giá dầu WTI và các yếu tố có sự ảnh hưởng của giá dầu

LỜI MỞ ĐẦU
Thị trường dầu mỏ luôn được các tầng lớp trong xã hội, nhà đầu tư, phân tích,
doanh nghiệp và chính phủ của các quốc gia trên thế giới quan tâm một cách đặc
biệt, vì những ảnh hưởng của thị trường sâu rộng đến mọi mặt đời sống và các chiến
lược phát triển kinh tế. Không giống các thị trường thông thường, dầu khí có sự đa
dạng và phức tạp chịu sự chi phối từ quan hệ người mua người bán, các nhà đầu cơ
và các mục tiêu chính trị của các quốc gia xuất khẩu và nhập khẩu dầu mỏ lớn trên
thế giới (OPEC và nhóm OECD).
Lý do chọn đề tài:
Trong nghành học Kinh tế công nghiệp, thị trường dầu mỏ luôn là vấn đề lớn
đòi hỏi người học nghiên cứu tìm tòi và có những hiểu biết nhất định để có thể giải
thích được các hiện tượng kinh tế, cũng là nơi đòi hỏi vận dụng sâu rộng các kiến
thức vi mô, vĩ mô, các đặc điểm đặc trưng riêng của mặt hàng dầu mỏ. Được nghiên
cứu về sự thay đổi, biến động của thị trường là cơ hội quý giá để được thực nghiệm
lại những kiến thức đã học qua môi trường thực tế, cũng như áp dụng những kiến
thức đã học để phục vụ cho mục tiêu phân tích và dự báo là vinh dự cho môt sinh
viên học khoa Kinh tế công nghiệp như em.
Mục đích nghiên cứu:
Thông qua phương pháp kinh tế lượng để phân tích giá dầu, tính toán và lượng
hóa các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp để từ đó làm rõ được mối quan hệ kinh tế giữa
giá và các yếu tố ảnh hưởng. Từ đó, dự báo được giá dầu đến năm 2014.
Đối tượng nghiên cứu:
Đối tượng được nghiên cứu trong mô đề tài là giá dầu WTI. Do phản ánh được
những biến động liên tục của giá dầu trong những năm qua và có tính thương mại
quốc tế tốt nhất mà giá dầu WTI được đưa vào mô hình làm biến ngoại sinh, phục
vụ cho quá trình nghiên cứu một cách khách quan và chi tiết, dễ dàng thu nhập và
nghiên cứu.
Nhiệm vụ và phạm vi nghiên cứu:
Nhiệm vụ:
Thông qua thực tập tốt nghiệp để một lần nữa ôn lại những kiến thức quan
trọng của ngành học Kinh tế công nghiệp, nắm vững và vận dụng các kiến thức

1


Kinh tế lượng, Phân tích và dự báo nhu cầu năng lượng và Lý thuyết giá. Từ đó,
phân tích hiện trạng của ngành dầu khí và dự báo được giá dầu.
Phạm vi:
Toàn bộ bài luận xoay quanh giá dầu WTI và các yếu tố có sự ảnh hưởng rõ
ràng. Bài viết chỉ tập trung đến quan hệ cung cầu và các đặc trưng riêng của ngành
dầu khí, và bỏ qua các yếu tố của các thị trường liên quan như thị trường chứng
khoán và thị trường vàng. Bài viết cũng loại bỏ hoặc giả định coi các yếu tố có liên
quan đến lượng cung và lượng cầu như các yếu tố mùa vụ và tỷ lệ lãi là bất biến.
Ngoài ra, dự báo sử dụng thêm phương pháp ARIMA để làm cơ sở so sánh với
phương pháp sử dụng mô hình hồi quy.
Phương pháp nghiên cứu:
Vận dụng kiến thức đã học được từ bộ môn Lý thuyết giá để hiểu rõ được các
yếu tố ảnh hưởng, xác định được các biến nội sinh. Thông qua mô hình hồi quy
tuyến tính của kinh tế lượng để lượng hóa được các yếu tố ảnh hưởng, chứng minh
các kiến thức kinh tế đặc trưng dành cho ngành dầu khí. Từ đó, giá dầu sẽ được dự
báo từ những kết quả đã nghiên cứu.

2


LỜI CẢM ƠN
Em xin gởi lời cám ơn chân thành tới:
- Ban giám hiệu trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi
để em có môi trường học tập và nghiên cứu hiệu quả nhất.
- PGS.TS Bùi Xuân Hồi đã tận tình giảng dạy giúp em nắm bắt những kiến
thức quan trọng từ môn Kinh tế lượng và Lý thuyết giá để có thể vận dụng chi tiết

vào mô hình kinh tế và giải thích các hiện tượng kinh tế.
- Chuyên viên phòng phân tích dự báo thị trường Nguyễn Thành Luân trong
Viện Dầu Khí đã giúp em thêm kinh nghiệm sử dụng phần mềm dự báo.

3


Chương 1

CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1. Giới thiệu dầu mỏ, vai trò của dầu mỏ trong nền kinh tế
Dầu mỏ là nguồn tài nguyên không tái sinh, có nguồn gốc xuất phát xa xưa
cùng với loài người, ngay từ những ngày đầu tiên của nền văn minh, dầu mỏ và các
sản phẩm của dầu mỏ đã xuất hiện trong đời sống và các nghi lễ. Nhựa đường được
biến đến như dạng chất nhầy của dầu mỏ, đã được sử dụng như chất chống thấm
nước và để sưởi ấm cho con người từ 6000 năm trước công nguyên, nó cũng được
biết đến như chất ướp xác của người Ai Cập cổ đại từ 3000 năm trước công nguyên.
Dầu mỏ lần đầu tiên được sử dụng một cách phổ biến và đóng vai trò chính yếu
trong sự phát triển của loài người từ cuối những năm của thế kỉ 19. Than,nguồn
nhiên liệu cho các dạng máy đầu tiên trong sự đổi mới của nền công nghiệp đã được
thay thế trong thời gian này
Dầu mỏ chiếm đến 41.2% trong tổng sản lượng tiêu thụ năng lượng của thế
giới ( tính theo số liệu cung cấp của IEA năm 2010 ), cộng với tính chất là nguồn tài
nguyên không tái sinh nên nguồn năng lượng này đóng vai trò rất quan trọng trong
nền kinh tế thế giới. Đối với các nước xuất khẩu dầu ( OPEC), mặt hàng có tính
chất chiến lược trong nền kinh tế, không chỉ phục vụ nhiệm vụ an ninh năng lượng
trong nước mà còn tối đa hóa lợi ích về lâu dài cho các thành viên trong cả khối.
Thông qua chính sách “giá hợp lý”, OPEC đóng vai trò là người cung cấp cuối
cùng, đảm ứng nhu cầu về dầu cho cả thế giới. Thay vì áp đặt giá như các năm từ
1973 đến 1981, OPEC đã thay đổi vai trò của mình, đạt được mục đích thống nhất

các nước trong khối và duy trì lợi ích về lâu dài. OPEC cũng có lợi thế trong quá
trình tham dò, khai thác và lọc dầu, chính điểm này đã khiến cho giá thành và khả
năng đáp ứng nhu cầu tức thời của OPEC là cao hơn nhiều so với các quốc gia khai
thác dầu thô không thuộc OPEC. Không chỉ là nhóm xuất khẩu dầu lớn nhất, OPEC
còn có trữ lượng về dầu mỏ lớn nhất trên thế giới ( chiếm đến 77% ), chính điểm
này đã khiến cho OPEC khẳng định được vị thế tuyệt đối về mặt hàng dầu mỏ trong
những năm tiếp theo.

4


Đối với các nước tiêu thụ ( chiếm 49.45% bởi OECD ), dầu mỏ đóng vai trò
quan trọng trong an ninh năng lượng quốc gia, đảm bảo được nguồn cung cấp chính
là đảm bảo cho nền kinh tế được hoạt động liên tục, hơn nữa, dầu mỏ được tiêu thụ
chính bởi quá trình vận chuyển ( chiếm đến 50% tổng số tiêu thụ về dầu ). Trong
khi công nghệ và giá sử dụng các dạng nhiên liệu khác vẫn còn cao hơn giá sử dụng
các loại động cơ đốt trong hiện hành, dầu mỏ vẫn đóng vai trò quan trọng và khó bị
thay thế trong sản xuất và vận chuyển.
Ngày nay,dầu mỏ là nguyên liệu đầu vào của quá trình chưng lọc, sản xuất các
sản phẩm như dầu hỏa, diesel, xăng nhiên liệu , các sản phẩm này lại là nguồn nhiên
liệu đầu vào của nhiều ngành sản xuất ( trong đó cũng có những ngành sản xuất
năng lượng đầu vào cho các ngành khác như công nghiệp điện ) và dầu mỏ cũng
được biết đến như nguyên liệu đầu vào của các ngành hóa dầu như phân bón, dung
môi, nhựa đường và thuốc trừ sâu.
1.2. Giới thiệu về giá dầu WTI và lý do phân tích
WTI ( là viết tắt của West Texas Intermediate, hay còn được biết đến với tên
Texas light sweet ) là một hạng dầu thô được sử dụng như một chuẩn mực trong giá
dầu. Hạng dầu này có tỷ trọng nhẹ và chứa ít hàm lượng lưu huỳnh, là mặt hàng cơ
bản trong các hợp đồng dầu của Chicago Mercantile Exchange ( được viết tắt CME
group, là tập đoàn cung cấp sàn giao dịch tài chính, bao gồm sàn giao dịch chứng

khoán như NYMEX ). Được đánh giá là loại dầu thô ngọt, WTI chứa 0.24% lưu
huỳnh, ít hơn 0.5% so với dầu Brent. WTI được lọc chủ yếu ở Trung tây và vùng bờ
vịnh của Mĩ và được sử dụng ở khu vực Bắc Mĩ, khu vực tiêu thụ dầu mỏ lớn nhất (
chiếm 22.37% tổng tiêu thụ dầu trên toàn thế giới).
Bắt đầu từ quyết định loại bỏ sự khống chế của chính phủ Mĩ đối với giá dầu
vào tháng 1 năm 1981, chính điều này gây ảnh hưởng chung đến viển cảnh của thị
trường giao ngay tại Mĩ và trên toàn thế giới, và ảnh hưởng riêng đến đến khối
lượng giao dịch trên thị trường giao ngay tại Mĩ, bao gồm cả WTI và các lớp khác
của Mĩ. Thay đổi từ kiểm soát tiến tới loại bỏ kiểm soát đã đặt tiền đề quá trình kết
hợp các giao dịch thương mại và giá giao ngay đơn giản thành một hàng hóa trước
khi quá trình loại bỏ sự kiểm soát được phân chia ra thành nhiều hạng mục khác
nhau dưới các cơ chế kiểm soát, và cũng tạo điều kiện thuận lợi gia tăng tính hàng

5


hóa và giao dịch của WTI. Chính điều này đã tạo cơ sở đầy đủ cho việc ra đời của
các hợp đồng giấy trong các giao dịch dầu thô ngọt nội địa tại Crushing Oklahoma,
được biết đến như WTI và được lưu hành thông qua CME group ( NYMEX) bắt
đầu từ năm 1983.
Chính từ sự thuận tiện, dễ dàng và minh bạch trong mua bán và trao đổi mà
dạng hợp đồng này thành khung chuẩn cho các tiêu chuẩn giá trên toàn thế
giới.Thay đổi trong thị trường dầu mỏ bao gồm các yếu tố sản xuất, dự trữ, trữ
lượng, tiêu thụ và cung cấp đều có ảnh hưởng mạnh mẽ đến thị trường giao dịch lớn
nhất trên thế giới.
Ngoài ảnh hưởng cung cầu, ảnh hưởng của các thể thức thương mại bao gồm
các thị trường mua bán các hợp đồng có kì hạn và thị trường chứng khoán dầu mỏ
đặc biệt là NYMEX có tính chất quyết định giá dầu trong ngắn hạn. Vì vậy, thông
qua giá của loại dầu WTI đại diện cho thị trường này mà phân tích các yếu tố ảnh
hưởng đến thị trường dầu trên toàn thế giới có thể gần chính xác nhất, phản ánh

được các biến động giá cả của thị trường dầu mỏ thế giới.
1.3. Mối quan hệ kinh tế của giá dầu và các biến đưa vào mô hình:
Theo cơ sở lý thuyết giá năng lượng, giá của một mặt hàng năng lượng như
dầu mỏ trong ngắn hạn luôn bị ảnh hưởng bởi lượng cung và cầu.
Xuất phát từ phần cung cấp,nền công nghiệp dầu mỏ bao gồm khai thác, biến
đổi, vận chuyển, chế biến và phân phối dầu.Cấu trúc này trước những năm 1973 là
mô hình liên kết dọc tuyệt đối và vì vậy mà chuỗi giá trị dễ dàng kiểm soát và ổn
định hơn. Sau năm 1973, cấu trúc thay đổi khi phần khai thác và sản xuất được
kiểm soát với OPEC, các khâu biến đổi, vận chuyển,chế biến và phân phối dầu
được thực hiện bởi các tập đoàn đa quốc gia như ExxonMobil Corp, Shell, BP.
Chiến lược cung cấp của OPEC cũng có sự thay đổi và được biến đến với “giá hợp
lý”, sự thay đổi rõ rệt từ việc đóng vai trò kiểm soát thị trường dầu mỏ với quyền
lực đặt giá sang thành nhà cung cấp cuối cùng, có nhiệm vụ đáp ứng những nhu cầu
lớn và tức thời của thị trường, từ việc giá dầu được đặt ra bởi OPEC được thay đổi
bằng giá dầu mỏ được thả nổi, xác định bởi quan hệ cung cầu và chịu ảnh hưởng rất
lớn từ lượng cung của OPEC.

6


Ngoài ra, với sự thay đổi đánh giá tổng trữ lượng được chứng minh bằng quá
trình phát triển vượt bậc của công nghệ thăm dò và khai thác đã thay đổi đến toàn
bộ thị trường dầu mỏ. Được biến đến là nguồn tài nguyên không tái sinh, giá của
dầu mỏ luôn được tính thêm một loại chi phí tài nguyên không tài sinh.Vì vậy, loại
năng lượng này luôn được đặt trọng tâm trong các chính sách năng lượng của các
quốc gia. Trước khủng hoảng 1986, trữ lượng được đánh giá thấp hơn vì công nghệ
thăm dò và khai thác vào thời gian này khá lạc hậu, chính điều này đã ảnh hưởng
lớn đến chiến lược năng lượng của OPEC bằng việc thặt chặt quotas trong khối và
đẩy giá dầu lên cao tới đính điểm. Mục đích chính là đảm bảo giữ vững được nguồn
tài nguyên trong thời gian dài nhất có thể và tối đa hóa lợi ích. Tuy nhiên, với sự

phát triển của công nghệ, tổng trữ lượng đã thay đổi một cách rõ rệt không chỉ trong
nhóm xuất khẩu dầu OPEC mà còn trong các quốc gia xuất khẩu dầu không thuộc
OPEC dẫn đến sự thay đổi trong chiến lược giá. Xuyên suốt các năm 1990, các
nước thuộc nhóm chính của OPEC đã tăng sản lượng làm cho ( ngay cả khi chiến
tranh vùng vịnh năm năm 1991 ) giá dầu hạ ở mức thấp nhất. Ngành công nghiệp
dầu mỏ đặc trưng bởi chi phí đầu tư khai thác rất lớn và tính rủi ro cao trong quá
trình thăm dò để nâng cao nguồn cung ứng, vì vậy mà rào cản gia nhập ngành cũng
như áp lực cạnh tranh giữa OPEC và các quốc gia xuất khẩu dầu mỏ trong thời gian
này là vô cùng lớn. Điều này này giải thích được sự thành công to lớn của OPEC
trong suốt các năm 2000 khi sản lượng cung cấp của các quốc gia không thuộc
OPEC là eo hẹp do không thể giữ vững được quy mô sản xuất. OPEC trở lại vai trò
chủ đạo trong việc định giá nhưng với quyền lực mạnh hơn và khó bị lật đổ hơn so
với OPEC của giai đoạn 1973 – 1981.Bằng việc loại bỏ các đối thủ tiềm năng và
giảm trừ tính thiếu liên kết trong khối, lợi ích tổng thể lâu dài đã được xác lập và
giữ vững.
Với các đặc trưng phi vật chất của mình, dầu mỏ đóng vai trò như nguồn năng
lượng chỉ đạo. Trong thị trường thương mại quốc tế, dầu mỏ chính là mặt hàng
được trao đổi nhiều nhất bởi nhu cầu cực lớn của các dẫn xuất dầu như xăng, dầu
hỏa, dầu máy bay, diesel , LPG. Dầu chiếm 20% tiêu thụ năng lượng cuối cùng và
35,8 % trong bảng cân bằng năng lượng thế giới. Điều này chứng tỏ được ảnh
hưởng lớn của lượng nhu cầu không thể thay thế của dầu trong nền kinh tế thế giới
dẫn đến sự ảnh hưởng qua lại giữa lượng cầu và giá dầu. Chứng minh bằng các

7


cuộc khủng hoảng lớn về dầu, ta thấy vai trò quyết định trong thị trường dầu mỏ
được chuyển giao từ nhà cung cấp sang người tiêu dùng, OECD đều có sự thay đổi
trong chiến lượng năng lượng của mình bằng nhập khẩu dầu ( bằng đánh thuế), thay
đổi các nhà cung cấp ( sự thay đổi này rõ ràng nhất khi giá dầu tăng cao đỉnh điểm

trong năm 1981) và các chiến lược dự trữ với các bể chứa lớn làm cho giá dầu sụt
giảm và cân bằng trong thị trường được thiết lập. Ngày nay, với sự thay đổi chiến
lược năng lượng của cả 2 phía cung cấp và tiêu dùng mà giá dầu thay đổi liên tục và
thất thường trong khoảng thời gian vừa qua.
Thị trường dầu mỏ được biết đến bao gồm các nhà cung cấp chính ( OPEC),
nhóm tiêu thụ chính (OECD). Tuy nhiên trong những năm gần đây, cấu trúc này đã
có sự thay đổi bởi sự phát triển vượt bậc của một số nền kinh tế như Trung Quốc và
Ấn độ, chính nhu cầu dầu mỏ cho quá trình phát triển công nghiệp nặng của Trung
Quốc đã chuyển cán cân tiêu thụ từ phía tây sang phía đông và các nhà cung cấp
cũng đa dạng hơn nhằm giảm trừ ưu thế của OPEC.
Là mặt hàng có tính thương mại quốc tế cao, việc giá dầu mỏ được xem xét trong
mô hình kinh tế vĩ mô với các yếu tố tăng trưởng về dân số và thu nhập là điều đã được
chứng minh. Trong các thống kê và nghiên cứu của EIA và BP, ngoài lượng cầu, dân
số và thu nhập luôn là hai biến số có ảnh hưởng lớn nhất đến giá dầu mỏ.
Trong suốt 15 năm kể từ 1994 đến 2009, dân số đã tăng thêm hơn 1,1 tỉ dân
( 16,26 % tổng dân số năm 2009 ) đánh dấu tốc độ tăng trưởng nhanh hơn bất kì
khoảng thời gian nào trước đó. Sự tăng trưởng dân số đi kèm với nhu cầu sử dụng
tăng cao, bao gồm trong đó là nhu cầu di chuyển. Theo thông kê của IEA
( International Energy Angecy), từ năm 1973 đến 2010, tỷ lệ tiêu thụ dầu dành cho
mục đích giao thông đã tăng từ 45,4% lên đến 61,5%.
Trong ngắn hạn, giá dầu mỏ được xác định từ cân bằng giữa cung và cầu. Đối
với thị trường dầu mỏ, hai yếu tố này đều có chung một đặc điểm là có độ co giãn
rất nhỏ so với giá. Theo J. Cooper thì hệ số đàn hồi giá của cầu chỉ dao động trong
khoảng từ 0.109 đến – 0.023.Điều này được giải thích bởi những đặc trưng của thị
trường dầu mỏ.
Trong ngắn hạn, thị trường nguồn năng lượng này phụ thuộc chủ yếu vào sự
cung cấp của OPEC, hơn nữa, những nước này lại phụ thuộc vào dầu mỏ nên những
quyết định về tăng giảm sản lượng xuất khẩu chỉ phụ thuộc vào chi tiêu của quốc

8

gia. Thêm vào đó, khả năng điều tiết ngắn hạn của các nước không thuộc khối
OPEC là vô cùng hạn chế. Ngoài ra, đối với ngành công nghiệp dầu khí ( vồn là
ngành mang đầy đủ tính chất của kinh tế quy mô ) thì việc đầu tư cho dự trữ hay
khai thác là điều khó có thể xảy ra trong ngắn hạn vì chi phí đầu tư là quá lớn và
thời gian từ thăm dò cho đến khi khai thác là khá dài. Sự thay đổi trong quá trình
phân phối quyền lực giữa OPEC và các tập đoàn đa quốc gia về vận chuyển, lọc và
phân phối dầu đã khiến cho thị trường trở nên ít nhạy cảm hơn.Chính vì những đặc
điểm trên mà sự thay đổi về cầu so với giá tại thị trường dầu mỏ là rất hạn chế.
Về lượng cầu, với mặt hàng thiết yếu, không thể thay thế trong ngắn hạn và
tiêu dùng tức thời như dầu mỏ thì giá cả sẽ không thể ảnh hưởng quá nhiều đến
quyết định tiêu dùng của người mua. Thêm vào đó, giá dầu thô chỉ chiếm 30-40%
trong giá của các sản phẩm dầu mỏ, điều đó có nghĩa là sự ảnh hưởng thật sự của
giá dầu thô lên lượng cầu chỉ đóng một phần chứ không thể ảnh hưởng toàn diện.
Với những đặc điểm như vậy, khi lượng cung và cầu có sự thay đổi nào thì
cũng dẫn đến sự thay đổi lớn về giá.
Trong kinh tế môi trường, việc đánh giá giá nhiên liệu đặc biệt như dầu đều có
sự tham gia của CO2, là khí thải qua quá trình sản xuất dầu mỏ và tiêu thụ các sản
phẩm của dầu.Để đánh giá khách quan được sự thay đổi về giá dầu, CO 2 là biến cần
thiết phản ánh được thông qua sự giảm trừ lượng tiêu thụ bằng các đạo luật hạn chế
khí thải của các chính phủ và công ước Kyoto.
Từ đó ta đưa ra các biến và ḱ vọng về dấu đối với các biến.
Tên biến
GWP (Gross world product)
Lượng cung
Lượng cầu
POP (tổng dân số thế giới)
Công suất lọc dầu (CSLoc)
Dự trữ

Trữ lượng
CO2
Tiêu thụ nhiệt
Mức độ ưu tiên của các biến:

Kì vọng về dấu
+
+
+
+
+

Dựa theo các phân tích của BP, biến số lượng cầu luôn có ảnh hưởng nhiều
nhất đến giá dầu. Đứng thứ hai trong mức độ ưu tiên chính là thu nhập và dân số.

9


Do đặc điểm riêng biệt của mặt hàng dầu và ảnh hưởng trực tiếp lên giá dầu, ta
xếp trữ lượng, CO2, lượng cung, công suất lọc dầu, dự trữ, tiêu thụ nhiệt lần lượt
giảm dần theo mức độ ưu tiên.
1.4. Phân tích hiện trạng giá
1.4.1. Phân tích xu thế
1.4.2.1. Lượng tăng giảm tuyệt đối(∂i)
Chỉ số này phản ảnh sự thay đổi về trị số tuyệt đối của trị số trong dãy số giữa
hai thời gian nghiên cứu. Nếu mức độ của hiện tượng tăng thì trị số mang dầu
dương (+) và ngược lại mang dấu âm (-).
Tùy theo mục đích nghiên cứu thì sẽ có lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn,
bình quân và định gốc.
Lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn phản ánh mức độ chênh lệch giữa các

mức độ nghiên cứu(yi) mức độ kì liền trước đó (yi-1)
∂i=∂i - ∂i-1 i = 2,3….
trong đó :
∂i là lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn.
n : là số lượng các mức độ trong dãy.
1.4.2.2. Lượng tăng (giảm) tuyệt đối định gốc (Δi):
Là mức độ chênh lệch tuyệt đối giữa mức độ kì nghiên cứu và mức độ kì dược
chọn làm gốc, thông thường mức độ của kì gốc là mức độ đầu tiên trong dãy số
(y1). Chỉ tiêu này phản ánh được sự tăng (giảm) tuyệt đối trong thời gian dài.
Công thức : Δi = yi – y1
1.4.2.3. Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân (Δtb):
Là mức bình quân của các mức tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn.
Nếu kí hiệu Δtb là lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân, ta có công thức sau:
Δtb=
Lượng tăng (giảm) tuyệt đối bình quân không có ý nghĩa khi các mức độ của
dãy số không có cùng xu hướng (cùng tăng hoặc cùng giảm) vì hai xu hướng trái
ngược nhau sẽ triệu tiêu lẫn nhau làm sai lệch bản chất của hiện tượng. Ta
Δtb = Δ19/n.
1.1.1.

Tốc độ phát triển
10


Tốc độ phát triển là tương đối phản ánh tốc độ và xu hướng phát triển của hiện
tượng theo thời gian.
1.1.1.1.

Tốc độ phát triển liên hoàn (ti):

Chỉ số phản ánh sự phát triển của hiện tượng giữa hai thời gian liền nhau. Ta
có công thứ sau:
t2 = y2/y1.
t3 = y3/y2.
...
tn = yn/yn-1.
1.1.1.2.

Tốc độ phát triển định gốc (Ti):

Chỉ số phản ánh sự phát triển của hiện tượng trong những khoản thời gian dài.
Chỉ tiêu này được xác định bằng cách lấy mức độ của kì nghiên cứ (y i) chia cho
mức độ của một kì được chọn làm gốc, thường là mức độ đầu tiên trong dãy số (y 1).
T2 = y2/y1 (%).
T3 = y3/y1 (%).
...
Tn = yn/y1 (%).
1.1.2.

Tốc độ tăng giảm

Chỉ tiêu này phản ánh mức độ của hiện tượng nghiên cứu giữa hai thời gian đã
tăng (+) hoặc giảm (-) bao nhiêu lần (hoặc bao nhiêu %). Tương ứng với mỗi tốc độ
phát triển, chúng ta có các tốc độ tăng giảm khác nhau sau:
1.1.2.1.

Tốc độ tăng giảm liên hoàn(ai):

Chỉ tiêu phản ánh sự biến động tăng(giảm) giữa hai thời gian liên nhau, là tỉ số
giữa lượng tăng (giảm) giữa hai thời gian liền nhau, là tỉ số giữa lượng tăng (giảm)

liên hoàn kì nghiên cứu với mức độ kì liền trước trong dãy số thời gian (y i-1).
1.1.2.2.

Tốc độ tăng giảm định gốc(Ai):

Chỉ số phản ánh tỷ số giữa lượng tăng(giảm) định gốc nghiên cứu, với mức độ
kì gốc, thương là mức độ đầu tiên trong dẫu (yi).
A2 = T2 – 1.
A3 = T3 – 1.
...

11


An = Tn – 1.
1.1.3.

Giá trị tuyệt đối của 1% tăng ( giảm)(gi):

Chỉ tiêu này phản ánh cứ 1% tăng (giảm) của tốc độ tăng (giảm) liên hoàn thì
tương ứng với một trị số tuyệt đối là bao nhiêu.
gn= yn/100.
1.2.

Phương pháp dự báo giá dầu

1.2.1.

Giới thiệu chung về dự báo giá dầu:

Khái niệm dự báo:
Theo từ điển Việt Nam : “Dự báo là báo trước về tình hình có nhiều khả năng
xảy ra, dựa trên cơ sở số liệu, những thông tin đã có”. Trong kinh tế, dự báo là đoán
trước sự vận động của đối tượng kinh tế trong tương lai, đó là kết quả nhận thức chủ
quan của con người dựa trên một số cơ sở nhất định.
Các mức độ dự báo:
- Tiên đoán không tưởng: Những tiên đoán không có cơ sở khoa học,
chỉ dựa trên những mối liên tưởng không tưởng, thiếu căn cứ.
- Tiên đoán kinh nghiêm(dự đoán kinh nghiệm): Những tiên đoán dựa
trên chuỗi thông tin lịch sử.
- Dự báo khoa học: Những dự báo dựa trên việc phân tích những mối
liên hệ qua lại giữa các đối tượng kinh tế và các phương pháp xử lý thông tin
khoa học nhằm phát hiện ra tính quy lật của đối tượng.
- Dự báo: Dự báo khoa học mang tính xác xuất và phương án trong
khoảng thời gian hữu hạn về lương lai phát triển của đối tượng kinh tế.
oTính xác xuất: Dự báo dựa trên việc xử lý chuối thông tin bao
gồm yếu tố ngẫu nhiên và yếu tố phát triển. Kết quả dự báo so với
thực tế sẽ có sự chênh lệch mang tính xác xuất.
oTính phương án: Kết quả dự báo được biểu hiện bằng nhiều
dạng khác nhau (định tính, định lương, dự báo điểm, dự báo khoảng).
oTính thời gian hữu hạn: Khoảng cách giữa thời điểm dự báo và
thời điểm hiện tại được gọi là khoảng cách dự báo (tầm xa dự báo).
Khoảng cách dự báo gọi là khoảng thời gian hữu hạn.
1.2.1.1.

Khái niệm dự báo giá năng lượng
12


Dự báo giá năng lượng cố gắng trả lời cho các câu hỏi sau về tương lai:

- Giá năng lượng là bao nhiêu?
- Tỷ trọng ảnh hưởng của từng yếu tố lên giá năng lượng là bao nhiêu?
- Đặc điểm tiêu thụ, sản xuất và cung cấp ảnh hưởng lên giá năng lượng
như thế nào?
Chất lượng dự báo giá liên quan trực tiếp đến quyết định đầu tư, thị trường tài
chính, xã hội – chính trị, do đó cần nâng cao chất lượng dự báo.
Nâng cao chất lượng dự báo cần:
- Hiểu rõ cơ chế định giá năng lượng.
- Nghiên cứu rõ cách thức sử dụng giá và hệ thống giá trong quá khứ.
- Hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến giá năng lượng như:
oChính sách năng lượng, môi trường và an ninh năng lượng cảu
quốc gia.
oNhu cầu năng lượng của thế giới và trong nước
oTăng trưởng kinh tế
oCông nghệ tham dò,khai thác, sản xuất và phân phối
oCấu trúc kinh tế
oKịch bản phát triển kinh tế có độ tin cậy và rõ ràng.
1.2.1.2.

Vai trò của dự báo giá năng lượng:

Vai trò dự báo kinh tế
Dự báo kinh tế giúp các nhà quản lý chủ được trước các biến động về kinh tế,
xã hội và môi trường để tránh các rủi ro trong kinh doanh và tạo lợi thế cạnh tranh;
đóng góp vai trò quan trọng trong lập kế hoạch phát triển kinh tế và xã hội một cách
hiệu quả; hỗ trợ điều chỉnh kết hoạch khi có biến động xảy ra trong quá trình thực
hiện.
Dự báo giá năng lượng có tầm quan trọng đặc biệt trong công tác quy hoạch
năng lượng. Đối với chính phủ, các nhà quản lý năng lượng và các công ty kinh
doạnh năng lượng hoặc có liên quan và người sử dụng năng lượng, dự báo năng

lượng giúp định hình rõ phương án sử dụng năng lượng trong tương lai, từ đó có thể
thiết lập các kết hoạch đầu tư, khai tác, sản xuất, khả năng thay thế năng lượng

13


trong tương lai từ đó vạch rõ các kết hoạch sử dụng công nghệ bao gồm đầu tư và
phát triển.
1.2.1.3.

Phân loại dự báo giá năng lượng

Phân loại dự báo kinh tế
- Phân loại theo thời gian
oDự báo ngắn hạn (từ 1 đến 3 năm)
oDự báo trung hạn ( từ 3 năm đến 5 năm, nhỏ hơn 10 năm)
oDự báo dài hạn (trên 10 năm)
- Phân loại theo đối tượng kinh tế
Dự báo dân số, nhu cầu năng lượng, nhu cầu tiêu thụ, khả năng sản xuất, dự
trữ, trữ lượng và lượng khí thải.
- Phân loại theo kết quả dự báo
oDự báo điểm
oDự báo khoảng
- Phân loại theo phương pháp tiếp cận đối tượng
oDự báo khảo sát: Thăm dò trực tiếp đối tượng kinh tế nhằm
phát hiện ra quy luật, trên cơ sở đó đưa ra những kết luận về xu thế
phát triển có thể xảy ra trong tương lai bằng phương pháp thích hợp.
oDự báo định mức: Còn gọi là dự báo mục tiêu. Dự báo định
mức tìm ra phương pháp tối ưu để đạt được mục tiêu phát triển trong
tương lai. Phương pháp tiếp cận gián tiếp. sự chêch lệch giữa hiện

trạng và tương lai được giải quyết thông qua chính sách và giải pháp.
- Phân loại theo tiếp cân toán học:
oGồm 3 lớp dự báo (ngoại suy, chuyên gia và mô hình hóa). 8
loại và 19 nhóm.
- Phân loại theo phương pháp và kết quả dự báo:
oPhương pháp dự báo định tính
oPhương pháp dự báo định lượng
Phân loại dự báo giá năng lượng: cách phân loại tương tự như phân loại dự báo
kinh tế.
- Phương pháp ngoại suy dãy số thời gian
14


- Phương pháp hồi quy.
- Phương pháp chuyên gia.
- Phương pháp mô hình hóa.
- Phương pháp xây dựng kịch bản.
Quy trình dự báo giá năng lượng:
- Tìm các mối quan hệ bản chất giữa giá năng lượng và các nhân tố
quyết định đến giá năng lượng.
oNhững mối quan hệ này sau đó được tập hợp thành các phương
trình toán học.
oViệc được các mối quạn hệ này vào các phương trình toán học
được gọi là mô hình hóa hoặc dự thảo mô hình.
oTập các phương trình toán học này được gọi là mô hình giá
năng lượng.
- Nhận diện các biến này qua sự thay đổi theo thời gian có thể ảnh
hưởng tới giá năng lượng.
- Xây dựng các phương án hợp lý cho giá trị các biến này trong thời
gian xác định.

oCác phương án phải được thực hiện với việc đặt giả thuyết chặt
chẽ, rõ ràng – Kịch bản.
oBước này gọi là bước lập kịch bản
- Tính toán nhu cầu năng lượng trong tương lai với các số liệu của các
biến này.
- Có thể thấy dự báo giá năng lượng chủ yếu là nhiệm vụ dự báo các
giá trị tương lai của các biến kĩ thuật, kinh tế và xã hội, mà có ảnh hưởng đến
giá năng lượng.
- Dự thảo mô hình là nhiệm vụ khó khăn nhất trong công tác dự báo giá
năng lượng.
oThời gian cần thiết cho dự thảo mô hình có thể kéo dài vài
năm.
oĐiều này phụ thuộc vào việc nhận thức mô hình và phạm vi
nhiệm vụ của mô hình (mức độ tổng hợp và vùng địa lý).
15


- Bước lập kịch bản cũng có tính chất quan trọng tương tự vì độ chính
xác của kịch bản phụ thuộc vào nhiều việc chọn kịch bản phát triển
- Các mô hình được sử dụng cũng quan trọng như cách xây dựng mô
hình.
- Có nhiều phương pháp xây dựng dự báo nhu cầu năng lượng và tùy
thuộc vào điều kiện khác nhau sẽ có mô hình phù hợp.
1.2.2.

Dự báo chuỗi thời gian

Trong nghiên cứu định lượng, ta có 3 loại số liệu cơ bản là số liệu theo thời
gian, số liệu chéo và số liệu hỗn hợp. Đối với vấn đề kinh tế, loại số liệu thường
xuyên tiếp cận nhiều nhất chính là dự báo chuối thời gian như chuỗi số liệu GDP,

chỉ số giá vàng, giá dầu theo thời gian. Tuy nhiên, chuỗi thời gian cũng gây ra
không ít khó khăn cho các nhà nghiên cứu. Trong nhiều trường hợp, các mô hình
hồi quy cổ điển không có phù hợp với loại dữ liệu này. Chính vì vậy, trong trường
hợp nghiên cứu giá dầu, ta cần sử dụng cả 2 phương pháp ARIMA và dự báo hồi
quy cổ điển với bộ số liệu thời kì hậu nghiệm, sau đó so sánh kết quả dự báo tại thời
kì này từ đó có thể đưa ra được mô hình tốt nhất cho việc dự báo.
Mô hình hồi quy đa biến dựa trên các biến độc lập X1, X2, X3 để giải thích cho
biến phụ thuộc Y, sử dụng các dự liệu trong quá khứ của biến X để giải thích cho sử
thay đổi của Y từ quá khứ đến hiện tại với các giả định tại một mô hình cụ thể.
Mô hinh ARIMA không sử dụng các biến độc lập giải thích cho biến phụ
thuộc mà sử dụng các giá trị trong quá khứ của Y để giải thích cho bản thân nó ở
hiện tại, chính vì vậy, mô hình chỉ sử dụng Trung bình trượt, đồng liên kết và tự hồi
quy chứ không giải đinh bất cứ một mô hình cụ thể nào, mà việc xác định mô hình
là dựa trên phân tích dự liệu từng trường hợp cụ thể.
Mô hinh ARIMA không dựa trên bất kì một lý thuyết kinh tế nào nên có được
tính linh hoạt và tiết kiệm hơn các phương pháp khác, khả năng hiệu quả trong dự
báo cũng đã được chứng minh.
Tại bài nghiên cứu, ta áp dụng cả hai mô hình với bộ cục chung như sau :
- Kiểm định dữ liệu > Ước lượng mô hình tại giai đoạn hậu nghiệm >
Dự báo tại giai đoạn hậu nghiệm > Dự báo tại giai đoạn tiền nghiệm.
1.2.2.1.

Mô hình hồi quy đa biến

16


Dự báo hậu nghiệm sử dụng mô hình kinh tế lượng áp dụng cho phần số liệu
nằm ở khoảng thời gian đầu, sử dụng mô hình kinh tế lượng để giải thích được xu
thế và sự thay đổi của biến ngoại sinh (giá dầu). Thông qua các giả thuyết kiểm

định độ phù hợp của các biến nội sinh giải thích cho giá dầu. Sau đó, so sánh các số
liệu dự báo và số liệu thực tế ở giai đoạn hậu nghiệm để thấy được khoảng sai lệch
của dự báo, tính toán được phần trăm sai lệch cụ thể phục vụ cho dự báo tiền
nghiệm sau này.
1.2.2.1.1.

Thiết lập mô hình

Thiệt lập mô hình dựa trên khả năng thu nhập dữ liệu về các biến phụ thuộc và
độc lập. Do xây dựng theo quan hệ giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc theo
thời gian, vì vậy quá trình thu thập dữ liệu nhất thiết phải có số đo tại các thời điểm
khác nhau. Khoảng thời gian hoặc thời đoạn của chuỗi thời gian thường sẽ là hàng
năm, hàng quý hoặc hàng tháng. Trong quá trình thu thập dữ liệu, việc so sánh và
đưa ra nhận xét về sự phù hợp của bộ số liệu với các yêu cầu phân tích và lý thuyết
kinh tế là hoàn toàn cần thiết để sử dụng bộ số liệu đã thu thập được cho thiết lập
mô hình.
Xây dựng mô hình trong giai đoạn hậu nghiệm bằng mô hình toán học mô tả
mối quan hệ kinh tế giữa giá dầu và các yếu tố ảnh hưởng. Một phương trình bao
gồm một biến phụ thuộc (giá dầu) và nhiều biến giải thích. Sự tác động của một
biến giải thích (biến nội sinh) lên biến phụ thuộc (biến ngoại sinh) sẽ được đo lường
bằng hệ số của nó và hình thức hàm của phương trình. Phương trình được thiết lập
sẽ có dạng sau:
Giá dầu(t) = β0 +

*Xi(t) ( Xi(t)

{ POP,GWP, lượng cung, lượng cầu,

trữ lượng, dự trữ, tiêu thụ nhiệt, C02, công suất lọc}).
Trong đó :

Giá dầu(t) là biến phụ thuộc (biến ngoại sinh) vào thời điểm t, biểu trưng cho
giá dầu cần cho nghiên cứu và dự báo.
Xi(t) là các biến giải thích (biến nội sinh) vào thời điểm t, biểu trưng cho các
nhân tố tác động lên biến phụ thuộc, sự thay đổi của các biến nay dẫn tới sự thay
đổi của biến phụ thuộc.

17


βi là hệ số biểu thị mối quan hệ về lượng giữa biến giải thích và biến phục
thuộc.
β0 là sai số ngẫu nhiên biểu diễn cho các nhân tố không xác định được được
tác động lên biến phụ thuộc vào thời điểm t.
1.2.2.1.2.

Ước lượng mô hình

Sau khi mô hình đã được thiết lập với bộ dữ liệu phù hợp, quá trình tiếp theo
chính là tính toán các ước lượng, thông số chưa biết của mô hình, bao gồm như tung
độ hốc, số hạng độ dốc, các thông số khác như trung bình và phương sai của phân
bố xác xuất. Phương trình ước lượng sau đó sẽ được sử dụng để kiểm định các giả
thuyết hoặc dự báo các giá trị của biến phụ thuộc, những giá trị của các biến độc lập
cho truowcs.
Ước lượng mô hình hồi quy đa biến
Ta có hàm hồi quy mẫu tổng quát được viết dưới dạng như sau:
i

=

i

+

2

x2i +

3

x3i +

k

xki

Các phần dư được định nghĩa giống như trong mô hình hồi quy đơn
ei = yi -

i

Để ước lượng các tham số của mô hình, chúng ta sử dụng phương pháp bình
phương nhỏ nhất – OLS, từ đó tìm ra
Ta có : ∑

= ∑ (yi – (

i

+

2

1

2

x2i +

3

k

x3i +

k

xki))2

Chúng ta thiết lập các điều kiện bậc nhất cho phép tính này như sau:

= -2∑(yi - (

i

+

2

x2i +

3

x3i +

k

xki)) = 0

= -2∑(yi - (

i

+

2

x2i +

3

x3i +

k

xki))x2i = 0

.....................................................................................

= -2∑(yi - (

i

+

2

x2i +

3

x3i +

k

xki))xki = 0

Hệ phương trình mà chúng ta có thể gọi đó là phương trình chuẩn. Chúng
ta có thể giải K phương trình chuẩn này để tìm K hệ số beta chưa biết.
1.2.2.1.3.

Kiểm định mô hình
18


Ước lượng hoặc các mô hình kinh tế luôn đem đến các kết quả không thỏa
đang. Công thức của mô hình kinh tế lượng đặc biệt chịu ảnh hưởng của các lý
thuyết kinh tế, sự hiểu biết của các nhà kinh tế hoặc kinh nghiệm trong quá khứ.
Các nhân tố này của mô hình chỉ chỉ ra được vấn đề tổng quát đang nghiên cứu tới.
Những kết quả đầu tiên có thể gây ngạc nhiên cho người điều tra vì các biến được
cho là quan trọng, có ưu tiên cao thì lại xuất hiện sau những biến được cho là không

quan trọng. Chính vì vậy, kiểm định chuẩn đoán mô hình nhiều lần nhắm chắc chắn
là những giả định đặt ra và các phương pháp ước lượng được sử dụng phù hợp với
những dữ liệu đã thu thập. Mục tiêu chính là tìm được những kết luận phù hợp nhất.
Để đạt được điều này, thường phải thiết lập lại các mô hình và dĩ nhiên là ước
lượng lại mô hình bằng nhiều kĩ thuật khác nhau, cải tiến được mô hình và kiểm
định tính đúng đắn của các lý thuyết.
Kiểm định tự tương quan Breusch-Godfrey(BG):
Thuật ngữ tự tương quan có thể được định nghĩa như quan hệ tương quan giữa
các thành viên của chuỗi của các quan sát được sắp xếp theo thời gian. Mô hình hồi
quy tuyến tính giả định rằng quan hệ tự tương quan như vậy không tồn tại các nhiễu
ui.
Ta có phương trình:
Yt = β1+ β2X2t+ β3X3t+ ...+βkXkt+ ui.
Phương trình sau khi hồi quy:
Yt = β1 + β3X3t+ ...+βkXkt+ vi.
Nếu mô hình đúng hoặc có quan hệ thực sự thì ui + β2X2t = vi. Vậy nhiễu v sẽ
phản ánh một dạng có hệ thống và tạo ra quan hệ tự tương quan, chính vì vậy, việc
xem xét tính tự tương quan sẽ ảnh hưởng đáng kể đến phép hồi quy chuỗi thời gian.
Kiểm định tự tương quan Breusch-Godfrey giả sử rằng các số hạn nhiều hơn u t
được tạo bởi sơ đồ tự hồi quy bậc p như sau:
ut =
trong đó

là nhiễu ngẫu nhiên tùy ý với giá trị trung bình bằng 0 và phương

sai không đổi.

19

Giả thuyết H0 của cho rằng

, nghĩa là tất cả các hệ số tự

hồi quy đồng thời bằng 0. Là không có tự tương quan ở bất cứ bậc nào cả. BreuschGodfrey đã chỉ ra giả thuyết không có thể được kiểm định như sau:
- Ước lượng mô hình hồi quy bằng quy trinh OLS thông thường thu
được các phần dư ut.
- Hồi quy ut được xác định theo tất cả các biến độc lập trong mô hình
hồi quy cộng với các biến số độc lập bổ sung này, trong đó các biến sau là
các giá trị trễ đã ước lượng trong bước 1. Do đóm nếu p = 4, ta sẽ đưa 4 giá
trị trễ của các phần dư như các biến hồi quy bổ sung của mô hình. Thu được
giá trị R2 từ phép hồi quy này, một phép hồi quy phụ.
- Nếu cỡ của mẫu đủ lớn, Breusch-Godfrey chỉ ra rằng (n-p)R 2

,

nếu 1 trong các giá trị (n-p)R2 vượt quá giá trị Chi-bình phương tới hạn (bậc
tự do là bậc n) ta có thể loại bỏ giả thuyết không, trong trường hợp này có là
có ít nhất 1 p khác 0 một cách đáng kể.

Kiểm định Wald:
Trong mô hình hồi quy đa biến, giá thiết “không” chi rằng mô hình không có ý
nghĩa được hiểu là tất cả các hệ số hồi quy riêng (các tham số độ dốc) đều bằng
không.
Ứng dụng kiểm định Wald (được gọi với tên khác là kiểm định F) được tiến
hành với các bước sau:
Bước 1 Giả thuyết không là H0: H0 : β1 = β2 = ...= βk = 0. Giả thuyết ngược lại
là H1 : có ít nhất một trong những giá trị của không bằng không.
Bước 2 Trước tiên hồi quy Giá dầu theo một số hạng không đổi và X 1, X2,...
Xk, sau đó tính tổng bình phương sai số RSSU. Kế đến tính RSSR. Phân phối F là tỷ

số của hai biến ngẫy nhiên phân phối chi bình phương độc lập. Điều này cho ta trị
thống kê:

Fc =

~ F(α, k – m, n – k)

20


Vì H0 : β1 = β2 =...= βk = 0, ta thấy rằng trị thống kê kiểm định đối với giả
thuyết này sẽ là :

Fc =

~ F(α,k – 1, n – k)

Bước 3 Từ số liệu trong bảng F tương ứng với bậc tự do k – 1 cho tử số và n –
k cho mẫu số, và với mức ý nghĩa cho trước Δ, ta có F*(α, k – 1, n – k) sao cho diện
tích bên phải của F* là α.
Bước 4 Bác bỏ giả thuyết không ở mức ý nghĩa α nếu Fc > F*.Đối với phương
pháp giá trị p, tính giá trị

p = P(F > Fc|H0) và bác bỏ giả thuyết không nếu giá trị

p nhỏ hơn mức ý nghĩa.
Đa cộng tuyến:
Là hiện tượng khi có các biến giải thích có quan hệ gần như tuyến tính, xảy ra
khi một biến giải thích được biển diễn dưới dạng tổ hợp tuyến tính của các biến giải
thích còn lại đối với mọi thời điểm thu thập của số liệu.

Nguồn gốc của đa cộng tuyến bao gồm : do phương pháp thu thập dữ liệu, các
biến độ lập vĩ mô được quan sát theo dữ liệu chuỗi thời gian.
Hậu quả của đa cộng tuyến : sai số chuẩn hồi quy lớn, làm cho khoảng tin cậy
lớn và thống kê t ít có ý nghĩa và khi đó các ước lượng không thật chính xác, làm
cho không có cơ sở bác bỏ giả thuyết “không” nhưng trong thực tế không đúng như
vậy. Nói cách khác hiện tượng đa cộng tuyến khiến việc xác định đúng tác động của
mỗi biến độc lập lên biến phụ thuộc trở nên sai lệch, thậm chí là sai hoàn toàn.
Ngoài ra, các máu ngẫu nhiên khác nhau ít nhưng có thể cho kết quả ước lượng
khác nhau nhiều do Var(

i

*

) quá lớn.

Phát hiện đa cộng tuyến: Giá trị của R2 cao với các giá trị của trị thống kê t
thấp, những giá trị cao cho các hệ số tương quan, các hệ số hồi quy nhạy với các
đặc trưng.
Phương pháp phát hiện đa cộng tuyến:
- Xét hệ số tương quan và tương quan riêng.
- Phát hiện qua hồi quy phụ
- Thừa số tăng phương sai(Variance inflation factor – VIF)
Giải pháp khắc phục:
21


- Bỏ qua đa cộng tuyến.
Chấp nhận tính đa cộng tuyến của mô hình nếu mô hình vẫn giải thích tốt được
biến giải thích và mục tiêu nghiên cứu, ngoài ra không ảnh hưởng tới khả năng dự

báo sau này, đảm bảo sai lệch trong khoảng cho phép. Điều này hoàn toàn hợp lý
khi mục tiệu của mô hình là dự báo thì đa cộng tuyến không phải là vấn đề nghiệm
trọng hay là hậu quả của việc bỏ qua đa cộng tuyến có thể chấp nhận được.
- Loại bỏ biến
Tính đa cộng tuyến chính là quan hệ tuyến tính giữa các biến, cách hợp lý nhất
để loại bỏ hoặc giảm bớt tính đa cộng tuyến chính là loại bỏ một hay nhiều biến ra
khỏi mô hinh. Loại bỏ các biến không thể giải thích được quan hệ kinh tế đã phân
tích từ trước và các biến của F-value quá cao sẽ cải thiện mức ý nghĩa của các biến
còn lại và ý nghĩa chung của mô hình. Các biến còn lại sẽ giải thích được những tác
động của các biến còn lại vì chính các liên quan chặt chẽ với chúng.
- Tái thiết lập mô hình
Sau khi loại bỏ biến, việc tái thiết lập mô hình được thực hiện để xem xét lại
độ phù hợp của mô hình, khả năng giải thích cho biến ngoại sinh, tính đa cộng
tuyến đã được giảm trừ đã phù hợp với mục đích dự báo. Việc loại bỏ biến và tái
thiết lập mô hình có thể vô ích nếu mức ý nghĩa của mô hình không tăng hoặc giảm,
điều đó chứng tỏ mối liên quan giữa các biến nội sinh có thể giải thích được bằng
quan hệ kinh tế, việc tái thiết lập mô hình phải đảm bảo làm tăng mức ý nghĩa của
mô hình, loại bỏ hoặc giảm tính đa cộng tuyến đến mức chấp nhận được.
- Bổ sung dữ liệu hoặc tìm dữ liệu mới
Bổ sung dữ liệu hoặc tìm dữ liệu mới sử dụng trong trường hợp mô hình
không thể xử lý đa cộng tuyến bằng phương pháp loại bỏ biến, điều này hoàn
toàn có thể xảy ra khi bộ số liệu có tính bất ổn cao giữa các thời kì, việc thiết lập
mô hình với số biến hoặc không đủ hoặc quá nhiều sẽ đi đến tính thiếu chinh xác
của mô hình. Việc loại bỏ biến lúc này sẽ không khả thi vì tính đa cộng tuyến có
thể ảnh hưởng phức tạp hơn cà chỉ được giảm trừ hoặc loại bỏ khi có thêm biến
khác có khả năng giải thích được biến ngoại sinh trong mô hình và loại bỏ các
biến không phù hợp, từ đó tăng ý nghĩa của mô hình và giảm (loại bỏ) tính đa
công tuyến trong mô hình.

22

- Sử dụng thông tin tiền nghiệm
Sử dụng các mô hình tiền nghiệm giải thích được các mối quan hệ giữa các
biến liên quan, từ đó kết hợp với thông tin có sẵn để giải thích được chính xác được
biến ngoại sinh.
1.2.2.1.4.

Dự báo hậu nghiệm

Ta đã có được mô hình sau bước thiết lập mô hình và kiểm định mô hình ở
giai đoạn hậu nghiệm. Với một số liệu theo thời gian, việc dự báo hậu nghiệm sẽ
được thực hiện ở giai đoạn cuối trong dãy thời gian nhằm kiểm định tính chính xác
của mô hình trong việc dự báo. Đối chiếu dữ liệu giữa số liệu thực và số liệu dự báo
theo mô hình sẽ cho thấy được những sai lệch từ đó đưa ra được khoảng sai số trong
dự báo cho tương lai. Việc dự báo hậu nghiệm rất quan trọng dựa theo mục đích dự
báo đã dặt ra, nếu kết quả của mô hình trong dự báo hậu nghiệm có sai số vượt
ngoài khoảng cho phép, điều này chứng tỏ việc xác lập mô hình là chưa chính xác,
trong trường hợp này, bổ sung biến hoặc loại bỏ biến là điều cần thiết để tái lập lại
mô hình, giảm trừ hoặc loại bỏ sai số, tăng tính chính xác của việc dự báo.
Tại giai đoạn dự báo hậu nghiệm, ta sử dụng 4 tiêu thức sau để đánh giá tính
hợp lý trong dự báo của mô hình:
- Trung bình phương sai số dự báo MSE (Mean Square Error)
MSE =
- Trung bình độ lệch tuyệt đối sai số dự báo MAD (Mean Abasolute
Deviation)
MAD =
- Căn bậc hai trung bình phương sai số dự báo RMSE (Root Mean
Square Error)
RMSE =

- Trung bình trị tuyệt đối tổng phần trăm sai số MAPE (Mean Absolute
Percent Error)

23


MAPE =
1.2.2.1.5.

100%

Dự báo ở giai đoạn tiền nghiệm

Mục tiêu của dự báo được thực hiện trong giai đoạn tiền nghiệm, khi mô hình
ở giai đoạn hậu nghiệm được kiểm định và sử dụng vào giai đoạn này.Ngoài các kết
quả dự báo điểm, các kết quả còn thể hiện ở khoảng dự báo với kết quả dự báo cộng
phương sai.
1.2.2.2.

Mô hình ARIMA

Áp dụng phương pháp luận BOX-JENKINS (BJ) nhằm xác định các trị số
trung bình trượt, sai phân cấp thứ d và tự hồi quy, từ đó xác định được mô hình phù
hợp.
Box-Jenkins đã đưa ra phương pháp để xác định mô hình này qua các bước:
Nhận dạng  Ước lượng Kiểm traDự báo
1.2.2.2.1.

Nhận dạng số liệu:

Khác biệt với mô hình hồi quy cổ điển, mô hình ARIMA chỉ quan tâm đến số
liệu cần dự báo, trong trường hợp này chính là giá dầu WTI.
- Kiểm định tính dừng của số liệu:
oĐịnh nghĩa: Một quá trình ngẫu nhiên Yt được coi là dừng nếu
kỳ vọng, phương sai và hiệp phương sai tại cùng một độ trễ của nó
không đổi theo thời gian.
Cụ thể, Yt được gọi là dừng nếu:
- Trung bình: E(Yt) = µ (t)
(1)
- Phương sai: Var(Yt)= E(Yt –µ)2 = σ2 (t)
(2)
- Đồng phương sai: Cov(Yt,Yt+k) = E[(Yt – µ)(Yt+k – µ)]= γk (t)(3)
Điều kiện thứ 3 có nghĩa là hiệp phương sai giữa Yt và Yt+k chỉ phụ thuộc vào
độ trễ về thời gian (k) giữa hai thời đoạn này chứ không phụ thuộc vào thời điểm t.
Ví

dụ

Cov(Y2,Y7)=Cov(Y10,Y15)=Cov(Y30,Y35)=…=Cov(Yt,Yt+5).

Cov(Yt,Yt+5) có thể khác Cov(Yt,Yt+6)…

24

Nhưng


Quá trình ngẫu nhiên Yt được coi là không dừng nếu nó vi phạm ít nhất một
trong ba điều kiện trên.
oHậu quả:

Trong mô hình hồi quy cổ điển, ta giả định rằng sai số ngẫu nhiên có kỳ vọng
bằng không, phương sai không đổi và chúng không tương quan với nhau. Với dữ
liệu là các chuỗi không dừng, các giả thiết này bị vi phạm, các kiểm định t, F mất
hiệu lực, ước lượng và dự báo không hiệu quả hay nói cách khác phương pháp OLS
không áp dụng cho các chuỗi không dừng.
Điển hình là hiện tượng hồi quy giả mạo: nếu mô hình tồn tại ít nhất một biến
độc lập có cùng xu thế với biến phụ thuộc, khi ước lượng mô hình ta có thể thu
được các hệ số có ý nghĩa thống kê và hệ số xác định R2 rất cao. Nhưng điều này có
thể chỉ là giả mạo, R2 cao có thể là do hai biến này có cùng xu thế chứ không phải
do chúng tương quan chặt chẽ với nhau.
Trong thực tế, phần lớn các chuỗi thời gian đều là chuỗi không dừng, kết hợp
với những hậu quả trình bày trên đây cho thấy tầm quan trọng của việc xác định
một chuỗi thời gian có tính dừng hay không.
oPhương pháp thực hiện:
Trong phần kiểm định này, ta sử dụng các kiểm định của phần mềm Eview:
Kiểm định tự tương quan:
Một cách kiểm định đơn giản tính dừng là dùng hàm tự tương quan (ACF).
ACF với độ trễ k, ký hiệu bằng ρk, được xác định như sau:
pk =
Nếu vẽ đồ thị của ρk theo k, ta được lược đồ tương quan tổng thể. Tuy nhiên,
trên thực tế chúng ta chưa có tổng thể mà chỉ có mẫu. Khi đó ta xây dựng hàm tự
tương quan mẫu với:
=
;

=

Trường hợp mẫu có khích thước nhỏ thì mẫu số của
n-1.
25

là n-k-1 và của

là