Dự báo nhu cầu thuốc lá nguyên liệu làm cơ sở xây dựng kế hoạch sản xuất thuốc lá nguyên liệu của tổng công ty thuốc lá việt nam

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

NGUYỄN NGỌC HÀ

DỰ BÁO NHU CẦU THUỐC LÁ NGUYÊN LIỆU LÀM CƠ SỞ XÂY
DỰNG KẾ HOẠCH SẢN XUẤT THUỐC LÁ NGUYÊN LIỆU CỦA
TỔNG CÔNG TY THUỐC LÁ VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT
CHUYÊN NGÀNH: QUẢN TRỊ DOANH NGHIỆP

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. NGUYỄN VĂN NGHIẾN

HÀ NỘI - 2004


1

MỞ ĐẦU
1. Sự cần thiết của việc nghiên cứu đề tài
Trong hoạt động quản lý vĩ mô, sự phát triển kinh tế - xã hội của mọi
quốc gia, công tác kế hoạch hoá đã trở thành công cụ quan trọng không thể
thiếu được. Những nước thành công nhất trong việc phát triển kinh tế – xã hội
đó là nhờ luôn coi trọng công tác kế hoạch hoá và xem như đó là một công cụ
để đi đến thành công mà trong đó phân tích và dự báo có một vị trí rất quan
trọng. Những kết quả dự báo có độ tin cậy cao sẽ giúp cho các nhà quản lý
vạch ra mục tiêu, xây dựng kế hoạch mang tính chiến lược - kế hoạch dài hạn
cho tương lai một cách chính xác hơn, gần với thực tiễn hơn. Đối với mỗi

doanh nghiệp, dự báo nhu cầu đối với mỗi loại sản phẩm, hàng hoá trên thị
trường luôn là vấn đề có tính quyết định trong việc xác định mục tiêu, xây
dựng kế hoạch sản xuất, đầu tư phát triển và đề ra các biện pháp thực hiện
trên cơ sở đánh giá năng lực hiện tại của mình.
Ở nước ta hiện nay, mặc dù trong những năm gần đây, công tác kế
hoạch hoá đã có nhiều biến chuyển, có vai trò định hướng vĩ mô cho sự phát
triển và vận động của nền kinh tế quốc dân, song vấn đề sử dụng công cụ
phân tích và dự báo kinh tế vẫn chưa được quan tâm đúng mức.
Do đó dự báo kinh tế - xã hội nói chung và dự báo nhu cầu nói riêng là
hết sức cần thiết.
Xuất phát từ thực tế khách quan đó tôi lựa chọn đề tài: Dự báo nhu cầu
thuốc lá nguyên liệu làm cơ sở xây dựng kế hoạch sản xuất thuốc lá
nguyên liệu của Tổng công ty Thuốc lá Việt Nam
2. Mục đích và ý nghĩa của đề tài
2.1. Mục đích
Đề tài tập trung nghiên cứu một số nguyên tắc và đặc trưng cơ bản của
phân tích và dự báo kinh tế – xã hội, các phương pháp dự báo kinh tế – xã


2

hội, qua đó ứng dụng vào thực tế để dự báo nhu cầu thuốc lá nguyên liệu vàng
sấy để làm cơ sở xây dựng kế hoạch sản xuất thuốc lá nguyên liệu vàng sấy
của Tổng công ty Thuốc lá Việt Nam trong những năm tới.
2.2. Ý nghĩa
Thực hiện được mục đích trên, luận văn sẽ góp phần cung cấp một số
luận cứ khoa học và phương pháp dự báo giúp cho Tổng công ty Thuốc lá
Việt Nam nhận biết nhu cầu thuốc lá nguyên liệu của các đối tượng tiêu
dùng, làm cơ sở để xác định đúng mục tiêu, xây dựng kế hoạch sản xuất sát
thực tế hơn nhằm tổ chức hoạt động sản xuất kinh doanh có hiệu quả cao hơn

trong những năm tới.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1. Đối tượng nghiên cứu
Đề tài tập trung nghiên cứu một số phương pháp dự báo kinh tế – xã
hội nhằm áp dụng vào việc dự báo nhu cầu thuốc lá nguyên liệu vàng sấy của
Tổng công ty Thuốc lá Việt Nam.
3.2. Phạm vi nghiên cứu
Đề tài chỉ tập trung nghiên cứu đối tượng từ góc độ dự báo kinh tế,
trước hết là dự báo ngắn hạn nhu cầu thuốc lá nguyên liệu vàng sấy của Tổng
công ty Thuốc lá Việt Nam trong 5 năm tới.
4. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu khoa học, trên cơ sở kết hợp
chặt chẽ giữa lý luận và thực tiễn, nghiên cứu khái quát và cụ thể, sử dụng
phương pháp thống kê, phân tích, so sánh, phương pháp mô hình hoá trong
quá trình nghiên cứu và trình bày.
5. Những đóng góp của đề tài


3

- Đề tài góp phần làm sáng tỏ thêm vai trò của dự báo kinh tế – xã hội
trong công tác kế hoạch hoá, quản lý của các cấp, các ngành và các chủ thể tổ
chức, doanh nghiệp.
- Góp phần làm nổi bật rõ những hình thức, nguyên tắc và đặc trưng cơ
bản của dự báo kinh tế – xã hội nói chung và dự báo nhu cầu thuốc lá nguyên
liệu vàng sấy nói riêng.
- Đưa ra phương pháp dự báo có tính tin cậy cao để dự báo một loại
hàng hoá nào đó trên cơ sở số liệu thống kê quá khứ, ứng dụng cụ thể vào
việc dự báo nhu cầu thuốc lá nguyên liệu vàng sấy của Tổng công ty Thuốc lá
Việt Nam trong 5 năm tới từ năm 2004 đến 2008.

6. Kết cấu của luận văn
Ngoài phần mở đầu, kết luận, phụ lục và danh mục tài liệu tham khảo,
nội dung của luận văn được kết cấu thành ba chương
Chương I: Những vấn đề cơ bản về phân tích và dự báo kinh tế xã hội
Chương II: Đánh giá thực trạng sản xuất, tiêu thụ thuốc lá nguyên liệu và
thuốc lá điếu
Chương III: Dự báo nhu cầu thuốc lá nguyên liệu của Tổng công ty thuốc lá
Việt Nam giai đoạn 2004-2008


4

CHƯƠNG I: NHỮNG VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO
KINH TẾ – XÃ HỘI

1.1. Khái niệm chung
Phân tích dự báo kinh tế - xã hội là một công cụ, một công việc không
thể thiếu được trong hoạt động của nhà quản lý các cấp, không chỉ trong bộ
máy quản lý Nhà nước mà trong cả các chủ thể tổ chức, doanh nghiệp.
Phân tích và dự báo kinh tế - xã hội là sự vận dụng tất cả những tri thức
khoa học của xã hội loài người để nhận biết một cách đầy đủ, chính xác sự tồn
tại, xu thế vận động và phát triển của một hiện tượng kinh tế - xã hội; làm rõ
và nhận thức đúng bản chất của các hiện tượng kinh tế - xã hội; xác định mối
tác động qua lại của các yếu tố bên trong và bên ngoài của hiện tượng đến sự
tồn tại, vận động và phát triển của hiện tượng kinh tế - xã hội đó.
Dự báo là một thuật ngữ được sử dụng cách đây rất lâu, khi con người
bắt đầu quan tâm đến thiên nhiên và mong muốn biết nó sẽ xảy ra như thế nào
trong tương lai, để chống lại nó hoặc sử dụng nó vì sự phát triển của loài
người. Dự báo xu thế phát triển của một hiện tượng là việc dự đoán quá trình
tiếp theo của hiện tượng trong những khoảng thời gian khác nhau nối tiếp với

hiện tại như: Ngắn hạn, trung hạn hoặc dài hạn, trên cơ sở những thông tin
thống kê hiện tượng, sự vật trong quá khứ và bằng các phương pháp dự báo
thích hợp.
Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học – công nghệ và nhận
thức con người không chỉ dự báo các hiện tượng kinh tế - xã hội thông qua
kinh nghiệm mà tiến đến sử dụng các thành tựu của khoa học để chinh phục,
khám phá các hiện tượng thiên nhiên. Ngày nay, dự báo được sử dụng rộng
rãi trong mọi lĩnh vực khoa học, kỹ thuật, kinh tế, chính trị và xã hội với
nhiều loại và phương pháp dự báo khác nhau. Nhiều kết qủa của dự báo đã
được các nhà quản lý sử dụng làm cơ sở để điều chỉnh kịp thời chủ trương


5

chính sách, mục tiêu hoạt động sản xuất kinh doanh, xây dựng kế hoạch
nghiên cứu, phát triển sản phẩm, đầu tư mở rộng sản xuất nhằm đạt lợi ích
cao nhất.
1.2. Môi trường, một yếu tố quan trọng trong phân tích và dự báo kinh tế
- xã hội
Mỗi quốc gia, cộng đồng lãnh thổ hay một tổ chức, doanh nghiệp đều
gắn liền với một môi trường nhất định. Môi trường này được xác đinh thông
qua các yếu tố về chính trị; các yếu tố xác định mức độ phát triển kinh tế - xã
hội; các yếu tố thuộc về nguồn nhân lực; các yếu tố thuộc về nguồn tài
nguyên thiên nhiên và một số yếu tố khác. Nói cách khác, trong quá trình tồn
tại, vận động và phát triển, mỗi tổ chức, doanh nghiệp đều chịu tác động của
một tập rất nhiều các yếu tố. Sự tác động của các yếu tố đó làm cho các tổ
chức, doanh nghiệp phát triển theo nhiều xu hướng khác nhau.
Trong hoạt động quản lý và phân tích, môi trường được chia ra làm hai
loại: Môi trường vĩ mô và môi trường ngành.
1.2.1. Môi trường vĩ mô

Môi trường vĩ mô là tập hợp tất cả các yếu tố bên ngoài như các yếu tố
về kinh tế, chính trị, xã hội,v.v…, tác động đến tổ chức, doanh nghiệp, hiện
tượng kinh tế - xã hội nhưng không thể kể ra một cách cụ thể của sự tác động.
1.2.2. Môi trường ngành
Môi trường ngành còn gọi là môi trường đặc trưng của tổ chức, của
hiện tượng kinh tế - xã hội. Đó là sự tập hợp của các yếu tố về thể chế, các
thành tố của hiện tượng có ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của tổ chức.
Môi trường riêng này không có ý nghĩa chung cho mọi tổ chức, hiện tượng
kinh tế - xã hội và nó luôn luôn thay đổi. Các yếu tố của môi trường đặc trưng
của một tổ chức, doanh nghiệp là: Khách hàng, nhà cung cấp đầu vào, các tổ


6

chức, cá nhân cạnh tranh, các cơ quan Nhà nước có liên quan đến hoạt động
của tổ chức…
1.2.3. Tác động của môi trường đến sự tồn tại, vận động và phát triển
của hiện tượng kinh tế - xã hội.
Khi phân tích tác động của môi trường đến sự tồn tại, vận động và phát
triển của hiện tượng ta có thể tiến hành đói với từng yếu tố cấu thành nên môi
trường hoặc cũng có thể phân thành các nhóm yếu tố và xét tác động của từng
nhóm yếu tố đó. Thông thường người ta chia các yếu tố thành các nhóm sau:
+ Nhóm các yếu tố thuộc về kinh tế: Tỷ lệ lãi suất; tỷ lệ lạm phát; vốn;
nguồn lao động, giá cả lao động…
+ Nhóm các yếu tố thuộc về kỹ thuật công nghệ: Máy móc, vật liệu và
các loại hình dịch vụ mới; công nghệ mới; sự phát triển nhanh của khoa học
và công nghệ…
+ Các yếu tố thuộc về xã hội: Những nhận thức mới về niềm tin; phong
tục tập quán…
+ Các yếu tố về chính trị: Hệ thống pháp luật, chính sách; hoạt động

của các cơ quan Nhà nước…
+ Các yếu tố thuộc về môi trường riêng của từng hiện tượng kinh tế xã hội: Nhà cung cấp tài chính, nguyên nhiên vật liệu, khách hàng, đối thủ
cạnh tranh…
Tóm lại: Khi phân tích, dự báo kinh tế - xã hội đối với một hiện tượng
hay một tổ chức thì môi trường trong đó tổ chức tồn tại và phát triển có vai trò
rất quan trọng. Mặc dù các nhân tố bên trong như: Cơ cấu tổ chức, bộ máy,
năng lực trình độ của đội ngũ cán bộ quản lý điều hành và nhân viên là những
yếu tố quyết định nhưng chúng lại bị chi phối bởi rất nhiều yếu tố bên ngoài
của môi trường. Mối tác động qua lại của môi trường đến sự tồn tại, vận động


7

và phát triển của hiện tượng kinh tế - xã hội hay một tổ chức được mô tả khái
quát trong hình 1.1 (trang sau).
1.3. Các hình thức và đặc trưng cơ bản dự báo kinh tế - xã hội
1.3.1. Các hình thức dự báo kinh tế - xã hội
Dự báo kinh tế - xã hội có thể được tiến hành theo nhiều hình thức khác
nhau. Song thường gặp một số loại hình chủ yếu sau:
+ Dự báo tổng thể, vĩ mô sự vận động và phát triển kinh tế - xã hội của
nền kinh tế quốc dân.
+ Dự báo sự vận động và phát triển của từng ngành, từng lĩnh vực, địa
phương với quan niệm ngành, lĩnh vực hay địa phương là một hệ con của nền
kinh tế quốc dân và chịu tác động của các ngành và địa phương khác.
+ Dự báo sự phát triển của các chỉ tiêu kinh tế - xã hội: Hình thức này
có thể dự báo cho cả nước, từng ngành, từng địa phương.
+ Dự báo khả năng hay thời gian đạt được các chỉ tiêu kinh tế - xã hội
nhất định, cả về số lượng cũng như chất lượng.
+ Dự báo cho từng khoảng thời gian (trên 25 năm, 20 năm, 10 đến 15
năm, 5 năm hay hàng năm, hàng tháng) nhằm phục vụ cho các nhà hoạch định

chính sách xây dựng các chính sách, kế hoạch phát triển dài hạn, trung hạn và
ngắn hạn,v.v…


8

Các yếu tố
kinh tế - xã
hội

Chính phủ với một
số chính sách cụ

Các yếu tố
công nghệ

cn

Khách
hàng

Các yếu tố
chính trị

Tổ chức

Nhóm áp lực của
xã hội

Các

nhà
cạnh
tranh

Các yếu tố
khác

: Các yếu tố môi trường vĩ mô

kh
: Các yếu tố môi trường ngành
Hình 1.1: Tổ chức hay hiện tượng kinh tế - xã hội và các yếu tố môi trường
1.3.2. Một số đặc trưng cơ bản của dự báo kinh tế - xã hội
Dự báo là dự báo sự tồn tại, vận động và phát triển của hiện tượng kinh
tế - xã hội hay tổ chức nói riêng đều nhằm chỉ ra xu hướng vận động, phát


9

triển của hiện tượng đó trong tương lai (xa hay gần). Vì vậy các đặc trưng cơ
bản của dự báo thường là:
* Phạm vi của dự báo: Quy mô, phạm vi áp dụng của dự báo hiện
tượng kinh tế - xã hội được xác định bởi quy mô, phạm vi của môi trường để
nó tồn tại. Tuỳ theo cấp độ quản lý mà các nhà quản lý chọn phạm vi dự báo
cho phù hợp.
* Tính chất xác suất của các phương án dự báo: Do mỗi hiện tượng
kinh tế - xã hội luôn chịu sự tác động của rất nhiều yếu tố từ trong qúa khứ,
hiện tại đến tương lai. Trong đó các nhân tố sẽ tác động trong tương lai chỉ là
các nhân tố mang tính chất giả định. Mức độ tin cậy của các giả định này phụ
thuộc vào độ phức tạp của môi trường hiện tượng tồn tại, vận động và phát

triển. Các yếu tố này mang tính bất khả định khá lớn tuỳ thuộc vào sự nhận
thức của mỗi người mà có thể có những đánh giá khác nhau. Các nhân tố
tương lai đều mang tính chất ngẫu nhiên, xác suất và do đó các phương án nêu
ra cũng mang tính chất ngẫu nhiên, xác suất. Vì vậy, các nhà quản lý phải biết
sử dụng kết hợp giữa kết quả dự báo với nhận định chủ quan của mình để lựa
chọn và quyết định các vấn đề cho tương lai.
* Tính thời gian của dự báo: Dự báo là nhìn về tương lai để tìm những
nhân tố tác động và mô phỏng xu thế vận động và phát triển của hiện tượng
đó trong tương lai. Mức độ bất định của các yếu tố tác động trong tương lai
càng lớn nếu như khoảng thời gian xem xét càng dài. Nếu sự kiện càng có
nhiều thông tin và thông tin càng lùi sâu về quá khứ (tức là đòi hỏi có được
một hệ thống thống kê hoạt động liên tục) thì các nhà dự báo có thể hiểu rõ
hơn tính quy luật sự biến đổi của hiện tượng, để có những kết luận chính xác
hơn. Điều này khẳng định vị trí quan trọng của công tác thống kê đối với
công tác dự báo.


10

* Tính mô phỏng của các phương án dự báo: Theo nguyên tắc chung,
các phương án dự báo nêu ra đều mang tính chất mô phỏng. Hiện tượng kinh
tế - xã hội xảy ra trong quá khứ được mô tả bằng hình a, thì trong tương lai nó
có thể xảy ra theo các mô hình khác nhau b, c, d, e,v.v… (hình1.2). Vấn đề
chủ yếu của công tác dự báo là phân tích và dự báo tất cả các nhân tố tác động
đến sự tồn tại, vận động và phát triển của hiện tượng trong tương lai và tìm ra
các phương án có thể xảy ra; đồng thời kiến nghị, lựa chọn một số phương án
khả thi nhất. Tính chính xác của phương án dự báo là sự tiếp cận gần nhất mô
hình mô phỏng được lựa chọn so với mô hình sẽ xảy ra trong tương lai.
Việc mô phỏng gần đúng xu thế vận động và phát triển của hiện tượng
kinh tế - xã hội hoàn toàn phụ thuộc vào số liệu thông tin có được về sự tồn

tại, vận động và phát triển của hiện tượng cũng như khả năng nhận thức của
chính các nhà phân tích và dự báo. Tính mô phỏng, xác suất của các phương
án dự báo là một hiện tượng tất yếu của dự báo các xu thế vận động và phát
triển hiện tượng kinh tế - xã hội trong tương lai.
.

b

c

a
Các phương án có thể (b,c,dự báo,e)

d

f


11

Trạng thái hiện tại

e

Khả năng

Hình 1.2: Sơ đồ mô phỏng tương lai của hiện tượng kinh tế - xã hội
1.4. Các nguyên tắc cơ bản của dự báo kinh tế - xã hội
1.4.1. Nguyên tắc liên hệ biện chứng.
Tất cả các hiện tượng kinh tế - xã hội đều được đặt trong một môi

trường nhất định, do vậy khi phân tích và dự báo hiện tượng kinh tế - xã hội ta
phải đặt hiện tượng trong mối tác động qua lại của các yếu tố lẫn nhau. Trong
đó cần nhận thức rõ đâu là yếu tố bên trong, đâu là yếu tố bên ngoài để xác
định đúng và đưa ra được kết quả phân tích chính xác, trên cơ sở đó thấy hết
các nhân tố sẽ xuất hiện trong tương lai.
1.4.2. Nguyên tắc kế thừa lịch sử
Các hiện tượng kinh tế - xã hội vận động phát triển luôn chứa đựng
trong nó những nhân tố kết quả của quá khứ và trạng thái trong tương lai.
Phân tích, đánh giá hiện tại và dự báo sự phát triển trong tương lai của một
quốc gia, một tổ chức hay của một hiện tượng kinh tế - xã hội chỉ có thể có cơ
sở vững chắc nếu như ta nhìn rõ được bản chất của các vấn đề trong quá khứ.
Quá khứ chính là cái đã có để xem xét. Tương lai là cái mong ước. Sự mong
ước chỉ trở thành hiện thực nếu nó được xây dựng trên nền tảng vững chắc
của quá khứ.
1.4.3. Nguyên tắc tôn trọng đặc thù của đối tượng dự báo
Mỗi hiện tượng kinh tế - xã hội đều có những nét đặc trưng riêng của
nó. Nhờ những nét đặc trưng này mà ta có thể phân biệt được hiện tượng đang
nghiên cứu với những hiện tượng khác. Do vậy khi phân tích và dự báo, ta
phải tôn trọng những nét đặc trưng đó, đặc biệt là trường hợp những nét đặc


12

trưng đã trở thành quy luật, ví dụ tỷ lệ nam và nữ trên thế giới, phong tục tập
quán, đời sống văn hoá của mỗi quốc gia, mỗi vùng lãnh thổ…
1.4.4. Mô tả tối ưu hiện tượng kinh tế - xã hội trong quá trình dự báo
Trong tập các thông tin mô tả hiện tượng, chúng ta cần tối ưu hoá các
thông tin đó thông qua nhiều phương pháp xử lý khác nhau để tìm ra mô hình
tối ưu nhất. Một hiện tượng kinh tế - xã hội chứa đựng trong nó rất nhiều yếu
tố. Việc phân tích các yếu tố đó không thể mang tính liệt kê. Chúng ta phải

tìm ra được các thông tin, các chỉ tiêu và mô tả liên hệ mối biện chứng của
chúng với các yếu tố khác, đồng thời lựa chọn các thông số cũng như phương
pháp để xử lý các thông tin đó sao cho chi phí ở mức thấp nhất.
1.4.5. Nguyên tắc tương tự của hiện tượng dự báo
Theo nguyên tắc này, khi phân tích, dự báo một hiện tượng kinh tế - xã
hội chúng ta có thể so sánh nó với các hiện tượng kinh tế - xã hội tương tự
của một địa phương, một vùng hay một nước khác để có thể tìm ra những
nhân tố phát triển tương tự cũng như các yếu tố đảm bảo cho sự phát triển của
hiện tượng mà ta quan tâm. Sử dụng nguyên tắc này sẽ giúp cho việc phân
tích và dự báo đạt hiệu quả hơn, tiết kiệm thời gian hơn. Trong một số trường
hợp nguyên tắc này cho phép ta sử dụng các mô hình toán học, các phương
pháp thống kê toán học để phân tích và dự báo quy luật và phát triển của tổ
chức hiện tượng kinh tế - xã hội có tính tương tự nhau.
1.4.6. Nguyên tắc hệ thống
Lý thuyết hệ thống quan niệm mỗi tổ chức hay hiện tượng kinh tế - xã
hội là một hệ thống mở, đặt trong mối quan hệ trao đổi với môi trường bên
ngoài bằng nhiều kênh khác nhau. Tổ chức được xem như là một tập hợp của
nhiều đối tượng, chủ thể khác nhau, trao đổi với nhau cả những nội dung và
thuộc tính của chúng. Một hệ thống mở thường được đặc trưng bởi ba yếu tố
rất quan trong đó là:


13

* Đầu vào của hệ thống: Chính là những gì mà môi trường tác động và
đưa vào hệ thống, bao gồm: Nguyên liệu; thông tin; nguồn nhân lực (con
người và tài chính); vật liệu cần thiết… để hệ thống tồn tại và phát triển.
* Quá trình tương tác, xử lý nội bộ của hệ thống thông qua nội lực của
mình: Đó là quá trình xử lý biến các thông tin đầu vào cần thiết thành những
yếu tố quan trọng để phục vụ cho sự vận động và phát triển của tổ chức và tạo

ra những yếu tố đầu ra cần thiết cho nhu cầu của xã hội.
* Sản phẩm hệ thống đó tạo ra: Các sản phẩm này có được xã hội chấp
nhận hay không khi trao đổi với môi trường bên ngoài. Những thông tin phản
hồi giữa sản phẩm đầu ra có ý nghĩa rất quan trọng đối với tổ chức, nó giúp
cho hệ thống xử lý các yếu tố đầu vào để tạo ra các sản phẩm đầu ra hợp lý
hơn.
1.5. Các phương pháp dự báo kinh tế - xã hội

1.5.1. Xử lý số liệu thống kê trong phân tích và dự báo
Về nguyên lý, dự báo xu hướng của một hiện tượng kinh tế - xã hội là
dựa vào số liệu thống kê sự vận động, phát triển của hiện tượng đó trong quá
khứ và dùng các phương pháp thích hợp để dự đoán hiện tượng trong tương
lai. Vì vậy số liệu thống kê có một ý nghĩa vô cùng quan trọng và là yếu tố
cần và đủ để việc phân tích và dự báo thực hiện được với kết quả cao. Thực tế
cho thấy ở Việt Nam, trong nhiều năm qua công tác thống kê chưa được nhận
thức và quan tâm đúng mức nên các số liệu thống kê về một số ngành có
chính xác chưa cao.
Để nâng cao chất lượng của phân tích và dự báo kinh tế - xã hội, vấn đề
quan trọng là phải có được nguồn số liệu thống kê tin cậy, trung thực. Nếu các
con số thống kê đưa ra không phản ánh đúng bản chất của hiện tượng và đã bị
sửa đổi theo ý muốn chủ quan của người thu thập và công bố số liệu thống kê,
thì mọi quá trình phân tích, dự đoán chỉ là hình thức. Xử lý số liệu trong khi


14

phân tích dự đoán không phải là làm lại con số đó mà chỉ nhằm làm cho con
số đó chính xác hơn, đúng hơn và loại trừ được những sai số ngẫu nhiên. Đó
là cách xử lý mang tính chất khoa học thống kê, không phải theo ý muốn chủ
quan của người điều chỉnh. Sau đây là một số cách xử lý số liệu thống kê khi

tiến hành phân tích, dự báo.
1.5.1.1. Đồng nhất số liệu
- Đồng nhất đơn vị đo.
- Đồng nhất cách tính các chỉ tiêu liên quan đến giá cả.
- Đồng nhất khoảng thời gian thu thập số liệu.
- Đồng nhất các số liệu liên quan đến từng lĩnh vực kinh tế - xã hội
dùng để phân tích.
- Đồng nhất cách phân tích các số liệu kinh tế theo mốc tính toán.
- Sử dụng thống nhất một hệ thống các chỉ tiêu để tính toán hay phải
chuyển đổi về cùng một hệ thống.
1.5.I.2. Loại bỏ các sai số do kỹ thuật thu thập số liệu thống kê
Thông thường với các sai do kỹ thuật thu thập số liệu thống kê gây ra,
có thể sử dụng nhiều cách khác nhau đề xử lý, như dùng phương pháp toán
học. Ví dụ xét một tập các số liệu thống kê về một hiện tượng kinh tế – xã hội
theo thời gian là xi (i =1, 2, 3,…, n). Giả sử số x* là số liệu nghi ngờ có sai
số, ta có thể sử dụng công thức tính giá trị tới hạn t* (giá trị t*được gọi là giá
trị tới hạn, phụ thuộc vào xác suất tin cậy và số lần xác định các số liệu thống
kê. Nếu giá trị t* lớn hơn giá trị cho trong bảng tính sẵn, thì số liệu x* có sai
số và ta loại bỏ số liệu đó. Bảng giá trị tới hạn ∝ được tính sẵn và in trong các
tài liệu thống kê). Để xem xét số liệu này được sử dụng, loại bỏ hay phải thay
bằng giá trị trung bình của tập xi, trước hết ta tính giá trị t* bằng công thức:
t=

x* − x
s

(1.1)


15

Trong đó: x là giá trị trung bình của tập xi
n

x=

∑x
i =1

i

(1.2)

n

S là độ lệch bình phương và được xác định theo công thức:
s=

1 n
( x i − x) 2
∑
n − 1 i =1

(n > 1)

(1.3)

Nếu giá trị của t* lớn hơn các giá trị cho trong bản tới hạn ∝ thì giá trị x* bị
loại trừ ra khỏi tập các số liệu thống kê.
1.5.I.3. Loại trừ một số yếu tố ngoài giả thiết

Để đảm bảo tính liên tục của các số liệu đôi khi ta cần phải loại trừ một
số yếu tố ngoài giả thiết bằng một trong các phương pháp sau:
+ Phương pháp mở rộng khoảng thời gian
Khi số liệu thống kê thu được chi tiết hoá trong khoảng thời gian quá
hẹp, tính quy luật và tính ngẫu nhiên rất khác nhau, ta có thể mở rộng khoảng
thời gian thông qua việc tính trung bình các đại lượng đó trong khoảng thời
gian rộng hơn và coi đó là số liệu tính trung bình các đại lượng đó trong
khoảng thời gian rộng hơn và coi đó là số liệu đặc trưng cho hiện tượng kinh
tế – xã hội đó trong khoảng thời gian đã được mở rộng.
Ví dụ từ số liệu thống kê sản lượng bán được từng ngày, tuần, ta có thể
mở rộng khoảng thời gian theo tháng, quý.
+ Phương pháp bình quân số trượt
Việc tính bình quân số trượt có thể giúp cho việc phân bổ các yếu tố
ngẫu nhiên tốt hơn. Hay nói cách khác, bình quân số trượt giúp chúng ta tính
lại hệ thống số liệu thống kê đã có thành hệ thống số liệu thống kê mới có
chứa điều hoà hơn các yếu tố ngẫu nhiên.
1.5.I.4. Biến đổi số liệu thống kê thô ban đầu bằng bài thuật toán để
nâng cao độ chính xác của mô hình dự báo


16

+ Trung bình số học: Là đại lượng xác định giá trị trung bình của một
tập các số liệu thống kê có tần suất xuất hiện số liệu đó như nhau ( thông
thường chỉ có một lần). Số trung bình của một tập hợp xi (i =1, 2, 3,…, n)
bao gồm giá trị của x là x , được xác định bằng biểu thức (1.2).
+ Trung bình số học gia quyền: Trong trường hợp số liệu thống kê mô
tả một hiện tượng nào đó xuất hiện với tần số khác nhau thì trung bình của tập
số liệu thống kê xi với tần suất xuất hiện của xi là mi được xác định bằng
công thức:

n
∑ x i mi
x = i =1
n
∑ mi
i =1

(1.4)

Đại lượng mi được gọi là gia quyền số của xi. Nếu khi tất cả xi đều có giá trị mi
như nhau thì công thức này trở lại công thức (1.2).
+ Trung bình điều hoà là đại lượng nghịch đảo của trung bình số đã
được tính ở công thức (1.2).
+ Trung bình hình học của một tập số liệu thống kê xi được xác định
bằng biểu thức:
xs = n x1 x2 x3 x4 ...xn −1 xn = n

n

∏x

i

(n ≥ 2)

(1.5)

i =1

Trung bình hình học của một tập hợp xi được sử dụng chủ yếu để

tính toán cho dãy số liệu thống kê nhằm xác định mức độ tăng trưởng của dãy
số đó. Ví dụ tính tốc độ tăng trưởng của dân số, lao động, sản lượng, thu nhập
quốc dân và một số chỉ tiêu khác nữa.
+ Trung bình của một tập số liệu thống kê cho theo thứ tự thời gian:
được sử dụng khi ta muốn tính số liệu trung bình của tháng, quý hay năm,


17

song chúng ta lại chỉ có số liệu của từng thời điểm xác định của hiện tượng
đó. đại lượng trung bình theo thời gian được tính theo công thức sau:
1
1
x1 + x 2 + x 3 + ... + xn
2
x= 2
n −1

(1.6)

Trong đó:
xi,xn: là giá trị đầu và cuối của số liệu thống kê tại các thời điểm khác
nhau trong khoảng thời gian nghiên cứu.
n: là số liệu thống kê được (không có tính chất lặp lại, và là các số tự
nhiên).
+ Các đại lượng so sánh: đó là tỷ số nhằm so sánh giá trị của đại lượng
phân tích tại thời điểm nghiên cứu so với các thời điểm khác (năm gốc hay
năm kê hoạch), hoặc so sánh giữa các bộ phận cấu thành khác nhau của hiện
tưọng quan tâm. Có thể sử dụng một số chỉ tiêu so sánh sau:
- Độ gia tăng tuyệt đối giữa hai thời kỳ:

∆x = xi – xi-1

(1.7)

- Tỷ lệ tăng trưởng: Của đại lượng x ở năm thứ (i+1) so với năm thứ i,
được tính như sau:
∝i =

xi +1
100%
xi

(1.8)

- Tỷ lệ tăng trưởng bình quân học
Trong thực tế tỷ lệ tăng trưởng bình quân học rất hay được sử dụng để
tính tỷ lệ tăng trưởng trung bình của các năm, từ năm thứ nhất cho đến năm
thứ n so với năm gốc (năm số 0). Tỷ lệ này được xác định theo công thức:
∝ = n ∝1 ∝ 2 ∝3 ... ∝ n −1 ∝ n =

n

∝0 =

n

n

∏∝

i

i =1

Nếu thay giá trị của ∝ tính theo công thức (1.8) ta có:

(1.9)


18

∝=n

xn
x0

(1.10)

- Tốc độ gia tăng tuyệt đối: Tốc độ gia tăng tuyệt đối của giá trị tại năm
thứ (i+1) so với năm thứ i được xác định bằng biểu thức sau:
ε i +1 =
i

xi +1 − xi
100%
xi

(1.11)

Cũng có thể sử dụng một năm nào đó (ví dụ năm gốc) để xác định độ

gia tăng tuỵêt đối của các năm thứ i so với năm gốc.
ε i +1 =
i

xi − x0
100%
x0

(1.12)

1.5.2. Các phương pháp dự báo kinh tế – xã hội
Theo thống kê chưa đầy đủ, hiện nay có khoảng 130 phương pháp hay
cách tiếp cận để dự báo nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống kinh tế – xã
hội loài người. Tuỳ theo từng lĩnh vực cụ thể mà người ta lựa chọn phương
pháp dự báo thích hợp để nhận được những kết quả tin cậy. Nhìn chung chất
lượng của kết quả của dự báo phụ thuộc vào cách lựa chọn phương pháp dự
báo. Tuy nhiên, việc phân chia các loại dự báo cũng chỉ là tương đối, nhưng
về nguyên tắc có thể chia thành những nhóm phương pháp sau:
- Phương pháp dự báo bằng mô hình hoá thống kê.
- Phương pháp trọng số điều hoà.
- Phương pháp dự báo tương tự hay còn gọi là phương pháp kịch bản.
- Phương pháp dự báo bằng ý kiến chuyên gia – Gọi tắt là phương pháp
chuyên gia.
- Phương pháp nội suy và ngoại suy.
Sau đây xin trình bày một số phương pháp dự báo như sau:
1.5.2.1. Phương pháp dự báo mô hình hoá thống kê


19

Mô hình hoá thống kê là loại hình được sử dụng rộng rãi nhất trong dự
báo, đó lá công cụ chủ yếu để phân tích và dự báo. Dựa trên cơ sở các số liệu
thống kê về quá khứ và hiện tại, người ta tiến hành xây dựng các mô hình
toán kinh tế nhằm miêu tả các đặc trưng nổi bật, xu hướng vận động và phát
triển của hịên tượng để từ đó xác định được các số liệu dự báo về sự vận động
và phát triển của hiện tượng trong lai. Nhiều mô hình toán thống kê có sử
dụng hàm sản xuất của Cobb – Douglass, của Klein đã được áp dụng thành
công trong nhiều nước kinh tế phát triển như Mỹ, các nước Tây Âu.
Trong phương pháp mô hình hoá thống kê, vấn đề chọn hàm dự báo có
ý nghĩa rất quan trọng. Giả sử cần phải dự báo sự thay đổi của chỉ tiêu Y đặc
trưng cho hiện tượng kinh tế – xã hội (ví du GDP, sản lượng khai thác than
hay số tấn vận tải, sản lượng hàng hoá tiêu thụ.v.v…) trong tương lai. Thông
qua số liệu thống kê có được của hiện tượng kinh tế – xã hội này (số đo các
chỉ tiêu nói trên) có thể cho thấy chỉ tiêu quan tâm Y phụ thuộc vào một số
yếu tố được đặc trưng bằng các biến số độc lập x1, x2, x3…xn. Trên nguyên tắc
mối quan hệ giữa chỉ tiêu Y và tập biến xi được mô tả bằng hàm số:
Y = F(x1, x2, x3…xn) + ξ

(1.13)

Trong đó:
Y là đại lượng quan tâm dự báo trong mối quan hệ phụ thuộc vào tập các
biến số xi (i = 1 đến n).
ξ là sai số của dự báo. Trong đó mức độ sai số của quyết định mức độ
chính xác của hàm dự báo.
• Các tiêu chuẩn để lựa chọn hàm dự báo:
- Sai số chuẩn của hàm là nhỏ nhất, nghĩa là hàm dự báo với các giá trị
tính được và số liệu thống kê thu được có độ lệch nhỏ nhất. Để xác định tiêu
chuẩn này, trong thống kê sử dụng công thức:

20

1 n
∑ (yi − yi* )2
n − 2 i =1

Su =

(n>2)

(1.14)

Giá trị của Su phải đạt giá trị nhỏ nhất, trong đó: yi là giá trị thống kê; y *i là giá
trị tính theo lý thuyết; n là số giá trị thống kê có được.
- Hệ số tương quan bội đủ lớn, nghĩa là mối quan hệ giữa y và xi phải
đủ chặt chẽ để nó thể hiện đúng mối quan hệ của hàm số y với tập xi. Hệ số
tương quan r được xác định bằng công thức:
Su2
Si2

r = 1−

Trong đó:

(1.15)

Su được xác định bằng công thức (1.14);
Sy được xác định bằng công thức sau:
1 n

∑ ( yi − y )
n − 2 i =1

Sy =
y : là

(1.16)

giá trị trung bình của tập số liệu thống kê đã có, và được tính như sau:
n

y=

∑y
i =1

i

n

Hàm tương quan y là hàm phụ thuộc theo thời gian. Hàm số mô tả sự
vận động và phát triển của hiện tượng kinh tế – xã hội theo thời gian có dạng:
yt* = f (t ) + ξ

(1.17)

Việc xác định dạng cụ thể xu thế vận động phát triển của hiện tượng
tuỳ thuộc vào số liệu thống kê thu thập được, hay nói khác đi phụ thuộc vào
bản chất của hiện tượng. Trong trường hợp đơn giản, với sự phụ thuộc của y
theo t là sự tăng dần đều đặn ( hay giảm đều đặn), ta có thể chọn sự phụ thuộc

này là sự phụ thuộc tuyến tính, nếu chưa tính đến sai số thì phương trình biểu
diễn có dạng:
yt* = a + b.t

(1.18)


21

Các tham số a, b được xác định theo phương pháp độ lệch bình phương
nhỏ nhất, tức là:
n

và S tiến tới cực tiểu

S = ∑ ( yi − yi* ) 2
i =1

Trong đó:

yi là giá trị thực nghiệm (thống kê) tại thời điểm t= i;
yi* là

giá trị tính theo (1.18) cũng tại thời điểm đó.

Từ (1.18) ta có công thức sau:
S = ∑ [ yi − (a + bti )]

tiến tới cực tiểu

2

Trong đó yi và ti là các tập số liệu thống kê của biến số y và t.
Hàm S đạt giá trị cực tiểu khi đạo hàm riêng bậc nhất của S theo các
biến số a, b bằng 0 (khi đó coi t và y là tham số, không đổi theo a, b). Bằng
các phép tính, ta có thể tính được hệ số a và b của phương trình (1.19):

− yi ) − nt. y 

b = i =1 n
2
2
t − n(t ) 
∑

i =1


a = y − bt
n

∑ (t

i

(1.20)

Thông thường nếu lựa chọn hàm số này, ta có thể mô tả tập các giá trị thống
kê thành bảng để dễ dàng xác định các hệ số a, b của (1.18).
Chỉ số (i)

1
2
…
I
…
N

ti

∑t

i

yi

∑y

i

ti yi

ti2

∑t y

∑t

i

i

2
i

t

y

A

b

yi*


22

Thay giá trị của a, b vào công thức (1.18), tính được giá trị lý thuyết
của mối tương quan y=f(t). Giá trị lý thuyết này đưa vào bảng trên để so sánh
với giá trị thống kê của hàm số đó.
Để kiểm tra lại độ phù hợp của giá trị tính toán theo hàm số (1.18) với
giá trị thống kê của hiện tượng đã có, ta sử dụng hệ số hồi quy R2 được xác
định bằng biểu thức:
n

R2 =

∑(y

− yi* ) 2

∑(y

− y)

i

i =1
n

(1.21)

i

i =1

2

Giá trị R2 được xác định trong khoảng từ (0,1). Tức 0 ≤ R2 ≤ 1. Tuy
nhiên trong thực tế khó có trường hợp R2 = 0 (giá trị lý thuyết bằng số liệu
thống kê).
Khi giá trị của R2 tăng và tiến gần đến 1, thì mức độ phù hợp của hàm
(1.18) với thống kê càng sai lệch. Trong trường hợp đó, cần tìm hàm số khác
và làm lại từ đầu như đã nêu ở trên.
Để xác định chính xác khoảng giá trị dự báo, cần tính toán thêm giá trị
sai số của giá trị dự báo. Hiện nay có khá nhiều công thức dùng để tính sai số
dự báo, một trong số đó như sau:
Se = tαn

2

( yt − yt* ) 2  (t p − t ) 
1+
(n − 1)(n − 2) 
(ti − t ) 2 

(1.22)

Hoặc:
Se =

∑y

2

− a ∑ y − b∑ y.t
n−2

(1.23)

Trong đó t∝n là giá trị biến Student, phụ thuộc vào độ tin cậy ∝ cũng
như số lần quan sát (giá tị này được tra bảng Student). Các đại lượng khác
như đã chỉ dẫn ở trên.
Giá trị chỉ tiêu dự báo được xác định trong khoảng cho phép sau:


23

yt** = yt* ± Se

(1.24)

Từ công thức (1.24) dễ dàng suy ra rằng, hàm dự báo càng chính xác
nếu giá trị Se càng nhỏ. Mặt khác từ công thức (1.19) cũng có thể suy ra:
* Nếu tầm dự báo tp càng lớn thì độ sai số càng cao, mức độ chính xác
của dự báo thấp.
* Nếu số liệu thống kê thu được ít (thời điểm ngắn), thì xác suất độ tin
cậy ∝ càng lớn, sai số càng cao.
* Khi ∝ cố định, nếu số liệu thống kê thu được nhiều (khoảng thời gian
rộng) thì càng cho kết quả cao, sai số thấp.
* Nếu hàm số chọn càng sát với hệ thống số liệu thống kê (tương quan
chặt chẽ) thì kết quả dự báo càng có độ chính xác càng cao.
Sau khi tính toán những giá trị trên, muốn biết độ phù hợp của kết quả
dự báo với thực tế, chúng ta phải tính độ tương quan r; kiểm tra tự tương quan
của các biến; kiểm tra sai số chuẩn để khẳng định hàm số chọn là thích hợp
với hiện tượng đang dự báo.
Trong trường hợp hàm số được chọn không phải là hàm tuyến tính như
đã mô tả mà có thể là hàm: y = ln (a+bt); Y = e(a+bt), v.v… thì cần phải chuyển
(hay dùng các thuật toán để chuyển) các dạng hàm đó về dạng hàm tuyến tính
bằng cách nâng lên luỹ thừa; Logarit hoá cả hai vế, v…Sau khi đã tính toán
giống như trên, ta đưa các kết quả về giá trị của chỉ tiêu nghiên cứu bằng phép
logarit.
Khi áp dụng phương pháp mô hình hoá, người ta thường chú ý đến các
nhân tố chủ yếu của hiện tượng, còn những lệ thuộc và phụ thuộc không quan
trọng khác có thể bỏ qua. Đây cũng là hạn chế cơ bản của phương pháp, do
vậy khi sử dụng phương pháp này chúng ta cần tìm thêm các kết quả dự báo
bằng các phương pháp khác để so sánh kiểm chứng và điều chỉnh thì kết luận
đưa ra mới mang tính chính xác cao.


24

1.5.2.2. Phương pháp trọng số điều hoà
Đây là phương pháp dự báo được Z.Hellwig (BaLan) đưa ra và đã áp
dụng trong khá nhiều trường hợp để phân tích thống kê và dự báo sự tồn tại,
vận động và phát triển của một chỉ tiêu kinh tế – xã hội nào đó trên cơ sở chỉ
tiêu đó được mô tả bằng một dãy số biến đổi theo thời gian.
Để áp dụng phương pháp này, hiện tượng dự báo phải có các điều kiện sau:
1/ Chỉ tiêu kinh tế – xã hội được đặc trưng bằng chuỗi thời gian phải
biến đổi liên tục hoặc gần với liên tục.
2/ Thời gian có được của sự phụ thuộc của chỉ tiêu đó theo thời gian
(chuỗi thời gian) phải đủ dài để có thể nhận định đúng quy luật hay xu thế
biến đổi của nó (thông thường số liệu có được không được nhỏ hơn 10).
3/ Độ lệch so với hàm số mô tả xu thế phát triển phải tương đối ổn
định.
4/ Hàm tự hồi quy của chuỗi thời gian có độ trễ giảm dần, tức là hệ số
điều hoà càng xa càng nhỏ dần, hay độ tác động của nhân tố mới mạnh hơn
các nhân tố cũ.
Phương pháp trọng số điều hoà được tiến hành qua hai giai đoạn: Giai
đoạn đầu tiên là làm trơn các chuỗi thời gian của số liệu thống kê, giai đoạn
thứ hai là dự báo số liệu trong tương lai.
a. Làm trơn số liệu thống kê
Để làm trơn các số liệu người ta chia khoảng thời gian vừa đủ nhỏ cần
thiết và coi sự vận động phát triển của hiện tượng là tuyến tính (trong trường
hợp không phải là tuyến tính ta cũng có thể làm được nếu thực hiện phép
chuẩn hoá phi tuyến tính). Xu thế biến đổi của hiện tượng trong mỗi khoảng
thời gian được mô tả bằng một hàm tuyến tính. Số lượng phương trình này
phụ thuộc vào số liệu thống kê thu được (tức là phụ thuộc vào t) cũng như
phụ thuộc vào độ rộng của khoảng thời gian ta định tính. Chính vì vậy