Dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh nghệ an từ năm 2012 đến năm 2020

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
------------------------------------

ĐẬU NGỌC DANH

DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN NĂNG CỦA TỈNH NGHỆ AN
TỪ NĂM 2012 ĐẾN NĂM 2020

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện – Hệ thống Điện

LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS, TS. Nguyễn Lân Tráng

Hà Nội - năm 2013


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan luận văn “Dự báo nhu cầu điện năng của tỉnh Nghệ An từ
năm 2012 đến năm 2020” là công trình nghiên cứu của bản thân.
Các số liệu, kết quả trình bày trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai
công bố trong bất kỳ luận văn nào trước đây.

Tác giả

Đậu Ngọc Danh

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành được luận văn, ngoài sự nỗ lực nghiên cứu tìm tòi và học hỏi
của bản thân, tác giả đã nhận được rất nhiều sự quan tâm giúp đỡ từ bên ngoài.
Trước tiên, tác giả vô cùng biết ơn sự hướng dẫn, chỉ đạo và giúp đỡ tận tình
của PGS.TS.Nguyễn Lân Tráng Giảng viên bộ môn Hệ thống điện Trường đại
học Bách Khoa Hà Nội trong suốt quá trình làm luận văn.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc sự nhiệt tình giúp đỡ của tập thể các
thầy cô giáo trong Bộ môn Hệ Thống Điện - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội.
Cuối cùng tác giả xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Công ty Điện lực Nghệ
An, Viện đào tạo sau đại học - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tạo điều kiện
giúp đỡ tác giả có điều kiện được tìm hiểu tài liệu, nghiên cứu và học tập để hoàn
thành luận văn.


MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN .................................................................................................... 2
Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt .................................................................... 7
CHƯƠNG I. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI .................................................................. 1
1.1. Sự cần thiết của đề tài ....................................................................................... 1
1.2. Mục tiêu của đề tài............................................................................................ 2
CHƯƠNG II. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU ................................... 3
ĐIỆN NĂNG ........................................................................................................... 3
2.1.

Phương pháp trực tiếp .................................................................................... 3

2.2.

Phương pháp đàn hồi ..................................................................................... 4

2.3.

Phương pháp cường độ điện năng .................................................................. 5

2.4.

Phương pháp đa hồi quy ................................................................................ 5

2.4.1.

Dự báo với phân tích đa hồi quy ................................................................. 5

2.4.2.

Xây dựng các mô hình dự báo đa hồi quy ................................................... 5

2.4.3.

Mối quan hệ giữa các biến số ..................................................................... 6

2.4.4.

Dự báo với phân tích hồi qui bội ................................................................ 7

CHƯƠNG III. GIỚI THIỆU PHẦN MỀM SIMPLE_E ......................................... 18
3.1.

Giới thiệu chung về phần mềm Simple_E .................................................... 18

3.2.

Những khái niệm cơ bản của Simple_E ....................................................... 18

3.3.

Các dạng hàm áp dụng trong phần mềm Simple_E ...................................... 21

3.4.

Các biến số trong phần mềm Simple_E........................................................ 22

3.5.

Phân tích mô hình trong phần mềm Simple_E ............................................. 23

3.6.

Mô phỏng dự báo trong phần mềm Simple_E .............................................. 23

3.7.

Cài đặt phần mềm Simple_E ........................................................................ 25

CHƯƠNG IV. ĐẶC ĐIỂM CHUNG, HIỆN TRẠNG NGUỒN LƯỚI ĐIỆN VÀ
PHƯƠNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI TỈNH NGHỆ AN ......... 26
4.1.

Đặc điểm chung ........................................................................................... 26

4.1.1. Vị trí địa lý .................................................................................................. 26


4.1.2. Dân số và cơ cấu hành chính ........................................................................ 26
4.1.3. Địa hình ....................................................................................................... 28
4.1.4. Khí hậu thuỷ văn.......................................................................................... 28
4.1.5. Tài nguyên ................................................................................................... 29
4.2.

Đặc điểm kinh tế hiện tại ............................................................................. 33

4.2.1. Nhận xét chung ............................................................................................ 33
4.2.2. Một số đặc điểm chính của các ngành kinh tế .............................................. 35
4.2.3. Các lĩnh vực xã hội ...................................................................................... 37
4.3.

Hiện trạng nguồn và lưới điện...................................................................... 38

4.4.

Phương hướng phát triển kinh tế xã hội tỉnh Nghệ An đến năm 2020 .......... 55

4.4.1. Quan điểm và mục tiêu phát triển................................................................. 55
4.4.2. Quy hoạch phát triển các ngành kinh tế - xã hội tới 2020 ............................. 57
4.4.3. Phát triển các vùng trọng điểm ..................................................................... 67
CHƯƠNG V. DỰ BÁO NHU CẦU ĐIỆN CỦA TỈNH NGHỆ AN BẰNG
PHƯƠNG PHÁP TÍNH TRỰC TIẾP VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐA HỒI QUY, SỬ
DỤNG PHẦN MỀM SIMPLE_E .......................................................................... 69
5.1. Các cơ sở pháp lý xác định nhu cầu Điện và phân vùng phụ tải ...................... 69
5.1.1. Các cơ sở pháp lý xác định nhu cầu Điện ..................................................... 69

5.1.2. Phân vùng phụ tải ........................................................................................ 70
5.2. Dự báo nhu cầu điện tỉnh Nghệ An đến 2015, 2020 theo phương pháp trực tiếp
.............................................................................................................................. 71
5.2.1. Nhu cầu điện cho công nghiệp và xây dựng ................................................. 72
5.2.2. Nhu cầu điện cho nông - lâm - thủy sản ....................................................... 75
5.2.3. Nhu cầu điện cho Dịch vụ - thương mại ....................................................... 75
5.2.4. Nhu cầu điện cho Quản lý và tiêu dùng dân cư ............................................ 76
5.2.5. Nhu cầu điện cho hoạt động khác................................................................. 77
5.3. Áp dụng phần mềm Simple_E dự báo nhu cầu điện tỉnh Nghệ An đến năm
2020 ...................................................................................................................... 83
5.4 Kiểm tra lại kết quả dự báo theo phương pháp ngoại suy ................................. 91


5.4.1 Xác định hàm dự báo .................................................................................... 91
5.4.2 Xác định các hệ số của hàm dự báo theo phương pháp bình phương cực tiểu
.............................................................................................................................. 93
5.4.3 Nhận xét kết quả tính toán của các phương pháp dự báo .............................. 94
CHƯƠNG VI. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................ 96
6.1 Kết luận .......................................................................................................... 96
6.2 Kiến nghị ........................................................................................................ 96
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 97


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
STT

Chữ viết tắt

Tên đầy đủ

1

CNH

Công nghiệp hóa

2

ĐTM

Đô thị mới

3

NMĐ

Nhà máy điện

4

EVN

Tập đoàn điện lực Việt Nam

5

GĐP

Tổng sản phẩm quốc nội

6

GTSX

Giá trị sản xuất

7

HTĐ

Hệ thống điện

8

HTX

Hợp tác xã

9

IPP

Nhà điên máy độc lập

10

KHKT

Khoa học kỹ thuật

11

KCN

Khu công nghiệp

12

QHHTĐ

Quy hoạch hệ thống điện

13

TBK

Tua bin khí

14

TM - DV

Thương mại - dịch vụ

15

TTCN

Tiểu thủ công nghiệp

16

TP

Thành phố

17

TT

Trung tâm


DANH MỤC BẢNG
Bảng IV.1: Phân loại đất tỉnh Nghệ An .................................................................. 29
Bảng IV.2: Tốc độ tăng trưởng kinh tế của Nghệ An 2006-2010 ........................... 34
Bảng IV.3. Cơ cấu kinh tế theo ngành ................................................................... 35
Bảng IV.4. Giá trị sản xuất các ngành .................................................................... 35
Bảng IV-5. Tình trạng vận hành các trạm 220, 110kV tỉnh Nghệ An và lân cận .... 43
Bảng IV.6. Thống kê thực trạng mang tải đường dây cao thế tỉnh Nghệ An........... 43
Bảng IV-7: Thống kê khối lượng lưới điện có đến 12/2009 ................................... 48
Bảng IV-8: Mang tải của trạm trung gian hiện có .................................................. 50
Bảng IV-9: Mang tải đường dây trung thế sau các trạm TG và trạm 110kV ........... 51
Bảng IV-10. Tổng hợp chung quy hoạch các KCN Nghệ An đến năm 2020 .......... 61
Bảng V.1. Nhu cầu điện thương phẩm cho công nghiệp, xây dựng ........................ 72
Bảng V.2. Nhu cầu công suất, điện năng và tốc độ điền đầy các nhà máy lớn, các
KCN ...................................................................................................................... 73
Bảng V.3. Nhu cầu điện thương phẩm cho ngành nông lâm thuỷ sản ..................... 75
Bảng V.4. Nhu cầu điện thương phẩm cho ngành Dịch vụ - thương mại ................ 76
Bảng V.5. Định mức tiêu thụ điện năng cho tiêu dùng dân cư năm 2012, 2015, 2020

.............................................................................................................................. 76
Bảng V.6. Nhu cầu điện thương phẩm cho quản lý và tiêu dùng dân cư................. 77
Bảng V.7. Nhu cầu điện thương phẩm cho hoạt động khác .................................... 78
Bảng V-8. Tổng hợp nhu cầu điện năng tỉnh Nghệ An theo các phương án ........... 78
Bang V-9 Nhu cầu công suất theo huyện thị tỉnh Nghệ An tới 2012, 2015, 2020
(Phương án cơ sở) ................................................................................................. 80
Bang V-10 NHU CẦU ĐIỆN NĂNG VÀ CÔNG SUẤT TỈNH NGHỆ AN ĐẾN
2015, 2020 (Phương án cao) .................................................................................. 81
Bang V-11 NHU CẦU ĐIỆN NĂNG VÀ CÔNG SUẤT TỈNH NGHỆ AN ĐẾN
2015, 2020 (Phương án cơ sở) ............................................................................... 82
Bảng V.12. Kết quả dự báo nhu cầu điên năng ...................................................... 90


Bảng V.13 Điện năng tiêu thụ qua các năm của tỉnh Nghệ An ............................... 91
Bảng V.14. Tăng trưởng GDP giai đoạn 2012-2020 .............................................. 95
Bảng V-15. Kết quả dự báo nhu cầu điện tỉnh Nghệ An......................................... 95


DANH MỤC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 3.1 Sơ đồ hoạt động của các bảng tính trong Simple_E ................................. 19
Hình 4.2: Bản đồ hiện trạng nhà máy điện và đường dây truyền tải tỉnh Nghệ An . 42
Hình 4.3: Bản đồ các KCN tỉnh Nghệ An .............................................................. 62


CHƯƠNG I. MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

1.1. Sự cần thiết của đề tài
Mặc dù cũng bị tác động của khủng hoảng kinh tế 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 2 lần tốc độ tăng trưởng GDP. Việc dự
báo nhu cầu điện cho toàn quốc, các miền, các tỉnh trong các quy hoạch phát triển
điện lực quốc gia 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.
Trong nhiều đề án quy hoạch phát triển lưới điện các tỉnh, thành phố trước
đây, dự báo nhu cầu phụ tải thường được dự báo theo phương pháp đàn hồi: dựa
trên hệ số đàn hồi giữa nhu cầu điện và GDP bằng phương pháp mô phỏng - kịch
bản trên cơ sở tham khảo hệ số đàn hồi của giai đoạn trước và các tỉnh, thành lân
cận có mức phát triển kinh tế tương đương. Dự báo theo phương pháp này có hạn
chế là không sử dụng kết quả trực tiếp từ nghiên cứu mối quan hệ giữa nhu cầu
điện năng và các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp: tăng trưởng kinh tế, thu nhập, giá
điện, yếu tố tiết kiệm điện, trên cơ sở các số liệu thống kê trong quá khứ của các
tỉnh, thành. Mặc dù tốc độ tăng trưởng kịnh tế là yếu tố chính ảnh hưởng đến tốc
độ tăng trưởng nhu cầu điện, nhưng cũng không nên bỏ qua các yếu tố khác như
giá điện, thu nhập/đầu người, tiết kiệm điện... Các yếu tố trên dù nhỏ, nếu tổng hợp
lại cũng có thể gây ra những tác động cần phải xem xét. Việc áp dụng phương pháp
mô phỏng kịch bản phát triển không phải là sai mà chỉ thiếu chặt chẽ. Ví dụ tốc độ
tăng trưởng kinh tế của tỉnh khoảng 10% năm, nếu dựa vào phương pháp mô
phỏng, chuyên gia thì có thể dự báo nhu cầu điện tăng trưởng khoảng từ 15,22%
(không xét các trường họp đột biến có tính chất đặc biệt), như vậy dải dự báo là
quá rộng, việc lựa chọn hệ số đàn hồi chính xác sẽ trở nên khó khăn và mang tính
chủ quan. Thông qua tính toán bằng phương pháp luận khoa học, chúng ta có thể
thu hẹp dải kinh nghiệm trên và qua đó việc lựa chọn sẽ chính xác hơn và độ sai
lệch sẽ ít hơn.
Phương pháp dự báo đa hồi quy (mô hình Simple_E ) là phương pháp được
1


sử dụng cho dự báo nhu cầu điện/năng lượng, có ưu điểm hơn so với phương pháp
dự báo đàn hồi và một số phương pháp dự báo khác có thể giải quyết các vấn đề đã

nêu ở trên.
Phương pháp dự báo đa hồi quy (mô hình Simple_E), hiện đang được áp
dụng rộng rãi ở Nhật Bản và một số nước trong khu vực như Malaysia, Indonexia..
để dự báo nhu cầu năng lượng, điện năng trung và dài hạn (10-30 năm ). Tại việt
nam, Viện năng lượng cũng đã và đang áp dụng phương pháp này để dự báo nhu
cầu điện cho toàn quốc và các miền giai đoạn đến năm 2025, 2030..., trong các
TSĐ6, TSĐ7 và dự báo nhu cầu điện năng cho các thành phố lớn như TP Hồ Chí
Minh, TP Hà Nội giai đoạn đến năm 2020-2030....trong các đề án quy hoạch phát
triển điện lực các thành phố.
1.2. Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu của đề tài này là nhằm giới thiệu và phổ biến rộng rãi hơn để có thể
áp dụng phương pháp này dự báo nhu cầu điện cho các tỉnh, thành phố trong các đề
án quy hoạch điện..., để tăng độ tin cậy và chính xác trong công việc dự báo.
Đề tài sẽ tập trung vào phân tích và nghiên cứu phương pháp đa hồi quy, sử
dụng phần mềm Simple_E. Các vấn đề chính được nêu trong đề tài như sau :
•

Giới thiệu về phương pháp đa hồi quy

•

Giới thiệu chung về phần mềm Simple_E

•

Các dạng hàm, biến số, phân tích trong phần mềm Simple_E

•

Mô phỏng và dự báo trong phần mềm Simple_E

•

Cài đặt phần mềm Simple_E

•

Áp dụng phần mềm Simple_E trong dự báo nhu cầu điện tỉnh Nghệ An đến
năm 2020 .

2


CHƯƠNG II. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NHU CẦU
ĐIỆN NĂNG
2.1. Phương pháp trực tiếp
Nội dung của phương pháp này là xác định nhu cầu điện năng của năm dự
báo dựa trên tổng sản lượng kinh tế của các ngành năm đó và suất tiêu hao điện
năng của từng loại sản phẩm hoặc suất tiêu hao trung bình cho một hộ gia đình,
bệnh viện, trường học, khách sạn... Phương pháp cho kết quả khá chính xác khi có
tương đối đầy đủ các thông tin về tốc độ phát triển kinh tế xã hội, các phụ tải dự
kiến mới và phát triển mở rộng của các ngành kinh tế, mức độ áp dụng tiến bộ khoa
học kỹ thuật... và cho ta biết được tỷ lệ sử dụng điện năng trong các ngành kinh tế,
chẳng hạn như ngành công nghiệp, nông nghiệp, quản lý tiêu dùng dân cư... Với
các ưu điểm về độ chính xác, bám sát thực tế phát triển của khu vực dự báo, không
quá phức tạp nên phương pháp này được dùng phổ biến cho các dự báo tầm ngắn
(1-2 năm) và tầm vừa (3-10năm) trong các đề án quy hoạch tỉnh, thành phố...
Nhu cầu điện năng được xác định theo biểu thức sau:
A = AngxDS [kWh]
Hoặc:

A = AhộxH[kWh]
Trong đó:

A - nhu cầu điện năng của khu vực cần tính toán [kWh]

Ang - điện năng tiêu thụ tính theo đầu người [kWh/người]
Ahộ - điện năng tiêu thụ tính theo hộ dân cư [kWh/hộ]
DS - dân số của khu vực tính toán [người]
H - số hộ dân có trong khu vực tính toán [hộ]
Để xác định được Ang và Ahộ, có thể tra theo các sổ tay thiết kế hoặc tính trực
tiếp nhờ các số liệu điều tra và thống kê tình hình sử dụng điện năng của khu vực
Ang=A∑/DS
Ahộ=A∑/H
Ở đây: A∑=∑Ai , với i=(1 ÷ n)
3


Với Ai - điện năng sử dụng của loại hộ phụ tải thứ i (gia đình, nhà máy, xí
nghiệp, trường học, chiếu sáng công cộng,...)
Ai=∑Aij , với j=(1 ÷ m)
Với Aij - điện năng sử dụng của loại hộ phụ tải thứ j thuộc loại hộ phụ tải thứ i
2.2. Phương pháp đàn hồi
Theo phương pháp đàn hồi, nhu cầu điện giai đoạn đến 2020 và 2030 được
dự báo theo “mô phỏng - kịch bản”. Phương pháp dự báo này cũng được nhiều
nước trên thế giới áp dụng. Dự báo theo phương pháp này được mô phỏng như sau:
dựa trên cơ sở dự báo các kịch bản phát triển kinh tế xã hội trung 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 thu nhập được tính như sau :

Tốc đô tăng nhu cầu điên(%)
Hệ số đàn hồi theo GDP =
Tốc độ tăng trưởng GDP(%)
Các hệ số đàn hồi được xác định theo từng nghành (chia theo 5 ngành theo
phân ngành của EVN). Hệ số đàn hồi được xác định theo phân tích chuỗi số liệu
quá khứ, cũng như tham khảo thêm kinh nghiệm từ 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 tăng trưởng GDP, nhu cầu điện còn được xác định theo
các yếu tố khác là đàn hồi theo giá điện, hệ số tiết kiệm năng lượng....
+ Hệ số đàn hồi theo giá điện: khi giá điện tăng, một số hộ tiêu thụ sẽ có xu
hướng sử dụng các dạng năng lượng khác có giá cạnh tranh hơn hoặc ngược lại. Hệ
số phản ánh sự thay đổi nhu cầu điện của một ngành hay lĩnh vực nào đó khi giá
điện thay đổi gọi là hệ số đàn hồi giá. Ở Việt Nam, do thời gian dài giá điện được
nhà nước trợ giá nên không thể đánh giá chính xác ảnh hưởng của giá điện đến nhu

4


cầu điện trong quá khứ . Vì vậy việc xác định hệ số đàn hồi theo giá điện để dự báo
nhu cầu trong tương lai phải tham khảo từ các nước khác ...
2.3. Phương pháp cường độ điện năng
Dự báo theo phương pháp cường độ điện năng có thể nêu tóm tắt như sau:
Nhu cầu điện trong tương lai được tính toán trên cơ sở xác định xu thế
cường độ điện năng tiêu thụ trong tương lai (kwh/$). Thường thì cường độ điện
năng này được xác định trên cơ sở:
+ Xây dựng mối tương quan giữa cường độ điện năng và thu nhập bình quân
trên đầu người (KWh/$ và $/người) trong chuỗi số liệu quá khứ của Việt Nam
(hoặc của vùng lãnh thổ).
+ Cường độ điện năng của giai đoạn quy hoạch được xác định dựa trên xu
thế của đường cong quá khứ của Việt Nam (của vùng lãnh thổ) và tham khảo thêm

cường độ điện năng của các nước khác có mức thu nhập bình quân trên đầu người
ở mức tương đương.
2.4. Phương pháp đa hồi quy
2.4.1. Dự báo với phân tích đa hồi quy
Phương pháp luận kinh tế lượng là phương pháp luận được hầu hết các nước
trên thế giới sử dụng trong dự báo nhu cầu năng lượng, điện năng, đặc biệt đối với
các nước chưa có hệ thống thống kê, dự báo tốt về tương lai mức độ tiêu thụ, sử
dụng và công nghệ của các thiết bị điện. Phân tích đa hồi quy là một trong những
kĩ thuật thống kê quan trọng và được sử dụng rộng rãi ở nhiều ứng dụng trong cách
tiếp cận kinh tế lượng. Phân tích đa hồi quy nghiên cứu mối liên hệ phụ thuộc của
một biến (gọi là biến phụ thuộc hay là biến được giải thích) nhằm ước lượng hoặc
dự báo giá trị trung bình của biến phụ thuộc với các giá trị đã biết của các biến độc
lập.
2.4.2. Xây dựng các mô hình dự báo đa hồi quy
Các mô hình dự báo đa hồi quy (hay còn gọi là hồi quy bội) là các mô hình
thống kê nhằm mô tả các tình huống trong đời sống thực tế để từ đó có thể dự báo
cho tương lai.
Mô hình dự báo thống kê phân tích các số liệu theo hai phần:
5


(1) Thành phần mang tính hệ thống, phi ngẫu nhiên được mô tả bằng một

công thức (hay một hàm xu thế).
(2) Thành phần hoàn toàn mang tính ngẫu nhiên (phần dư dự báo).

Mô hình dự báo mô tả toàn bộ thành phần mang tính hệ thống, phi ngẫu
nhiên trong các số liệu và để lại phần dư dự báo mang tính ngẫu nhiên.
Một mô hình dự báo được thực hiện theo các bước sau đây:
(a) Đưa ra mô hình nhằm mô tả một tình huống đã cho. Thí dụ như đưa ra

mô hình hồi quy tuyến tính bội để mô tả quan hệ giữa 1 biến phụ thuộc là mức tiêu
thụ điện ánh sáng sinh hoạt và 2 biến độc lập là chỉ tiêu tiêu dùng hộ gia đình và giá
điện bán lẻ cho hộ gia dụng.
(b) Ước lượng các tham số của mô hình từ các số liệu có được
(c) Xem xét các phần dư (sai số) dự báo của mô hình. Những phần dư dự báo

này (residuals) là phần thông tin mà mô hình không giải thích được. Nếu các phần
dư dự báo không hoàn toàn mang tính ngẫu nhiên mà có yếu tố mang tính hệ thống,
ta cần phải đánh giá lại mô hình đã đưa ra và nếu có thể cần điều chỉnh lại mô hình
để loại bỏ chúng khỏi các sai số dự báo, và đưa phần yếu tố hệ thống (phi ngẫu
nhiên) này vào mô hình dự báo. Nếu mô hình này là không phù hợp ta cần phải tìm
một mô hĩnh khác.
(d) Khi tìm được một mô hình mà trong đó phần dư dự báo của mô hình này

chủ gồm các yếu tố ngẫu nhiên, ta có thể sử dụng mô hình này để dự báo, kiểm soát
một biến số, hay giải thích các mối quan hệ giữa các biến số.
2.4.3. Mối quan hệ giữa các biến số
Để kiểm tra giả thiết về sự có mặt của mối liên hệ giữa 2 biến số và mức độ
chặt chẽ của mối liên hệ này người ta dùng hệ số tương quan:
r(x, y) = (∑(xi – X)(yi – Y)) / nσxσy
Trong đó:

n - Số lần quan sát
X - Kỳ vọng hay giá trị trung bình của biến số x
Y - Kỳ vọng hay giá trị trung bình của biến số y
σx, σy - Độ lệch tiêu chuẩn của biến số x và y

Nếu r(x,y) = ±1 thì giữa x và y có mối quan hệ hàm số

6


Nếu r(x, y) = 0 thì giữa x và y không có mối quan hệ tương quan
Khi r(x, y) có giá trị càng gần với ±1 thì mối quan hệ tương quan giữa các
biến x và y càng chặt chẽ. Nếu r = 0 thì giữa x và y không có mối tương quan tuyến
tính, lúc này cần xét xem chúng có mối quan hệ phi tuyến không bằng cách xác
định hệ số tương quan phi tuyến η(x, y).
Trường hợp sự liên hệ là phi tuyến thì hệ số tương quan r mất ý nghĩa, lúc
này đánh giá mức độ chặt chẽ của mối tương quan phi tuyến theo tỷ số tương quan:

1  ( xi  X )2
 ( x, y) 
( yi  Y )2
η càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt chẽ, nếu cả r và η đều bằng 0 hoặc gần 0
thì có thể coi là giữa chúng không có mối tương quan.
2.4.4. Dự báo với phân tích hồi qui bội
Trong phân tích hồi quy để có được dự báo tốt nhất cho một biến phụ thuộc
nào đó, cần phải sử dụng nhiều biến độc lập, trong đó mỗi biến độc lập góp phần
giải thích một số phần trăm thay đổi trong biến phụ thuộc. Trong trường hợp này
cần tạo ra một mô hình nhằm mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến
độc lập này. Một mô hình sử dụng nhiều biến độc lập để dự báo một biến phụ thuộc
được gọi là mô hình hồi quy bội (hay mô hình đa hồi quy).
Để góp phần giải thích cho những thay đổi trong biến phụ thuộc, những biến
độc lập được đưa vào mô hình trước hết phải có tương quan với biến phụ thuộc.
Do vậy trước khi sử dụng một mô hình nào đó để dự báo, cần phải kiểm tra
mức độ tương quan giữa các biến độc lập với nhau, cũng như mức độ tương quan
giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc bằng các sử dụng ma trận tương quan
(Correlation Matrix) để đánh giá.
2.4.4.1. Phương trình hồi quy bội

Phương pháp hồi quy bội tổng thể có dạng:
Y = β0 + β2X2 + β3X3 + ... + βjXj + ε
Trong đó:

β0 là hệ số tự do (hệ số chặn)
β2, β3,...βj là các hệ hồi quy riêng

7


ε là sai số tổng thể
Phương trình hồi quy bội mẫu có dạng:
Y = b0 + b2X2 + b3X3 + ... + bjXj
Trong đó b0, b2, ... bj là các ước lượng của các hệ số hồi quy riêng
Với các giả thiết như sau:
a) Các giá trị Y tuân theo phân bố chuẩn xung quanh mặt phẳng hồi quy bội.
b) Mức độ phân tán của các điểm xung quanh mặt phẳng hồi quy bội luôn là hằng

số tại mọi điểm trong mặt.
c) Các sai số dự báo (ε) độc lập với nhau.
d) Có mối quan hệ tuyến tính giữa mỗi giá trị X và Y tổng thể.

Sau khi có được phương trình dự báo hồi quy bội, để tìm giá trị dự báo cho
biến phụ thuộc Y, ta thay thế giá trị của các biến độc lập vào phương trình và tính
ra kết quả.
Điều cần lưu ý là không nên sử dụng các giá trị biến độc lập ngoài vùng
quan sát được trong thực tế vì mối quan hệ giữa các biến số có thể không còn tồn
tại như cũ khi vượt khỏi vùng giá trị quan sát này, và do vậy có thể đưa ra những
dự báo không chính xác.
2.4.4.2. Ước lượng các tham số bằng phương pháp bình phương cực tiểu (OLS)

Hàm hồi quy mẫu có dạng:
Y1 = b0 + b2X21 + b3X31 + ... + bjXj1 + e1
Yk = b0 + b2X2k + b3X3k + ... + bjXjk + ek
Hay Y=Xb + e

 e1 
e 
 2
.
e     Y  Xb
Trong đó
.
.
 
en 
Các ước lượng OLS được tìm bằng cách:
8


 e   (Y  b  b  .......  b X )  min
 e là tổng bình phương các phần dư
e e   e  (Y  Xb) (Y  Xb)  Y Y  2b X Xb
Điều kiện cần để  e  min là đạo hàm riêng của véctơ e e bằng véctơ
2
i

2

i

0

2

k

ki

2
i

'

2
i

'

'

'

'

2
i

’

không.

(e'e) / b  2 X 'Y  2 X ' Xb  0 Điều này tương đương với việc xác định
ước lượng của véctơ tham số b nhờ phương trình ma trận đại số sau:

 n

  X 2i
 .

  X ki

X
X

2i
2
2i

.

X

ki

X
X X

..

3i

2i

3i

.
X 2i

X

ki

..
..

X 3i

..

X
X X

  b1   1
  
X
2 i 3i  b2 
  21
 .   .
.
  

 X ki2  bk   X k1

1

2i

X 22
.
Xk2

1   Y1 
.. X 2 n  Y2 
..
.  . 
 
.. X kn  Yn 
..

Với giả thiết các cột của ma trận X là độc lập tuyến tính, hay X không suy
biến, nên X’X cũng không suy biến, do đó tồn tại (X’X)-1. Từ đó véctơ ước lượng
b = (X’X)-1X’Y.
Như vậy phương pháp OLS ước lượng được cho mô hình hồi quy bội dạng
tuyến tính. Trong trường hợp các đại lượng mà chúng ta nghiên cứu có mối liên hệ
phi tuyến thì bằng các phép chuyển đổi tuyến tính hóa chúng ta có thể đưa chúng về
dạng tuyến tính, chẳng hạn như phép chuyển đổi log-log (log hóa cả 2 vế) hay
thường được gọi là DL cũng áp dụng được phương pháp OLS.
Khi giả thiết về các sai số dự báo (ε) độc lập với nhau trong mô hình hồi
quy bội bị vi phạm thì các hệ số hồ quy ước lượng bằng phương pháp OLS không
cho ta ước lượng tốt nhất, có nghĩa là mô hình được ước lượng này không có sai số
dự báo nhỏ nhất trong lớp tất cả các mô hình ước lượng có thể. Vậy trong trường

hợp áp dụng này không sử dụng phương pháp bình phương cực tiểu thông thường
OLS, mà áp dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát (GLS) và sử dụng
ước lượng theo lưới (GS) sẽ cho mô hình dự báo kết quả có sai số chính xác hơn.
Dưới đây trình bày một mục riêng về nội dung phương pháp GS.
2.4.4.3. Phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát và thủ tục ước lượng Grid,
Search (GS)
9


Một trong các giả thiết của mô hình hồi quy tuyến tính cổ điển là không có
tự tương quan hay là tương quan chuỗi các sai số (Ut) trong hàm hồi quy tổng thể.
Nhưng trong thực tế hiện tượng đó có thể xảy ra do một trong những nguyên nhân
sau:
Nguyên nhân quán tính: nét nổi bật của hầu hết các chuỗi thời gian trong
kinh tế quán tính. Chúng ta đều biết các chuỗi thời gian như tổng sản phẩm, chỉ số
giá mang tính chu kỳ. Chẳng hạn ở đầu của thời kì khôi phục kinh tế, tổng sản
phẩm có tính đi lên. Trong quá trình biến động này, giá trị của chuỗi ở thời điểm
sau lại cao hơn giá trị của nó tại thời điểm trước. Như có một xung lượng tiến tăng
lên và xung lượng đó tác động cho đến khi xảy ra. Vì vậy trong hồi quy chuỗi thời
gian, các quan sát kế tiếp đó có nhiều khả năng phụ thuộc lẫn nhau.
Nguyên nhân trễ: Trong phân tích hồi quy, chúng ta có thể gặp hiện tượng
biến phụ thuộc ở thời kỳ t, phụ thuộc vào chính biến đó ở thời kỳ t-1 và các biến
độc lập khác. Chẳng hạn khi nghiên cứu mối quan hệ giữa tiêu dùng và thu nhập,
chúng ta thấy tiêu dùng ở thời hiện tại chẳng những phụ thuộc vào tiêu dùng ở thời
kỳ trước đó mà còn phụ thuộc vào biến thu nhập.
Vì khi có sự tương quan chuỗi các ước lượng OLS là không hiệu quả, làm
thế nào để có thể khắc phục các hiện tượng này?. Có một số biện pháp khắc phục
một số hiện tượng đó nhưng các biện pháp này lại phụ thuộc vào hiểu biết về bản
chất của sự phụ thuộc qua lại giữa các biến sai số.
Thông thường các sai số (Ut) không quan sát được nên tính chất của tương

quan chuỗi thường là vấn đề suy đoán hoặc là do những đòi hỏi cấp bách của thực
tiễn. Trong thực hành, người ta thường giả sử rằng εt theo mô hình tự hồi quy bậc
nhất nghĩa là

Ut  Ut 1  1
Trong đó



(3.1)

1 và εt thỏa mãn các giả thiết của phương pháp OLS nghĩa

là: Trung bình bằng 0, phương sai không đổi và không có sự tương quan. Giả sử
(3.1) đúng thì vấn đề tương quan chuỗi có thể được giải quyết thỏa đáng nếu hệ số
tự tương quan là đã biết. Để làm sáng tỏ vấn đề đó ta quay về mô hình 2 biến
10


Yt  b1  b2 X1  Ut

(3.2)

Nếu (3.2) đúng với t thì cũng đúng với t-1 nên:

Yt 1  b1  b2 X t 1  Ut 1

(3.3)

Nhân hai vế (3.3) với ρ ta được:

Yt 1  b1  b2 X t 1  Ut 1

(3.4)

Trừ (3.2) cho (3.4) ta được:

Yt  Yt 1  b1 (1   )  b2 ( X t   X t 1 )  (Ut  Ut 1 )
 b1 (1   )  b2 ( X t   X t 1 )   t
(3.5)
*
Đặt b1  b1 (1   )

Y1*  Yt  Yt 1

b2*  b2
X 2*  X 2   X t 1

Thì phương trình (3.5) có thể viết lại dưới dạng:

Y1*  b1*  b2* X t*   t
*
Vì εt thỏa mãn các giả thiết của phương pháp OLS đối với các biến Y1

và

X 1*
và các ước lượng tìm được có tất cả các tính chất tối ưu nghĩa là ước lượng

tuyến

tính không chệch tốt nhất.
Phương trình hồi quy (3.5) được gọi là phương trình sai phân tổng quát.
Ước lượng hồi quy (3.5), chúng ta mất một quan sát bởi vì quan sát thứ nhất
không có quan sát đứng trước nó. Thủ tục này không xác định là thủ tục ước lượng
bình phương nhỏ nhất sử dụng tất cả các quan sát với:

Yt*  Y1 1   2
X t*  X1 1   2
Nhưng trong thực tế thì ρ chưa biết, nên cần tìm cách ước lượng ρ. Trong
các tài liệu về kinh trắc (Economertic) thường trình bày hai nhóm thủ tục để ước
lượng ρ như sau:
1. Thủ tục lặp: Trong lớp các thủ tục lặp đơn giản nhất mà hay được sử dụng
đó là thủ tục lặp Cochrane- Orcutt.

11


2. Thủ tục Grid-Seach (GS)
Thủ tục GS đã được nghiên cứu trong đề tài này và trong khi áp dụng phần
mềm Simple_E chúng tôi có sử dụng một số các lựa chọn (Option) để tiến hành
phân tích và dự báo ngoài các lựa chọn thông thường là OLS, DL, còn sử dụng lựa
chọn tổng quát GS.
2.4.4.4. Phân tích sai số dự báo và đánh giá mô hình
Sau khi xác định được mô hình dự báo hồi quy bội và tính được các tham số
của mô hình này, ta cần xem xét sai số dự báo và đánh giá xem mô hình đưa ra có
phù hợp không.
a) Phân tích sai số dự báo


Sai số dự báo (Y  Y ) là sự khác biệt giữa giá trị thực tế mà ta thu nhập
được và giá trị dự báo được đưa ra từ phương trình hồi quy.
Từ các lí thuyết về thống kê toán học chúng ta có sự phân tích sau đây:
Tổng chênh lệch2 = chênh lệch giải thích được2 + chênh lệch không giải
thích được2








 (Y  Y )2   (Y  Y )2   (Y  Y )2
Total

Regression

Residual

b) Sai số dự báo trung bình bình phương (MSE)
Sai số dự báo trung bình bình phương càng nhỏ càng cho thấy mô hình hồi
quy là phù hợp với các số liệu đã cho. Căn bậc hai của MSE dự đoán độ lệch chuẩn
của sai số dự báo hồi quy tổng thể.


 (Y  Y )
MSE 

2

n  (k  1)

Y = giá trị thực tế của biến phụ thuộc


Y = giá trị dự báo của biến phụ thuộc từ phương trình hồi quy.
n = kích thước mẫu các giá trị thực tế đang quan sát
k = số lượng những tham số độc lập tuyến tính được dự báo trong phương
trình quy hồi quy bội
12


c) Sai số dự báo chuẩn (Standard error of estimate )
Sai số dự báo chuẩn chính là độ lệch chuẩn của các sai số dự báo (Standard
deviation of residuals). Nó đo lường mức độ phân tán của những giá trị Y xung
quanh mặt hồi quy bội.
Sai số dự báo chuẩn được tính bằng công thức:

S  MSE
d) Hệ số xác định hồi quy bội
Hệ số xác định hồi quy bội R2 đo lường tỉ lệ thay đổi trong biến phụ thuộc
được giải thích bởi tất cả các biến độc lập trong phương trình hồi quy bội.


R

2

 (Y  Y )

1 
 (Y  Y )


2

 1
2

SSE
SST

e) Hệ số xác định hồi quy bội điều chỉnh
Hệ số xác định hồi quy bội được điều chỉnh cho độ tự do được tính bằng
công thức:

SSE /  n  (k  1)

R 2 1 

SST / (n  1)

f) Các kiểm định khác
Giá tri F:
Giả thiết H0: β2 = β3= ... = βk = 0
H1: có ít nhất một βi ≠ 0
Nếu F > Fα (k-1, n-k) thì bác bỏ giả thiết H0, tức là bác bỏ giả thiết X2, X3, Xk,
không ảnh hưởng đến giá Y.
Giá trị F tính từ các số liệu, còn Fα (1, n-2) tra bảng phân phối F.
Giá trì t:

Giả thiết H0: β2 = β3= ... = βk = 0
H1: có ít nhất một βi ≠ 0
Miền bác bỏ giả thiết H0:

t

t ( n  k )
2

13


Với: giá trị t tính từ các số liệu, còn t (n  k ) tra từ bảng phân phối
2

Ngoài ra ta còn cần kiểm tra các giả thiết về độ tán xạ hằng số của những
điểm số liệu tổng thể xung quanh mặt thể tại mọi nơi trong mặt chọn mẫu ngẫu
nhiên các điểm số liệu X-Y
g) Sai số dự báo tăng giảm khi X hoặc Y tăng, sai số dự báo không có một
phương sai hằng số qua toàn bộ vùng những giá trị và do vậy không mang tính ngẫu
nhiên. Điều này xảy ra có thể do trong lúc xây dựng mô hình, người lập dự báo
không tính đến những thay đổi về những điều kiện nền tảng làm thay đổi cấu trúc cơ
sở của nền kinh tế.
Trong trường hợp này ta không sử dụng phương pháp dự đoán bình phương
nhỏ nhất thông thường mà cần phải sử dụng một phương pháp khác là bình phương
nhỏ nhất trọng số.
2.4.4.5. Các biến số định tính (dummy variables)
Các biến số chung ta gặp từ trước đến nay là các biến số định lượng. Tuy
nhiên trong thực tế chúng ta cũng sẽ gặp phải các biến số định tính như giới tính,
miền (vùng), nước, năm đột biến (khủng hoảng, thiên tai, chiến tranh,...). Trong

trường hợp này, các biến định tính thường được gán cho giá trị bằng 0 nếu thỏa
mãn được điều kiện đưa ra và bằng 1 nếu không thỏa mãn được điều kiện này.
Chúng ta không nên gán cho các biến định tính nhiều hơn hai giá trị vì thang
đánh giá cho nó có thể không xác đáng. Thay vào đó ta nên sử dụng nhiều biến
định tính chỉ mang hai giá trị (0, 1). Nói cách khác, ta tính toán cho mỗi biến định
tính với r mức độ bằng cách sử dụng r-1 biến định tính.
Biến định tính (qualitative/dummy/indicator variables) được sử dụng để xác
định mối quan hệ giữa những biến độc lập định tính và một biến phụ thuộc.
2.4.4.6. Tương quan giữa các biến độc lập (collinearity)
Để góp phần giải thích cho những thay đổi trong biến phụ thuộc, một biến
độc lập trước hết phải có tương quan với biến phụ thuộc. Tuy nhiên giữa các biến
độc lập lại không nên có tương quan với nhau. Khi có nhiều hơn một biến độc lập

14


trong phương trình hồi quy, những biến độc lập này có thể có tương quan lẫn nhau
ở mức độ cao. Tình huống này được gọi là tương quan giữa các biến độc lập.
Tương quan giữa các biến độc lập có thể gây ra những vấn đề trong phân tích như
sau:
1. Sai số dự báo chuẩn của từng hệ số hồi quy trở nên cao một cách bất
thường. Điều này có thể làm cho ta tưởng lầm là một số biến độc lập có giá trị đáng
kể trong việc dự báo biến phụ thuộc.
2. Hệ số hồi quy có thể mang dấu dương thay vì âm hoặc ngược lại làm cho
ta hiểu sai về tính chất mối quan hệ giữa các biến (mối quan hệ tỷ lệ thuận thành tỷ
lệ nghịch và ngược lại).
3. Khi thêm vào hay loại bỏ một biến độc lập có thể làm cho các hệ số hồi
quy thay đổi nhiều. Điều này làm ta hiểu không đúng về mức độ của mối quan hệ
giữa các biến số.
4. Việc loại bỏ một điểm số liệu có thể làm cho các hệ số hồi quy cũng như

dấu của chúng (âm, dương) thay đổi nhiều.
5. Trong phân tích hồi quy bội, ta cần biết được ảnh hưởng cá nhân của mỗi
biến độc lập với biến phụ thuộc. Khi những biến dự báo có tương quan với nhau,
các biến số này giải thích cho cùng một phần thay đổi trong dự báo của biến phụ
thuộc. Chúng ta thấy rằng khi có sự hiện diện của vấn đề tương quan gữa các biến
độc lập, ta có thể không đánh giá được tác động của một biến độc lập cụ thể nào đó
lên biến phụ thuộc Y vì chúng ta không có những dự báo đáng tin cậy về hệ số của
biến đó.
6. Trong một số trường hợp, tương quan giữa các biến độc lập có thể làm
cho tỉ lệ F trở nên đáng kể nhưng tỉ lệ t lại ngược lại. Điều này có nghĩa là ta sẽ
không đánh giá được mô hình dự báo hồi quy bội là có phù hợp không.
Trong thực tế nếu chúng ta chỉ quan tâm đến dự báo không thôi và không
cần biết đến tác động riêng của từng biến độc lập X lên biến phụ thuộc Y, mô hình
hồi quy vẫn có thể là phù hợp ngay cả khi có vấn đề tương quan giữa các biến độc
lập. Trong những trường hợp như vậy, ta chỉ nên dự báo Y trong vùng các biến độc

15