Dự báo nhu cầu điện năng thành phố hà nội giai đoạn 2014 - 2018

LỜI MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài
Trong cuộc sống hàng ngày cũng như trong sản xuất, điện năng đóng vai trò
hết sức quan trọng, muốn nền kinh tế phát triển thì ngành điện phải đi trước một
bước. Như vậy, điện năng như một nguồn động lực để thúc đẩy sự phát triển của
các ngành kinh tế. Điện năng vừa là một ngành sản xuất, vừa là ngành kết cấu hạ
tầng cho toàn bộ nền kinh tế xã hội và cũng là một tiêu chí quan trọng để đánh giá
sự phát triển của một quốc gia. Để phù hợp với xu thế phát triển chung của toàn xã
hội, ngành điện đã luôn cố gắng đáp ứng đủ nhu cầu điện năng, nâng cao chất lượng
điện năng, đảm bảo an toàn trong sản xuất và cung cấp, đa dạng nguồn phát, giảm
thiểu sự cố và thiếu điện trong giờ cao điểm, tiết kiệm điện năng và thực hiện tốt
vấn đề môi trường. Do đó, dự báo nhu cầu điện năng càng chính xác bao nhiêu thì
càng đem lại hiệu quả cao cho ngành điện nói riêng và toàn bộ nền kinh tế nói
chung.
Mặc dù cũng bị tác động của khủng hoảng tài chính toàn cầu, kinh tế Việt
Nam trong những năm gần đây vẫn tăng trưởng cao. Tốc độ tăng trưởng điện năng
của toàn quốc hiện vẫn giữ ở mức tăng gấp hai lần tốc độ tăng trưởng GDP, đó là
sức ép rất lớn đối với ngành công nghiệp điện. Việc dự báo nhu cầu điện năng cho
toàn quốc, các miền, các tỉnh là khâu hết sức quan trọng trong việc xác lập các
chương trình phát triển nguồn, lưới điện của toàn hệ thống và của từng tỉnh.
Do quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa nhanh trong vòng mười năm trở lại
đây, thành phố Hà Nội đang phải đối diện với những vấn đề của một đô thị lớn có
mức tăng trưởng kinh tế tương đối nhanh và dân số ngày một tăng lên. Sự tăng
trưởng nhanh về kinh tế cũng như dân số là vấn đề chính dẫn đến sự gia tăng nhu
cầu tiêu thụ điện năng của thành phố hiện nay, cùng với đó là nguy cơ quá tải điện
trên diện rộng. Nếu tình trạng quá tải này không được cải thiện bằng cách xây dựng
và đưa vào các máy biến áp mới thì rất có thể trong mùa nắng nóng sẽ xảy ra tình
trạng Hà Nội phải cắt điện luân phiên khi cả nước vẫn đủ điện. Các khu vực bị cắt
điện lại là trung tâm Hà Nội, quận Long Biên và các huyện Đông Anh, Từ Liêm,
Gia Lâm. Nhu cầu điện tăng cao làm tăng mức độ rủi ro cho hệ thống điện nói riêng
và cho toàn bộ nền kinh tế nói chung. Là công dân đang sinh sống, học tập và làm

việc tại thành phố Hà Nội, hằng ngày chúng ta đang phải đối diện với những vấn đề
thiết thực trên, em đã vận dụng những kiến thức cơ bản đã tích lũy trong quá trình
rèn luyện và học tập tại trường Đại học Điện lực để dự báo nhu cầu điện năng.
2. Mục đích của đề tài
Với những lý do trên, em lựa chọn thực hiện đề tài “Dự báo nhu cầu điện
năng Thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018" nhằm mục đích đưa ra được nhu cầu
tiêu thụ điện năng thành phố Hà Nội. Dựa trên kết quả của dự báo để xây dựng kế
hoạch phân bổ điện năng từng ngành kinh tế và đưa ra những hướng điều chỉnh việc


phân phối nguồn hợp lý, cung cấp đủ nhu cầu điện năng, kế hoạch sử dụng
năng lượng tiết kiệm và hiệu quả cho toàn thành phố Hà Nội, không để xảy ra tình
trạng thiếu điện trong giờ cao điểm.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Đồ án này xem xét đến mối quan hệ của các yếu tố
như GDP của từng ngành, giá điện năng theo từng ngành, dân số,... với nhu cầu tiêu
thụ điện năng của ngành. Khi các yếu tố đó thay đổi thì sẽ tác động đến nhu cầu tiêu
thụ điện năng của ngành làm cho nhu cầu thay đổi đáng kể.
- Phạm vi nghiên cứu: Đồ án này thực hiện dự báo nhu cầu điện năng cho
thành phố Hà Nội trong giai đoạn 2014-2018. Để đưa ra được mô hình dự báo nhu
cầu hợp lý nhất thì cần phải thông qua các kiểm định mô hình, đánh giá mức độ phù
hợp, sai số của mô hình, so sánh kết quả dự báo rồi đi đến kết luận.
4. Giới hạn của đề tài
- Chuỗi số liệu quá khứ bị giới hạn: chỉ có thể xem xét trong giai đoạn nền
kinh tế của Việt Nam tương đối ổn định: 1995-2013
- Giá điện năng sử dụng trong đồ án không phải là giá thực (giá đã có sự trợ
giá của nhà nước).
5. Phương pháp nghiên cứu
Trong đồ án này, em có trình bày một số phương pháp sử dụng trong dự báo,
cũng như những tiêu chuẩn để đánh giá mô hình. Phương pháp trọng tâm trong đồ

án được dùng để dự báo đó là phương pháp hồi quy nghiên cứu mối quan hệ phụ
thuộc của biến nhu cầu điện năng với các biến độc lập như GDP, dân số, giá điện.
Em dựa vào những số liệu đã thu thập được và sử dụng phần mềm EVIEWS để đưa
ra mô hình dự báo phù hợp nhất.
6. Đóng góp của đồ án
Dự báo nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018 là một khâu
quan trọng trong quản lý kinh tế nói chung và trong quy hoạch hệ thống điện nói
riêng. Đồ án này góp phần tìm hiểu tình hình phát triển kinh tế xã hội cũng như thực
trạng tiêu thụ điện năng của thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013. Dựa vào chuỗi
dữ liệu quá khứ sử dụng phương pháp hồi quy để xây dựng mô hình dự báo cho
từng ngành kinh tế của thành phố Hà Nội, đưa ra kết quả dự báo cho từng ngành
kinh tế của Hà Nội nói riêng và của toàn thành phố Hà Nội nói chung. Từ đó làm
nền tảng cho phân tích dự báo và có những quyết sách phù hợp, hiệu quả, thúc đẩy
tăng trưởng.
7. Kết cấu của đồ án
Nội dung của đồ án ngoài những phần mở đầu, mục lục, tài liệu tham khảo,
bao gồm những phần chính sau:


Chương 1: Cơ sở lý thuyết về dự báo nhu cầu điện năng
Chương 2: Tổng quan về nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội
Chương 3: Dự báo nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018
Do thời gian tìm hiểu ngắn cũng như kiến thức còn hạn hẹp, nên đồ án của em
còn thiếu sót. Kính mong sự góp ý, giúp đỡ của các thầy, cô giáo và các bạn để đồ
án của em được hoàn thiện hơn.
Em xin chân thành cảm ơn!


LỜI CẢM ƠN
Kính gửi các thầy giáo, cô giáo !

Trong suốt quá trình học tập, rèn luyện dưới mái trường Điện Lực em đã được
sự quan tâm tạo điều kiện của các thầy, cô giáo trong Ban lãnh đạo nhà trường,
được các thầy, cô giáo khoa Quản lý Năng lượng, các tổ bộ môn của trường đã cung
cấp, truyền đạt và chỉ bảo nhiệt tình tất cả những kiến thức nền tảng và chuyên môn
quý giá.
Kết thúc khóa học, em đã được nhà trường và khoa Quản lý Năng lượng cho
phép em làm đồ án tốt nghiệp. Nội dung trong đồ án là một phần kết quả của những
kiến thức mà em đã tiếp thu được từ các thầy, cô giáo giảng dạy trong suốt thời gian
qua. Với nội dung và phương pháp nghiên cứu đồ án của em còn thiếu sót cần phải
tiếp tục bổ sung, nghiên cứu hoàn chỉnh để đạt được kết quả tốt hơn nữa. Vì vậy,
em rất mong nhận được sự góp ý, chỉ dạy của các thầy, cô giáo cùng với sự trao đổi
ý kiến của các bạn sinh viên để đồ án của em được hoàn thành tốt nhất.
Đồ án của em được thực hiện và hoàn thành, em xin trân trọng cảm ơn các
thầy, cô giáo trong Ban lãnh đạo nhà trường, các thầy, cô giáo trong khoa Quản lý
Năng lượng. Đặc biệt, em trân trọng gửi lời cảm ơn tới cô giáo - Th.S Nguyễn Thị
Như Vân - giảng viên khoa Quản lý Năng lượng đã tận tình hướng dẫn giúp đỡ em
trong quá trình thực hiện đề tài.
Em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 10 tháng 01 năm 2013
Sinh viên thực hiện

Lê Hoàng Hiệp


TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên giảng viên hướng dẫn: Th.S NGUYỄN THỊ NHƯ VÂN
Họ và tên sinh viên: LÊ HOÀNG HIỆP
Tên đề tài: Dự báo nhu cầu điện năng Thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018
Tính chất đề tài:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
NỘI DUNG VÀ NHẬN XÉT:
1. Tiến trình thực hiện đồ án:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………....
2. Nội dung cơ sở của đồ án:
- Cơ sở lý thuyết:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
- Các số liệu, tài liệu thực tế:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………

Phương pháp và mức độ giải quyết các vấn đề:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………


………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
3. Hình thức của đồ án:
- Hình thức trình bày:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
- Kết cấu đồ án:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
4. Những nhận xét khác:
………………………………………………………..…………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
ĐÁNH GIÁ CHUNG:
Xếp loại:……
Điểm

:……
Hà Nội, ngày … tháng 01 năm 2013
GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN


TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

KHOA QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN
Họ và tên giảng viên hướng dẫn: Th.S NGUYỄN THỊ NHƯ VÂN
Họ và tên sinh viên: LÊ HOÀNG HIỆP
Tên đề tài: Dự báo nhu cầu điện năng Thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018
Tính chất đề tài:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
I. NỘI DUNG VÀ NHẬN XÉT:
1. Nội dung đồ án:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………...............
........................………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………

………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
2. Hình thức đồ án:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………...............
...............………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
……………………………………………………………………………………….
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………..


3. Những nhận xét khác:
…………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………
………………………………………………………………………………………

Hà Nội, ngày … tháng 01 năm 2013
GIẢNG VIÊN PHẢN BIỆN


MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU………………………………………………………………………

LỜI CẢM ƠN………………………………………………………………………
DANH MỤC CÁC BẢNG, SƠ ĐỒ, HÌNH……………………………………… 2
KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT…………………………………………... 5
CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG… 6
1.1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ DỰ BÁO .................................................................6
1.1.1 Dự báo là gì ? .....................................................................................................6
1.1.2 Vai trò và ý nghĩa của dự báo ............................................................................6
1.1.3 Các bước dự báo.................................................................................................7
1.1.4 Các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng .....................................................8
1.1.4.1 Phương pháp ngoại suy ...................................................................................9
1.1.4.2 Phương pháp hồi quy ....................................................................................10
1.1.4.3. Phương pháp hệ số đàn hồi thu nhập ...........................................................11
1.1.4.4 Phương pháp chuyên gia ...............................................................................12
1.1.4.5 Phương pháp mạng neural nhân tạo ..............................................................12
1.2 TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO HỒI QUY TUYẾN TÍNH ...............13
1.3 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHU CẦU PHỤ TẢI ĐIỆN ..................18
1.3.1 Giá điện ............................................................................................................18
1.3.2 Cơ cấu phụ tải điện...........................................................................................21
1.3.3 Tập quán sinh hoạt ...........................................................................................22
1.3.4 Điều kiện tự nhiên ...........................................................................................22
CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VỀ NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CỦA THÀNH PHỐ
HÀ NỘI……………………………………………………………………............23
2.1 TỔNG QUAN VỀ NHU CẦU ĐIỆN NĂNG THÀNH PHỐ HÀ NỘI ...........23
2.1.1 Điều kiện tự nhiên và tài nguyên thiên nhiên ..................................................23
2.1.2 Khái quát về tình hình phát triển kinh tế - xã hội Thành phố Hà Nội giai đoạn
1995-2013..................................................................................................................24
2.1.2.1 Tình hình kinh tế của Hà Nội giai đoạn 1995-2013......................................24
2.1.2.2 Tình hình dân số Hà Nội giai đoạn 1995-2013 .............................................27
2.1.2.3 Định hướng phải triển kinh tế của Hà Nội trong giai đoạn tới .....................28
2.2 Thực trạng tiêu thụ điện năng Thành phố hà nội giai đoạn 1995-2013 .......31

2.2.1 Điện năng tiêu thụ theo thời gian của Thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013
...................................................................................................................................31
2.2.2 Điện năng tiêu thụ theo ngành .........................................................................34


CHƯƠNG III : DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG THÀNH PHỐ HÀ
NỘI
GIAI ĐOẠN 2014-2018…………………………………………………………..39
3.1 LỰA CHỌN PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG THÀNH
PHỐ HÀ NỘI GIAI ĐOẠN 2014-2018 ..................................................................39
3.1.1 Lý do lựa chọn phương pháp ...........................................................................39
3.1.2 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội .....39
3.1.3 Phân tích mô hình dự báo.................................................................................40
3.2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO ....................................................................46
3.2.1 Công nghiệp .....................................................................................................46
3.2.2 Nông nghiệp .....................................................................................................51
3.2.3 Dân dụng – sinh hoạt........................................................................................56
3.2.4 Thương mại – Dịch vụ .....................................................................................60
3.2.5 Ngành Khác ......................................................................................................65
3.3 LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO ....................................................................71
3.4 KẾT QUẢ DỰ BÁO ..........................................................................................75
KẾT LUẬN………………………………………………………………………..77
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO……………………………………… 78


2

DANH MỤC CÁC BẢNG, SƠ ĐỒ, HÌNH
Hình 1.1. Sơ đồ các bước dự báo……..…………………………………………….8
Hình 1.2: Các bước dự báo bằng phương pháp hồi quy…………………………...15

Bảng 1.3:Giá điện áp dụng cho điện sinh hoạt của Bộ công thương ban hành tháng
7/2013..……………………………………………………………………………20
Bảng 1.4 : Bảng giá áp dụng cho các ngành sản xuất…………………………….20
Bàng 1.5 : Giá bán lẻ điện cho bơm nước tưới tiêu……………………………….21
Bảng 1.6 : Bảng giá bán lẻ điện cho đơn vị kinh doanh……………….………….21
Hình 1.7 : Cơ cấu tiêu thụ điện năng 6 tháng đầu năm 2013 – EVN……………..22
Hình 2.1: Bản đồ Thành phố Hà Nội…………….…………….………………….25
Bảng 2.2:Tổng sản phẩm quốc nội ( GDP ) của Hà Nội phân theo các ngành kinh tế
…………….…………….…………….…………….…………….……………....26
Hình 2.3: Đồ thị biểu diễn tang trưởng GDP theo các thành phần kinh tế giai đoạn
1995-2013…………….…………….…………….…………….…………………27
Hình 2.4: Cơ cấu GDP theo các thành phần kinh tế năm 1995 và 2013…………27
Bảng 2.5 : Dân số và tốc độ tang trưởng dân số giai đoạn 1995-2013 ………… 28
Hình 2.6: Biểu đồ thể hiện dân số và tốc độ tang trưởng dân số thành phố Hà Nội
giai đoạn 1995-2013…………….…………….…………….…………….………29
Bảng 2.7: Tóm tắt chỉ tiêu phát triển kinh tế - xã hội giai đoạn 2011-2015………32
Bảng 2.8: Tình hình tiêu thụ điện năng của HàNội giai đoạn 1995 – 2013………33
Hình 2.9: Điện năng tiêu thụ của thành phố Hà Nội giai đoạn 1995-2013……….34
Hình 2.10 : Tốc độ tăng trưởng nhu cầu điện năng thành phố Hà Nội giai đoạn 1995
– 2013 ……….…………….…………….……………….…………….…………34
Bảng 2.11: Tiêu thụ điện năng theo ngành của Hà Nội giai đoạn 1995 -2013……36
Hình 2.12: Đồ thị biểu diễn tiêu thụ điên năng của thành phố Hà Nội theo từng
ngành kinh tế giai đoạn 1995 - 2013 …………………………………….…….......37
Hình 2.13: Đồ thị biểu diễn thay đổi tỷ trọng tiêu thụ điện năng giai đoạn 19952013…………….…………….…………….…………….…………….…………37
Hình 2.14: Cơ cấu tiêu thụ điện năng theo các thành phần kinh tế năm 1995 và
2013…………….…………….…………….…………….…………….…………39
Bảng 3.1:GDP cho từng ngành kinh tế thành phố Hà Nội giai đoạn 20142018…………….…………….…………….…………….…………….…………42
Bảng 3.2: GDP bình quân đầu người của thành phô Hà Nội giai đoạn 2014-2018..43
Bảng 3.3: Giá điện theo từng ngành của thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018...44
Bảng 3.4 : Dân số thành phố Hà Nội giai đoạn 2014-2018…………….…………44

Bảng 3.5 : Thống kế dữ liệu về nhu cầu phụ tải, GDP và giá điện của các ngành
kinh tế…………….…………….…………….…………….…………….………..45

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


3

Hình 3.6: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành công nghiệp……...47
Hình 3.7: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành công nghiệp khi đã
bỏ biến PCN và DS…………….…………….…………….………………………48
Hình 3.8: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành công nghiệp sau khi
bỏ biến PCN, DS và thêm biến trễ ACN(-1) …………….…………….…………49
Hình 3.9: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành công nghiệp…50
Hình 3.10: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành công nghiệp sau
khi bỏ biến PCN…………….…………….…………….…………….……………51
Hình 3.11: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành nông nghiệp…….53
Hình 3.12: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành nông nghiệp khi đã
bỏ biến DS…………….…………….…………….…………….…………………54
Hình 3.13: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành nông nghiệp.55
Hình 3.14: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành nông nghiệp sau
khi bỏ biến DS…………….…………….…………….…………….…………….56
Hình 3.15: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành
dân dụng- sinh hoạt…………….…………….…………….……………………...57
Hình 3.16: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành dân dụng – sinh
hoạt khi bỏ biến DS……………………………………………………………….58
Hình 3.17: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành dân dụng – sinh
hoạt…………………………………………………………….………………….59

Hình 3.18: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành công nghiệp sau
khi bỏ biến DS. …………………………………………………………………...60
Hình 3.19: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành thương mại- dịch
vụ………………………………………………………………………….………62
Hình 3.20: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành thương mại – dịch
vụ khi đã bỏ biến GDPTM…………………………………………………………63
Hình 3.21: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành
thương mại – dịch vụ………………………………………………………………64
Hình 3.22: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành thương mại –
dịch vụ sau khi bỏ biến PDS và GDPTM……………………………………….....65
Hình 3.23: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành Khác…………....66
Hình 3.24: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính của ngành khác đã loại bỏ biến
GDPK và PK……………………………………………………………………....67
Hình 3.25: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành khác………...68
Hình 3.26: Kết quả chạy Eviews mô hình log tuyến tính của ngành khác khi bỏ biến
DS và PK…………………………………………………………………………69
Bảng 3.27 :Các mô hình dự báo đã lập được bằng phần mềm EVIEWS………….71
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


4

Bảng 3.28: Các hàm dự báo cho giai đoạn 2010-2013 (lấy dữ liệu từ 2000-2009)
chạy bằng phần mềm EVIEWS……………………………………………………73
Bảng 3.29: Số liệu dự báo cho giai đoạn 2010-2013………………………………74
Bảng 3.30: Chỉ số MAPE của các ngành………………………………………….75
Bảng 3.31 :Các hàm dự báo cho giai đoạn 2014-2018 ( lấy dữ liệu quá khứ giai
đoạn 2000-2013)…………………………………………………………………...76

Bảng 3.32 : Tính toán kết quả dự báo cho các ngành dựa vào mô hình dự báo đã
chọn………………………………………………………………………………...76
Hình 3.33 : Biểu đồ tăng trưởng nhu cầu điện năng giai đoạn dự báo 2014-2018...77

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


5

KÝ HIỆU CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT
GDP: Tổng sản phẩm quốc nội
CN: Ngành công nghiệp
NN: Ngành nông nghiệp
TMDV, TM: ngành thương mại – dịch vụ
DDSH: Ngành dân dụng – sinh hoạt
ACN: Nhu cầu điện năng ngành công nghiệp
ANN: Nhu cầu điện năng ngành nông nghiệp
ATM: Nhu cầu điện năng ngành thương mại – dịch vụ
AK: Nhu cầu điện năng ngành khác
ADS: Nhu cầu điện năng ngành dân dụng – sinh hoạt
GDPCN: Tổng sản phảm quốc nội ngành công nghiệp
GDPNN: Tổng sản phảm quốc nội ngành nông nghiệp
GDPTM: Tổng sản phẩm quốc nội ngành thương mại – dịch vụ
GDPDS: Tổng thu nhập bình quân đầu người
GDPK: Tổng thu nhập bình quân ngành khác ( không bao gồm ngành CN, NN,
TMDV, DDSH)
PCN: Giá điện ngành công nghiệp
PNN: Giá điện ngành nông nghiệp

PTM: Giá điện ngành thương mại – dịch vụ
PDS: Giá điện ngành dân dụng - sinh hoạt
PK: Giá điện ngành khác
DS: Tổng dân số

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


6

CHƯƠNG I : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DỰ BÁO NHU CẦU
ĐIỆN NĂNG
1.1 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ DỰ BÁO

1.1.1 Dự báo là gì ?
Dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ 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 hay
nhiều phương pháp dự báo. Dự báo có thể được xem như một tập hợp các công cụ
giúp người ta quyết định thực hiện các phán đoán tốt nhất có thể có về các sự kiện
sẽ xảy ra trong tương lai. Dù các định nghĩa có sự khác biệt nào đó, nhưng đều
thống nhất cơ bản “dự báo” là bàn về tương lai và nói về tương lai. Ngày nay, dự
báo là một nhu cầu không thể thiếu được của mọi hoạt động kinh tế - xã hội, khoa
học - kỹ thuật, được tất cả các ngành khoa học quan tâm nghiên cứu.
1.1.2 Vai trò và ý nghĩa của dự báo
Vai trò của dự báo

- Tương lai là bất định và có nhiều rủi ro nên việc thực hiện dự báo sẽ giúp
chúng ta tránh được những rủi ro gây thiệt hại lớn.
- Khi thực hiện dự báo có thể tìm ra những cơ hội phát triển mới trong kinh
doanh làm tăng lợi nhuận đồng thời cũng tạo được lợi thế cạnh tranh.
- Dự báo là công cụ đắc lực trong việc quy hoạch, hoạch định chiến lược và
lập kế hoạch.
Ý nghĩa của dự báo

- Dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng, qua đó giúp các nhà quản trị
chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định cần thiết để phục vụ cho
quá trình sản xuất kinh doanh, đầu tư,...
- Dự báo chính xác sẽ làm giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng
và cho toàn bộ nền kinh tế nói chung.
- 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.
- Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển
kinh tế, văn hóa xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân.
- 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.

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


7

1.1.3 Các bước dự báo
Xác định mục tiêu của dự báo

Xác định biến độc lập, giả thiết mối quan
hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Nghiên cứu và phân tích dữ liệu đã thu
thậpđược theo thời gian của các biến

Lựa chọn và xây dựng mô hình dự báo
Đánh giá mức độ phù hợp của dự báo
Đưa ra kết quả dự báo
Đánh giá kết quả dự báo
Hình 1.1. Sơ đồ các bước dự báo
Bước 1: Xác định mục tiêu dự báo
Cần phải đưa ra các mục tiêu, quyết định có liên quan đến việc cần phải dự
báo. Người sử dụng và người làm dự báo có cơ hội thảo luận các mục tiêu và kết
quả dự báo sẽ được sử dụng như thế nào thì kết quả dự báo sẽ có ý nghĩa quan
trọng.
Bước 2: Xác định biến độc lập, giả thiết mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ
thuộc
Cần phải phân tích những biến có ảnh hưởng tới đối tượng dự báo để lựa chọn
được những biến có ảnh hưởng mạnh nhất tới đối tượng dự báo thì kết quả dự báo
sẽ có sai số nhỏ. Ta phải giả thiết được mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ
thuộc có quan hệ cùng chiều hay ngược chiều để đánh giá mô hình có phù hợp với
lý thuyết kinh tế không.
Bước 3: Nghiên cứu và phân tích dữ liệu đã thu thập được theo thời gian của các
biến
- Dữ liệu thường được tổng hợp theo cả biến và thời gian, nhưng tốt nhất là
thu thập dữ liệu chưa được tổng hợp.

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


8

- Cần trao đổi giữa người sử dụng và người làm dự báo để có sự thống nhất về
bảng dữ liệu đã thu thập được.
- Phân tích số liệu để có hướng dự báo tốt nhất.
Bước 4: Lựa chọn và xây dựng mô hình dự báo
Làm sao để quyết định được phương pháp thích hợp nhất cho một tình huống
nhất định?
- Loại và lượng dữ liệu thu thập.
- Quy luật dữ liệu trong quá khứ.
- Tính cấp thiết của dự báo.
- Độ dài dự báo.
- Kiến thức chuyên môn của người làm dự báo.
Bước 5: Đánh giá mức độ phù hợp của dự báo
- Đối với các phương pháp định lượng, cần phải kiểm định, đánh giá mức độ
phù hợp của mô hình trong phạm vi mẫu dữ liệu.
- Đánh giá mức độ chính xác của dự báo.
Bước 6: Đưa ra kết quả dự báo
- Kết quả dự báo phải được trình bày rõ ràng những con số được tính toán như
thế nào và chỉ ra sự tin cậy của kết quả dự báo.
- Trình bày ở cả dạng nói và dạng viết.
- Bảng biểu phải ngắn gọn, rõ ràng.
- Chuỗi dữ liệu dài có thể trình bày dưới dạng đồ thị.
Bước 7: Đánh giá kết quả dự báo
- Trao đổi và hợp tác giữa người sử dụng và người làm dự báo có vai trò rất
quan trọng trong việc xây dựng và duy trì quy trình dự báo thành công.
- Đánh giá kết quả dự báo để đưa ra những quy hoạch, hoạch định các kế

hoạch tốt nhất.
1.1.4 Các phương pháp dự báo nhu cầu điện năng
Hầu hết các bài toán dự báo phụ tải đều dựa trên cơ sở các mô hình toán học
hoặc các mô hình thực nghiệm nhằm tìm ra các quy luật biến đổi của phụ tải điện
trong chu kỳ xét. Kinh nghiệm thực tế cho thấy không có phương pháp dự báo
chung cho mọi chu kỳ dự báo. Mỗi chu kỳ có những đặc điểm riêng biệt, việc phân
tích, đánh giá các phương pháp dự báo nhu cầu phụ tải nhằm tìm ra những phương
pháp phù hợp cho mỗi nhu cầu dự báo, mỗi chu kỳ dự báo cụ thể.
Hiện nay trong lĩnh vực dự báo phụ tải, phổ biến có các phương pháp dự báo
cơ bản sau:

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


9

1.1.4.1 Phương pháp ngoại suy
a) Nội dung phương pháp
Hiểu theo nghĩa rộng nhất thì dự báo bằng phương pháp ngoại suy là nghiên
cứu lịch sử phát triển của đối tượng dự báo và chuyển tính quy luật đã được phát
hiện trong quá khứ và hiện tại sang tương lai bằng phương pháp chuỗi thời gian.
Bản chất của phương pháp là việc nghiên cứu lịch sử và nghiên cứu quá trình thay
đổi và phát triển của đối tượng dự báo theo thời gian. Kết quả việc thu thập dữ liệu
một cách liên tục về sự vận động của đối tượng dự báo theo một đặc trưng nào đó
thì hình thành một chuỗi dữ liệu theo thời gian.Yêu cầu về dữ liệu chuỗi thời gian
của phương pháp là đơn vị đo phải đồng nhất, khoảng cách giữa các thời điểm phải
bằng nhau.
Ta mô tả khái quát như sau :

T (thời điểm)

t1

t2

t3

…

tn

Y (giá trị đối
tượng kinh tế)

y1

y2

y3

…

yn

Theo ý nghĩa toán học thì phương pháp ngoại suy chính là việc phát hiện xu
hướng vận động của đối tượng dự báo, có khả năng tuân theo hàm số f(t) nào đó để
từ đó dự báo giá trị đối tượng năng lượng ở ngoài khoảng giá trị đã biết (y1, yn)
định dạng :

yDBt 1  f (t  1)  
Trong đó:
YDBt+1 : giá trị dự báo thời điểm t+1
t : thời điểm t
f(t+1) : giá trị lý thuyết trên hàm dự báo tại thời điểm (t+1)
 : sai số ngẫu nhiên
b) Ðánh giá phương pháp
Do phương pháp này yêu cầu đối tượng dự báo phát triển tương đối ổn định
theo thời gian, những yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến đối tượng dự báo vẫn được
duy trì trong tương lai và giả thiết sẽ không có tác động mạnh từ bên ngoài dẫn tới
những đột biến trong quá trình phát triển của đối tượng dự báo mà dữ liệu thực tế lại
không tránh khỏi vấn đề này nên phương pháp ngoại suy thường có sai số dự báo
khá lớn. Nguyên nhân chính dẫn đến sai số dự báo là do sự biến động của một số
nhân tố liên qua đến quá trình tiêu thụ điện. Giá điện là một biến quan trọng tác
động đến nhu cầu phụ tải. Trong giai đoạn 1974-1983 giá điện đã tăng 4,1%/năm do
cuộc khủng hoảng dầu mỏ năm 1973. Giá điện tăng đã làm ảnh hưởng đến nhu cầu
điện năng và tác động mạnh đến cấu trúc nền kinh tế nên khi dung phương pháp
ngoại suy sẽ sinh ra sai số lớn.
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


10

Ở Việt Nam, từ trước đến nay phương pháp ngoại suy được áp dụng không
nhiều do thiếu lượng thông tin cần thiết về tiêu thụ điện trong quá khứ. Tuy nhiên,
trong những năm gần đây với việc áp dụng các phần mềm dự báo như SIMPLE-E,
phương pháp ngoại suy đã bắt đầu được sử dụng để tính toán dự báo cho Tổng sơ
đồ VI. Ðể có thể áp dụng thuận tiện phương pháp ngoại suy, cần 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.
1.1.4.2 Phương pháp hồi quy
a) Nội dung phương pháp

Phương pháp này nghiên cứu mối tương quan nhằm phát hiện những quan hệ
về mặt định lượng của các biến số kinh tế dựa vào thống kê toán học. Các mối
tương quan đó giúp chúng ta xác dịnh được nhu cầu tiêu thụ điện của phụ tải. Có
hai loại phương trình hồi quy được ứng dụng nhiều trong hệ thống điện: phương
trình tuyến tính và phương trình logarit.
-Phương trình dạng tuyến tính:
Ðây là dạng phương trình thông dụng nhất, nó cho phép phân tích đánh giá sự
ảnh hưởng của các nhân tố đối với tham số cơ bản cần xét. Dạng của phương trình
này biểu diễn như sau:
n

Y = a 0  ai . X i
i 1

Trong đó:
n: số quan sát;
a0 , ai: các hệ số hồi quy;
Xi : các biến giải thích độc lập;
Y: biến được giải thích phụ thuộc.
-Phương trình dạng luỹ thừa:

Y= a0 . X1a1. X 2a 2 ... X nan
Ln Y = ao + a1. Ln Y1 + a2. lnX2 + ... +an . lnXn
Việc lựa chọn biến giải thích được tiến hành trên cơ sở so sánh các hệ số
tương quan, hệ số tương quan của biến nào lớn thì chọn biến đó.

Khi các biến ngẫu nhiên ảnh hưởng đến nhu cầu phụ tải điện Y tăng lên sẽ làm
tăng số ẩn Xi và tăng kích thước bài toán nhưng thuật toán để tìm nghiệm là như
nhau.
b) Đánh giá phương pháp
Ngày nay với sự trợ giúp của máy tính thì các phép toán đó sẽ trở nên đơn
giản, vấn đề đặt ra là chúng ta phải có một bộ dữ liệu quá khứ đủ mức tin cậy để
xây dựng hàm hồi quy, dựa trên cơ sở xác định phụ tải bằng các phương pháp: dùng
phiếu điều tra, phương pháp trực tiếp... Kết quả của phương pháp nêu trên xác định
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


11

được các hệ số hồi quy ai. Việc xác định mức tiêu thụ điện được xác định dựa trên
cơ sở của ai và các yếu tố ảnh hưởng khác.
1.1.4.3. Phương pháp hệ số đàn hồi thu nhập
a) Nội dung phương pháp
Nhu cầu điện năng được dự báo theo như phương pháp “mô phỏng kịch bản”
hiện đang được áp dụng rộng rãi trong khu vực và trên thế giới.
Phương pháp luận dự báo là: trên cơ sở phát triển kinh tế - xã hội trung - dài
hạn, nhu cầu điện năng cũng như nhu cầu tiêu thụ các dạng năng lượng khác mô
phỏng theo quan hệ đàn hồi với tốc độ tăng trưởng kinh tế. Phương pháp này thích
hợp với các dự báo trung và dài hạn. Ðàn hồi theo thu nhập được xác định như sau:

A
A%
 ET 
 A

Y % Y
Y
Trong đó: αET - Hệ số đàn hồi thu nhập;
A% và Y% - Suất tăng tương đối điện năng và GDP;
A: Ðiện năng sử dụng; Y: Giá trị thu nhập GDP;
 A và  Y - Tăng trưởng trung bình điện năng và thu nhập trong
giai đoạn xét.
Các hệ số đàn hồi được xác định theo từng ngành và từng miền lãnh thổ. Việc
xác định chúng được tiến hành theo chuỗi phân tích quá khứ và có sự tham khảo
kinh nghiệm từ các nước trên thế giới và trong khu vực. Ngoài ra, các yếu tố quan
trọng khác tác động đến nhu cầu điện được xét đến là:
- Hệ số đàn hồi giá điện: Khi giá điện tăng lên, một số hộ tiêu thụ sẽ có xu
hướng chuyển sang sử dụng các nhiên liệu năng lượng khác hoặc ngược lại. Như
vậy về mặt thị trường, giá cả mỗi loại năng lượng dẫn đến tính cạnh tranh của loại
đó. Hệ số phản ánh sự thay đổi nhu cầu điện của một ngành hay khu vực nào đó khi
giá điện thay đổi được gọi là hệ số đàn hồi giá.
- Hệ số tiết kiệm năng lượng: tính tới việc áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật,
thực hiện tiết kiệm năng lượng.
Hàm số dự báo là hàm tổng hợp, dự báo nhu cầu điện năng toàn quốc được tổ
hợp từ nhu cầu điện năng cho các ngành kinh tế, khu vực dân dụng và từ các vùng
lãnh thổ. Ðàn hồi thu nhập và giá biểu thị nhu cầu năng lượng thay đổi do sự thay
đổi giá năng lượng và thu nhập trong mô hình kinh tế lượng.
b) Đánh giá phương pháp
Thông thường, các hệ số đàn hồi được xác định bằng các phân tích kinh tế
lượng của các chuỗi dữ liệu theo thời gian trong quá khứ. Ðiều này không thể làm
được ở Việt Nam vì các chuỗi dữ liệu theo thời gian này không đủ và ngay cả khi
có đủ thì một số sự phân bổ sai lệch tác động đến nền kinh tế Việt Nam sẽ làm mất
GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp

12

tác dụng của cách tiếp cận này. Vì thế các hệ số đàn hồi dùng trong việc phân tích
dự báo nhu cầu năng lượng thường được lựa chọn bằng cách mô phỏng kinh
nghiệm của các quốc gia lân cận ở thời điểm mà họ có các điều kiện và hoàn cảnh
tương tự. Cách tiếp cận này không phải là dễ dàng vì một số lý do. Các ước tính
kinh trắc thường là không tin cậy và dễ bị thay đổi tuỳ thuộc vào việc hình thành
các quan hệ giữa sử dụng năng lượng và nhu cầu năng lượng cũng như các tập hợp
dữ liệu nhất định đang được nghiên cứu. Phương pháp này ứng dụng tại Việt Nam
mang nặng tính chuyên gia hơn là các tính toán thông thường.
1.1.4.4 Phương pháp chuyên gia
a) Nội dung phương pháp
Về thực chất, phương pháp chuyên gia là phương pháp dự báo mà kết quả là
các thông số do các chuyên gia đưa ra, hay nói đúng hơn là sự công não để khai
thác và lợi dụng trình độ uyên bác và lý luận thành thạo về chuyên môn, phong phú
về khả năng thực tiễn và khả năng mẫn cảm, nhạy bén và thiên hướng sâu sắc về
tương lai đối với đối tượng dự báo của một tập thể các nhà khoa học, các nhà quản
lý cùng đội ngũ cán bộ thuộc các chuyên môn bao hàm hay nằm trong miền lân cận
của đối tượng dự báo.
b) Đánh giá phương pháp
Nhiệm vụ của phương pháp chuyên gia là đưa ra những dự đoán khách quan
về tương lai phát triển của một lĩnh vực hẹp của khoa học hoặc dựa trên việc xử lý
có hệ thống các đánh giá dự đoán của chuyên gia. Sau khi đã thu thập ý kiến của
các chuyên gia, cần xử lý các thông tin theo phương pháp xác suất thống kê. Thực
tế phương pháp chuyên gia hoàn toàn mang tính chủ quan, phụ thuộc vào nhận thức
của từng cá nhân, nhưng khi đã được xử lý theo phương pháp xác suất thống kê thì
tính chủ quan sẽ được khách quan hoá bởi các mô hình toán học và vì vậy có thể
nâng cao độ tin cậy của dự báo.

1.1.4.5 Phương pháp mạng neural nhân tạo
a) Nội dung phương pháp
Có ba nguồn trí thông minh nhân tạo bắt chước các quá trình của bộ óc và hệ
thống thần kinh của con người là quá trình xử lý ngôn ngữ, robot và các hệ neural
nhân tạo. Hệ neural nhân tạo có ứng dụng hầu hết ở các lĩnh vực thương mại, trong
đó có dự báo. Mạng neural có khả năng chiết xuất thông tin từ những dữ liệu không
chắc chắn hay những dữ liệu phức tạp nhằm phát hiện ra những xu hướng không
quan sát được bằng mắt thường hoặc bằng một số các kỹ thuật máy tính khác.
Trong hệ thống neural, nhiều thí dụ được lập chương trình trong máy vi tính. Những
thí dụ này bao gồm toàn bộ các mối quan hệ trong quá khứ giữa các biến có thể ảnh
hưởng đến các biến phụ thuộc. Chương trình hệ thống neural sau đó bắt chước ví dụ
này và cố gắng bắt chước mối quan hệ cơ sở đó bằng cách học hỏi khi xử lý. Quá

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


13

trình học hỏi này cũng được gọi là đào tạo giống như việc đào tạo con người trong
công việc.
b) Đánh giá phương pháp
Một trong những ưu điểm nổi bật của hệ thống neural trong dự báo là phương
pháp này không cần phải xác định những mối quan hệ giữa các biến số trước.
Phương pháp này có thể xác định nhờ vào quá trình học hỏi về các mối quan hệ qua
những thí dụ đã được đưa vào máy. Bên cạnh đó, hệ thống neural không đòi hỏi bất
kỳ giả định nào về các phân phối tổng thể và không giống những phương pháp dự
báo truyền thống, nó có thể sử dụng mà không cần có đầy đủ số lượng các số liệu
cần thiết. Chương trình hệ thống neural có thể thay thế nhanh chóng mô hình hiện

có, ví dụ như phân tích hồi quy, để đưa ra những dự báo chính xác mà không cần
ngưng trệ các hoạt động đang diễn ra. Hệ thống neural đặc biệt hữu ích khi số liệu
đầu vào có tương quan cao hay có số lượng không đủ, hoặc khi hệ thống mang tính
phi tuyến cao. Phương pháp này cho kết quả dự báo có độ chính xác cao, dự báo
được các sự kiện theo thời gian.
1.2 TÌM HIỂU PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO HỒI QUY TUYẾN TÍNH

Hiện tại phương pháp Hồi quy tuyến tính được sử dụng khá phổ biến cho dự
báo nhu cầu phụ tải dài hạn. Phương pháp này tiến hành nghiên cứu mối tương quan
giữa các thành phần từ bộ số liệu quá khứ được thống kê qua các năm. Qua đó cho
phép đánh giá sự ảnh hưởng của các thành phần trên với tham số cơ bản cần xét, từ
đó chọn được các biến để xây dựng phương trình tuyến tính.
Ưu điểm của dạng hàm tuyến tính là tính đơn giản của nó. Mỗi lần X tăng
thêm một đơn vị thì Y tăng thêm  đơn vị. Nhược điểm của dạng hàm tuyến tính
cũng chính là tính đơn giản của nó, bất cứ lúc nào tác động của X phụ thuộc vào
các giá trị của X hoặc Y, thì dạng hàm tuyến tính không thể là dạng hàm phù hợp.
Khi dự báo ta thường hay dùng hai dạng hồi quy :
Dạng tuyến tính: Y = 0  1 X1   X 2  ...   j X j  1
2

Dạng Logarit: LogY = 0  1 log X1  2 log X 2  ...   j log X j  1
Mô hình tính toán bằng phương pháp hồi quy tuyến tính :

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


14
Bộ

dữ
liệu
quá
khứ

Xét tương quan
giữa các tham số

Bộ
tham
số ảnh
hưởng

n

Xây dựng phương
trình hồi quy

Y = b  ai . X i
i 1

Đánh giá
sai số

Sai số
dự báo
trung
bình

Điều chỉnh

Hình 1.2: Các bước dự báo bằng phương pháp hồi quy
Để đánh giá mô hình có phù hợp hay không thì ta cần phải thực hiện các bước
sau:
- Đánh giá mức độ giải thích của mô hình dựa vào hệ số xác định R 2 hoặc hệ số
R2 hiệu chỉnh.
- Thực hiện kiểm định riêng phần (kiểm định T) và kiểm định toàn phần (kiểm
định F) để đánh giá ý nghĩa của các biến.
- Kiểm định sự tương quan giữa các biến thông qua kiểm định d_DurbinWatson, kiểm định Durbin - h....
Đánh giá mức độ giải thích của mô hình:
Hệ số xác định R2: 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. R2 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.
Ta có giá trị thực tế yi.
Giá trị dự đoán :

yi*

Do đó : yi  yi*  ei
Điều này có ý nghĩa là giá trị thực tế và giá trị dự đoán theo phươg pháp hồi
quy tuyến tính có sự khác biệt phần biến thiên của Y không thể giải thích bởi mối
liên hệ giữa Y và X. Dùng các biến đổi toán học ta có:
n

 ( y  y)   ( y
2

i

i 1

*
i

 y ) 2   ei2

n

TSS   ( yi  y ) 2
i 1
n

ESS   ( yi*  y ) 2
i 1
n

RSS   ei2
i 1

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


15

TSS=ESS+RSS
Trong đó:
TSS là tổng bình phương của tất cả các sai lệch giữa giá trị quan sát Y với giá

trị trung bình của chúng.
ESS là tổng bình phương của tất cả các sai lệch giữa các giá trị của biến phụ
thuộc Y nhận được từ hàm hồi quy mẫu với giá trị trung bình của chúng.
RSS là tổng bình phương của tất cả các sai số ngẫu nhiên.
R2 dùng để đo tỷ lệ phần trăm của toàn bộ sai lệch Y với giá trị trung bình
được giải thích bằng mô hình, và được xác định theo công thức:

R2 

ESS
RSS
 1
TSS
TSS

Đại lượng R2 nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Nếu R2 = 1, đường hồi quy mẫu
giải thích 100% của sự biến thiên trong Y. Ngược lại, nếu R2 = 0 thì mô hình sẽ
không giải thích được gì cho sự biến thiên trong Y. Do đó, R2 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.
- Tiêu chuẩn kiểm định T :
Tiêu chuẩn kiểm định T:


 ~T
t
Se( j )


nk

Miền bác bỏ : W :W  {t / t  tn/2k }
Trong đó : n là số quan sát
k : là số số biến đưa vào mô hình
Với mức ý nghĩa  , việc bác bỏ giả thuyết Ho, chấp nhận giả thuyết H1 khi t
W và ngược lại khi t  W thì chấp nhận H0, bác bỏ H1. 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.
Tiêu chuẩn kiểm định F : Được sử dụng nhằm kiểm định giả thiết về sự tồn
tại mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc Y với bất kỳ một biến độc lập Xj nào
đó.
Giả thiết : Ho:  2 =…= k  0
H1 có ít nhất một

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

j  0

SVTH: Lê Hoàng Hiệp


16

Tiêu chuẩn kiểm định :

R2
nk
F


~ F( k 1,nk )
1  R2 k 1
Miền bác bỏ :

W  {F / F  F ( k 1,nk ) }

Trong đó: n là số quan sát
k là số biến đưa vào mô hình
Tính F tra bảng với  = 0.05, n-k,k-1
Nếu F< F => Chấp nhận giả thuyết H0.
Nếu F> F => Bác bỏ giả thuyết H0.
Nếu chấp nhận H0 tức là không tồn tại mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ
thuộc Y với bất kỳ một biến độc lập Xj nào đó và ngược lại bác bỏ H0 ta có thể kết
luận rằng có ít nhất có một biến độc lập Xj nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y.
Kiểm định sự tương quan giữa các biến:
Tiêu chuẩn kiểm định d_ Durbin-Watson.
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 Ho:   0 ( không có sự tương quan)
H1:   0 ( có sự tương quan )
Giá trị tính toán của kiểm định D_ Durbin Wastson :
n 1

d

 (
t 1
n 1



t 1

  t )2

 t2

t 1

GVHD: Th.S Nguyễn Thị Như Vân

SVTH: Lê Hoàng Hiệp