NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐIỆN NĂNG CHO TỈNH PHÚ YÊN ÁP DỤNG CHO DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG GIAI ĐOẠN 20152020

I

TẬP ĐOÀN ĐIỆN LỰC VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

NGUYỄN ANH TUẤN

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐIỆN NĂNG CHO
TỈNH PHÚ YÊN - ÁP DỤNG CHO DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
GIAI ĐOẠN 2015-2020

LUẬN VĂN THẠC SỸ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG

HÀ NỘI 2014


II

TẬP ĐOÀN ĐIỆN LỰC VIỆT NAM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC

NGUYỄN ANH TUẤN

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐIỆN NĂNG CHO
TỈNH PHÚ YÊN - ÁP DỤNG CHO DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
GIAI ĐOẠN 2015-2020

Chuyên ngành: Quản lý năng lượng
Mã số: 60340416

LUẬN VĂN THẠC SỸ QUẢN LÝ NĂNG LƯỢNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TRƯƠNG HUY HOÀNG

HÀ NỘI 2014


I

LỜI CẢM ƠN
Kính gửi Quý Thầy, Cô giáo!
Trong thời gian qua, được sự quan tâm, tạo điều kiện của Ban Giám hiệu,
Khoa sau Đại học nhà trường cùng với sự hướng dẫn tận tình, đầy trách nhiệm của
quý Thầy, Cô giáo Khoa Quản lý năng lượng Trường Đại học Điện lực đã cung cấp
cho tôi những kiến thức quý giá.
Nội dung luận văn là một phần những kiến thức mà tôi đã tiếp thu được của
quý Thầy, Cô trong suốt thời gian qua. Vì nhiều lý do, luận văn chắc chắn còn
những thiếu sót. Kính mong quý Thầy, Cô góp ý để luận văn được hoàn thiện hơn.
Đến nay, luận văn đã được thực hiện hoàn thành, tôi xin chân thành cảm ơn
quý Thầy, Cô trong Ban Giám hiệu nhà trường, Khoa sau Đại học, Khoa Quản lý
năng lượng. Đặc biệt, tôi xin trân trọng gửi lời cảm ơn đến TS. Trương Huy
Hoàng - Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Điện lực đã tận tình hướng dẫn, truyền
đạt những kinh nghiệm quý báu cho tôi trong suốt thời gian thực hiện đề tài.
Tôi xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày

tháng

năm 2014

Tác giả

Nguyễn Anh Tuấn


II

LỜI CAM ĐOAN
Tác giả luận văn có lời cam đoan danh dự về công trình khoa học này của
mình, cụ thể:
Tôi tên: Nguyễn Anh Tuấn
Sinh ngày: 19 tháng 8 năm 1980.
Quê quán: Tỉnh Phú Yên.
Hiện nay đang công tác tại Công ty Điện lực Phú Yên.
Là học viên cao học khóa I (2012-2014) chuyên ngành Quản lý năng lượng
mã số 60.34.04.16 của Trường Đại học Điện lực.
Cam đoan đề tài: “Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo điện năng cho
tỉnh Phú Yên - Áp dụng cho dự báo nhu cầu điện năng giai đoạn 2015 - 2020”.
Người hướng dẫn khoa học: TS. Trương Huy Hoàng.
Luân văn được thực hiện tại Trường Đại học Điện lực.
Đề tài này là công trình nghiên cứu của riêng tôi, các kết quả nghiên cứu có
tính độc lập riêng, không sao chép bất cứ tài liệu nào và chưa được công bố toàn bộ
nội dung này ở bất kỳ đâu; các số liệu, các nguồn trích dẫn trong luận văn được chú
thích nguồn gốc rõ ràng, minh bạch.
Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về lời cam đoan danh dự của tôi.

Hà Nội, ngày

tháng

năm 2014

Tác giả

Nguyễn Anh Tuấn


III

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ..................................................................................................... I
LỜI CAM ĐOAN............................................................................................... II
MỤC LỤC .........................................................................................................III
DANH MỤC CÁC BẢNG............................................................................... VI
DANH MỤC CÁC HÌNH ............................................................................... VI
DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ ........................................................................ VII
LỜI MỞ ĐẦU ................................................................................................ VIII
1. Lý do chọn đề tài: ........................................................................................ VIII
2. Mục đích nghiên cứu: .................................................................................... IX
3. Nhiệm vụ nghiên cứu: ................................................................................... IX
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu: .................................................................. X
5. Phương pháp nghiên cứu: ................................................................................ X
6. Dự kiến những đóng góp mới: ......................................................................... X
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG ...........1
1.1.DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN: ..........................................................................1
1.1.1. Phân loại dự báo: ........................................................................................1
1.1.2. Ý nghĩa của dự báo: ....................................................................................3
1.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN DÀI HẠN: .................4
1.2.1. Phương pháp trực tiếp theo các nhóm ngành: ............................................4
1.2.2. Phương pháp chuyên gia: ...........................................................................4
1.2.3. Phương pháp hệ số đàn hồi:........................................................................5

1.2.4. Phương pháp mô hình kinh tế lượng: .........................................................6
1.2.4.1. Phương pháp ngoại suy: ........................................................................6
1.2.4.2. Phương pháp đa hồi quy: .........................................................................7
1.3. CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NHU CẦU ĐIỆN NĂNG DÀI
HẠN: ..................................................................................................................14


IV

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG PHÁT TRIỂN NHU CẦU ĐIỆN NĂNG TỈNH
PHÚ YÊN .................................................................................................................17
2.1. TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN KINH TẾ XÃ HỘI TỈNH PHÚ YÊN:...........17
2.1.1. Đặc điểm tự nhiên: ...................................................................................17
2.1.2. Hiện trạng kinh tế - xã hội tỉnh Phú Yên: .................................................19
2.1.2.1. Kết quả đạt được:...................................................................................19
2.1.2.2. Hiện trạng phát triển của các ngành: .....................................................22
2.1.3. Phương hướng phát triển kinh tế-xã hội: ..................................................25
2.1.3.1. Quan điểm và mục tiêu phát triển: ........................................................25
2.1.3.2. Các chỉ tiêu chủ yếu đến năm 2020: ......................................................26
2.1.3.3. Định hướng phát triển các ngành kinh tế: .............................................29
2.2. ĐẶC ĐIỂM NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CỦA TỈNH PHÚ YÊN: ................49
2.2.1. Tốc độ phát triển của tổng nhu cầu điện năng giai đoạn 2000-2013: ......49
2.2.1.1. Quá trình xây dựng và phát triển nguồn điện: .......................................49
2.2.1.2. Quá trình xây dựng và phát triển lưới điện: ..........................................50
2.2.1.3. Tốc độ phát triển của tổng nhu cầu điện năng:......................................53
2.2.2. Cơ cấu nhu cầu điện năng: .......................................................................54
2.2.2.1. Theo cấp điện áp: ...................................................................................54
2.2.2.2. Theo nhóm ngành: .................................................................................55
2.2.2.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển nhu cầu điện năng tỉnh Phú
Yên: ....................................................................................................................57

CHƯƠNG 3: DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG TỈNH PHÚ YÊN GIAI
ĐOẠN 2015-2020 .....................................................................................................62
3.1. XÂY DỰNG VÀ KIỂM ĐỊNH CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO: .....................62
3.1.1. Lựa chọn phương pháp dự báo: ................................................................62
3.1.2. Phân tích mô hình dự báo: ........................................................................63
3.1.3. Giới thiệu phần mềm dự báo Eviews: ......................................................65
3.1.4. Xây dựng và kiểm định mô hình dự báo: ................................................68


V

3.1.4.1. Mô hình tuyến tính: ...............................................................................68
3.1.4.2. Mô hình Log tuyến tính: ........................................................................72
3.2. LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO: ............................................................75
3.2.1. Dự báo mô phỏng: ....................................................................................75
3.2.2 Lựa chọn mô hình ......................................................................................78
3.3. XÂY DỰNG CÁC KỊCH BẢN CHO DỰ BÁO: .......................................79
3.4. KẾT QUẢ DỰ BÁO: ..................................................................................80
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ: ...............................................................................83
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO: .............................................................85


VI

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1: Các chỉ tiêu thực trạng phát triển kinh tế-xã hội tỉnh Phú Yên ................ 21
Bảng 2.2: Tốc độ tăng trưởng kinh tế trên địa bàn tỉnh Phú Yên ............................. 22
Bảng 2.3: Các chỉ tiêu kinh tế-xã hội tổng hợp tỉnh Phú Yên .................................. 27
Bảng 2.4: Tốc độ tăng trưởng kinh tế-xã hội chủ yếu .............................................. 29
Bảng 2.5: Danh mục các khu công nghiệp tập trung và một số dự án khác ............. 39

Bảng 2.6: Thống kê các cụm công nghiệp trên địa bàn tỉnh Phú Yên ...................... 42
Bảng 2.7: Nhu cầu tiêu thụ điện năng và tỷ trọng tiêu thụ điện năng các ngành của
tỉnh Phú Yên giai đoạn 2000-2013 ........................................................................... 53
Bảng 3.1: Tổng hợp số liệu thực tế điện năng thương phẩm, GDP, giá điện bình
quân, dân số của tỉnh Phú Yên giai đoạn 2000-2013 ................................................ 64
Hình 3.1: Giao diện màn hình chính của Eviews...................................................... 65
Bảng 3.2: Các mô hình dự báo .................................................................................. 75
Bảng 3.3: Dự báo mô phỏng tiêu thụ điện năng của tỉnh Phú Yên năm 2013 .......... 77
Bảng 3.4: Giá trị R2 của các mô hình dự báo ........................................................... 78
Bảng 3.5: Tổng hợp dự báo GDP, giá điện, dân số giai đoạn 2014 - 2020 .............. 80
Bảng 3.6: Kết quả tính toán nhu cầu điện năng tỉnh Phú Yên .................................. 81
DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 2.1: Bản đồ hành chính tỉnh Phú Yên .............................................................. 18
Hình 2.2: Bản đồ khu công nghiệp, cụm công nghiệp tỉnh Phú Yên ........................ 45
Hình 3.2: Nhập bảng số liệu đầu vào của Eviews..................................................... 66
Hình 3.3: Vùng nhập hàm của Eviews ...................................................................... 67
Hình 3.4: Kết quả chạy Eviews ................................................................................. 68
Hình 3.5: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính ................................................. 69
Hình 3.6: Kết quả chạy Eviews mô hình Log tuyến tính .......................................... 73
Hình 3.7: Kết quả chạy Eviews mô hình tuyến tính dự báo mô phỏng .................... 76
Hình 3.8: Kết quả chạy Eviews mô hình Log tuyến tính dự báo mô phỏng............. 77


VII

DANH MỤC CÁC BIỂU ĐỒ
Biểu đồ 2.1: Điện năng thương phẩm của tỉnh Phú Yên giai đoạn 2000-2013 ........ 54
Biểu đồ 2.2: Cơ cấu tiêu thụ điện năng của các ngành năm 2013 ............................ 55

VIII

LỜI NÓI ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài:
Trong công tác quy hoạch và xây dựng chiến lược phát triển kinh tế xã hội
nói chung và quy hoạch phát triển hệ thống điện nói riêng, cần thiết phải tính toán
xác định được các chỉ số của nền kinh tế tại một thời điểm trong tương lai như:
Tổng thu nhập quốc dân (GDP), tổng dân số, tổng điện năng tiêu thụ... Để tính toán
được các chỉ số nêu trên phải sử dụng phương pháp dự báo, mức độ chính xác của
kết quả dự báo phụ thuộc rất nhiều vào việc lựa chọn mô hình và phương pháp dự
báo.
Đối với công tác dự báo phụ tải điện năng, kết quả dự báo không chính xác,
sai lệch quá nhiều về khả năng cung cấp hoặc về nhu cầu điện năng sẽ dẫn đến hậu
quả không tốt cho nền kinh tế. Nếu ta dự báo phụ tải quá thừa so với nhu cầu sử
dụng thì hậu quả là phải huy động nguồn lớn hơn mức cần thiết dẫn đến tăng vốn
đầu tư. Ngược lại nếu dự báo phụ tải quá thấp so với nhu cầu thì sẽ không đáp ứng
được nhu cầu cho các hộ tiêu thụ điện và làm thiệt hại cho nền kinh tế quốc dân,
ảnh hưởng đến đời sống và sinh hoạt của nhân dân.
Vì vậy, để dự báo nhu cầu năng lượng cho một giai đoạn nào đó trong tương
lai, ngoài những thông tin, những quy luật rút được từ phân tích quá khứ, cần phải
có những thông tin về định hướng phát triển kinh tế - xã hội trong tương lai, những
chuyển dịch trong cơ cấu kinh tế, trong thành phần dân cư, những chính sách lớn
liên quan đến ngành năng lượng như cơ chế đầu tư, mở rộng sự tham gia của nhiều
thành phần kinh tế trong và ngoài nước vào hoạt động năng lượng, mức tăng dân số
và mức sống kinh tế, văn hoá, chính sách đảm bảo năng lượng cho những vùng
nghèo khó, kém phát triển.
Ngày nay đã có hàng loạt các phương pháp dự báo được đề xuất và áp dụng
tính toán trong các bài toán quy hoạch như: phương pháp tính theo hệ số đàn hồi,
phương pháp mô hình kinh tế lượng, phương pháp tương quan, phương pháp

IX

chuyên gia, phương pháp san bằng hàm mũ, phương pháp xác định toán tử dự báo
tối ưu, phương pháp mạng neuron... Mỗi phương pháp dự báo nêu trên đều có
những ưu, nhược điểm và phạm vi sử dụng khác nhau, thông thường để xác định giá
trị dự báo của một đại lượng ngẫu nhiên tại một thời điểm trong tương lai, hầu hết
các phương pháp đều sử dụng bộ số liệu thống kê về sự xuất hiện của đại lượng đó
trong thời gian quá khứ để tìm quy luật biến thiên theo thời gian hoặc quy luật
tương quan với các chỉ tiêu kinh tế khác và sử dụng các quy luật này để tính toán dự
báo.
Tỉnh Phú Yên là một tỉnh ven biển thuộc vùng duyên hải Nam Trung Bộ,
đang phát triển nhanh. Theo chiến lược chuyển dịch cơ cấu kinh tế tỉnh đến năm
2020, tầm nhìn đến năm 2030 thì đến năm 2020, cơ cấu kinh tế của tỉnh sẽ là công
nghiệp, dịch vụ và nông nghiệp với tỉ trọng: 47% - 43% - 10%. Do đó các số liệu dự
báo chính xác sẽ giúp cho lãnh đạo tỉnh hoạch định các chính sách, cũng như quy
hoạch phát triển tỉnh phù hợp. Kết quả của đề tài sẽ cung cấp số liệu công tác quy
hoạch phát triển hệ thống điện phù hợp với quy hoạch phát triển của tỉnh. Đồng thời
đảm bảo cung cấp đủ năng lượng điện cho phát triển kinh tế; cho nên kết quả của đề
tài có ý nghĩa thực tiễn cao. Xuất phát từ nhu cầu đó, tác giả chọn đề tài “Nghiên
cứu xây dựng mô hình dự báo điện năng cho tỉnh Phú Yên - Áp dụng cho dự báo
nhu cầu điện năng giai đoạn 2015 - 2020” nhằm đưa ra số liệu chính xác cao nhất
để phục vụ công tác quy hoạch phát triển hệ thống điện tỉnh Phú Yên.
2. Mục đích nghiên cứu:
Đề tài nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo điện năng cho tỉnh Phú Yên dựa
trên các số liệu thống kê về điện thương phẩm, dân số, GDP, giá điện bình quân...
của tỉnh qua các năm.
Đưa ra các mô hình dự báo khác nhau để so sánh, chọn được một mô hình dự
báo thích hợp với sai số nhỏ nhất và ứng dụng dự báo cho nhu cầu điện năng tỉnh

Phú Yên giai đoạn 2015 - 2020.
3. Nhiệm vụ nghiên cứu:
Tìm hiểu khái quát về dự báo nhu cầu điện và các phương pháp dự báo nhu


X

cầu điện dài hạn.
Khái quát tình hình phát triển nhu cầu điện năng tỉnh Phú Yên.
Nghiên cứu áp dụng phương pháp đa hồi quy và sử dụng phần mềm Eviews
để xây dựng mô hình dự báo nhu cầu điện năng cho tỉnh Phú Yên, từ đó áp dụng
dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh giai đoạn 2015 - 2020.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu: Luận văn này xem xét đến mối quan hệ của các yếu
tố như tổng sản phẩm trên địa bàn GDP, giá điện, dân số với nhu cầu tiêu thụ điện
năng của tỉnh. Khi các yếu tố đó thay đổi thì sẽ tác động thay đổi đáng kể nhu cầu
tiêu thụ điện năng của tỉnh.
Phạm vi nghiên cứu: Luận văn này thực hiện dự báo nhu cầu điện năng tỉnh
Phú Yên giai đoạn 2015 - 2020. Để đưa ra mô hình dự báo nhu cầu tối ưu 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.
5. Phương pháp nghiên cứu:
Thu thập số liệu thống kê phát triển kinh tế xã hội của tỉnh: GDP, dân số qua
các năm.
Thu thập số liệu về điện thương phẩm, giá điện bình quân trong quá khứ.
Xây dựng mô hình dự báo điện năng, kiểm định, lựa chọn mô hình tối ưu.
Áp dụng tính toán dự báo nhu cầu điện năng cho tỉnh Phú Yên giai đoạn
2015 - 2020.
6. Dự kiến những đóng góp mới:
Đưa ra phương pháp xây dựng mô hình dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh

Phú Yên thông qua các biến phụ thuộc như tổng sản phẩm trên địa bàn GDP, dân
số, giá điện ... phục vụ công tác quy hoạch phát triển hệ thống điện phù hợp với
phát triển của tỉnh.


1

CHƯƠNG 1
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG
1.1.

DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN:
Dự báo đã hình thành từ đầu những năm 60 của thế kỷ XX. Khoa học dự báo

với tư cách một ngành khoa học độc lập có hệ thống lý luận, phương pháp luận và
phương pháp hệ riêng nhằm nâng cao tính hiệu quả của dự báo. Người ta thường
nhấn mạnh rằng một phương pháp tiếp cận hiệu quả đối với dự báo là phần quan
trọng trong hoạch định. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch, trong hiện tại họ xác định
các hướng đi trong tương lai cho các hoạt động mà họ sẽ thực hiện. Bước đầu tiên
trong hoạch định là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho sản phẩm hoặc
dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để sản xuất sản phẩm hoặc dịch vụ đó.
Dự báo là một khoa học suy đoán những sự việc xảy ra trong tương lai, trên
cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được. Khi tiến hành dự báo cần
căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu
hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán
học hoặc có thể là một dự đoán chủ quan, trực giác của con người.
1.1.1. Phân loại dự báo:
* Dựa vào độ dài thời gian dự báo:
- Dự báo dài hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 5 năm trở lên,
nhằm định hướng cho sự phát triển của ngành để hoạch định những chiến lược

chính sách lớn đảm bảo phát triển bền vững cho toàn bộ hệ thống, đảm bảo an toàn
về cung cấp điện, sử dụng hiệu quả các nguồn năng lượng sơ cấp, giảm thiểu tác
động của các công trình điện lên môi trường sinh thái.
- Dự báo trung hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo từ 3 đến 5 năm,
thường phục vụ cho việc phân bố vốn đầu tư, lập cân bằng giữa cung và cầu điện
năng, lập kế hoạch xây dựng và theo dõi tiến độ của các công trình, lập kế hoạch đại
tu sửa chữa nâng cấp thiết bị, chuẩn bị xây dựng các quy hoạch dài hạn…


2

- Dự báo ngắn hạn: Là những dự báo có thời gian dự báo dưới 3 năm, chủ
yếu phục vụ việc điều hành sản xuất, truyền tải và phân phối điện năng phục vụ cho
nhu cầu của sản xuất và đời sống, lập kế hoạch sản xuất và kinh doanh.
* Dựa vào các phương pháp dự báo:
- Phương pháp dự báo trực tiếp theo các nhóm ngành: Nội dung của phương
pháp tính trực tiếp là xác định nhu cầu điện năng của năm dự báo dựa trên tổng sản
lượng của các ngành (5 ngành) ở năm hiện tại, quá khứ và năm dự báo theo kế
hoạch, ứng với suất tiêu hao điện năng của từng loại sản phẩm.
- Phương pháp chuyên gia: Là phương pháp thu thập xử lý thống kê những ý
kiến đánh giá, những dự báo mang tính kinh nghiệm, tự nhiên của các chuyên gia
giỏi, giàu kinh nghiệm cũng như linh cảm nhạy bén trong lĩnh vực hẹp của một
phân ngành nào đó.
- Phương pháp mô hình kinh tế lượng: Là phương pháp được sử dụng rộng
rãi trong dự báo nhu cầu năng lượng. Dưới đây là một số phương pháp cơ bản:
+ Phương pháp ngoại suy: Nội dung của phương pháp ngoại suy là nghiên
cứu diễn biến của phụ tải trong các năm quá khứ tương đối ổn định và tìm ra quy
luật biến đổi của phụ tải theo thời gian, từ đó sử dụng mô hình tìm được để tính các
giai đoạn dự báo.
+ Phương pháp hệ số đa hồi quy: Nội dung của phương pháp này là nghiên

cứu mối tương quan giữa điện năng tiêu thụ A và các tham số kinh tế (X 1, X2 …)
nhằm phát hiện những quan hệ về mặt định lượng của các đại lượng này.
* Dựa vào nội dung (đối tượng dự báo) có thể chia dự báo thành: dự báo
khoa học, dự báo kinh tế, dự báo xã hội, dự báo tự nhiên, thiên văn học…
- Dự báo khoa học: Là dự đoán về những sự kiện, hiện tượng nào đó có thể
hay nhất định sẽ xảy ra trong tương lai. Theo nghĩa hẹp hơn, đó là sự nghiên cứu
khoa học về những triển vọng của một hiện tượng nào đó, chủ yếu là những đánh
giá số lượng và chỉ ra khoảng thời gian mà trong đó hiện tượng có thể diễn ra những
biến đổi.


3

- Dự báo kinh tế: Là khoa học dự báo các hiện tượng kinh tế trong tương lai.
Dự báo kinh tế được coi là giai đoạn trước của công tác xây dựng chiến lược phát
triển kinh tế - xã hội và dự án kế hoạch dài hạn. Dự báo kinh tế bao trùm sự phát
triển kinh tế và xã hội của đất nước có tính đến sự phát triển của tình hình thế giới
và các quan hệ quốc tế, thường được thực hiện chủ yếu theo những hướng sau: dân
số, nguồn lao động, việc sử dụng tái sản xuất…
- Dự báo xã hội: Dự báo xã hội là khoa học nghiên cứu những triển vọng cụ
thể của một hiện tượng, một sự biến đổi, một quá trình xã hội, để đưa ra những dự
báo hay dự đoán về tình hình diễn biến, phát triển của một xã hội.
- Dự báo tự nhiên, thiên văn học, loại dự báo này thường gồm:
+ Dự báo thời tiết: Thông báo thời tiết dự kiến trong một thời gian nhất định
trên một vùng nhất định.
+ Dự báo thủy văn: Là loại dự báo nhằm để xác định trước sự phát triển các
quá trình, hiện tượng thủy văn xảy ra ở các sông hồ, dựa trên các tài liệu liên quan
tới khí tượng thủy văn.
+ Dự báo động đất: Là loại dự báo trước địa điểm và thời gian có khả năng
xảy ra động đất. Động đất không đột nhiên xảy ra mà là một quá trình tích lũy lâu

dài, có thể hiện ra trước bằng những biến đổi địa chất, những hiện tượng vật lý,
những trạng thái sinh học bất thường ở động vật….
1.1.2. 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…
- Trong các doanh nghiệp nếu công tác dự báo được thực hiện nghiêm túc thì
còn tạo điều kiện nâng cao được khả năng cạnh tranh thị trường.
- 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 chính sách kinh tế, các kế hoạch và chương trình phát triển
kinh tế được xây dựng có cơ sở khoa học mang lại hiệu quả kinh tế cao.


4

- 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.
1.2. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN DÀI HẠN:
1.2.1. Phương pháp trực tiếp theo các nhóm ngành:
Dự báo nhu cầu điện năng bằng phương pháp trực tiếp là xác định nhu cầu
điện năng của năm dự báo dựa trên tổng sản lượng của các ngành ở năm hiện tại và
năm dự báo theo kế hoạch, ứng với suất tiêu hao điện năng của từng loại sản phẩm.
Đối với trường hợp không có suất tiêu hao điện năng thì xác định nhu cầu điện năng
cho từng trường hợp cụ thể (như công suất trung bình cho một hộ gia đình, bệnh
viện, trường học…).
Phương pháp này thích hợp với dự báo ngắn hạn và trung hạn trong vòng 3 5 năm và trong trường hợp kinh tế phát triển ổn định. Ưu điểm của phương pháp

này là tính toán đơn giản, ngoài yêu cầu xác định tổng điện năng dự báo còn biết
được tỷ lệ điện năng trong các ngành và các khu vực địa lý khác nhau, nên nó có tác
dụng quan trọng trong việc phân vùng và phân nút phụ tải, làm cơ sở cho thiết kế
lưới điện truyền tải và phân phối. Phương pháp này dự báo khá chính xác khi các dữ
liệu đầu vào như các thông tin phát triển kinh tế và các hộ phụ tải trong tương lai,
suất tiêu hao điện năng của các loại sản phẩm có độ chính xác cao. Do đó, phương
pháp trực tiếp được sử dụng khá phổ biến cho việc dự báo nhu cầu điện năng trong
các quy hoạch tỉnh, thành phố, huyện.
1.2.2. Phương pháp chuyên gia:
Phương pháp chuyên gia là phương pháp thu thập xử lý thống kê những ý
kiến đánh giá, những dự báo mang tính kinh nghiệm, tự nhiên của các chuyên gia
giỏi, giàu kinh nghiệm cũng như nhạy bén trong lĩnh vực hẹp của một phân ngành
nào đó. Phương pháp này được triển khai theo một quy trình chặt chẽ bao gồm


5

nhiều khâu: thành lập nhóm chuyên gia, đánh giá năng lực chuyên gia, lập biểu câu
hỏi và xử lý kết quả thu được từ ý kiến chuyên gia.
Khó khăn của phương pháp này là việc lựa chọn và đánh giá khả năng của
các chuyên gia. Phương pháp này được áp dụng có hiệu quả cho những đối tượng
thiếu số liệu thống kê, phát triển có độ bất ổn lớn hoặc đối tượng của dự báo phức
tạp không có số liệu nền. Kết quả của phương pháp này chủ yếu phục vụ cho nhu
cầu định hướng, quản lý vì thế cần kết hợp (trong trường hợp có thể) với các
phương pháp định lượng khác.
1.2.3. Phương pháp hệ số đàn hồi:
Dự báo theo phương pháp hệ số đàn hồi được mô phỏng như sau: Trên cơ sở
dự báo các kịch bản phát triển kinh tế xã hội trung hạn và dài hạn, nhu cầu điện
năng được mô phỏng theo quan hệ đàn hồi với tốc độ tăng trưởng kinh tế. Phương
pháp này có ưu điểm là có thể mô phỏng nhanh kết quả mà không cần nhiều số liệu

thống kê.
Hệ số đàn hồi điện năng theo thu nhập được tính như sau:
Tốc độ tăng nhu cầu điện (%)
Hệ số đàn hồi điện năng theo thu nhập =
Tốc độ tăng trường GDP (%)
Các hệ số đàn hồi trong quá khứ được xác định cho từng ngành (chia theo 5
ngành theo phân ngành của Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN). Việc xác định các
hệ số đàn hồi trong tương lai được xác định dựa theo phân tích chuỗi số liệu trong
quá khứ, ngoài ra các hệ số này cũng được tham khảo từ kinh nghiệm của các nước
khác trong khu vực khi dự báo cho toàn quốc hoặc các tỉnh khác khi dự báo nhu cầu
cho các tỉnh. Ngoài hệ số đàn hồi theo tốc độ tăng trưởng GDP, nhu cầu điện năng
còn có thể được xác định theo các yếu tố khác như: đàn hồi theo giá điện…
Hệ số đàn hồi theo giá điện: Khi giá điện năng tăng, một số hộ tiêu thụ sẽ có
xu hướng thay việc sử dụng điện bằng các dạng năng lượng khác có giá cạnh tranh
thấp hơn. Hệ số phản ánh sự thay đổi nhu cầu điện năng của một ngành hay của một
lĩnh vực nào đó khi giá điện thay đổi là hệ số đàn hồi theo giá. Ở Việt Nam, do một


6

thời gian dài giá điện được Nhà nước trợ cấp nên không thể đánh giá chính xác ảnh
hưởng của giá điện đến nhu cầu điện năng trong quá khứ. Vì vậy, việc xác định hệ
số đàn hồi theo giá điện để dự báo nhu cầu điện năng trong tương lai thì cần phải
tham khảo từ các nước khác trong khu vực hoặc trên thế giới.
1.2.4. Phương pháp mô hình kinh tế lượng:
1.2.4.1. Phương pháp ngoại suy:
Bản chất của phương pháp ngoại suy là nghiên cứu quy luật của đối tượng dự
báo đã hình thành trong quá khứ và hiện tại để làm dự báo cho tương lai. Giả thiết
cơ bản của phương pháp này là sự bảo toàn nhịp điệu, quan hệ và những quy luật
phát triển của đối tượng dự báo trong quá khứ cho tương lai. Thông tin cung cấp các

phương pháp ngoại suy là số liệu của đối tượng dự báo trong quá khứ theo một đặc
trưng nào đó (ngày, tháng, năm…) thì hình thành một chuỗi thời gian. Ta có thể mô
tả khái quát như sau:
T (thời điểm)

t1

t2

…

tn

Y (giá trị đối tượng dự báo)

y1

y2

…

yn

Theo ý nghĩa toán học thì phương pháp ngoại suy chính là việc phát hiện xu
thế vận động của đối tượng dự báo, có khả năng tuân theo quy luật hàm số f(t) nào
đó để dựa vào đó dự đoán giá trị đối tượng dự báo ở ngoài khoảng giá trị đã biết
(y1,yn) dưới dạng:
YDBn+1 = f(tn+1) + 
Điều kiện của phương pháp ngoại suy:
- Cần có lượng số liệu lớn để có thể tìm ra quy luật của đối tượng dự báo.

- Đối tượng dự báo phát triển tương đối ổn định theo thời gian. Đó là vì
phương pháp ngoại suy dựa trên giả định là tình huống sẽ tiếp tục xảy ra trong
tương lai như đã xảy ra ở quá khứ và hiện tại, không có những tác động mạnh mẽ
nào từ bên ngoài dẫn đến sự thay đổi trong quá trình phát triển của đối tượng dự
báo.


7

- Khi các phương pháp khác có thể bị ảnh hưởng sai lệch của người dự báo.
Chẳng hạn, dự báo chuyên gia thường bị ảnh hưởng sai lệch chủ quan của người dự
báo, khi đó dự báo chuyên gia không phù hợp và lúc này ta nên sử dụng dự báo
bằng phương pháp ngoại suy.
Phương pháp ngoại suy có ưu điểm là tương đối đơn giản, đặc biệt so với các
phương pháp dự báo phức tạp khác như mô hình kinh tế lượng nhiều biến. Do tính
đơn giản nên dự báo bằng phương pháp ngoại suy có thể thực hiện nhanh chóng, ít
tốn kém về chi phí. Tuy nhiên, phương pháp này chỉ lưu ý đến các hiện tượng xảy
ra trong quá khứ mà bỏ qua các tác động mới xuất hiện trong tương lai. Các tác
động đó có thể làm thay đổi sự vận động của đối tượng dự báo trong tương lai so
với quá khứ, nên việc dự báo sẽ không chính xác. Phương pháp này không được sử
dụng nhiều để dự báo do thiếu số liệu cần thiết về tiêu thụ điện trong quá khứ. Để
có thể áp dụng được phương pháp này thì cần phải ý thức được tầm quan trọng của
thông tin để thu thập và lưu trữ, đồng thời cần phải trang bị các cơ cấu đo cần thiết.
1.2.4.2. Phương pháp đa hồi quy:
Phương pháp đa hồi quy nghiên cứu mối quan hệ giữa các thành phần kinh
tế, xã hội… với nhu cầu tiêu thụ điện năng từng ngành dựa vào thống kê toán học.
Các mối quan hệ đó có thể giúp chúng ta xác định được lượng tiêu thụ điện năng
cho các ngành.
Phương pháp đa hồi quy là nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của nhiều biến số
(biến giải thích hay biến độc lập) đến một biến số (biến cần giải thích hay biến phụ

thuộc), nhằm dự báo biến phụ thuộc dựa vào các giá trị được biết trước của các biến
độc lập. Hồi quy là phương pháp thống kê toán dùng để ước lượng, dự báo những
sự kiện xảy ra trong tương lai dựa vào quy luật quá khứ. Mục tiêu của phương pháp
đa hồi quy là dựa vào dữ liệu lịch sử của các biến số YiXi , dùng thuật toán để tìm ra
mô hình hồi quy phục vụ cho quá trình dự báo.
Một chỉ tiêu kinh tế chịu sự tác động cùng lúc của rất nhiều nhân tố thuận
chiều hoặc trái chiều nhau. Chẳng hạn như doanh thu lệ thuộc vào giá cả, thu nhập
bình quân xã hội, lãi suất tiền gửi, mùa vụ, thời tiết… Mặt khác, giữa những nhân tố


8

lại cũng có sự tương quan tuyến tính nội tại với nhau. Phân tích hồi quy giúp ta vừa
kiểm định lại giả thuyết về những nhân tố tác động và mức độ ảnh hưởng, vừa định
lượng được các quan hệ kinh tế giữa chúng. Từ đó, làm nền tảng cho phân tích dự
báo và có những quyết sách phù hợp, hiệu quả, thúc đẩy tăng trưởng.
* Giới thiệu về mô hình đa hồi quy:
Hồi quy là đi ngược về quá khứ để nghiên cứu những dữ liệu đã diễn ra theo
thời gian hoặc diễn ra cùng một thời điểm nhằm tìm ra được mối quan hệ giữa
chúng. Mối quan hệ đó được biểu diễn thành một mô hình gọi là mô hình hồi quy
mà dựa vào đó, có thể giải thích bằng các kết quả lượng hóa về bản chất, hỗ trợ
củng cố các lý thuyết và dự báo tương lai.
Mô hình hồi quy là thể hiện mối quan hệ giữa biến độc lập (X) và biến phụ
thuộc (Y). Mô hình hồi quy xác định sự liên quan định lượng giữa Y và X, kết quả
của phân tích hồi quy được dùng cho dự báo.
Gọi Y là một hiện tượng kinh tế nào đó và gọi là biến phụ thuộc (biến cần
giải thích).
Gọi X1, X2, …, Xn là các hiện tượng kinh tế có liên quan và gọi là các biến
độc lập (biến giải thích).
Thì quan hệ giữa một hiện tượng kinh tế này với những hiện tượng kinh tế

khác có dạng:
Dạng tuyến tính: Y = o + 1X1 + 2X2 + .... + kXk + t
Dạng phi tuyến:
- Dạng Cobb Douglas: Y = oX11X22X33… Xkk + t
- Dạng Logarit: LogY = o + 1 LogX1 + 2 LogX2 + .... + k LogXk + t
Để đánh giá mô hình có phù hợp hay không, ta cần phải thực hiện các bước
sau:
- Đánh giá mức độ giải thích của mô hình dựa vào các hệ số xác định R2 và
hệ số R2 hiệu chỉnh.
- Thực hiện các kiểm định riêng phần (kiểm định T) và kiểm định toàn phần
(kiểm định F) để đánh giá ý nghĩa của các biến.


9

- Kiểm định sự tương quan giữa các biến thông qua kiểm định d_DurbinWaston, kiểm định BG (Breusch-Godfrey)...
 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.
i=n
Ta có, mô hình hồi quy tổng thể: Yi = o +

 i Xi + i
i =1

Mô hình hồi quy mẫu:





i n 

Yi   0    i X i
i 1

 Yi = Y i ^ +  i
i là sai số ngẫu nhiên.
Từ các biến đổi ta có:
n

n

i 1

i 1

^

n

^

 (Yi Y )2   (Yi  Y )2    i 2
i 1

Đặt:
n

TSS   (Yi Y )2
i 1
n

^

ESS   (Yi  Y ) 2
i 1
n

^

RSS    i 2
i 1

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


10

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 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.
Hệ số R2 hiệu chỉnh: mô hình có R2 lớn thì tổng bình phương sai số dự báo
nhỏ hay nói cách khác độ phù hợp của mô hình đối với dữ liệu càng lớn. Tuy nhiên
một tính chất đặc trưng quan trọng của nó là có xu hướng tăng khi số biến giải thích
trong mô hình tăng lên. Nếu chỉ đơn thuần chọn tiêu chí là chọn mô hình có R2 cao,
người ta có xu hướng đưa rất nhiều biến độc lập vào mô hình trong khi tác động
riêng phần của các biến đưa vào đối với biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê.
Vì lẽ này, chúng ta cần một thước đo khác có tính đến số biến giải thích
trong mỗi mô hình. Thước đo đó được gọi là R2 hiệu chỉnh (Adjusted R2):
2
R = 1 - (1 - R2) n-1
n-k

Trong đó: n là số quan sát
K là số biến đưa vào mô hình.
2

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

tăng chậm hơn R2: R ≤ R2 ≤ 1.

2


11

Qua thao tác hiệu chỉnh này thì chỉ những biến thực sự là tăng khả năng giải
2

thích của mô hình mới xứng đáng được đưa vào mô hình, R là thước đo phù hợp
của mô hình hồi quy có tính đến số lượng biến giải thích trong mỗi mô hình.
Kiểm định T và kiểm định F:
Kiểm định T: Kiểm định giả thiết về các hệ số hồi quy. Kiểm định này giải
thích sự ảnh hưởng của biến độc lập X lên biến phụ thuộc Y.
Mệnh đề kiểm định: Ho: j = 0
H1: j ≠ 0
Tiêu chuẩn kiểm định


t

j


Se(  j )

~ Tn  k

Miền bác bỏ W: W = {t/t > t/2n-k }
Trong đó: n là số quan sát
K là số biến đưa vào mô hình.
Với mức ý nghĩa , việc bác bỏ giả thiết Ho, chấp nhận giả thiết H1 khi t
W và ngược lại khi tW thì chấp nhận Ho 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.
Kiểm định F: Kiểm định này dùng để kiểm tra tham số của các biến độc lập
có đồng thời bằng 0 hay không.
Giả thiết Ho : 2 = .... = k = 0
H1 có ít nhất một j ≠ 0
Tiêu chuẩn kiểm định

R2
nk
F

~ F( k 1,nk )
2
1  R k 1
Miền bác bỏ W: W = {F/F > F(k-1,n-k)}
Trong đó: n là số quan sát.


12

k là số biến đưa vào mô hình.
Nếu chấp nhận Ho 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 Ho ta có thể kết

luận rằng ít nhất có một biến độc lập Xj nào đó ảnh hưởng tới biến phụ thuộc Y.
Kiểm định sự tương quan giữa các biến:
Kiểm định d_Durbin-Waston:
Kiểm định d_Durbin-Waston là kiểm định thống kê được sự 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-Waston để kiểm tra xem có tồn tại hiện tượng tự tương quan hay không.
Mệnh đề kiểm định:
Giả thiết: Ho :  = 0 (không có tự tương quan)
H1 :  ≠ 0 (có tự tương quan)
Giá trị tính toán của kiểm định d_Durbin-Watson:
n 1

d

 (
t 1

t 1

n 1


t 1

Với

^
=

  t )2
2
t

t t+1t
t 2t+1

^
 d = 2(1- )

Vùng không

Tự tương
quan dương
0

dL

Vùng không

Không tự

quyết định

tương quan
dU

2

4-dU

quyết định

Tự tương
quan âm

4-dL

4


13

+ 0 < D < dL: mô hình có tự tương quan dương.
+ dL < D < dU: không đủ điều kiện để kết luận.
+ dU < D < 4 – dU: mô hình có không tự tương quan.
+ 4 – dU < D < 4 – dL : không đủ điều kiện để kết luận.
+ 4 – dL < D < 4 : mô hình có tự tương quan âm.
Kiểm định BG (Breusch-Goldfrey):
+ Cách 1: ta xét một mô hình đơn giản:
Yt = 1 + 2Xt + Ut, trong đó:
Ut = 1Ut-1 + 2Ut-2 + ... + pUt-p + t
Giả thiết: Ho: 1 = 2 =.... = P = 0, có nghĩa là không tồn tại tự tương quan ở
bất kỳ bậc nào. Giả thiết này có thể thực hiện bằng các thủ tục BG như sau:
 Ước lượng mô hình ban đầu bằng phương pháp bình phương cực tiểu
OLS. Từ đó thu được các phần dư t .
 Ước lượng mô hình sau đây bằng bình phương cực tiểu OLS:
t = 1 + 2Xt + 1t-1 + 2t-2 + pt-p +vt
Từ kết quả ước lượng mô hình này thu được R2.

 Với n đủ lớn, (n-p)R2 có phân bổ xấp xỉ 2(p).
Nếu (n-p)R2 > 2(p) thì bác bỏ Ho có nghĩa là tồn tại tự tương quan ở một
bậc nào đó. Trường hợp ngược lại thì không tồn tại tự tương quan.
+ Cách 2: Với mức ý nghĩa  cho trước, so sánh trực tiếp  với Prob. Nếu
Prob <  thì ta có thể bác bỏ giả thiết Ho. Trường hợp ngược lại thì chấp nhận giả
thiết Ho.
Sau khi đánh giá được mô hình chạy được đã phù hợp, thỏa mãn các điều
kiện thì ta có thể chấp nhận được mô hình vừa xây dựng được làm mô hình dự báo.
Với những dữ liệu đã có của các biến độc lập trong giai đoạn cần dự báo và mô hình
dự báo mới xây dựng được, ta có thể tính toán được những giá trị dự báo của biến
phụ thuộc Y.
Ưu, nhược điểm của phương pháp: