Mô hình hàm chuyển và ứng dụng trong dự báo bằng chỉ số dẫn báo

Mô hình hàm chuyển và ứng dụng trong dự
báo bằng chỉ số dẫn báo

Phạm Trung Thành

Trường Đại học Công nghệ
Luận văn Thạc sĩ ngành: Hệ thống thông tin; Mã số: 60 48 05
Người hướng dẫn: PGS.TS Đỗ Văn Thành
Năm bảo vệ: 2011

Abstract: Tổng quan về khái niêm, đặc trưng của chuỗi thời gian, cũng như dự báo
chuỗi thời gian đơn biến, dự báo chuỗi thời gian đa biến và dự báo chuỗi thời gian phi
tuyến. Nghiên cứu các mô hình hàm chuyển tuyến tính rời rạc và xác định mô hình:
Nhận dạng, ước lượng và kiểm tra mô hình hàm chuyển. Ứng dụng mô hình hàm
chuyển trong dự báo chỉ số kinh tế vĩ mô Việt Nam bằng chỉ số dẫn báo. Đưa ra mô
hình thử nghiệm cho các chỉ tiêu kinh tế Việt Nam.

Keywords: Mô hình dự báo; Mô hình hàm chuyển; Công nghệ thông tin; Dự báo

Content
GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Dự báo có vai trò quan trọng trong việc lập kế hoạch phát triển kinh tế-xã hội. Tuy nhiên,
dự báo là công việc khó và ở nước ta còn là công việc khá mới mẻ so với nhiều quốc gia phát
triển, thậm chí so với ngay cả các nước trong khu vực. Vì vậy đề tài là một nỗ lực nhằm
hưởng ứng và góp phần vào việc thúc đẩy và triển khai các hoạt động nghiên cứu và ứng dụng
về dự báo.
Có nhiều hướng tiếp cận cũng như phương pháp xây dựng các mô hình dự báo khác nhau
tùy thuộc vào chủ thể nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, yêu cầu của việc nghiên cứu…Trong
khuôn khổ đề tài, đối tượng nghiên cứu là chuỗi thời gian thể hiện một giá trị định lượng nào
đó ở những thời điểm khác nhau, theo trật tự thời gian về một sự vật, hiện tượng hoặc quá

trình nhất định. Mục đích, yêu cầu và cũng là nhu cầu của việc dự báo là trên cơ sở các giá trị
hiện tại và quá khứ của các chuỗi thời gian, ta có thể dự báo được giá trị tương lai của một
chuỗi nào đó với độ chính xác chấp nhận được.
Do đối tượng nghiên cứu là chuỗi thời gian, mà về mặt toán học là một quá trình ngẫu
nhiên, nên việc xây dựng, kiểm định mô hình và tiến hành dự báo chủ yếu dựa trên nền tảng
toán học xác xuất thống kê. Nói cách khác khi ta nghiên cứu về chuỗi thời gian, về các tính
chất, thuộc tính, qui luật của nó để xây dựng nên các mô hình dự báo thì về cơ bản là ta làm

2
việc với các giá trị, các đặc trưng thống kê của chuỗi. Từ đó, có thể thấy ngay rằng việc xây
dựng, kiểm định mô hình hay dự báo từ mô hình luôn gắn liền với sai số, với sự điều chỉnh
không ngừng để có được một kết quả ngày càng hợp lý theo thời gian.
Rõ ràng, ngay cả khi xác định đối tượng nghiên cứu là chuỗi thời gian, thì việc tiếp cận và
xác định mô hình dự báo cũng vô cùng đa dạng. Chúng ta có thể phân chia các mô hình dự
báo chuỗi thời gian thành mô hình dự báo tuyến tính và phi tuyến, mô hình dự báo đơn biến
và đa biến, hoặc theo tiêu chí thời hạn dự báo thì có mô hình dự báo ngắn hạn, trung hạn và
dài hạn. Mỗi mô hình có các ưu, nhược điểm khác nhau và được áp dụng cho các đối tượng có
đặc thù và các bài toán khác nhau. Do đó, không có mô hình nào là tuyệt đối vượt trội hoặc là
chìa khóa vạn năng áp dụng cho mọi dạng chuỗi thời gian.
Mô hình mà đề tài nghiên cứu là mô hình hàm chuyển, một mô hình dự báo đa biến và áp
dụng chủ yếu cho việc dự báo ngắn hạn hoặc trung hạn. Mô hình áp dụng tốt nhất cho các
chuỗi, các quá trình có “tính dừng”. Tính đa biến cho phép mô hình có khả năng dự báo giá trị
tương lai của một chuỗi thông qua giá trị hiện tại và quá khứ của chính nó và của các chuỗi
thời gian khác. Điều đó rất có giá trị bởi mô hình hàm chuyển biểu diễn được mối quan hệ
tương quan giữa các chuỗi thời gian khác nhau, và do đó cũng chính là mối quan hệ giữa các
sự vật, hiện tượng và quá trình khác nhau. Đây là ưu điểm vượt trội của mô hình hàm chuyển
so với các mô hình dự báo đơn biến - các mô hình chỉ thể hiện được sự tương quan giữa các
giá trị của cùng một chuỗi, tức mối quan hệ nội tại theo thời gian của cùng một đối tượng, mà
không chỉ ra được sự phụ thuộc của các đối tượng khác nhau - một việc rất cần thiết trong
phân tích tình hình kinh tế, xã hội. Chính vì vậy, mô hình hàm chuyển hiện đang được coi là

trung tâm của các ứng dụng dự báo về kinh tế, xã hội và cả tự nhiên.
Về bố cục nội dung, luận văn bao gồm phần giới thiệu đề tài, ba chương chính và phần kết
luận đề tài, trong đó:
Chương 1: Trình bày một cách tổng quan về chuỗi thời gian và việc phân tích, dự báo cho
chuỗi thời gian. Qua đó chúng ta có thể hình dung được một cách khái quát về chuỗi thời gian
- đối tượng dữ liệu của dự báo, với các nội dung cơ bản nhất; đồng thời cũng hiểu sơ bộ về vai
trò của công tác dự báo, một số loại dự báo, một số phương pháp dự báo thường được sử dụng
trong lập kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội.
Chương 2: Là nội dung quan trọng, trình bày nền tảng lý thuyết về mô hình cũng như qui
trình xây dựng mô hình hàm chuyển. Cụ thể, trong chương này luận văn sẽ trình bày chi tiết
về khái niệm, các bước trong quá trình xác định và kiểm tra mô hình hàm chuyển; và trong
từng bước sẽ chỉ ra các phương pháp, các thủ tục được sử dụng để giải quyết các mục tiêu của
bước đó. Kết thúc Chương 2 ta có thể nhận dạng và xây dựng được các mô hình hàm chuyển
rời rạc cho các chuỗi thời gian và các mô hình này là cơ sở cho việc dự báo được trình bày
trong Chương 3.
Chương 3: Tập trung trình bày về việc dự báo sử dụng mô hình hàm chuyển đã được xây
dựng theo qui trình và thủ tục ở Chương 2. Đồng thời cũng trong chương Ba luận văn sẽ trình
bày việc xây dưng một mô hình hàm chuyển thử nghiệm cho các chỉ tiêu kinh tế Việt Nam.

3
Đây là một nội dung có tính thực tiễn, qua đó chúng ta có thể hiểu một cách rõ ràng hơn toàn
bộ các vấn đề lý thuyết được trình bày ở các chương trước.
Với các nội dung trên, luận văn đã bám sát giải quyết các mục tiêu và các yêu cầu đề ra.
Tuy nhiên mô hình hàm chuyển là một nội dung tương đối mới, còn ít được nghiên cứu tại
Việt Nam, do dó việc nghiên cứu phát triển mô hình, khai thác mô hình trong thực tiễn và kết
hợp với các mô hình dự báo khác để có một mô hình dự báo kết hợp hiệu quả là một vấn đề ,
cũng là một nhu cầu thực sự cần thiết trong thư
̣
c tiê
̃

n . Đây cũng chính là hướng phát triển cu
̉
a
đề tài trong tương lai.

References
1. PGS. TS. Đỗ Văn Thành, TS. Nguyễn Thị Minh, TS. Từ Thúy Anh, GS.TS. Nguyễn Khắc
Minh, (2009), Bài giảng Mô hình chuỗi thời gian và ứng dụng vào dự báo lạm phát tại
Việt Nam.
2. Đinh Hiền Minh, Võ Trí Thành, Nguyễn Anh Dương, Trịnh Quang Long, (2006), Phân
tích chu kỳ tăng trưởng và dự báo ngắn hạn sử dụng chỉ số chu kỳ, Kinh nghiệm quốc tế
và khả năng áp dụng cho Việt Nam, NXB Tài Chính, Hà Nội.
3. George E. P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel, (2008), Times Series Analysis
Fourth Edition, A John Wiley & Sons, INC., Publication, New Jersy.