế nào để phân tích các đặc điểm của các phương pháp dự báo?
7. Những tính chất đặc biệt gì của dữ liệu có ảnh hưởng nhiều nhất?
8. Những khó khăn chủ yếu là gì?
9. Những khó khăn này có phương án khắc phục không?
10. Tương lai của dự báo kinh tế ra sao?
Một số câu hỏi có thể được nói qua rất nhanh, tuy nhiên một số câu hỏi khác sẽ là những
vấn đề lớn mà ta không đề cập ở đây hoặc sẽ xem xét ở phần sau. Phần tổng quan này sẽ đưa ra
những bình luận sơ bộ về câu trả lời của từng câu hỏi. Phần thứ hai sẽ tóm lược lại nội dung với
10 câu hỏi này. Những câu hỏi được đặt ra, và các câu trả lời được đưa ra không đòi hỏi chúng
ta phải hiểu biết về chủ đề này từ trước, và nó sẽ cho phép người đọc tìm hiểu một cách tự do mà
không cần phải tiếp cận tài liệu theo một trật tự bắt buộc nào.
4

II. Những vấn đề của dự báo
2.1. Dự báo là gì?
(i) Dự báo nghĩa là dự đoán các giá trị của các biến nào đó ngoài mẫu số liệu sẵn có -
điển hình là một dự đoán cho tương lai, nhưng tổng quát hơn là dự đoán cho các giá trị của các
biến ở những thời gian và không gian khác.
(ii) Dự báo có thể có một nền tảng vững chắc hoặc có thể thiếu những nền tảng cơ sở
thuyết phục; chúng có thể chính xác hoặc không chính xác trong từng trường hợp cá biệt hoặc

tính trung bình; chúng có thể chi tiết hoặc không chi tiết; chúng có thể dựa trên mô hình hoặc
mang tính thông tin. Các dự báo được đưa ra bằng những phương pháp với hệ hàng trăm phương
trình ước lượng kinh tế lượng được kiểm định chặt chẽ cho tới những phương pháp gần như
không có một cơ sở nào để quan sát được. Do vậy, dự báo là một chủ đề rất rộng.
Trong lịch sử, hầu hết các phương pháp mà chúng ta đã nghĩ ra đều đã được thử nghiệm, và
chúng ta đã được kế thừa hơn 36 từ khác nhau trong tiếng Anh dùng để nói về hoạt động “tiên
đoán” theo nghĩa rộng, đó là tương lai có thể mang lại điều gì.
Các thí dụ bao gồm, bên cạnh các dự báo những hiện tượng kinh tế, có các dự báo nhân
khẩu học, chính trị, khí tượng, thiên văn, và nhiều hiện tượng khác. Những thí dụ đặc biệt hơn
bao gồm các chỉ tiêu thống kê xã hội, thí dụ như dự báo thu nhập quốc gia và các thành phần của
nó, dân số, kết quả bầu cử, thời tiết và nhật, nguyệt thực.
Dự báo có liên quan mật thiết với đánh giá chính sách. Thực tế, hầu hết các phương pháp đánh
giá chính sách dựa trên một loại dự báo đặc biệt – tuỳ thuộc vào việc chấp thuận một chính sách
(hay tổng quát hơn, các phương án chính sách).
2.2. Có thể dự báo những gì?
Bởi vì dự báo chỉ đơn giản là một nhận định về tương lai nên chúng ta có thể dự báo bất
kỳ điều gì, có thể từ lạm phát chỉ số giá tiêu dùng của tháng tới cho đến tình hình thời tiết ngày
mai, mực nước biển tính bình quân dâng cao thêm bao nhiêu vào cuối thiên niên kỷ thứ ba, cho
tới dân số của trái đất vào ngày hôm đó, và giá trị của chỉ số VN index tại thời điểm đầu năm
2010. Chúng ta không khẳng định rằng các kết quả dự báo nhất thiết là hữu ích. Như vậy việc dự
báo các chỉ tiêu tống kê - xã hội cũng không nằm ngoài định nghĩa nêu trên
5

2.3.Mức độ tin cậy của chúng ta đối với các dự báo là nhƣ thế nào?
Rõ ràng là mức độ tin cậy của chúng ta phụ thuộc vào cơ sở xây dựng dự báo này tốt đến
mức độ nào? Những dự đoán đơn thuần sẽ không mang lại độ tin cậy cao, những dự báo dựa
trên các cách tiếp cận đã được kiểm định đúng đắn có thể mang lại cho chúng ta nhiều hy vọng
hơn. Thật không may là ngay cả khi nó được dựa trên những cách tiếp cận này thì nó dường như
vẫn chưa đủ. Tương lai quá bất định chính là khó khăn của chúng ta.
Chúng ta gần như không thể làm trước được điều gì từ những bất định. Tuy nhiên, tính

ngẫu nhiên của các kết cục trong chừng mực nào đó chúng ta có thể hiểu được, và chúng ta gọi
đó là “những bất định có thể đo lường được”, nó khá có ích cho người sử dụng một dự báo. Nó
thường dưới dạng khoảng dự báo xung quanh một điểm dự báo, điểm dự báo được xem là xu thế
trung tâm hoặc kết cục có nhiều khả năng xảy ra nhất. Ví dụ, nhận định là “mặt trăng cách xa
chúng ta đúng 5000 km” là rất chi tiết (nhưng hoàn toàn không chính xác), và theo nghĩa đen thì
nó sẽ gắn với khoảng tin cậy dự báo bằng không. Ngược lại, nhận định “mặt trăng nằm cách xa
chúng ta trong khoảng từ 1000 tới 1 tỷ km” là rất chính xác nhưng rất thiếu chi tiết, nó có khoảng
tin cậy quá lớn. Những cách trình bày phức tạp hơn về yếu tố bất định có thể đo lường được là
dự báo mật độ; tức là ước lượng phân phối xác suất của các kết cục tương lai có thể xảy ra.
2.4. Chúng ta thƣờng làm dự báo bằng cách nào?
Có nhiều cách để đưa ra dự báo. Đó có thể là các phân tích thống kê dựa trên các mô hình
chính thống, các phân tích thống kê không dựa trên các mô hình tham số, những tính toán không
chính thức, phương pháp nội suy giản đơn, tung đồng xu, đoán, và “linh cảm”. Rất khó để đánh
giá tần suất sử dụng của mỗi phương pháp trong thực tế, nhưng hầu hết các phương pháp này đều
được thực hiện trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Tuy nhiên, nghiên cứu này sẽ tập trung
vào các cách tiếp cận thống kê chính thống.
2.5. Các nhà kinh tế làm dự báo bằng cách nào?
Trong kinh tế, các phương pháp dự báo gồm có:
1. Đoán, “quy tắc ngón tay cái” hoặc “các mô hình không chính thức”
2. Đánh giá của chuyên gia
3. Ngoại suy
4. Các chỉ số dự báo sớm
6

5. Các cuộc điều tra
6. Các mô hình chuỗi thời gian và
7. Các hệ kinh tế lượng
Đoán và các phương pháp có liên quan tới nó chủ yếu dựa vào may mắn. Đây là phương
pháp đòi hỏi ít giả thiết nhất so với các phương pháp khác mà chúng ta sẽ bàn luận nhưng nó lại
không phải là một phương pháp hữu ích: đoán “đúng” thường được công bố và đoán sai lại

thường được lờ đi; và tính bất định gắn với các ước đoán thường không thể đánh giá từ trước.
Nếu nhiều người đoán, một số sẽ đúng một cách ngẫu nhiên, nhưng nó khó có thể được nhìn
nhận là một cách tiếp cận (nói cách khác, các nhà kinh tế sẽ bắt đầu đưa ra hàng nghìn dự báo và
khẳng định sự thành công bất kỳ khi nào một trong số đó chính xác).
Đánh giá chuyên gia dựa trên ý kiến của các chuyên gia, thường là một phần của cách
tiếp cận dự báo, nhưng nó thiếu tính giá trị khi nó là một phương pháp duy nhất, ngay cả khi tại
một thời điểm nào đó, một số nhà quản lý “tiên tri” đã dự đoán chính xác. Thật không may là
những thành công mang tính hệ thống cũng lảng tránh cả những chuyên gia, và không ai có thể
dự đoán liệu lời tiên tri đó sẽ thành công trong lần tiếp theo hay không .
Ngoại suy sẽ rất là tốt nếu như xu thế vẫn tiếp diễn, nhưng điều này cũng không chắc
chắn: tính chất thường thấy là các phép ngoại suy khác nhau được sử dụng tại những thời điểm
khác nhau. Ngoài ra, các dự báo hữu ích nhất khi chúng dự báo những thay đổi trong xu thế, và
điều này thì phương pháp ngoại suy thường là không làm được. Nhiều người đã mua cổ phiếu,
nhà vào những thời kỳ đang ở đỉnh của cơn sốt…
Dự báo dựa trên các chỉ số dự báo sớm đòi hỏi một mối quan hệ ổn định giữa các biến dự
báo sớm và các biến sẽ diễn ra sau đó. Khi các lý do giải thích cho một biến là yếu tố đi trước,
chẳng hạn đơn đặt hàng sẽ có trước khi sản xuất thì khi đấy các chỉ số dự báo sớm sẽ hữu ích,
tuy nhiên nếu không thì nó sẽ cho chúng ta những thông tin sai lầm. Ngay cả đối với các chỉ số
dự báo sớm rất hiển nhiên như việc ngôi nhà xây thô là chỉ số đi trước của ngôi nhà hoàn tất có
người ở, kết quả dự báo là hết sức nghèo nàn (bởi vì độ trễ có thu hẹp hoặc nới rộng rất nhanh
trong những thời kỳ bùng nổ và thoái trào nhà ở - hoặc khi thời tiết quá khắc nghiệt).
Điều tra người tiêu dùng và các doanh nghiệp có thể mang lại thông tin về các sự kiện
trong tương lai, nhưng nó phải dựa vào những kế hoạch được thực hiện. Một lần nữa chúng ta lại
7

thấy rằng những thay đổi bất lợi trong môi trường kinh doanh có thể khiến người ta phải đánh
giá lại các kế hoạch một cách căn bản bởi vì điều chỉnh lại kế hoạch sẽ đỡ tốn kém hơn.
Các mô hình chuỗi thời gian mô tả đặc điểm của dữ liệu trong quá khứ là phương pháp
dự báo khá phổ biến, đây là phương pháp cạnh tranh với phương pháp hệ phương trình kinh tế
lượng (cụ thể là ở dạng đa biến). Đây là những phương pháp thường dùng trong ngành dự báo.

Nhưng cũng giống như các phương pháp khác, chúng tập trung vào “những bất định có thể đo
lường được”.
Hệ phương trình kinh tế lượng là công cụ chính để dự báo kinh tế. Những phương trình
này nhằm tìm cách mô hình hóa hành vi của các nhóm tác nhân kinh tế có thể quan sát được
(người tiêu dùng, nhà sản xuất, người lao động, nhà đầu tư,…) với giả định về mức độ hợp lý
trong hành động của các tác nhân này ở một mức độ vừa phải dựa theo kinh nghiệm lịch sử. Lợi
thế của các nhà kinh tế khi sử dụng các hệ phương trình kinh tế lượng cho cả nền kinh tế là kết
hợp thống nhất được các kiến thức thực nghiệm và lý thuyết về cách vận hành của nền kinh tế,
nó làm cơ sở cho khung phân tích các chiến lược nghiên cứu nhằm nâng cao hiểu biết của chúng
ta, nó giúp giải thích cho những thất bại của chúng ta, cũng như đưa ra được các dự báo và lời
khuyên về chính sách. Các mô hình kinh tế lượng và chuỗi thời gian là những phương pháp dự
báo chính trong kinh tế, nhưng “các đánh giá”, “các chỉ số dự báo sớm”, và thậm chí cả những
tiên đoán cũng có thể thay đổi các kết quả dự báo.
2.6. Làm thế nào để đo lƣờng mức độ thành công hay thất bại của dự báo?
Một dự báo có thể được đánh giá là thành công nếu nó gần sát với kết cục thực tế, nhưng
đánh giá này còn tuỳ thuộc vào việc đo lường thế nào là gần. Nhìn lại ví dụ về “tiên đoán”
khoảng cách tới mặt trăng của chúng ta: rõ ràng là tính chính xác và tính chi tiết là hai chiều để
đánh giá một dự báo. Đối với người không làm chuyên môn thì một dự báo thật chi tiết mà rất
không chính xác có thể được xem là không đáng mong muốn, một dự báo rất chính xác nhưng
rất không cụ thể cũng vậy: và các chuyên gia tán thành quan điểm – “tiêu chuẩn vàng” là một dự
báo chính xác và chi tiết. Thất bại thì rất dễ để nhận ra: một dự báo thất bại nếu mức độ không
chính xác của nó tương đối lớn so với mức độ chi tiết mà nó đã cam kết. Do vậy, các nhà dự báo
bị ép vào thế vừa muốn chính xác và vừa muốn chi tiết cho dự báo của mình, nhưng họ cũng sẽ
không đưa ra mức độ chi tiết quá cao đến mức mà họ thường xuyên không đạt được nó.
8

Khái niệm “không chệch” trong đó các dự báo có giá trị trung tâm giống như kết cục
được dùng trong cách phân tích kỹ thuật để đo lường độ chính xác; trong khi khái niệm phương
sai nhỏ, chỉ một phạm vi tương đối hẹp xung quanh kết cục đo lường mức độ chi tiết. Về nguyên
tắc, trong bất kỳ một trường hợp cụ thể nào, chi phí gắn với độ chệch và phương sai phụ thuộc

vào mục đích mà dự báo đặt ra, dựa vào các chi phí của các hành động được thực hiện trên cơ
sở dự báo. Những chi phí này sẽ xác định “hàm tổn thất”, mặc dù trong thực tế thì hàm tổn thất
có thể không được chỉ định rõ ràng. Khi độ lệch (bình phương) và phương sai được kết hợp làm
một thì chúng ta sẽ có được thước đo bình quân của bình phương sai số dự báo (MSFE), một
thước đo thường được công bố.
Thật không may là chúng ta lại không có một thước đo duy nhất về “người thắng cuộc”
khi dự báo đa thời kỳ hoặc đa biến, và đây lại là một đặc điểm phổ biến trong kinh tế học – ví dụ
như dự báo thất nghiệp và lạm phát trong vòng hai năm tới dưới dạng một “chỉ số chung về thất
nghiệp và lạm phát”.
Ngoài vấn đề về độ chệch và phương sai, các dự báo điểm thường được đánh giá trên
nhiều tiêu chí như sử dụng thông tin một cách hiệu quả. Các dự báo cũng thường bao gồm cả
khoảng dự báo, và đôi khi là mật độ hoàn chỉnh các kết cục, do vậy những dự báo này được xác
định một cách đầy đủ. Bởi vì hiếm khi xảy ra khả năng một dự báo duy nhất áp dụng cho mọi
hiện tượng kinh tế được quan tâm nên các dự báo khác nhau thường được dưa ra để so sánh với
nhau sau khi đã có kết cục thực tế. Một trọng tâm cần được chú ý là liệu việc kết hợp một hoặc
một số dự báo lại có tốt hơn một dự báo duy nhất hay không, hay liệu một dự báo có thể bao
quát tất cả các thông tin hữu ích có trong các dự báo khác không (khi đó nó sẽ bao hàm dự báo
đó). Chúng ta có thể muốn kiểm định xem liệu với một hàm tổn thất cho trước, một dự báo có thể
tốt hơn về mặt thống kê so với dự báo khác không, và liệu việc tính đến yếu tố bất định thường
xuất hiện trong các ước lượng tham số của mô hình có ảnh hưởng tới những ngụ ý được rút ra
không.
2.7. Làm thế nào để phân tích các đặc điểm của các phƣơng pháp dự báo?
Các đặc điểm của các phương pháp dự báo có thể được tìm hiểu trong cả thực nghiệm và
những ví dụ mô phỏng, chúng ta sử dụng giải tích toán và các phương pháp số học sử dụng máy
tính. Ví dụ, chúng ta có thể thử nghiệm với các ý tưởng được bàn luận ở trên để đo lường mức độ
thành công hoặc thất bại của các dự báo bằng cách kiểm định các kết hợp của các mô hình dự
9

báo về tính chất bao hàm. Các phương pháp dự báo có thể được so sánh bằng phương pháp
Monte Carlo (hay mô phỏng ngẫu nhiên), trong đó chúng ta sẽ tạo ra dữ liệu ảo và theo đó các

mô hình được so sánh với nhau trong các phép thử lặp lại, để từ đó tính ra được những phương
pháp này hoạt động ra sao trong một môi trường có kiểm soát về lựa chọn. Tuy nhiên, tính phù
hợp về mặt thực nghiệm của những kết quả này lại tùy thuộc vào việc các dữ liệu nhân tạo có
giống với các đặc điểm của thế giới thực hay không, do vậy nó có thể bị nghi ngờ. Phương pháp
phân tích này rất hữu ích khi chúng ta biết đặc điểm thống kê của mẫu lớn (ví dụ như MSFE) và
chúng ta muốn tìm hiểu tính hữu dụng của các kết quả cho các mẫu phù hợp với các nhà nghiên
cứu ứng dụng. Đây là một ví dụ sơ khai về việc sử dụng Monte Carlo trong kinh tế lượng, nó
được gọi là tính toán phân phối mẫu nhỏ của các hệ số ước lượng và kiểm định xem hành vi của
hệ số nào đã được biết.
So sánh thực nghiệm giữa các phương pháp dự báo thường nhìn vào kết quả của các
phương pháp trong nhiều chuỗi thời gian. Bởi vì quá trình tạo dữ liệu không nằm trong sự kiểm
soát của người nghiên cứu nên chúng ta biết về nó chưa thật sự hoàn hảo, các kết quả của các
phương pháp dự báo cho bất kỳ một chuỗi nào có thể phụ thuộc vào đặc điểm riêng của các
chuỗi, và do vậy sẽ hạn chế khả năng ứng dụng mang tính khái quát. Vì lý do này nên nhiều
chuỗi có thể được so sánh với nhau, và thường các chuỗi được lựa chọn có những đặc điểm
chung và điều này sẽ là hạn chế khi các kết quả có thể không còn đúng như kỳ vọng khi áp dụng
cho các chuỗi khác có những đặc điểm khác. Điều này làm sáng tỏ “vấn đề quay vòng”: cho tới
khi chúng ta biết được cách tạo ra dữ liệu kinh tế thực nghiệm thì chúng ta không thể biết một
khung phân tích phù hợp cho việc xây dựng và phân tích các phương pháp, do vậy chúng ta
không biết được thực tế các phương pháp này hoạt động tốt ra sao.
2.8. Những tính chất đặc biệt gì của dữ liệu có ảnh hƣởng nhiều nhất?
Nhiều chuỗi thời gian kinh tế và tài chính có những đặc điểm rất đặc thù như tính mùa,
dao động theo chu kỳ kinh doanh, tăng trưởng xu thế, tính phụ thuộc kế tiếp nhau, thay đổi mức
độ dao động. Khái quát hơn, dữ liệu trong kinh tế thường không dừng, tức là giá trị bình quân và
phương sai thay đổi theo thời gian. Những đặc điểm dữ liệu này thường khá quan trọng. Việc
không xem xét những đặc điểm này (ví dụ tính mùa) có thể mang đến những dự báo tồi (ví dụ
điểm ngoặt hay một xu thế) nếu như những đặc điểm này có liên hệ với nhau. Một số đặc điểm
này có thể là trọng tâm cần phải chú ý khi dự báo. Ví dụ, chúng ta có thể muốn dự báo đặc điểm
10

của chu kỳ kinh doanh, ví dụ đợt suy thoái kế tiếp, và có thể không quan tâm tới giá trị tuyệt đối
hay tốc độ tăng trưởng của chuỗi. Vì những lý do này mà các mô hình được xây dựng luôn cố
gắng nắm bắt những đặc điểm này, và đã có nhiều cách tiếp cận đã được đưa ra.
Nếu như chúng ta có thể mô hình hóa tính không dừng hoặc đưa nó vào trong dự báo
theo một cách có hệ thống thì việc thay đổi giá trị bình quân hay phương sai theo thời gian có thể
không còn là vấn đề. Do đó, tính không dừng “nghiệm đơn vị” (dẫn tới việc thay đổi phương sai
xu thế) là trọng tâm của nhiều nghiên cứu dù rằng những khái quát quan trọng đã được tìm ra.
Tuy nhiên, một số nguyên nhân thay đổi khác, ví dụ thay đổi giá trị bình quân vẫn chưa được mô
hình hóa; và điều “chúng ta chưa biết rằng chúng ta chưa biết” có thể vẫn chưa được đưa vào
trong một mô hình nào.
2.9. Những khó khăn chủ yếu là gì?
Một trong những khó khăn chính khi dự báo trong kinh tế là các nền kinh tế liên tục phát
triển theo thời gian, và nó thỉnh thoảng gặp phải những trục trặc, và đôi khi có thể là các cú sốc
lớn không dự đoán trước được. Phát triển kinh tế có nguồn gốc từ những phát minh khoa học, nó
mang lại tiến bộ về công nghệ. Nó giúp nâng cao vốn hiện vật và nhân lực và nó là động lực cho
sự tăng trưởng bền vững của sản lượng thực tế. Ngoài ra, những thay đổi cấu trúc có thể thúc đẩy
sự thay đổi trong luật định, những thay đổi trong chính sách kinh tế, hoặc tình trạng hỗn loạn về
chính trị.
Do vậy, những mối quan hệ ổn định trước đây giữa các biến kinh tế có thể bị thay đổi, và
nếu dùng chúng cho các dự báo thì có thể dẫn tới những sai lầm dự báo lớn và kéo dài.
Ngoài ra, các mô hình kinh tế lượng thực nghiệm được dùng để tìm hiểu và dự báo các quá trình
cũng hết sức phức tạp giống như nền kinh tế thường không đại diện đúng cho hành vi. Các nhà
dự báo chỉ có thể nhận thức một cách mập mờ về những thay đổi đang diễn ra, và ngay cả khi
những thay đổi này được nhìn thấy thì họ cũng rất khó có thể định lượng các tác động có thể xảy
ra .
Những vấn đề này khiến cho việc dự báo kinh tế gặp nhiều khó khăn, và trong thực tế dự
báo không thành công - việc khác biệt quá lớn trong kết quả dự báo so với kết cục được kỳ vọng
– là một điều phổ biến chung.
11

Các mô hình dự báo kinh tế lượng là hệ thống các mối quan hệ giữa các biến số như GNP, lạm
phát, và tỷ giá,… Các phương trình này sau đó được ước lượng từ dữ liệu hiện tại, chủ yếu là các
chuỗi thời gian tổng hợp. Những mô hình này có thể được nhìn nhận bao gồm ba thành phần
chính: thành phần xác định nhằm phản ánh giá trị bình quân và tăng trưởng ổn định và giá trị
tương lai của nó đã được biết; các biến ngẫu nhiên có thể quan sát được nhưng không biết giá trị
tương lai; và sai số không quan sát được, tất cả các yếu tố mà giá trị của nó (quá khứ, hiện tại,
và tương lai) đều chưa biết (mặc dù có thể ước tính được trong một mô hình). Mối quan hệ giữa
ba thành phần này có thể được cấu trúc trong một công thức không chính xác, được ước lượng
không chính xác, hoặc thay đổi theo những hướng không như dự kiến. Một trong số chín dạng
sai lầm có thể làm cho kết quả dự báo trở nên nghèo nàn, hoặc không chính xác (tức là chệch)
hoặc không chi tiết (tức là phương sai quá cao). Tuy nhiên, chúng ta thấy rằng các sai lầm dự báo
mang tính hệ thống thường phụ thuộc vào hành vi của phần xác định, cụ thể là phụ thuộc vào
những thay đổi ngoài dự kiến trong giá trị của các thành phần này. Những thành phần xác định
này thay đổi có thể phản chiếu những thay đổi khác trong nền kinh tế, nó gắn với việc chỉ định
mô hình không đầy đủ hoặc không chính xác.
2.10. Những khó khăn này có phƣơng án khắc phục không?
Các khoảng dự báo cố gắng đo lường mức độ bất định của dự báo, nhưng nó chỉ có thể
phản chiếu những bất định đã biết – rút ra từ ước lượng mô hình, giả định các cú sốc tương lai
giống với các cú sốc trong quá khứ - trong khi đó các thành phần xác định có thể thay đổi ngoài
dự kiến. Như chúng ta đã nói, bởi vì chúng ta không biết những gì chúng ta không biết nên rất
khó có thể tính đến yếu tố bất định chưa biết này.
Một ví dụ đơn giản có thể làm sáng tỏ vấn đề này. Giả sử một biến mà chúng ta muốn dự báo
trong thực tế được tạo ra bằng phương trình sau:
Y
t
=  + Y
t-1
= a
t
(1)

Trong đó {a
t
} là một chuỗi các biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn và độc lập với trung bình bằng
0 và phương sai
2
a

, được viết là {a
t
} ~ IN[0,
2
a

]. Tại thời kỳ T, chúng ta biết rằng giá trị mà
biến này sẽ nhận trong thời kỳ tiếp theo (T+1) sẽ là y
T+1
=  + y
T
cộng với giá trị thực tế của cú
sốc ngẫu nhiên. Ở đây, chúng ta biết phân phối của cú sốc đó, do vậy chúng ta biết Y
T+1
sẽ phân
phối chuẩn xung quanh giá trị bình quân là  + y
T
với phương sai là
2
a

. Do vậy, chúng ta có
12

thể xây dựng khoảng tin cậy cho giá trị dự báo trung tâm (y
T+1|T
=  + y
T
). Dưới dạng công thức
xác suất, kết cục sẽ nằm trong khoảng tin cậy sau:
Pr(Y
T+1
 {y
T+1|T
±
2
aa
z

}) = 1 - ,
Trong đó
2
a
z
là giá trị để cho xác suất mà biến phân phối chuẩn nhỏ hơn nó bằng /2. Khoảng
này nói rằng nếu chúng ta có thể chứng kiến được R trường hợp {Y
T+1
} xảy ra thì khi đó có (1-
)×R trường hợp trong số đó, giá trị thực tế xảy ra sẽ nằm trong khoảng ±
2
aa
z


quanh giá trị
trung tâm dự báo. Bởi vì mức độ bất định trong dự báo điểm của chúng ta được biết chính xác,
vậy vấn đề nằm ở đâu?
Thứ nhất, trong thực tế, chúng ta sẽ không bao giờ biết giá trị của các tham số trong mô hình,
{,,
2
a

}, do vậy chúng sẽ được thay thế bằng cách hệ số ước lượng. Tuy nhiên, tính bất định
tăng thêm ở bước này là một phần trong tính bất định đã được biết: chúng ta biết rằng sẽ xuất
hiện bất định này và chúng ta có thể tính chúng vào trong dự báo. Thứ hai, chúng ta có thể không
biết chắc chắn về dạng mô hình: có thể có những phản ứng trễ xa hơn so với những gì được đưa
vào trong (1), hoặc có thể chúng ta cần sử dụng dạng log thay vì giá trị tuyệt đối,… Vấn đề bất
định có thể nảy sinh từ việc chưa biết dạng chỉ định mô hình khó khắc phục hơn. Vấn đề thứ ba
là khi tương lai không còn giống với quá khứ. Giả sử {a
t
} ~ IN[;
2
a

] với t > T, trong đó hoặc 
 0 và/hoặc
2
a


2
a

. Lưu ý rằng   0 tương dương với việc thay đổi  thành  + . Tất nhiên,

không có lý do xác đáng nào để giả định rằng dạng phân phối của cú sốc này sẽ không thay đổi.
Thay đổi giá trị bình quân sẽ ảnh hưởng tới tính chính xác của dự báo, và thay đổi phương sai
của nhiễu có nghĩa là chúng ta sẽ hoặc ước lượng quá cao hoặc ước lượng quá thấp mức độ bất
định xuong quanh dự báo điểm. Thay đổi phân phối sai số sẽ gây ra tính không chính xác trong
dự báo mật độ.
Tuy nhiên, có một số cách để tránh gặp phải những sai lầm dự báo mang tính hệ thống
trong các nền kinh tế gặp phải các cú sốc lớn, đột ngột ngoài dự kiến. Khi các cú sốc không được
dự kiến trước, có một mẹo để tránh những sai số lớn trong dự báo đã được công bố trước khi xảy
ra các cú sốc này. Với việc không thể dự báo trước cú sốc thì chúng ta cần phải phỏng theo nếu
cú sốc xảy ra để tránh hệ quả là những dự báo sai lầm. Một số mô hình có khả năng thích ứng
13

nhanh hơn so với các mô hình khác. Chúng ta không thể giải thích chi tiết tất cả các mô hình có
liên quan trong phần này, nhưng chúng ta có thể đưa ra một ví dụ như sau: những thay đổi trong
giá trị bình quân của các kết hợp dừng của các biến dường như là một nguyên nhân chính cho
việc dự đoán sai trong phần lớn nhóm mô hình “cơ chế hiệu chỉnh cân bằng véctơ” được sử dụng
khá rộng rãi, trong khi đó véctơ tự hồi quy sai phân bậc nhất (và thậm chí bậc hai) vững hơn với
những thay đổi xác định, và thích ứng với môi trường thay đổi hơn. Ngay cả khi một dạng mô
hình đã cho không thể tự điều chỉnh nhanh thì cũng có những công cụ để đẩy nhanh quá trình
này: ví dụ “hiệu chỉnh hệ số chặn” có thể được sử dụng để đưa mô hình trở lại xu thế và do vậy
sẽ làm giảm bớt sai lầm hệ thống. Do vậy, sẽ có một số cách khác phục để khắc phục ít nhất một
phần nào đó những vấn đề nêu trên.
Để làm sáng tỏ những vấn đề này, chúng ta giả sử rằng trong (1), hệ số chặn  thay đổi
thành  +  tại T+1, và để đơn giản hóa,  = 0, do vậy quá trình này sẽ thành:
Y
t
=  + 1
(t>T)
+ a
t

(2)
Trong đó 1
(t>T)
nhận giá trị bằng 1 khi t > T và không trong trường hợp còn lại. Thời kỳ dự báo
T+2 tại thời điểm T+1 mà không nhận ra giá trị bình quân đã thay đổi, tính trung bình chúng ta
sẽ mắc sai lầm bằng  trong khi đó nếu chúng ta sử dụng “chỉ số dự báo bước ngẫu nhiên”, tức là
2| 1 1T T T
yy
  

thì sai số bình quân sẽ bằng không! Ngược lại, nếu chúng ta đánh giá lại dự báo
vào T+2 đúng bằng sai lầm mà chúng ta mắc phải khi dự báo thời kỳ T+1 thì sai số bình quân sẽ
lại bằng không. Nhưng chi phí để tăng được mức độ chính xác sẽ là giảm mức độ chi tiết. Đơn
giản như sau: khoảng tin cậy sẽ bao quát kết cục thực sự diễn ra trong (1-)×100% số lần sẽ xấp
xỉ
2| 1
2
T T a a
yz






, nó lớn gấp hai lần so với dự báo trước 1 thời kỳ khi sử dụng mô hình hiệu
chỉnh và không có sự thay đổi của giá trị bình quân.
Có nhiều nghiên cứu về các tín hiệu cảnh bảo sớm. Những phương pháp này cố gắng dự
doán trước những thay đổi bằng cách quan sát nó trong những khu vực thường đi tiên phong,
hoặc nghiên cứu với tần suất cao hơn (ví dụ dữ liệu tuần khi tần suất thông thường là quý). Tuy

nhiên, những vấn đề cũng bắt đầu nảy sinh trong khoa học xã hội.
Thứ nhất, IMF có thể dự đoán việc xuất hiện các cuộc khủng hoảng tiền tệ, và sau đó các hành
động ngăn chặn sẽ giúp cho các kết cục dự báo không xảy ra.
14

Thứ hai, ví dụ bạn có thể dự báo một cuộc khủng hoảng và giữ bí mật về nó – khi đó bạn sẽ tạo
ra một cỗ máy kiếm tiền: hành động của bạn có thể thay đổi kết cục không giống như những gì
được dự đoán ban đầu, nhưng có thể cũng gây ra một cuộc khủng hoảng đúng như ước nguyện
bằng hành động của mình, mà đáng lẽ cuộc khủng hoảng này cũng có thể không xảy ra. Do vậy
có những hạn chế về những yếu tố mà chúng ta kỳ vọng có thể dự báo được.
2.11. Tƣơng lai của dự báo kinh tế ra sao?
Để đồng thời thành công trong dự báo và trong chính sách thì các mô hình kinh tế lượng
sẽ phải mô phỏng khả năng thích của các công cụ dự báo tốt nhất đồng thời vấn phải giữ lại
những yếu tố nền tảng trong phân tích kinh tế. Mặc dù kết quả ghi nhận cho tới giờ là tương đối
nghèo nàn và nhiều vấn đề mà dự báo kinh tế từ các hệ kinh tế lượng phải đối mặt, tuy nhiên các
mô hình này cũng đã mang lại một công cụ để chúng ta có thể tìm hiểu và học hỏi từ những thất
bại cũng như thống nhất những hiểu biết ngày càng tăng lên của chúng ta trong hành vi kinh tế.
Ngoài ra, một mối tương tác khăng khít hơn giữa lý thuyết và thực nghiệm là một yếu tố cần
thiết cho khoa học kinh tế thành công. Hệ quả là các hệ kinh tế lượng sẽ cho chúng ta kỳ vọng
thành công trong dự báo dài hạn tốt nhất, đặc biệt là khi các phương pháp phù hợp đang được
xây dựng để cải thiện tính vững của dự báo trước những cú sốc ngoài dự kiến.
Chúng ta đã làm sáng tỏ nhiều khó khăn trong phần giới thiệu này: điều mà chúng ta vẫn
chưa làm nhiều là nhấn mạnh những tiến bộ rất lớn lao mà chúng ta đã đạt được trong việc tìm
hiểu các tính chất của các mô hình dự báo, phương pháp dự báo, và các thước đo dự báo. Dự báo
kinh tế thường tuân theo nguyên tắc sau: “những gì chúng ta có thể, chúng ta hãy làm; những gì
mà chúng ta chưa thể, hãy dự báo”. Kết quả dự báo không tốt đã làm xấu đi hình ảnh của những
người đưa ra các thông điệp và các nhà phân tích cũng như các mô hình. Tuy nhiên, thập niên
1990 đã chứng kiến sự quan tâm trở lại về lý thuyết và thực tiễn dự báo kinh tế. Nghiên cứu này
mô tả các kết cục của rất nhiều nỗ lực trí tuệ đó, và nó chỉ ra một tương lai tươi sáng – ít nhất là
đối với những ai nghiên cứu dự báo kinh tế.

15

Phần II
Các phƣơng pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội
Trong phần này chúng tôi sẽ tập trung vào các phương pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê
xã hội. Như đã trình bày ở mục trên dự báo là một nhận định về tương lai nên chúng ta có thể dự
báo bất kỳ điều gì, vì vậy việc dự báo các chỉ tiêu tống kê - xã hội cũng không nằm ngoài định
nghĩa nêu trên. Trước khi trình bày các phương pháp dự báo, chúng ta hãy thống kê lại một số
các chỉ têu thống kê xã hội - kinh tế thường được đề cập đến trong các tài liệu về dự báo.
I. Một số chỉ tiêu thống kê xã hội- kinh tế
Sau đây là một số các chỉ têu thống kê xã hội - kinh tế thường được đề cập đến trong các
tài liệu về dự báo. Do mục tiêu nghiên cứu, chúng tôi sắp xếp các chỉ tiêu này theo các mục: các
chỉ số xã hội, các chỉ số kinh tế để tiện theo dõi. Do mục đích nghiên cứu, chúng tôi liệt kê
những chỉ tiêu chủ yếu , có một số chỉ têu thuộc phạm vi của các đơn vị chức năng khác nhưng
cũng đưa vào đây để tham khảo.
.
Bảng 1. Một số chỉ tiêu thống kê xã hội- kinh tế

A. Các chỉ số xã hội

B. Các chỉ số kinh tế
1
Tỷ lệ nghèo chung theo chuẩn quốc tế
56
Tổng giá trị sản xuất
2

Tỷ lệ nghèo chung theo chuẩn quốc gia
57
Chi phí trung gian
3
Tỷ lệ tiêu dùng của 20% nghèo nhất/tổng tiêu dùng xã hội
58
Giá trị tăng thêm
4
Tỷ lệ hộ nghèo về lương thực, thực phẩm theo chuẩn quốc
tế
59
GNP và GDP cho toàn nền kinh tế và
các tỉnh theo giá hiện hành và so sánh
5
Số (tỷ lệ) đi học đúng tuổi cấp tiểu học, trung học cơ sở
60
Thu nhập và chi trả lợi tức sở hữu
6
Số (tỷ lệ) trẻ em đi học mẫu giáo trong độ tuổi từ 3-5
61
Thu và chi chuyển nhượng hiện hành
7
Số (tỷ lệ) học sinh tốt nghiệp tiểu học, trung học cơ sở
62
Thu nhập quốc gia sử dụng
8
Số (tỷ lệ) phổ cập trung học cơ sở
63
Tiêu dùng
16

9
Số (tỷ lệ) dân số biết chữ từ 10 tuổi trở lên và tỷ lệ phụ nữ
biết chữ ở độ tuổi dưới 40
64
Tiết kiệm
10
Số giáo viên các trường đại học (phân theo trình độ chuyên
môn) và số sinh viên vào và ra trường mỗi măm ( tính theo
địa phương và ngành nghề)
65
Tích lũy tài sản
21
Số giáo viên và số sinh viên cao đẳng vào và ra trường
mỗi măm( tính theo địa phương và ngành nghề)
66
Chuyển nhượng vốn
22
Tỷ suất tăng dân số tự nhiên
67
Xuất, nhập khẩu hàng hoá và dịch vụ (
gộp và tính cho từng ngành)
23
Tỷ lệ phát triển dân số hàng năm
68
Các chỉ số giá: CPI, chỉ số giá sản
xuất, chỉ số giá xuất nhập khẩu (chung
và theo từng loại hàng hóa)
24
Tỷ lệ sử dụng biện pháp tránh thai

69
Các loại tỷ giá
25
Tỷ suất chế trẻ em dưới 1 tuổi
70
Một số chỉ số phản ánh hiệu quả sản
xuất xã hội
26
Tỷ lệ tử vong trẻ em dưới 5 tuổi
71
Năng xuất lao động xã hội
27
Tỷ lệ trẻ em dưới 5 tuổi suy dinh dưỡng
72
Hiệu quả của đồng vốn
28
Tỷ lệ tử vong của bà mẹ liên quan đến thai sản
73
Hiệu quả của một đồng chi phí
29
Tỷ suất trẻ em mắc bệnh tả, thương hàn, sốt xuất huyết,
bệnh sốt rét, dịch hạch, HIV/AID,
74
Hệ số ICOR
30
Tỷ lệ người trong độ tuổi 15-49 mắc bệnh HIV/AID
75
Tỷ lệ động viên tài chính vào ngân
sách từ GDP
31

Số lượng trạm y tế và các bệnh viện, (số giường bệnh/đầu
người) ở mỗi địa phương
76
Thu nhập bình quân một lao động
32
Số lượng bác sỹ, (số bác sỹ/đầu người) ở mỗi địa phương
77
Một số quan hệ tỷ lệ quan trọng của
nền kinh tế
17

33
Tỷ lệ che phủ và diện tích rừng đặc dụng được bảo tồn
78
Tiêu dùng cuối cùng/GDP

34
Tỷ lệ hộ gia đình sống trong các nhà ổ chuột, nhà tạm
79
Tích luỹ tài sản/GDP

35
Tỷ lệ tỉnh, thành phố, thị xã , thị trấn có nhiều hơn 5% nhà
ổ chuột, nhà tạm
80
Tích luỹ tài sản/(Tích luỹ tài sản +
Tiêu dùng cuối cùng)
36
Tỷ lệ tỉnh, thành phố , thị xã có 100% nước thải được xử lý
81

Xuất khẩu/GDP
37
Tỷ lệ tỉnh, thành phố , thị xã có 100% chất thải rắn được
thu gom và vận chuyển đến nơi an toàn
82
Nhập khẩu/GDP
38
Tỷ lệ hộ nghèo có công trình hợp vệ sinh
83
Chênh lệch xuất/nhập khẩu/GDP
39
Tỷ lệ nữ tham gia trong tổ chức chính trị xã hội
84
Xuất khẩu/Nhập khẩug
40
Tỷ lệ xã nghèo có: công trình thuỷ lợi nhỏ; trạm y tế xã;
trường tiểu học; chợ xã/liên xã; có điện
85
Thâm hụt ngân sách nhà nước/GDP
41
Tỷ lệ hộ nghèo được tiếp cận nước sạch
86
Thâm hụt cán cân vãng lai/GDP
42
Tổng số lao động có việc làm (và việc làm mới) hàng năm
87
Nợ nước ngoài/GDP
43
Tỷ lệ lao động nữ trong tổng số lao động có việc làm mới
hàng năm

88
Dự trữ ngoại tệ/GDP
44
Tỷ lệ hộ nghèo được tiếp cận tín dụng, vay vốn tạo việc
làm
89
Tăng ngoại tệ/GDP
45
Tỷ lệ lực lượng lao động có trình độ chuyên môn kỹ thuật
trong tổng số lực lượng lao động
90
Để dành/GDP
46
Tỷ lệ thời gian lao động được sử dụng của lực lượng lao
động trong độ tuổi ở nông thôn
91
Thu nhập quốc gia sử dụng/GDP
47
Tỷ lệ thời gian lao động được sử dụng của lực lượng lao
động trong độ tuổi ở thành thị
92
Tiêu dùng cuối cùng/Thu nhập quốc
gia khả dụng
48
Mức thu nhập bình quân của nhóm 20% tiêu dùng nghèo
93
Thu nhập quốc gia/GD
18

nhất ở thành thị và nông thôn

49
Tỷ lệ người nghèo nhận được các hỗ trợ dịch vụ sản xuất
94
Thu lợi tức sở hữu – chi lợi tức sở
hữu)/Tổng thu nhập quốc gia
50
Tỷ lệ người tham gia hệ thống bảo hiểm xã hội chính thức
và tự nguyện
95
Những cấn đối lớn

51
Tỷ lệ người tàn tật, người già cô đơn không nơi nương tựa
và các đối tượng xã hội khác được nhận trợ giúp xã hội
96
-Cân đối tích luỹ-tiêu dùng
52
Tỷ lệ người nghèo nhậ được các hỗ trợ cơ bản: nhà ở, trợ
cấp thường xuyên, trợ cấp đột xuất
97
- Cân đối thu chi ngân sách
53
Tỷ lệ người nghèo tham gia bảo hiểm y tế
98
Cân đối vốn đầu tư
54
Tỷ lệ trẻ em có hoàn cảnh đặc biệt khó khăn được chăm sóc
99
Cân đối xuất-nhập khẩu
55

Tỷ lệ người bị tái nghèo do thiên tai.
100
- Cân đối thanh toán quốc tế

II. Các phƣơng pháp dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội
Các phương pháp mà chúng tôi trình bày dưới đây không chỉ áp dụng cho dự báo các chỉ
tiêu thống kê xã hội mà cho các chỉ tiêu kinh tế. Trong phần tổng quan ở trên, chúng ta đã điểm
qua các phương pháp dự báo chính:
1. Đoán, “quy tắc ngón tay cái” hoặc “các mô hình không chính thức”
2. Đánh giá của chuyên gia
3. Ngoại suy
4. Các chỉ số dự báo sớm
5. Các cuộc điều tra
6. Các mô hình chuỗi thời gian và
7. Các hệ kinh tế lượng
Trong mục này chúng ta sẽ tập trung vào trình bày một số nội dung chủ yếu như : ngoại suy và
phương pháp kinh tế lượng.
19

2.1. Phƣơng pháp dự báo
.2.1.1. Dự báo điểm và dự báo khoảng
Giả sử cần dự báo véc tơ các biến y ( có thể gồm một hệ thống các chỉ tiêu thống kê xã hội
nào đó), bài toán dự báo điển hình là bài toán dự đoán các giá trị đối với y tại thời gian tương lai
T+h, khi cho T quan sát y
1
, y
2
,…, y
T
, và có thể các quan sát của một vài biến khác. Thời gian

Thường được lấy là hiện tại và khoảng thời gian dương h được gọi là tầm dự báo. Một dự báo
điểm là:
y
T+h
(3)
Biểu thị một dự đoán các giá trị của y tại thời gian T+h. Trong chừng mực mà các giá
trị đúng của các biến tại thời gian này, y
T+h
, được xác định theo một phân phối xác suất thì dự
báo điểm (3) nói chung được lấy là giá trị kỳ vọng của phân phối như đã ước lượng tại thời gian
T từ các số liệu y
1
,y
2
,
…,y
T
. Giá trị kỳ vọng này có thể đặt trong ngoặc bởi khoảng dự báo – thí
dụ, khoảng tin cậy 90%:

 
90,0
ˆ
,
ˆ
hThT
yy

(4)
được định nghĩa bởi

 


9,0
ˆˆ

 hThThT
yyyP
(5)
Khoảng dự báo này được minh hoạ trong Hình 1 cho trường hợp vô hướng của dự đoán
một biến đơn y. Do sự không chắc chắn lớn hơn ở tương lai xa hơn, khoảng dự báo “xoè ra” theo
thời gian. Độ xoè ra của khoảng dự báo xác định cái tạo nên một dự báo “ngắn hạn” đối lập với
một dự báo “dài hạn”. Như vậy, một dự báo kinh tế ngắn hạn có thể gắn với tầm dự báo một quý
hoặc một năm, còn một dự báo thời tiết ngắn hạn có thể gắn với tầm dự báo một ngày. Tương tự,
một dự báo dài hạn trong kinh tế học có thể có bậc 5 năm, còn dự báo dài hạn trong khí tượng
học có thể là một tuần. Thang thời gian đối với các dự báo kinh tế dài hơn nhiều só với thang
thời gian đối với các dự báo thời tiết, vì khoảng tin cậy đối với các dự báo thời tiết xoè ra nhanh
hơn nhiều. Thang thời gian do đó được do bằng những đơn vị thích hợp (thí dụ, quý của năm đối
với các dự báo kinh tế và ngày đối với các dự báo thời tiết). Khi đã cho các đơn vị này, dự báo
ngắn hạn ngắn nhất là y
T+1
, trong khi y
T+h
đối với h đủ lớn biểu thị một dự báo dài hạn.
20

Hình 1. Dự báo điểm và dự báo khoảng
Một loại dự báo khác dựa trên phân phối xác suất của y
T+h
là dự báo xác suất, nó nêu ra xác
suất của một phát biểu nào đó về giá trị tương lai của biến. Một thí dụ là
P(y
T+h
 y
0
) = (6)
ở đây y
0
được chỉ định và  là dự báo xác xuất. Một thí dụ là một dự báo thời tiết cho xác suất
mưa. Những dự báo như vậy không được sử dụng trong kinh tế học rộng rãi như các dự báo điểm
và dự báo khoảng, nhưng chúng có thể được sử dụng rộng rãi hơn trong tương lai khi phương
pháp luận để xây dựng và đánh giá chúng được phát triển.
Người ta thường nghĩ rằng, dự báo là kiểm định một mô hình kinh tế lượng cụ thể. Tuy
nhiên, trong vài chục năm gần đây, ngưòi ta công nhận rằng, ít nhất dự báo cũng bao hàm nhiều
nghệ thuật như khoa học, cho nên khó mà đặt những tiêu chuẩn tới hạn cho việc chấp thuận hay
bác bỏ một mô hình kinh tế lượng chỉ trên khả năng dự báo của nó. Hơn nữa, luận điểm này

được củng cố thêm khi người ta công nhận rằng không có sự thoả thuận chính xác nào về thước
đo khả năng dự báo nếu các mục tiêu của người đánh giá không duy nhất.
khoảng dự báo
dự báo theo
đường hoành
(tầm dự báo)
y
hT
y

ˆ

hT
y

ˆ

y
T

y
T+h

0
t
21

2.1.2. Các cách tiếp cận khác nhau đối với dự báo
Có một vài cách tiếp cận khác nhau đối với dự báo. Mục này giới thiệu những cách tiếp
cận khác với cách tiếp cận kinh tế lượng, và mục tiếp theo trình bày cách tiếp cận kinh tế lượng.

Tuy nhiên ta sẽ thấy rằng cách tiếp cận kinh tế lượng bao hàm một số trong các cách tiếp cận
trình bày ở đây như những trường hợp đặc biệt.
Cách tiếp cận lâu đời nhất đối với dự báo là cách tiếp cận theo ý kiến chuyên gia, trên cơ
sở những đánh giá am hiểu của các chuyên gia thông thạo với hiện tượng được nghiên cứu. Một
trường hợp đặc biệt quan trọng là trường hợp những cuộc điều tra về dự tính, như những cuộc
điều tra về những dự tính đầu tư tư bản, những dự tính tiêu dùng, trong đó người ta yêu cầu
chính những người ra quyết định dự báo những hành động tương lai của họ. Nói chung, những
nhân tố liên quan đến dự báo, như những cuộc điều tra về dự tính (tức là, những kế hoạch của
những người ra quyết định khác), ngân sách và lượng hàng hoá bán được, và những điều kiện tín
dụng, không được xét đến trong phạm vi một khung khổ tường minh trong tiếp cận này. Đúng
hơn, những nhân tố này được cân nhắc và đánh giá chủ quan bởi chuyên gia.
Một biến thể hiện đại của phương pháp ý kiến chuyên gia, phương pháp Delphi, tập hợp
những đánh giá của một nhóm chuyên gia để thu được dự báo. Mỗi chuyên gia được hỏi ý kiến
và rồi những dự báo của họ được trình bày dưới dạng thống kê tóm tắt cho mọi người. Việc trình
bày những ý kiến trả lời này thường được tiến hành giấu tên không có sự tiếp xúc mặt đối mặt
(chẳng hạn thông qua câu hỏi bằng thư) để tránh những vấn đề tương tác trong nhóm nhỏ có thể
tạo nên những sai lệch nhất định trong kết quả. Sau đó người ta yêu cầu các chuyên gia duyệt xét
lại những dự báo của họ trên cơ sở tóm lược của tất cả các dự báo và có thể những thông tin bổ
sung thêm. Quá trình này được lặp lại cho đến khi nhóm chuyên gia đạt được sự thống nhất ý
kiến.
Một cách tiếp cận hình thức hơn là dự báo dựa trên tính ỳ, dựa trên giả thiết rằng hệ thống
có một động lượng nào đó, với tương lai là bản sao của quá khứ. Loại đơn giản nhất là dự báo
theo nguyên trạng, dự báo rằng giá trị hiện tại của biến số sẽ sẽ tiếp tục qua thời gian cho cho
đến tương lai. Giả sử cần dự báo một biến đơn, dự báo theo nguyên trạng là dự báo điểm:
y
T+1

= y
T
(7)

22

Nó còn được gọi là dự báo “ngây thơ I”. Một thí dụ là dự báo rằng thời tiết ngày mai trùng với
thời tiết hôm nay, một dự báo có kuynh hướng đúng trong một tỷ lệ thời gian rất cao.
Một loại đơn giản khác của dự báo dựa trên tính ỳ dự đoán có sự thay đổi như nhau từ thời kỳ
này sang thời kỳ tiếp theo:

1111
2
ˆ
,
ˆ


TTTTTTT
yyyhayyyyy
(8)
Nó còn được gọi là dự báo “ngây thơ II”, trong khi còn có một loại khác dự đoán có sự
thay đổi tỷ lệ như nhau:
)(
ˆ
,/)(/)
ˆ
(
1
1
1111 




TT
T
T
TTTTTTTT
yy
y
y
yyhayyyyyyy
(9)
Một dạng tổng quát của dự báo dựa trên tính ỳ là mô hình tự hồi quy, cho ta dự báo dạng trễ
phân bố:

jT
j
jT
yay






0
1
ˆ
(10)
ở đây giá trị dự báo thu đựoc như là một tổ hợp tuyến tính có trọng số của tất cả các giá trị quá
khứ của biến. Các hệ số a
j
có thể được chỉ định tiên nghiệm như trong (7) và (8) hoặc chúng có

thể được ước lượng bằng thống kê.
Một cách tiếp cận có liên quan đối với dự báo là ngoại suy xu thế, trên cơ sở những hàm
đơn giản của thời gian. Một thí dụ là xu thế tuyến tính:
y
t
= a + bt, (11)
mà đối với nó các giá trị dự báo tại T+1 là:

)1(
ˆ
1


Tbay
T
(12)
ở đây a và b hoặc là được mặc nhiên công nhận hoặc được ước lượng bằng thống kê. Thực tế,
mô hình này là một trường hợp đặc biệt của dự báo dựa trên tính ỳ (8) trên cơ sở lượng thay đổi
tuyệt đối không đổi từ thời kỳ này sang thời kỳ sau, ở đây:

byyyy
TTTT

 11
ˆ
(13)
Tương tự, xu thế hàm mũ
y
t
= A e

t
, (14)
23

mang lại dự báo:

)1(
1
ˆ



T
T
Aey

, (15)
là một trường hợp đặc biệt của (9), trong đó dự đoán trên cơ sở thay đổi tương đối không đổi cho
bởi:
1
)()
ˆ
(
1
11








e
y
yy
y
yy
T
TT
T
TT
(16)

Lấy logarit của (148) cho ta:
ln y
t
= ln A + t (17)
do đó dự báo tại thời gian T+h có thể được viết
ln
hT
y

ˆ

= ln A +  (T+h), (18)
ở đây  là tốc độ thay đổi trong y. Đây là mô hình được dùng để dự báo tăng trưởng. Thí dụ, khi
sử dụng để dự báo ngược theo thời gian, mô hình dự đoán rằng y = 1 khi
ln
hT
y


ˆ
= ln A +  (T+h) = 0, (19)
nghĩa là khi tầm h bằng h*, ở đây
T + h* = - ln A/ (20)
thu được từ ước lượng A và .
Còn một cách tiếp cận khác đối với dự báo là phương pháp các chỉ báo sớm. Để sử dụng cách
tiếp cận này, một dự báo đối với y dựa trên cơ sở một biến x có liên quan, gọi là chỉ báo sớm,
trong đó y tại thời gian t phụ thuộc vào x tại thời gian trước đó T-. Như vậy,
y
t
= f(x
t-
). (21)
Như vậy giá trị dự đoán của y tại thời gian T+h là

hT
y

ˆ
= f(x
T+h-
). (22)
Thực tế, phương pháp này được áp dụng hầu như giành riêng không phải cho các mức của biến
mà đúng hơn là cho tốc độ thay đổi. Nói riêng, mô hình:
24

y
T+h
= g(x

T+h-
) (23)
được sử dụng để dự đoán các điểm ngoặt, trong đó, thí dụ một sự suy sụp trong một biến báo
hiệu sự suy sụp sau đó của một biến khác. Các chỉ báo dẫn đường được chọn trên cơ sở ghi chép
trong dự đoán các điểm ngoặt quá khứ (có vai trò dẫn đường). Những thí dụ về các chỉ báo dẫn
đường đối với mức tổng quát trong hoạt động kinh tế bao gồm giờ làm việc trong một tuần,
những tập đoàn mới, những thất bại kinh doanh, giá bán buôn, giá trên thị trường chứng khoán,
những trật tự mới và những hợp đồng xây dựng, tất cả các biến này nói chung dẫn đường cho
hoạt động kinh tế tổng thể khoảng xấp xỉ sáu tháng. Như vậy, sự suy sụp trong một số trong các
biến này báo hiệu một sự suy sụp trong những điều kiện kinh doanh chung trong thời gian sáu
tháng. Một thí dụ khác là cung tiền tệ, trong đó một thay đổi trong tốc độ tăng trưởng cung tiền
tệ nói chung dẫn dến một thay đổi trong tốc độ tăng trưởng của thu nhập quốc gia trong 9 đén 12
tháng.
2. 2. Cách tiếp cận kinh tế lƣợng đối với dự báo
2.2.1. Các dự báo ngắn hạn
Đối với các mô hình tuyến tính, cách tiếp cận kinh tế lượng đối với dự báo dựa trên cơ sở
các phương trình dạng rút gọn:
y
t

= y
t-1

1

+ z
t

2

+ u
t
. (24)
Ở đây, y
t
là véc tơ của g biến nội sinh cần dự báo; z
t
là véc tơ của k biến ngoại sinh; y
t-1
, các biến
nội sinh trễ, và z
t
đều là các biến xác định trước; và u
t
là véc tơ g số hạng nhiễu ngẫu nhiên. Các
ma trận hệ số được ước lượng là 
1
và 
2
, các ma trận số với g
2
và kg phần tử. Ma trận hệ số
dạng rút gọn ước lượng này có thể thu được trực tiếp từ một ước lượng của dạng rút gọn hoặc
gián tiếp từ dạng cấu trúc ước lượng được. Khoảng thời gian gắn với trễ trong (24) phụ thuộc
vào hệ thống được xét , phụ thuộc vào việc khoản dự báo “xoè ra” nhanh thế nào.
Một cách lý tưởng, mô hình trong (24) dựa trên lý thuyết nào đó đằng sau nó như được
biểu hiện trong các phương trình dạng cấu trúc. Đôi khi các số liệu được sử dụng để giúp chỉ
định mô hình, đặc biệt để chọn các biến ngoại sinh (thí dụ, thông qua phân tích tương quan giữa
các biến). Tuy nhiên, kết quả có thể nhất của cách tiếp cận này sẽ hoặc là tương quan giả tạo (thí
dụ tương quan của tỷ suất sinh với số lượng cò) hoặc hồi quy của một biến với chính nó (thí dụ,

25

hồi quy của đầu tư với tiết kiệm). Cách tiếp cận như thế có thể dẫn tới các ước lượng ăn khớp tốt,
bao gồm các giá trị R
2
cao, nhưng nói chung không dẫn tới những dự báo tốt. Khi đã cho mô
hình kinh tế lượng, được tóm tắt bởi các phương trình dạng rút gọn, một dự báo ngắn hạn của các
giá trị mà tất cả các biến nội sinh nhận trong kỳ tiếp theo được cho bởi:
12111
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ


TTTT
uzyy
. (25)
Dự đoán này đối với các giá trị ở kỳ sau của các biến nội sinh bao gồm hai thành phần hệ thống
và một thành phần đánh giá.
Thành phần hệ thống thứ nhất trong (25) y
T
1
ˆ

chỉ sự phụ thuộc vào giá trị hiện tại của
biến nội sinh, được lấy trọng số là các hệ số ước lượng được trong
1
ˆ


. Số hạng này thâu tóm sự
phụ thuộc hệ thống của mỗi biến nội sinh vào các giá trị trước của tất cả các biến nội sinh do các
yếu tố như tương quan chuỗi, các quá trình tăng trưởng hằng số hoặc hiện tuợng trễ phân bố.
Trong nhiều trường hợp, có thể thu được một dự báo rất tốt chỉ trên cơ sở các giá trị trễ, như
trong trường hợp dự báo dựa trên tính ỳ. Thành phần hệ thống thứ hai trong (25) là
21
ˆ
ˆ

T
z
, dựa
trên một dự đoán giá trị tương lai của các biến ngoại sinh
1
ˆ
T
z
và các hệ số ước lượng được
2
ˆ

.
Số hạng này phản ánh sự phụ thuộc của các biến nội sinh đối với các biến ngoại sinh của mô
hình. Vì z
T
là các biến ngoại sinh, bản thân chúng được xác định trên cơ sở các nhân tố không
được xử lý một cách tường minh trong mô hình kinh tế lượng, nên hợp lý là các biến này phải là
dự báo trên cơ sở các nhân tố khác với các nhân tố trong chính mô hình này. Một trường hợp
quan trọng là trường hợp trong đó chính z

T+1
là những dự báo từ một mô hình kinh tế lượng
khác. Thí dụ, một số công ty lớn dự báo lượng hàng bán được, việc làm , v.v… của họ trên cơ sở
một mô hình kinh tế lượng đặc biệt cho công ty hoặc ngành của họ. (Mô hình này đôi khi được
gọi là mô hình vệ tinh hay ngoại vi.) Một mô hình như thế điển hình coi các biến kinh tế vĩ mô
chủ yếu như thu nhập cá nhân hoặc chi tiêu đầu tư là ngoại sinh. Do đó, để dự đoán lượng hàng
bán đuợc cần sử dụng các dự báo của các biến kinh tế vĩ mô chủ yếu đã thu được như những dự
báo của các biến nội sinh của một mô hình kinh tế lượng vĩ mô. Bản thân mô hình kinh tế lượng
vĩ mô chứa các biến ngoại sinh nào đó, một số trong chúng đuợc dự đoán trên cơ sở những cuộc
điều tra về dự tính đối với hành vi tiêu dùng các quyết định chi tiêu tư bản. Ngoài các output của
mô hình kinh tế lượng khác và các điều tra về dự tính, các giá trị tương lai của các biến ngoại