Xây dựng bài giảng phân tích tài chính dự án đầu tư

Tỷ số sinh lợi trên vốn đầu tư (ROIC)
Tỷ suất sinh lợi trên vốn cổ phần (ROCE) trang 24/42

PHÂN TÍCH TÀI CHÍNH DỰ ÁN ĐẦU TƯ
Nắm chắc “phần cán” trước khi quyết định!
Phải chăng việc phân tích dự án đầu tư rất phức tạp và chỉ nên ứng dụng cho các dự
án đầu tư có giá trị lớn? Thực tế những quyết định kinh doanh như mua hay thay thế
máy móc thiết bị, mở một điểm phân phối mới v.v... chính là những dự án đầu tư mà
chủ doanh nghiệp nhỏ và vừa mong muốn xác định rõ hiệu quả của chúng. Làm thế
nào đánh giá, dự diến được khả năng sinh lợi, hay nói nôm na là nắm chắc “phần
cán” của những dự án này một cách có cơ sở trước khi ra quyết định đầu tư?
Khoá học này sẽ giúp bạn giải quyết vấn đề nêu trên.
Mục tiêu khóa học
Sau khi kết thúc khóa học, học viên có khả năng:
• Đánh giá ảnh hưởng của quyết định đầu tư lên tình hình tài chính của DN;
• Xác định các thông tin cần thu thập để đánh giá dự án đầu tư;
• Sử dụng các kỹ thuật đánh giá dự án đầu tư nhằm tránh việc đánh giá dựa theo cảm
tính;
• Xác định các nguồn vốn cần thực hiện dự án.
Nội dung khóa học

Chủ đề

Nội dung

• Dự án đầu tư
1. Dự án đầu tư
và ảnh hưởng
• Ảnh hưởng của quyết định
của quyết định đầu tư
đầu tư

Kết quả đạt được
• Xác định rõ được một quyết
định đầu tư sẽ ảnh hưởng đến
tình chính của DN - lợi nhuận
và thuế

2. Thông tin cần • Vốn đầu tư và lợi nhuận
thiết cho việc
• Xác định các thông tin cần
phân tích dự án • Thời gian thực hiện dự án
thiết phải thu thập trườc khi
đầu tư
xem xét, lựa chọn dự án đầu tư
• Dòng luân chuyển tiền thuần
• Giá trị thu hồi của dự án


3. Kỹ thuật
• Xem xét dự án:
phân tích dự án
đầu tư
• Phương pháp thời gian hoàn
vốn đầu tư

• Đánh giá dự án ở những góc
độ khác nhau: thời gian hòan
vốn, giá trị của dự án, hay suất
sinh lợi của vốn đầu tư

• Lựa chọn thông tin đánh giá
tùy thuộc vào môi trường kinh
• Phương pháp tỷ suất sinh lợi doanh để cho quyết định hợp lý
nhất
nội tại
• Phương pháp hiện giá thuần

• Chọn lựa dự án
• Phân tích lợi ích-chi phí phi
tài chính
• Nguồn vốn dài hạn
4. Nguồn vốn
thực hiện dự án • Nguồn vốn ngắn hạn

• Vận dụng các nguyên tắc sử
dụng vốn để giảm rủi ro về khả
năng thanh tóan của DN.

• Lưu ý khi sử dụng nguồn
vốn

KHÓA HỌC: PHÂN TÍCH TÀI CHÍNH VÀ ĐÁNH GIÁ
DOANH NGHIỆP
Nội dung Khóa học
I. Phân tích tài chính doanh nghiệp
I.1 Các báo cáo tài chính của doanh nghiệp
- Bảng cân đối kế toán
- Báo cáo kết quả kinh doanh và báo cáo thu nhập
- Báo cáo lưu chuyển tiền tệvà cách xây dựng
- Mối liên hệ giữa các báo cáo tài chính

I.2 Nội dung phân tích TCDN và các chỉ số tài chính chủ yếu
- Phân tích khái quát tình hình tài chính
- Phân tích cơ cấu tài sản, nguồn vốn và các cân đối tài chính chủ yếu
- Phân tích hiệu quả tài chính
• Phân tích khả năng sinh lợi
• Phân tích khả năng quản lý tài sản
- Phân tich rủi ro tài chính
• Phân tích khả năng thanh khoản và thu hồi công nợ
• Phân tích khả năng quản lý vốn vay
- Các chỉ số giá trị thị trường
- Phân tích phối hợp hiệu quả và rủi ro
• Các đẳng thức Du Pont và ý nghĩa
• Sơ đồ Du Pont
II. Đòn bẩy và phân tích đòn bẩy


- Khái niệm đòn bẩy
- Đòn bẩy tác nghiệp DOL (đòn bẩy định phí) và vai trò của nó trong quản trị tài
chính
- Cơ cấu vốn và đòn bẩy tài trợ DFL (đòn bẩy nợ)
- Đòn bẩy tổng
- Minh họa ảnh hưởng của đòn bẩy đến tình hình tài chính của doanh nghiệp
III. Đánh giá doanh nghiệp
- Năng lực pháp lý
- Uy tín
- Năng lực kinh doanh
- Môi trường kinh doanh
- Năng lực tài chính
Mô hình Porter
- Thảo luận nhóm

- Bài tập tình huống
Kỹ thuật chấm điểm tín dụng
- Xây dựng các tiêu thức tác động tới khả năng trả nợ của khách hàng vay vốn.
- Xác định điểm số cho từng tiêu thức.
- Xác định điểm chuẩn.
- Thực hiện mô hình xây dựng cho khách hàng mới đề nghị vay vốn.
Loạt bài giảng trong chuyên đề Phân tích tài chính:
Bài 1: Giới thiệu môn phân tích tài chính
Bài 2: Thời giá của tiền tệ và mô hình chiết khấu đồng tiền
Bài 3: Định giá trái phiếu
Bài 4: Định giá cổ phiếu
Bài 5: Rủi ro, suất sinh lợi và đa dạng hoá
Bài 6: Mô hình định giá tài sản vốn (CAPM)
Bài 7: Quyết định đầu tư trực tiếp
1. Sự cần thiết của phân tích tài chính đối với doanh nghiệp :phân tích tài chính
là một tập hợp các khái niệm, phương pháp và các công cụ cho phép xử lý các
thông tin kế toán và các thông tin khác về quản lý, nhằm xác định vị trí và
đánh giá tình hình tài chính trong quá khứ, hiện tại, đánh giá rủi ro, mức độ và
hiệu quả hoạt động của một doanh nghiệp.
Như vậy, bản chất của phân tích tài chính là việc áp dụng các công cụ và kỹ
thuật phân tích các dữ liệu được cung cấp trong các báo cáo tài chính, nhằm
rút ra những đánh giá hữu ích, có ý nghĩa cho việc ra quyết định. Quá trình
phân tích tài chính có thể được mô phỏng theo nhiều cách khác nhau, phụ
thuộc vào các mục tiêu đặt ra. Phân tích tài chính có thể được sử dụng như
một công cụ đánh giá quản lý. Do vậy, phân tích tài chính làm giảm đi sự tín
nhiệm vào linh cảm, sự chuẩn đoán và trực giác thuần tuý. Điều này góp phần
thu hẹp phạm vi không chắc chắn trong quá trình ra quyết định.
Bản thân từng số liệu tài chính đứng đơn lẻ rất khó sử dụng, nói khác đi, các
số liệu tài chính đơn lẻ không mang ý nghĩa tự thân.

Các công cụ thiết thực để ra quyết
định quản lý
TTO - Lĩnh vực tài chính và kế toán đem lại những công cụ
thiết thực để các nhà quản lý có thể sử dụng nhằm đánh giá
tình hình kinh doanh và ra quyết định. Những công cụ này có
thể giúp bạn trả lời một số câu hỏi quan trọng mà bạn sẽ gặp
trong quá trình thực hiện nhiệm vụ quản lý của mình:
* Chi phí và lợi ích của một phương hướng hành động cụ thể là gì?
* Tỷ lệ hoàn vốn đầu tư (ROI) ước tính là gì?
* Công ty sẽ mất bao lâu để thu lại vốn đầu tư của mình vào một dự án cụ thể?
* Công ty phải bán bao nhiêu đơn vị sản phẩm ở mức giá cụ thể nào đó để hòa vốn?
* Làm thế nào công ty có thể ước tính những chi phí và lợi ích không thể định lượng?
Chương này sẽ giúp bạn giải đáp những câu hỏi này, đồng thời còn cho bạn biết cách
theo dõi hiệu suất hoạt động của một dự án đầu tư đã thực hiện sau khi áp dụng những
hình thức phân tích này.
Phân tích chi phí - lợi ích
Công ty Amalgamated đang xem xét hai phương án đầu tư sau: (1) trang bị thiết bị
mới, và (2) tạo một dòng sản phẩm mới. Thiết bị mới ở đây là một máy ép nhựa nhiệt
độ cao có công nghệ thông minh với chi phí 100.000 USD. Công ty Amalgamated tin
rằng loại máy này sẽ tiết kiệm thời gian và tiền bạc về lâu dài cũng như an toàn hơn
loại máy hiện tại. Phương án thứ hai - tung ra dòng sản phẩm giá treo mới - đòi hỏi
đầu tư 250.000 USD vào nhà máy, trang thiết bị và thiết kế. Dựa trên cơ sở nào để
Công ty Amalgamated đưa ra quyết định chọn phương án đầu tư tiết kiệm hơn?
Quy trình xác định câu trả lời cho vấn đề này được gọi là phân tích chi phí - lợi ích.
Về cơ bản, hình thức phân tích này sẽ đánh giá trong một khoảng thời gian nhất định,
lợi ích của việc đầu tư mới hay cơ hội kinh doanh mới có lớn hơn chi phí phải bỏ ra
không.
Trước khi bắt đầu phân tích chi phí - lợi ích, điều quan trọng là bạn phải hiểu được chi
phí hiện trạng. Bạn cần đo lợi ích của mỗi cuộc đầu tư so với những hậu quả tiêu cực

(nếu có) của việc xúc tiến cuộc đầu tư đó. Phân tích chi phí - lợi ích của một cuộc đầu
tư cụ thể gồm những bước sau:
1. Xác định chi phí liên quan đến việc mua hàng hay cơ hội kinh doanh.
2. Xác định lợi ích của việc tăng doanh thu nhờ cuộc đầu tư này.
3. Xác định những khoản tiết kiệm chi phí cần đạt được.


4. Vạch ra kế hoạch thời gian cho chi phí mong đợi và doanh thu dự báo.
5. Đánh giá những lợi ích và chi phí không thể định lượng.
Ba bước đầu tiên khá dễ hiểu. Hãy bắt đầu bằng việc xác định tất cả các chi phí liên
quan đến dự án kinh doanh này - chi phí trả trước của năm đó cũng như các chi phí
mà bạn dự đoán phải trả trong những năm tiếp theo. Sau đó hãy xem xét những lợi ích
có thể mang lại. Doanh thu có thể tăng thêm nhờ có nhiều khách hàng hơn hoặc nhờ
khách hàng hiện tại sẽ mua nhiều hơn. Để hiểu được lợi ích của những khoản doanh
thu này, hãy nhớ tính đến những chi phí mới liên quan đến chúng. Cuối cùng, bạn
phải nhìn vào lợi nhuận. Với việc tiết kiệm chi phí, điều này có đơn giản hơn chút ít,
ít ra là theo ý nghĩa mà chúng đại diện cho lợi nhuận gia tăng. Tuy nhiên, tiết kiệm chi
phí đôi khi làm cho việc nhận biết và định lượng tinh tế và khó khăn hơn. Những
khoản tiết kiệm này có thể đến từ nhiều nguồn như những công tác cải thiện sau đây:
* Xử lý hiệu quả hơn. Điều này có nghĩa là cần ít người hơn cho cùng một công việc,
hoặc quy trình đó đòi hỏi ít bước hơn, thậm chí là thời gian bỏ ra cho từng bước giảm
xuống.
* Xử lý chính xác hơn. Cả thời gian để sửa lỗi lẫn số khách hàng thất thoát đều có thể
giảm xuống. Mức giá mà quy trình sản xuất dùng để tạo ra những sản phẩm khó bán
cũng có thể giảm xuống.
Tiếp theo, hãy chỉ ra những chi phí và doanh thu - hoặc các khoản tiết kiệm chi phí trong khoảng thời gian liên quan. Khi nào thì bạn muốn bỏ chi phí ra? Trong những
khoản phát sinh nào? Khi nào thì bạn muốn nhận được lợi ích (doanh thu tăng thêm
hay tiết kiệm chi phí)? Trong những khoản tăng thêm nào? Một khi đã xác định những
việc đó, bạn đã sẵn sàng để bắt đầu giai đoạn đánh giá bằng cách dùng một hoặc
nhiều công cụ phân tích sẽ được trình bày sau đây: tính toán tỷ lệ hoàn vốn đầu tư,

thời gian hoàn vốn và phân tích hòa vốn.
Nguồn: Tài chính dành cho người quản lý - First News và NXB Tổng hợp TPHCM

Công Cụ Tài Chính, Thị Trường Và Thông Tin
Campbell R. Harvey
Dịch Viên: Nhân Thụy
1.1 Giới thiệu
Đối với những nhà đầu tư và những nhà quản trị tài chính thì có vô số công cụ tài
chính khác nhau. Mỗi năm trên thị trường đều có những loại công cụ tài chính mới
xuất hiện, và một số thì mất đi. Nhiều nhà đầu tư lớn đều có những nghiên cứu phát
triển những loại công cụ tài chính mới. Một ví dụ điển hình gần đây là Caput. Loại
này là một quyền lựa chọn trong một quyền lựa chọn (option on an option). Một số


nhà đầu tư bán quyền lựa chọn mua (quyền lựa chọn mua vào với một mức giá định
trước) bằng quyền lựa chọn bán (quyền lựa chọn bán ra với mức giá định trước)
Chúng ta sẽ xem xét những phương pháp định giá những loại công cụ kỳ lạ này sau
trong khoá học.
Sau đây tôi có liệt kê ngắn về những loại công cụ hiện hành. Tôi cũng phân loại
chúng. Đầu tiên là những công cụ trên thị trường tiền tệ. Đây là loại công cụ thay thế
tiền mặt ngắn hạn. Thời gian đáo hạn của chúng luôn ngắn (ít hơn hay bằng 1 năm), ít
hoặc không có xảy ra tình trạng rủi ro không được thanh toán, và có tính thanh khoản
cao. Thứ hai là những công cụ trên thị trường vốn. Đặc điểm của loại này là thời gian
đáo hạn dài (hơn một năm), rủi ro không được thanh toán của nó đôi khi cao hơn và
tính thanh khoản thấp. Loại thứ ba là chứng khoán vốn. Loại này thể hiện quyền sở
hữu một phần tài sản của công ty cổ phần, tức là công ty phải có trách nhiệm chi trả
thu nhập cố định trước. Loại thứ tư là bao gồm tất cả những công cụ còn khác còn lại
như hợp đồng về quyền lựa chọn và hợp đồng tương lai.
(a) Những công cụ trên thị trường tiền tệ
1. Trái phiếu kho bạc

2. Chứng khoán Liên Bang
3. Trái phiếu đô thị
4. Chứng chỉ tiền gửi
5. Thương phiếu
6. Hợp đồng mua lại
7. Những chấp nhận của ngân hàng
8. Euro-đôla
9. Các quỹ dự phòng của Liên Bang

(b) Những công cụ trên thị trường vốn
1. Trái phiếu tiết kiệm
2. Tín phiếu kho bạc
3. Trái phiếu kho bạc
4. Trái phiếu do các cơ quan Mỹ phát hành
5. Trái phiếu đô thị


6. Trái phiếu công ty
7. Trái phiếu Euro

(c) Chứng khoán vốn
1. Cổ phiếu ưu đãi
2. Cổ phiếu thông thường

(d) Những loại công cụ khác

1. Cổ phần công ty đầu tư
2. Hợp đồng quyền chọn lựa
3. Chứng chỉ quỹ đầu tư
4. Hợp đồng mua trước và hợp đồng tương lai

Vai trò điều tiết vĩ mô của nhà nước trong nền kinh tế toàn cầu hóa
Thế kỷ XX đã chứng kiến cuộc đua tranh giữa hai hệ thống kinh tế, nói đúng hơn là
hai giải pháp vĩ mô đối lập nhau: nền kinh tế chỉ huy dựa trên sự kiểm soát tập trung
của Nhà nước và nền kinh tế thị trường dựa vào thành phần kinh tế tư nhân. Và đến
cuối thế kỷ XX thì câu trả lời cho cuộc chạy đua nói trên mới trở nên rõ ràng: mô hình
của nền kinh tế chỉ huy đã thất bại trong việc duy trì tăng trưởng, trong việc tạo ra sự
phồn vinh và thậm chí cả trong việc nâng cao đời sống nhân dân. Trong khi đó, nền
kinh tế thị trường lại tỏ ra thành công ở nhiều nước trên thế giới. Tuy nhiên, mô hình
kinh tế thị trường vẫn cần sự tham gia điều tiết của nhà nước.
Theo như các lý thuyết về nền kinh tế thị trường thì có những qui luật của nó quy luật
cung-cầu, quy luật cạnh tranh, quy luật giá trị… - mà Nhà nước phải tôn trọng. như
vậy nền kinh tế thị trường tự do cạnh tranh có khả năng tự cân bằng cung-cầu; và thị
trường lao động, vốn hay đất đai chỉ vận hành đúng theo quy luật giá trị khi nó loại bỏ
sự can thiệp của Nhà nước. Lý luận trên đây được hầu hết các sách giáo khoa kinh tế
học - do các tác giả theo quan điểm chính thống tân cổ điển soạn - trình bày như là
những điều hiển nhiên, không ai chối cãi. Song, phải chăng vì thế mà nó hoàn toàn
đúng đắn? Lịch sử của hơn hai thế kỷ chủ nghĩa tư bản thì cho thấy chưa hề có một
nền kinh tế thị trường thuần túy, tức không chịu sự điều tiết, dưới hình thái này hay
hình thái khác, của nhà nước.
Nhìn lại thị trường tài chính và tín dụng hiện nay trên thế giới mà đặc trưng là thị
trường tài chính và tín dụng tại Mỹ sẽ cho thấy rằng hiện nay chính các hiệp hội chủ


ngân hàng và công ty tài chính đang hối thúc nhà nước Hoa Kỳ đưa ra những quy tắc
quản lý thị trường chặt chẽ hơn, nhằm khôi phục lòng tin của người mua bán và tránh
sự sụp đổ của toàn bộ ngành ngân hàng và tài chính.
Lịch sử đã chứng minh rằng, các nền kinh tế thị trường thành công nhất đều không thể
phát triển một cách tự phát nếu thiếu sự can thiệp và hỗ trợ của Nhà nước. Các nền
kinh tế thị trường nguyên thuỷ dựa trên cơ sở sản xuất và trao đổi giản đờn có thể
hoạt động một cách có hiệu quả mà không cần sự can thiệp của Nhà nước. Tuy nhiên,

vì nền kinh tế tăng trưởng dưới tác động bên ngoài ngày một phức tạp nên sự can
thiệp của Nhà nước xuất hiện như một tất yếu cho sự hoạt động có hiệu quả của nền
kinh tế thị trường. Trong các nền kinh tế thị trường đã Phát triển, Nhà nước có 3 chức
năng kinh tế rõ rệt là: can thiệp, quản lý và điều hoà phúc lợi. Mặc dù còn có những
hạn chế nhất định, song sự điều tiết của Nhà nước vẫn là một trong các hoạt động của
nền kinh tế thị trường. Theo đó, thị trường tự do với đúng nghĩa của nó không thể tồn
tại, ngoại trừ trong các lý thuyết kinh tế.
Tuy nhiên, khi khẳng định sự cần thiết phải có sự can thiệp của Nhà nước thì cũng cần
cân nhắc kỹ lưỡng tời cái được - cái mất của sự can thiệp ấy. Cách giải quyết không
phải là bỏ mặc thị trường, mà phải là nâng cao hiệu quả của sự can thiệp đó. Nhà
nước có một vai trò chính đáng và thường xuyên trong các nền kinh tế hiện đại. Vai
trò đó của Nhà nước đặc biệt thể hiện rõ rệt ở việc xác định "các quy tắc trò chơi" để
can thiệp vào những khu vực cần có sự lựa chọn, thể hiện nhưng khuyết tật của thị
trường, để đảm bảo tính chỉnh thể của nền kinh tế và để cung cấp những dịch vụ phúc
lợi.
Nhà nước trong các nền kinh tế thị trường đóng một vai trò rất lớn trong việc tạo ra
các điều kiện kinh tế để thị trường tư nhân có thể phát huy hết hiệu quả hoạt động của
mình.
Một trong các vai trò đó là tạo ra một thị trường tiền tệ ổn định, được chấp nhận rộng
rãi, có khả năng loại bỏ hệ thống giao dịch cồng kềnh, kém hiệu quả và đồng thời có
khả năng duy trì giá trị tiền tệ thông qua các chính sách hạn chế lạm phát.
Trong lịch sử, các nền kinh tế thị trường luôn rơi vào tình trạng bị đe doạ bởi khi thì
đồng tiền tăng giá đột ngột, khi thì nạn thất nghiệp tăng cao, khi thì vừa có tình trạng
thất nghiệp, vừa có tình trạng lạm phát. Llịch sử vẫn chưa quên thời kỳ trầm trọng của
siêu lạm phát ở Đức những năm 20, đặc biệt cuộc đại suy thoái kinh tế thế giới những
năm 30 của thế kỷ XX, khi cả thế giới lâm vào tình trạng thất nghiệp.
Chính sách tài chính bao gồm các chính sách thuế và chi tiêu ngân sách của Nhà nước
nhằm điều tiết chu kỳ kinh tế, đảm bảo công ăn việc làm, ổn định giá cả và tăng
trưởng liên tục của nền kinh tế. Trong những thời kỳ kinh tế suy giảm, chính sách tài
chính có tác dụng kích cầu và sản xuất bằng cách Chính phủ tăng mua, giảm thuế, do

đó tạo ra được một thu nhập quốc dân khả dụng lớn hơn để đưa vào luồng tiêu đùng.
Còn trong những thời kỳ kinh tế "quá nóng", chính phủ làm ngược lại. Để cân bằng
lại những biện pháp tài chính cố ý này, Nhà nước tạo ra nhưng cái gọi là cơ chế ổn
định, như thuế thu nhập luỹ tiến và phụ cấp thất nghiệp. Chính sách tài chính được
điều hành một cách độc lập với chính sách tiền tệ là chính sách nhằm điều tiết hoạt
động kinh tế bằng cách kiểm soát việc cung ứng tiền.


Các công cụ của chính sách tiền tệ
Gồm có 6 công cụ sau:
Công cụ tái cấp vốn: là hình thức cấp tín dụng của Ngân hàng Trung ương đối với các
Ngân hàng thương mại. Khi cấp 1 khoản tín dụng cho Ngân hàng thương mại, Ngân
hàng Trung ương đã tăng lượng tiền cung ứng đồng thời tạo cơ sở cho Ngân hàng
thương mại tạo bút tệ và khai thông khả năng thanh toán của họ.
Công cụ tỷ lệ dự trữ bắt buộc: là tỷ lệ giữa số lượng phương tiện cần vô hiệu hóa trên
tổng số tiền gửi huy động, nhằm điều chỉnh khả năng thanh toán (cho vay) của các
Ngân hàng thương mại.
Công cụ nghiệp vụ thị trường mở: là hoạt động Ngân hàng Trung ương mua bán giấy
tờ có giá ngắn hạn trên thị trường tiền tệ, điều hòa cung cầu về giấy tờ có giá, gây ảnh
hưởng đến khối lượng dự trữ của các Ngân hàng thương mại, từ đó tác động đến khả
năng cung ứng tín dụng của các Ngân hàng thương mại dẫn đến làm tăng hay giảm
khối lượng tiền tệ.
Công cụ lãi suất tín dụng: đây được xem là công cụ gián tiếp trong thực hiện chính
sách tiền tệ bởi vì sự thay đổi lãi suất không trực tiếp làm tăng thêm hay giảm bớt
lượng tiền trong lưu thông, mà có thể làm kích thích hay kìm hãm sản xuất. Nó là 1
công cụ rất lợi hại. Cơ chế điều hành lãi suất được hiểu là tổng thể những chủ trương
chính sách và giải pháp cụ thể của Ngân hàng Trung ương nhằm điều tiết lãi suất trên
thị trường tiền tệ, tín dụng trong từng thời kỳ nhất định.
Công cụ hạn mức tín dụng: là 1 công cụ can thiệp trực tiếp mang tính hành chính của
Ngân hàng Trung ương để khống chế mức tăng khối lượng tín dụng của các tổ chức

tín dụng. Hạn mức tín dụng là mức dư nợ tối đa mà Ngân hàng Trung ương buộc các
Ngân hàng thương mại phải chấp hành khi cấp tín dụng cho nền kinh tế.
Tỷ giá hối đoái: Tỷ giá hối đoái là tương quan sức mua giữa đồng nội tệ và đồng
ngoại tệ. Nó vừa phản ánh sức mua của đồng nội tệ, vừa là biểu hiện quan hệ cung
cầu ngoại hối. Tỷ giá hối đoái là công cụ, là đòn bẩy điều tiết cung cầu ngoại tệ, tác
động mạnh đến xuất nhập khẩu và hoạt động sản xuất kinh doanh trong nước. Chính
sách tỷ giá tác động một cách nhạy bén đến tình hình sản xuất, xuất nhập khẩu hàng
hóa, tình trạng tài chính, tiền tệ, cán cân thanh toán quốc tế, thu hút vốn đầu tư, dự trữ
của đất nước. Về thực chất tỷ giá không phải là công cụ của chính sách tiền tệ vì tỷ
giá không làm thay đổi lượng tiền tệ trong lưu thông. Tuy nhiên ở nhiều nước, đặc
biệt là các nước có nền kinh tế đang chuyển đổi coi tỷ giá là công cụ hỗ trợ quan trọng
cho chính sách tiền tệ.
Cơ quan hữu trách về tiền tệ sử dụng chính sách tiền tệ nhằm hai mục đích: ổn định
kinh tế và can thiệp tỷ giá hối đoái.
Về ổn định kinh tế vĩ mô, nguyên lý hoạt động chung của chính sách tiền tệ là cơ
quan hữu trách về tiền tệ (ngân hàng trung ương hay cục tiền tệ) sẽ thay đổi lượng
cung tiền tệ. Các công cụ để đạt được mục tiêu này gồm: thay đổi lãi suất chiết khẩu,
thay đổi tỷ lệ dự trữ bắt buộc, và các nghiệp vụ thị trường mở.


Khi tăng chi tiêu vào thời điểm thất nghiệp cao và lạm phát thấp, Nhà nước đã tăng
cung ứng tiền, dẫn tới giảm lãi suất (tức giám giá đồng tiền), nhờ đó ngân hàng mới
có nhiều điều kiện cho vay và chi tiêu cho tiêu dùng được tăng lên. Điều đó có nghĩa
là kích cầu vì tiêu dùng là bộ phận cấu thành lớn nhất và ổn định nhất của tổng cầu.
Lãi suất thấp, đồng thời khuyến khích đầu tư, các chủ doanh nghiệp có thể mở rộng
sản xuất, thuê thêm công nhân. Trong thời kỳ lạm phát cao và thất nghiệp thấp thì
ngược lại, Nhà nước “làm nguội" nền kinh tế bằng cách tăng lãi suất, giảm cung ứng
tiền. Cùng với việc giảm tiền và tăng lãi suất, cả chỉ tiêu lẫn giá cả đều có xu hướng
giảm hoặc ít nhất, nếu có tăng thì cũng rất chậm, và kết quả là thu hẹp lại sản lượng
và việc làm.

Trước năm 1960, chính sách tài chính và tiền tệ không được áp dụng rộng rãi để ổn
định các chu kỳ kinh doanh. Ngày nay, trừ các trường hợp liên quan tới thiên tai và
thảm hoạ chiến tranh, các chính sách này đã trở thành giải pháp hữu hiệu để khắc
phục lạm phát và giải quyết việc làm. Những tác động của nó chưa ro ràng khi cả lạm
phát và thất nghiệp xảy ra đồng thời. Có một vài nguyên nhân cho sự hạn chế này. Đó
là khó xác định chính xác thời điểm của vấn đề cần giải quyết để từ đó, đưa ra các
biện pháp, chính sách hỗn hợp cho phù hợp. Ngoài ra, Tính trễ trong phát huy hiệu
quả của chính sách tài chính.
Chính phủ muốn thực hiện chính sách tài chính nới lỏng bằng cách tăng chi tiêu chính
phủ. Giả sử được quốc hội thông qua thì cũng đã mất thời gian chờ đợi quốc hội xem
xét thảo luận. Sau đó, để triển khai còn phải tiến hành các hoạt động như lập kế hoạch
dự án, khảo sát-thiết kế để triển khai đầu tư. Những việc này cũng mất không ít thời
gian. Chính vì vậy, có một độ trễ để chính sách tài chính nới lỏng bắt đầu phát huy tác
dụng.
Khi cả thất nghiệp và lạm phát xảy ra đồng thời, chính phủ có thể rơi vào tình trạng
tiến thoái lưỡng nan. Bởi vì, các chính sách tài chính và tiền tệ đều điều chỉnh lại mức
chi tiêu của cả một nền kinh tế quốc dân, nhưng lại không thể đối phó với sự giảm đột
ngột về cung - một nhân tố có thể đẩy nhanh cả lạm phát lẫn thất nghiệp. Tình trạng
này đã xảy ra vào những năm 70 của thế kỷ XX, khi có lệnh đình chỉ xuất khẩu đầu
của các nước sản xuất dầu, dẫn tới giá cả tăng nhanh trong nền kinh tế các nước công
nghiệp hoá. Như vậy, sự giảm cung sẽ dẫn đến tình trạng giá cả tăng nhanh trong khi
đó thì sản xuất và việc làm lại giảm. Để đối phó với cú sốc cung này đối với nền kinh
tế quốc dân, Nhà nước có thể tăng cường các biện pháp khuyến khích sản xuất, tiết
kiệm và đầu tư, tăng hiệu quả cạnh tranh băng cách giảm sự độc quyền, khắc phục sự
trì trệ và kìm hãm của các nguồn lực quan trọng.
Như vậy, có thể nói, dẫu Nhà nước không thể cung cấp phương thuốc bách bệnh trong
cuộc đấu tranh muôn thuở với lạm phát và thất nghiệp trong các nền kinh tế thị trường
thì nó vẫn được coi là nhân tố tích cực trong việc điều hoà các ảnh hưởng của chúng.
Hầu hết các nhà kinh tế hiện nay đều thừa nhận tầm quan trọng của Nhà nước trong
cuộc đấu tranh chống lạm phát và thất nghiệp thông qua các chính sách ồn định dài

hạn.
Structural Equation Modeling (SEM) là một trong những kỹ thuật nghiên cứu
mạnh nhất hiện nay được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực nghiên cứu như
sinh học, kinh tế học, giáo dục, marketing, quản lý, hoá học cũng như các ngành
khoa học xã hội khác.


Kỹ thuật nghiên cứu SEM ngày càng được nhiều nhà nghiên cứu sử dụng thông qua
các mô hình nghiên cứu chuyên nghiệp hoá như AMOS, EQS, LISREL…
SEM ưu việt hơn so với các kỹ thuật nghiên cứu trước đây ở các nội dung phân tích
như “phân tích nhân tố”, phân tích hồi qui... nhờ tính linh hoạt của nó, đặc biệt đối với
việc (i) Mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc; (ii) Xây dựng
các biến ẩn trung gian (iii) Mô hình hoá các sai lệch khi đo lường các biến quan sát,
và (iv) Kiểm định việc đo lường và mô hình được xây dựng thông qua dữ liệu thu
thập được.

Phân tích số liệu và biểu đồ bằng R

Vietsciences- Nguyễn Văn Tuấn-Nguyễn Đình Nguyên
05/08/2006
Bài 1. Giới thiệu R, một phần mềm (hay nói đúng hơn là một ngôn ngữ thống kê
học) dùng cho phân tích số liệu và vẽ biều đồ. Nội dung gồm có: hướng dẫn cách
tải phần mềm R và thư viện của R cho phân tích số liệu; cách nhập dữ liệu vào R;
cách biên tập dữ liệu sao cho R có thể xử lí; và một số phương pháp tính toán đơn
giản.
Bài 2. Thống kê mô tả. “Vạn sự khởi đầu nan”, học là phải học từ căn bản. Do
đó, chủ trương của phần này không phải là tính toán, mà sẽ chú trọng đến ý nghĩa
và khái niệm của một số phương pháp phân tích thống kê mô tả, như ý nghĩa và
sự khác biệt giữa quần thể (population) và mẫu (sample), giữa thông số
(parameters) và ước số (estimates), giữa độ lệch chuẩn (standard deviation) và

sai số chuẩn (standard error), v.v… Nhiều người vẫn tưởng mình thông hiểu các
khái niệm này, nhưng rất tiếc là rất nhiều người hiểu sai, cho nên cần phải ôn một
số khái niệm căn bản đó.
Bài 3. Phân tích bằng biểu đồ. Biểu đồ là một phương tiện không thể thiếu
được trong phân tích số liệu, và cách thức thiết kế biểu đồ đòi hỏi một suy nghĩ
cẩn thận. Trong bài này, tôi sẽ giới thiệu một số biểu đồ thông dụng trong phân
tích thống kê, và cách vẽ chúng bằng ngôn ngữ R.
Bài 4. Phân tích thống kê mô tả, bao gồm kiểm định thống kê hai nhóm (twosample tests) như kiểm định t, kiểm định Chi bình phương (Chi square test), kiểm
định nhị phân (Binomial test), và một số phương pháp kiểm định phi thông số
(non-parametric tests).
Bài 5. Kiểm định thống kê hơn 2 nhóm bao gồm phân tích phương sai
(analysis of variance) đơn giản và phân tích phương sai đa chiều. Ngoài ra, sẽ bàn
qua về các hình thức thí nghiệm cross-over và factorial cùng những phương pháp
phương sai để phân tích các thí nghiệm này.
Bài 6. Phân tích hồi qui tuyến tính (linear regression analysis) sẽ giới
thiệu mô hình và ý nghĩa (cách diễn dịch) của các thông số trong mô hình. Sẽ bàn
qua phân tích hồi qui tuyến tính nhiều biến (tức multiple linear regression), và các
phương pháp [mới] để tìm một “mô hình tối ưu”. Khái niệm về một mô hình tối ưu
cũng sẽ được giới thiệu.
Bài 7. Phân tích hồi qui logistic (logistic regression model) là một trong
những phát triển mới trong ngành thống kê học, rất có ích cho việc phân tích các
biến phi liên tục hay các biến chỉ có hai giá trị (như sống/chết, có/không,
thích/không thích, v.v…). Mô hình phân tích hồi qui logistic cũng sẽ được bàn thảo


bằng những ví dụ cụ thể và thực tế.
Bài 8. Ước tính cỡ mẫu (sample size determination) là một bước cực kì quan
trọng trong bất cứ một công trình nghiên cứu nào, cho nên trong phần này, tôi sẽ
bàn qua khái niệm “power” và hai loại sai số (type I và type II errors) trong suy
luận khoa học, cùng ảnh hưởng của chúng đến việc ước tính cỡ mẫu. Sau khi bàn

qua các khái niệm này, tôi sẽ giới thiệu một số phương pháp tính cỡ mẫu bằng R.
Bài 9. Phân tích tổng hợp (meta-analysis) là một phương pháp được phát
triển vào thập niên 1970s để tổng hợp các nghiên cứu một cách có hệ thống. Cho
đến nay phương pháp này được ứng dụng cực kì rộng rãi trong tất cả các bộ môn
khoa học. Do đó, tôi sẽ nhân cơ hội giới thiệu mô hình và phương pháp phân tích
tổng hợp bằng R.

Tất cả các bài giảng sẽ được minh họa bằng những ví dụ cụ thể, và kèm theo mã
R để học viên có thể tự mình phân tích. Ngoài ra, các mã và dữ liệu (datasets) sử
dụng trong lớp học sẽ được đưa lên mạng để học viên có thể tải về máy tính mà
không cần phải gõ lại.

NHỮNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH RỦI RO
DỰA TRÊN XÁC SUẤT
Thursday, 16. April 2009, 08:51:00

Trong bảng, NPV của dự án đầu tư có thể từ -2.484.000 USD đến + 4.444.000 USD.
Câu hỏi tiếp theo thường xuất hiện với nhà quản trị là xác suất của mỗi tình huống sẽ
bằng bao nhiêu? Câu hỏi này có thể được trả lời bằng cách tính toán những tham số
của phân phối xác suất NPV – như là NPV kỳ vọng, độ lệch chuẩn …- hoặc nó có thể
được trả lời bằng tính xác suất của từng tình huống cụ thể. Trước tiên, chúng ta sẽ
giải quyết phương pháp tính NPV kỳ vọng và và độ lệch chuẩn dựa trên phân phối
xác suất của dòng tiền tương lai. Sau đó, chúng ta sẽ tìm hiểu mô phỏng Monte –
Carlo, một quá trình cho phép kết hợp một số lượng lớn các thông tin trong phân
phối xác suất của dòng tiền. Cuối cùng, chúng ta sẽ xem cây quyết định một công cụ
để tính xác suất của các kết quả nhất định khi một số qyết định có thể được hoãn lại
cho tới khi có những thông tin mới.

Giá trị kỳ vọng
Nếu dòng tiền dự kiến mỗi năm trong tương lai đã biết, chúng ta có thể tính được giá

trị NPV kỳ vọng như sau:

Với E(CFt) là dòng tiền kỳ vọng ở thời điểm t k là tỷ suất sinh lợi đòi hỏi.
Công thức này thì có giá trị khi dòng tiền có tương quan xác định hoàn toàn, tương
quan 1 phần hay không tương quan giữa các năm với nhau. Tuy nhiên, một quy luật
tương tự thì không thỏa mãn trong IRR.
Độ lệch chuẩn của NPV của một chuỗi các dòng tiền phụ thuộc vào mối tương quan
của các dòng tiền qua từng năm. Dòng tiền tương quan từ kỳ này sang kỳ khác nếu
phân phối xác suất của dòng tiền của một kỳ nào đó thì liên quan đến dòng tiền thực
sự xảy ra trong kỳ trườc đó. Chúng ta bắt đầu bằng cách xem xét 2 thái cực, tương
quan hoàn toàn và không tương quan và sau đó tập trung vào những giải pháp để giải
quyết những trường hợp khác trong tương quan 1 phần.

Độ lệch chuẩn hiện giá của dòng tiền tương quan hoàn toàn
Dòng tiền tương quan xác định hoàn toàn từ kỳ này sang kỳ khác nếu dòng tiền sau
kỳ thứ nhất thì hoàn toàn xác định bởi dòng tiền của kỳ thứ nhất. Nói cách khác, tất cả
những thay đổi về dòng tiền tương lai sẽ bị loại trừ khi dòng tiền thứ nhất xảy ra. Nếu
dòng tiền tương quan xác định hoàn toàn qua các năm, độ lệch chuẩn của hiện giá của
những dòng tiền này là:

σCF là độ lệch chuẩn của phân phối xác suất dòng tiền năm t

Độ lệch chuẩn hiện giá của một dòng tiền không tương quan
Nếu dòng tiền là không tương quan, dòng tiền của một năm bất kỳ hoàn toàn độc lập
với dòng tiền của năm trước đó. Ví dụ, vào cuối năm thứ nhất chúng ta không cần
thiết phải biết về dòng tiền thực sự xảy ra trong năm đầu tiên để điều chỉnh những ước
tính của chúng ta về dòng tiền năm thứ hai. Nếu chuỗi các dòng tiền không tương
quan

nhau, công thức tính độ lệch chuẩn của hiện giá sẽ là:


Ví dụ: mức doanh số hàng năm và dòng tiền có thể xảy ra của dự án đầu tư nhà máy
mới của công ty RC được cho trong bảng 2.2
Bảng 2.2 – Mức doanh thu và dòng tiền hàng năm của RC

đơn vị : 1000USD
Dòng tiền kỳ vọng và độ lệch chuẩn của dòng tiền hàng năm được tính như sau:

Với pj: xác suất xảy ra dòng tiền thứ j.
E(CF) = 1.250.000 USD.

σCF = 362.000 USD
Nếu dòng tiền là hoàn toàn tương quan qua từng năm, độ lệch chuẩn của hiện giá của
các dòng tiền qua các năm sẽ là:


Mặt khác, nếu dòng tiền là không tương quan, độ lệch chuẩn của hiện giá của các
dòng tiền qua các năm sẽ là:

Giả sử rằng giá trị thu hồi hoặc là 1 triệu USD hoặc là 3 triệu USD với xác suất lần
lượt là 40% và 60%. Giá trị thu hồi kỳ vọng và độ lệch chuẩn của giá trị thu hồi là:
E(giá trị thu hồi) = 40% x 1.000.000 + 60% x 3.000.000 = 2.200.000 USD

SV: Salvage Value: giá trị thu hồi.
Hiện giá của giá trị thu hồi kỳ vọng và độ lệch chuẩn của hiện giá giá trị thu hồi là

Giá trị thu hồi thì không tương quan với dòng tiền hoạt động hàng năm do đó chúng ta
có thể áp dụng quy tắc thống kê căn bản là phương sai của tổng các biến cố độc lập

nhau sẽ bằng tổng các phương sai riêng lẽ. Bởi vì đầu tư thuần ban đầu đã biết, chúng
ta có thể tính được hiện giá thuần kỳ vọng và độ lệch chuẩn của hiện giá thuần dựa
trên cả hai giả định là không có tương quan trong chuỗi thời gian và có tương quan
hoàn toàn qua các năm


Tương quan hoàn toàn qua các năm

Không tương quan qua các năm

Tương quan hoàn toàn và không tương quan là hai thái cực mà chúng ta hiếm gặp
trong thực tế. Tương quan một phần thì phổ biến hơn, trong đó có một vài sự liên hệ
giữa dòng tiền năm này và dòng tiền của năm kế tiếp. Nếu doanh thu thấp hơn mức
dự kiến trong suốt năm thứ nhất thì dự báo cho năm thứ hai phải được điều chỉnh lại
nhưng những số liệu về doanh thu thực sự xảy ra ở năm thứ nhất sẽ giúp loại trừ sự
không chắc chắn về doanh thu trong tương lai.
Phân tích về 2 thái cực ở trên sẽ hữu dụng trong trường hợp tương quan một phần.
Nếu chuỗi các dòng tiền là tương quan một phần, độ lệch chuẩn của NPV sẽ nằm đâu
đó giữa 2 thái cực này, giữa 868.000 USD và 1.501.000 USD. Với ví dụ của công ty
RC, chúng ta có thể phán đoán rằng độ lệch chuẩn ước tính sẽ gần với 868.000 USD
nếu chúng ta tin rằng mức tương quan là thấp và gần với 1.501.000 USD nếu chúng ta
tin rằng mức tương quan là cao. Đã có rất nhiều tác giả đóng góp những nghiên cứu
về phương pháp kỹ thuật để tính độ lệch chuẩn của NPV trong trường hợp đặc biệt
liên quan đến tương quan 1 phần.
Một khi NPV kỳ vọng và độ lệch chuẩn NPV đã được tính toán, nhà quản trị có thể sử
dụng những thông tin này để ra quyết định, hoặc là sử dụng phán đoán hoặc là phát
triển những định hướng chính sách để có thể chấp nhận sự đánh đổi giữa khả năng
sinh lợi và rủi ro. Chúng ta thảo luận việc ra quyết định sau khi giải thích sự mô
phỏng và phân tích cây quyết định, đây là những công cụ cấp cao cho việc nghiên cứu
phân phối xác suất của khả năng sinh lợi.

còn tiếp...

PHÂN TÍCH HOÀ VỐN TRONG LẬP DỰ ÁN ĐÂU
TƯ
Wednesday, 15. April 2009, 06:21:00


Phân tích độ nhạy thì hữu dụng trong việc xác định biến số chính yếu, và doanh số thì
luôn là một trong những biến số chính đó. Phân tích hòa vốn thu nhập hoặc dòng tiền
tập trung vào mối quan hệ giữa doanh số và khả năng sinh lợi hoặc dòng tiền. Điểm
hòa vốn NPV mở rộng khả năng phân tích dòng tiền và tập trung vào mối quan hệ
giữa doanh số, dòng tiền, tỷ suất sinh lợi đòi hỏi và NPV.
Để hiều về hòa vốn, chúng ta cần nhớ rằng trong dạng phân tích này, mọi chi phí đều
được chia thành biến phí hoặc định phí. Biến phí là chí phí mà tổng chi phí sẽ thay đổi
cùng với số lượng sản phẩm hoặc là mức biến phí trên một sản phẩm không thay đổi
khi sản lượng thay đổi. Ví dụ, một biến phí của hamburger chính là thịt bò. Khi cửa
hàng bán thêm 1 hamburger với giá 99 cent thì đồng thời họ sẽ gánh chịu 1 chi phí
thịt bò hết 10 cent. Khi số lượng hamburger tiêu thụ tăng lên, chi phí thịt bò cũng tăng
lên. Nhưng chi phí này là một hằng số nếu xét theo khía cạnh chi phí/1 đơn vị sản
phẩm. Như trong ví dụ trên, khi cửa hàng gia tăng số lượng Hamburger tiêu thụ thì cứ
trong
10% giá bán chính là chi phí dành cho thịt bò và nó không đổi. Vì thế, đây chính là
biến phí.
Định phí là những chi phí mà tổng chi phí không đổi khi mức độ doanh số thay đổi
nhưng định phí/đơn vị sản phẩm sẽ giảm dần khi doah số tăng lên trong một phạm vi
nào đó. Lương của nhà quản trị của một doanh nghiệp nào đó là một ví dụ của định
phí. Quay lại ví dụ trên, giả định nhà quản trị nhận được 40.000 USD năm kể cả các
khoản thưởng. Cửa hàng trên có thể tiêu thụ từ 0 đến 500.000 hamburger mỗi năm
dưới sự điều hành của nhà quản trị này. Như vậy ở mức tiêu thụ 160.000 hamburger
thì tổng định phí là 40.000 USD/năm hay là 25% trên giá bán của mỗi hamburger.

Nhưng nếu cửa hàng gia tăng sản phẩm tiêu thụ là 500.000 hamburger mỗi năm, tổng
định phí vẫn không thay đổi là 40.000 USD, bây giờ định phí/1 đơn vị sản phẩm chỉ
còn là 8% giá bán của mỗi hamburger. Không phải trùng hợp rằng định phí trên mỗi
đơn vị sản phẩm là thấp nhất khi doanh nghiệp sử dụng tài sản ở mức tối đa năng suất
của chúng (trong ví dụ này là năng lực của nhà quản trị). Đó chính là một trong những
lý do phân tích hòa vốn là phương pháp tốt đo lường rủi ro của một dự án riêng lẽ.
Phụ thuộc vào việc bạn kỳ vọng doanh số ở đâu và sự biến động trong doanh số phân
tích hòa vốn có thể xác định được doanh số cần thiết để chuyển từ thu nhập âm sang
thu nhập dương hay nói cách khác là điểm hòa vốn.
Điểm hòa vốn thu nhập hoặc điểm hòa vốn dòng tiền là mức doanh số cần thiết để bắt
đầu tạo ra lợi nhuận hoặc dòng tiền bắt đầu dương. Điểm hòa vốn trong số lượng sản
phẩm tiêu thụ (BEPq) là:
BEPq = Định phí / (Giá bán – Biến phí)
Điểm hòa vốn về doanh số (BEP$) là
BEP$ = Định phí /(1- %biến phí/đơn vị sản phẩm)
Công thức tính hòa vốn thu nhập và hòa vốn dòng tiền là như nhau, nhưng những con
số được đưa vào có thể khác nhau. Đặc biệt, định phí kế toán có thể khác định phí tiền
mặt. Khấu hao được tính là một định phí trong phân tích hòa vốn thu nhập nhưng nó
không phải là một khoản tiền chi ra và vì thế không được tính trong phân tích hòa vốn
dòng tiền.


Ví dụ: Biến phí của RC là 50% doanh thu và chi phí tiền mặt cố định là 500.000 USD.
Giá của mỗi sản phẩm là 40$ vì thế biến phí sẽ là 20$. Điểm hòa vốn và doanh thu
hòa vốn trong phân tích hòa vốn dòng tiền sẽ là:
BEPq= 500.000/(40-20) = 25.000 sản phẩm. BEP$ = 500.000/(1-0,5) = 1.000.000 $.
Để mở rộng phân tích này và tính được điểm hòa vốn NPV, chúng ta cần nhớ rằng
dòng tiền hàng năm của RC là:
CF = 0,5 x Doanh thu – 500.000
Với tỷ suất sinh lợi đòi hỏi là 10% và giá trị thu hồi là ở mức từ 1 triệu USD đến 3

triệu USD. Điểm hòa vốn trong khía cạnh NPV được tính như sau:
Trong trường hợp giá trị thu hồi 1.000.000 USD:
NPV = CF x PVFA(5,10%) + 1.000 x PVF(5,10%) -5.000 = 0
Suy ra doanh thu bằng 3.306.000 USD.
Trong trường hợp giá trị thu hồi 3.000.000 USD:
NPV = CF x PVFA(5,10%) + 3.000 x PVF(5,10%) -5.000 = 0
Suy ra doanh thu bằng 2.655.000 USD.
Hòa vốn dòng tiền cho chúng ta biết rằng mức doanh thu cần thiết để dòng tiền bắt
đầu từ 0 USD, một con số hữu dụng để tiên đoán khả năng của chúng ta có đáp ứng
những nhu cầu tiền mặt trong tương lai. Ví dụ, nó có thể có lợi tức nhưng những khế
ước nợ sẽ dẫn đến một số tình trạng mất kiểm soát nếu công ty không kiếm ra tiền
mặt. Nhưng nhìn chung, phân tích điểm hòa vốn NPV là điểm phân tích thường được
sử dụng cho mục tiêu hoạch định ngân sách vốn đầu tư. Nó nói cho chúng ta mức
doanh số mà dự án bắt đầu tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.
Nhà quản trị thỉnh thoảng muốn biết điểm hòa vốn ở góc độ thu nhập của một tỷ suất
sinh lợi phi rủi ro. Điều này sẽ chỉ cho chúng ta mức doanh số mà chúng ta có thể tốt
hơn đầu tư vào những chứng khoán phi rủi ro như kỳ phiếu chính phủ. Ở mức tỷ suất
sinh lợi phi rủi ro 6% sau thuế, mức doanh số mà nó cung cấp một tỷ suất sinh lợi phi
rủi ro với giá trị thu hồi là 3 triệu USD là:
NPV = CF x PVFA(5,6%) + 3.000 x PVF(5,6%) -5.000 = 0
Suy ra doanh thu bằng 2.310.000 USD.
Phân tích hòa vốn thường xuyên được thể hiện bằng đồ thị. Bởi vì trục ngang trong đồ
thị ở hình 4.1 là doanh thu nên hình 4.1là hình thể hiện phân tích hòa vốn.
Một giới hạn của phân tích độ nhạy, bao gồm cả phân tích hòa vốn là nó thường cho
thấy mối quan hệ giữa khả năng sinh lợi với 1 hoặc 2 biến số trong khi các biến số


khác là không đổi. Một bảng tính NPV cho mười mức độ khác nhau của 6 nhân tố có
thể đòi hỏi 1.000.000 lần nhập liệu và sự thể hiện bằng đồ thị là điều không thể. Vì
thế, phân tích độ nhạy thì có thể hữu dụng trong xác định nhân tố chính yếu và đo

lường sự nhạy cảm đối với các nhân tố đó “một cách tách biệt” hoặc giới hạn một con
số kịch bản nhất định. Những phương pháp dựa trên xác suất thì thường khó và phức
tạp nhưng nó cho phép phát triển một sự thấu hiểu toàn bộ về rủi ro, đặc biệt khi dự
án
đối mặt với nhiều nguồn của sự không chắc chắn.
Các phương pháp dự báo kinh tế và khả năng áp dụng cho thành phố Hồ Chí Minh
Th.S.Nguyễn Văn Phúc
Dự báo kinh tế vĩ mô là một công việc vô cùng phức tạp. Trong nhiều thập kỷ qua,
với việc ứng dụng ngày càng nhiều các công cụ toán học vào nghiên cứu kinh tế, các
phương pháp dự báo kinh tế đã phát triển không ngừng. Các mô hình toán và kinh tế
lượng được vận dụng một cách triệt để trong công tác dự báo. Tuy nhiên, cho đến nay,
tính chính xác của các mô hình dự báo kinh tế còn nhiều giới hạn. Các cơ quan nghiên
cứu lớn như Ngân hàng Thế giới (WB), Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) đều có các mô
hình dự báo rất phức tạp và tỉ mỉ nhưng các kết quả dự báo của họ luôn sai biệt so với
thực tiễn khá xa. Điều này có thể nhận thấy qua việc so sánh các chỉ tiêu dự báo của
họ với các chỉ tiêu thực tế diễn ra sau đó (xem De Masi, 1996; Beach và các tác giả,
1999).
Mặc dù công tác dự báo là khó khăn, các cơ quan chính phủ, các nhà hoạch định
chính sách, nhà doanh nghiệp,… luôn cần đến các dự báo kinh tế để làm cơ sở cho
việc điều hành chính sách, để thiết lập kế hoạch kinh doanh. Các dự báo không mang
tính chính xác hoàn toàn nhưng cũng phản ánh được xu hướng của các biến động kinh
tế. Ở TP.HCM và trên phạm vi cả nước, dự báo kinh tế thường được thể hiện thông
qua các kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội hàng năm, 5 năm và các quy hoạch, chiến
lược phát triển kinh tế - xã hội dài hạn hơn. Tuy nhiên, cơ sở để đề ra các chỉ tiêu kinh
tế cho các kế hoạch trên thường mang nặng tính chủ quan và cảm tính là nhiều,
thường thiếu các cơ sở khoa học để luận giải cho các chỉ tiêu đề ra. Điều này có thể
nhận thấy qua sự khác biệt lớn của các số liệu thực tế diễn ra sau đó so với các số liệu
dự báo. Do đó, việc nghiên cứu tìm kiếm các phương thức dự báo thích hợp cho
TP.HCM là một việc quan trọng. Dưới đây xin tóm lược một số phương pháp dự báo
kinh tế chính được áp dụng rộng rãi trên thế giới và qua đó xem xét khả năng áp dụng

vào điều kiện của TP.HCM.
Dự báo kinh tế có thể phân thành: định tính, định lượng và sự kết hợp cả hai phương
pháp trên. Dự báo định lượng thường liên quan đến việc sử dụng các mô hình kinh tế
định lượng (như kinh tế lượng, I/O, cân bằng tổng thể) để dự báo.
Các phương pháp dự báo định lượng
Mặc dù các mô hình định lượng tương đối đa dạng, nhưng về cơ bản có các loại sau:
(ngoài ra có thể mở rộng phân loại theo tĩnh và động, nền kinh tế mở và đóng,…):
Mô hình kinh tế lượng (econometric model):


Mô hình được thể hiện bằng hệ thống các phương trình. Các phương trình này mô tả
mối quan hệ giữa các biến số kinh tế với nhau. Một phương trình sẽ bao gồm một biến
phụ thuộc và một hoặc nhiều biến giải thích. Sự tác động của một biến giải thích lên
biến phụ thuộc được đo lường bằng hệ số của nó và hình thức hàm của phương trình.
Một phương trình tiêu biểu như sau:
Y(t) = f{x1(t), x2 (t), ... xn(t), u(t)}
Y(t) là biến phụ thuộc tại thởi điểm t, biểu trưng cho chỉ tiêu cần nghiên cứu hay dự
báo (ví dụ như GDP, việc làm, lạm phát,…).
x1(t), x2 (t), ... xn(t) là các biến giải thích tại thời điểm t, biểu trưng cho các nhân tố tác
động lên biến phụ thuộc. Sự thay đổi của một hay nhiều biến này sẽ dẫn tới sự thay
đổi của biến phụ thuộc.
u(t) là sai số ngẫu nhiên, biểu trưng cho các nhân tố không xác định được tác động lên
biến phụ thuộc tại thời điểm t.
Một mô hình kinh tế lượng sẽ bao gồm nhiều phương trình dạng trên (và các đẳng
thức).
Mô hình này không đi chi tiết vào các ngành kinh tế như mô hình I/O và mô
hình cân bằng tổng thể (CGE). Các biến thường là tổng hợp cho toàn bộ nền
kinh tế, thể hiện các mối quan hệ kinh tế vĩ mô. Mô hình đơn giản bao gồm
hàm số của các khối cầu, khối cung và khối tiền tệ. Việc ước lượng các hệ số
của các phương trình này đòi hỏi phải có chuỗi số liệu thời gian (time-series

data) dài. Đây cũng là một hạn chế cơ bản của mô hình này khi áp dụng vào
điều kiện của Việt Nam. Các chuỗi số liệu thời gian ở Việt Nam nhìn chung là
ngắn (duới 15 năm) bởi vì hệ thống số liệu thống kê của Việt Nam mới được
chuẩn hóa theo thông lệ quốc tế vào đầu những năm 1990s khi chúng ta
chuyển từ hệ thống MPS sang hệ thống SNA của Liên Hiệp quốc.
Việc xây dựng hệ thống các phương trình, với các biến giải thích lựa chọn, được dựa
trên nền tảng của lý thuyết kinh tế. Ví dụ như hàm tiêu dùng phải dựa trên lý thuyết
về tiêu dùng, hàm đầu tư phải dựa trên lý thuyết về đầu tư,… Điều này dẫn đến hệ quả
là các nhà mô hình khác nhau có thể sẽ xây dựng các phương trình với các biến giải
thích khác nhau, tùy thuộc vào việc áp dụng lý thuyết kinh tế nào. Điều đó cũng lý
giải về sự đa dạng của các mô hình kinh tế lượng hiện nay.
Sau khi xây dựng xong hệ thống các phương trình, nhà nghiên cứu phải tập hợp đủ
các chuỗi số liệu thời gian cho các biến và tiến hành ước lượng các hệ số của các
phương trình. Kỹ thuật hồi quy (regression) được áp dụng để ước lượng các hệ số của
các phương trình. Sau khi ước lượng xong toàn bộ các phương trình của mô hình, nhà
nghiên cứu sẽ tiến hành mô phỏng (simulation) tác động của các thay đổi chính sách
trong tương lai lên các biến kinh tế mà mình quan tâm (ví dụ như tăng trưởng, việc
làm, lạm phát,…). Trên cơ sở đó, các kịch bản dự báo sẽ được đề xuất. Nhà nghiên
cứu cũng có thể tham mưu cho lãnh đạo về việc áp dụng chính sách nào là tối ưu nhất
dựa trên kết quả của mô phỏng.
Mô hình cân đối liên ngành (gọi tắc là I/O, Input-output):


Ưu điểm của mô hình I/O so với mô hình kinh tế lượng là nó phản ánh được mối quan
lệ liên ngành trong nền kinh tế. Nền kinh tế được phân thành nhiều ngành và bảng I/O
thể hiện mối liên hệ đa ngành này (ví dụ như bảng I/O của Việt Nam và TP.HCM năm
1996 có 97 ngành). Bảng I/O được xây dựng cho một năm nhất định nào đó. Về mặt
hình thức, bảng I/O có dạng như sau:

Ngành 1 Ngành 2 Ngành 3

…

Ngành n

Zi

YI

Xi

Z1
Z2
Z3
…
Zn

Y1
Y2
Y3
…
Yn

X1
X2
X3
…
Xn

Ngành 1

Ngành 2
Ngành 3
…
Ngành n
Zj

X11
X21
X31
…
X41
Z1

X12
X22
X32
…
X42
Z2

X13
X23
X33
…
X43
Z3

…
…
…

…
…
…

X1n
X2n
X3n
…
X4n
Zn

Vj=Wj+Rj

V1

V2

V3

…

Vn

Nền kinh tế được phân ra thành n ngành. Bảng trên được hiểu như sau:
•

Xij: là giá trị sản phẩm của ngành i cung ứng cho ngành j

• Zi: là tổng giá trị sản phẩm của ngành i cung ứng cho các ngành sản xuất
khác.

•

Zj: là tổng giá trị sản phẩm của các ngành cung ứng cho ngành j.

· Yi: là giá trị sản phẩm của ngành i cung ứng cho nhu cầu tiêu dùng cuối cùng. Ta
có và
Y = C + I + G + X là GDP.
Với G : tiêu dùng chính phủ
I : đầu tư của nhà sản xuất
C : tiêu dùng dân cư
X: là xuất khẩu ròng (xuất khẩu trừ đi nhập khẩu)
•

Xi: là tổng giá trị sản xuất của ngành i

• Vj : là giá trị tăng thêm của ngành j (thực tế bao gồm cả khấu hao và thuế
gián thu)
•

Wj : thu nhập của lao động trong ngành j

•

Rj: thu nhập về vốn của ngành j.


Từ bảng trên, chúng ta xây dựng được ma trận hệ số A theo công thức:
Xij

= aij Xj

Ma trận dự báo dạng đơn giản có thể biểu thị như sau:
x = ( I - A ) -1 y
Với x là vec tơ tổng sản phẩm của các ngành sản xuất {X1, X2, X3,… Xn} và y là vec
tơ sản phẩm sử dụng cuối cùng của các ngành sản xuất {Y1, Y2, Y3,… Yn}, A là ma
trận hệ số, I là ma trận đơn vị.
Từ công thức trên, chúng ta thấy rằng có thể dự báo giá trị sản xuất và GDP của từng
ngành khi biết được sự thay đổi của nhu cầu cuối cùng. Ví dụ như khi tăng đầu tư
công cộng vào ngành i một lượng là q, chúng ta sẽ tính toán được sự thay đổi sản
lượng của tất cả các ngành còn lại là bao nhiêu. Như vậy, nếu chúng ta dự báo được
sự thay đổi của các thành phần của nhu cầu cuối cùng, chúng ta sẽ dự báo được sự
thay đổi sản lượng của tất cả các ngành kinh tế. Đây là mô hình I/O đơn giản. Mô
hình này có thể mở rộng bằng cách đưa vào một số phương trình hành vi hay hàm sản
xuất như Viện Kinh tế đã áp dụng trước đây (xem Nguyễn Thị Cành và các tác giả,
1998).
Mô hình cân bằng tổng thể (CGE-Computable General Equilibrium):
Mô hình cân bằng tổng thể phát triển trên nền của bảng I/O nhưng mở rộng ra cho
nhiều khu vực khác ngoài khu vực sản xuất. Ví dụ như các dòng thu nhập và chi tiêu
của các hộ gia đình, dòng duy chuyển vốn,… Trên cơ sở bảng I/O sẽ xây dựng bảng
SAM (social accounting matrix) và qua đó xây dựng mô hình cân bằng tổng thể.
Nhiều biến là ngoại suy (exogenous) trong mô hình I/O giờ là nội suy (endogenous)
trong mô hình cân bằng tổng thể. Ngoài ra, mô hình cân bằng tổng thể còn bao gồm
cả các phương trình hành vi của mô hình kinh tế lượng. Do đó, trong các loại mô hình
trên thì mô hình cân bằng tổng thể là toàn diện nhất, phức tạp nhất và phản ánh gần
với nền kinh tế thực hơn.
Mô hình được gọi là cân bằng tổng thể vì nó được xây dựng trên giả định cân bằng
đồng thời của các loại thị trường và khu vực trong nền kinh tế. Giá cả và sản lượng
điều chỉnh sao cho không còn cầu quá mức (excess demand) hay cung quá mức
(excess supply). Mô hình thể hiện sự cân bằng đồng thời trên tất cả các loại thị
trường. Giả định của mô hình là nhà sản xuất tối đa hóa lợi nhuận, người tiêu dùng tối

đa hóa hữu dụng. Thông tin và thị trường là hoàn hảo. Trong điều kiện cân bằng, lợi
nhuận kinh tế sẽ bằng không; các nhân tố sản xuất được hữu dụng hóa hoàn toàn
(fully utilised).
Vì mô hình mô tả một cách tổng thể quan hệ của các biến kinh tế với nhau trong nền
kinh tế, do đó mô hình dễ dàng đánh giá tác động của một biến nào đó lên tất cả các
biến còn lại của mô hình. Đây là cơ sở thuận lợi để sử dụng mô hình vào công tác dự
báo. Dự báo được thực hiện dựa trên kịch bản ‘cái gì nếu’ (what if?). Với tính chất
tổng thể và chi tiết như vậy, các mô hình cân bằng tổng thể có thể có hàng ngàn
phương trình và biến số.


Các phương pháp dự báo định tính
Dự báo định tính là các dự báo không sử dụng các mô hình định lượng như trên.
Phương pháp phổ biến hiện nay là phiếu thăm dò và thu thập ý kiến chuyên gia. Đối
với phiếu thăm dò, ví dụ như để dự báo nhu cầu tiêu dùng sắp tới, nhà dự báo sẽ phát
phiếu thăm dò đến người tiêu dùng (ví dụ như điều tra về consumers’ confidence).
Qua các phiếu thăm dò này, nhà dự báo sẽ phỏng đoán về mức độ thay đổi nhu cầu
tiêu dùng trong tương lai. Đối với thu thập ý kiến chuyên gia, nhà dự báo sẽ tập hợp ý
kiến chuyên gia am hiểu sâu về lĩnh vực cần dự báo. Chỉ tiêu dự báo được đưa ra là
chỉ tiêu được nhiều chuyên gia tán thành nhất. Ngoài ra, dự báo có thể căn cứ vào yếu
tố mùa vụ (seasoning) hoặc yếu tố chu kỳ kinh tế (business cycle). Dự báo định tính
cũng có thể kết hợp với các phương pháp thông kê theo dõi các chỉ tiêu định lượng
như (số trung bình, trung bình di động, phân tích xu hướng,…).
Để dự báo định tính có cơ sở khoa học hơn, việc thiết lập khung phân tích (analytical
framework) là rất cần thiết. Khung phân tích sẽ giúp nhận diện các nhân tố quan trọng
ảnh hưởng đến nhân tố cần dự báo. Khung phân tích này phải được thiết lập trên nền
tảng vững chắc của các lý thuyết kinh tế. Các kết quả nghiên cứu trước đó cũng là cơ
sở quan trọng để thiết lập khung phân tích này. Sau khi thiết lập xong khung phân
tích, nhà dự báo sẽ căn cứ vào đó theo dõi và tiên liệu các diễn biến chính sách, thể
chế, … ảnh hưởng lên các nhân tố của khung phân tích và dùng đó để dự báo tương

lai.
Ưu và nhược điểm của các mô hình dự báo:
Các mô hình định lượng
Các mô hình định lượng có ưu điểm là khắc phục được sự chủ quan và cảm tính trong
công tác dự báo. Các chỉ tiêu dự báo thường được thể hiện bằng các con số cụ thể,
chính xác. Bằng cách sử dụng các công cụ toán học và thống kê, mô hình có thể xữ lý
được các mối quan hệ phức tạp, nhiều chiều của các biến kinh tế với nhau mà không
một nhà kinh tế tài ba nào có thể ước lượng định tính trong đầu mình được. Các mô
hình phức tạp hiện nay thường lên đến hàng ngàn phương trình và hàng ngàn biến, do
đó phản ánh hầu hết các chỉ tiêu quan trọng trong nền kinh tế. Đối với bảng I/O và mô
hình CGE còn có thể đánh giá tác động liên ngành và cho từng ngành kinh tế. Điều
này rất quan trọng đối với việc đề ra chính sách phát triển từng ngành và vấn đề
chuyển dịch cơ cấu trong nền kinh tế. Ngày nay, với sự hỗ trợ của máy tính, việc xữ lý
các mô hình định lượng trở nên thuận lợi hơn rất nhiều so với trước đây. Do đó, các
mô hình định lượng ngày càng được áp dụng rộng rãi.
Tuy nhiên, các mô hình dự báo định lượng cũng có rất nhiều nhược điểm. Thứ nhất,
các mô hình được xây dựng trên giả định là lịch sử lặp lại. Nghĩa là hệ thống các hàm
(và bảng) được ước lượng sử dụng số liệu trong quá khứ, nhưng được dùng để phỏng
đoán cho tương lai. Vấn đề là tương lai chưa chắc giống với quá khứ và hiện tại. Các
điều kiện có thể thay đổi, các mối quan hệ và độ lớn của chúng có thể thay đổi,… Thứ
hai, các mô hình định lượng hầu hết đưa ra các giả định không phù hợp với thực tế.
Các giả định như kỹ thuật (technology) và giá tương đối (relative prices) không thay
đổi của mô hình I/O rõ ràng là vô lý. Những giả định như thị trường hoàn hảo, thông
tin hòan hảo, tất cả thị trường trong trạng thái cân bằng,… của mô hình cân bằng tổng
thể là hoàn toàn không đúng và phản ánh sai thực tế. Thứ ba, về mặt lý thuyết kinh tế,


đã có những cuộc tranh luận trong suốt thế kỷ thứ 20 về khả năng tính toán để kế
hoạch hóa kinh tế (thực chất là dự báo và phân bổ tài nguyên), nổi tiếng là cuộc tranh
luận giữa Lange với Mises và Hayek1 về tính khả thi của kế hoạch hóa trong các nền

kinh tế xã hội chủ nghĩa. Sau này, Stiglitz2 cũng có cùng sự hoài nghi về vai trò của
các mô hình cân bằng tổng thể tân cổ điển trong việc dự báo và giải thích các hiện
tượng thị trường ở các nước theo nền kinh tế thị trường. Cả hai mô hình kế hoạch hóa
tập trung và mô hình cân bằng tổng thể tân cổ điển đều dựa trên nền tảng giả định là
thông tin hoàn hảo và kiến thức hoàn hảo (perfect information and perfect
knowledge). Với thông tin hoàn hảo và kiến thức hoàn hảo thì việc lập kế hoạch và
điều phối nền kinh tế để đạt được kết quả cân bằng tối ưu là hoàn toàn khả thi. Nhưng
Hayek cho rằng bản chất của thông tin và kiến thức là không hòan hảo. Kiến thức và
thông tin luôn gắn với các cá nhân cụ thể, nằm rải rác trong tất cả các thành viên tham
gia thị trường, không dễ dàng để truyền từ người này sang người khác, luôn luôn biến
đổi và có tính bất định. Do đó, không một nhà kế hoạch hay dự báo nào có thể biết
đầy đủ các thông tin và kiến thức này để có một kế hoạch hay dự báo chính xác.
Trong điều kiện thông tin và kiến thức không hoàn hảo, Hayek cho rằng thị trường
không bao giờ ở trạng thái cân bằng, nếu có, chỉ là tạm thời. Bởi vì cân bằng đỏi hỏi
phỏng đoán (foresight) của bất cứ người tham gia thị trường nào về các kế hoạch của
những người khác tham gia thị trường phải đúng. Thị trường chỉ cân bằng khi tất cả
các phỏng đoán này và kế hoạch trùng khớp nhau. Điều này là không thể trong điều
kiện thông tin và kiến thức không hoàn hảo. Do đó, thị trường luôn ở trong trạng thái
mất cân bằng (disequilibrium) và luôn luôn thay đổi. Các mô hình dự báo dựa trên
khái niệm cân bằng sẽ không phản ánh chính xác bản chất của quá trình thị trường.
Thứ tư, cho dù các mô hình có phức tạp đến mấy đi nữa thì cũng không thể phản ánh
hết được các nhân tố ảnh hưởng vào trong mô hình. Hơn nữa, rất nhiếu nhân tố quan
trọng đối với nền kinh tế nhưng không thể nào đo lường bằng con số cụ thể được như
các biến về thể chế, luật pháp, văn hóa,… Vì không thể đo lường được nên chúng
không được đưa vào mô hình. Thứ năm, số liệu không đầy đủ và không chính xác
luôn là những cản trở lớn để các mô hình cho các kết quả dự báo chính xác.
Do các nhược điểm ở trên, các mô hình dự báo định lượng thường cho khác kết quả
không chính xác. Các cơ quan như Ngân hàng Thế giới và Quỹ Tiền tệ Quốc tế sử
dụng các mô hình phức tạp nhất để dự báo, nhưng kết quả dự báo của họ sai biệt khá
lớn so với thực tế. Theo De Masi (1996), dẫn từ một số nghiên cứu thống kê, cho thấy

là trong giai đoạn 1973-1994, các chỉ tiêu dự báo một năm trong báo cáo Triển vọng
Kinh tế Thế giới (World Economic Outlook) của IMF có các sai số như sau: cho các
nước công nghiệp phát triển, chỉ tiêu tăng trưởng GDP sai số là 1% điểm so với tốc độ
tăng GDP trung bình cho cả giai đoạn là 2,75% (nghĩa là sai số hơn 35%); chỉ tiêu
lạm phát có sai số là 0,75% điểm so với tốc độ lạm phát trung bình là 5,75% cho cả
giai đoạn. Đối với các nước đang phát triển, dự báo của IMF cũng không khá hơn.
Điều quan trọng nữa là tính chính xác trong các dự báo của IMF không hề được cải
thiện qua các năm. Nghiên cứu của Beach và các tác giả (1999) cho thấy là sai số
trong dự báo của IMF đối với tăng trưởng GDP của các nước đang phát triển trong
giai đoạn từ năm 1971 đến 1998 là 0,57% điểm so với tốc độ tăng GDP trung bình
cho cả giai đoạn là 3% (nghĩa là sai số gần 20%). IMF phóng đại tăng trưởng GDP
của châu Phi lên hơn 1,05% điểm so với tốc độ tăng GDP trung bình cho cả giai đoạn
là 2,29% và của Tây bán cầu lên hơn 0,51% điểm so với tốc độ tăng GDP trung bình
cho cả giai đoạn là 2,11%. Các tác giả này cũng cho thấy là tính chính xác của các dự
báo của IMF không cải thiện mấy theo thời gian.


Dự báo định tính
Dự báo định tính có ưu điểm là không đòi hỏi các số liệu tính toán phức tạp. Do đó,
việc dự báo có thể được tiến hành trong thời gian ngắn. Ưu điểm khác của phương
pháp này là có thể dự liệu được cả các yếu tố không đo lường được vào trong dự báo
như thay đổi thể chế, luật pháp,… Đây là các biến số mà mô hình định lượng không
đưa vào được. Ngoài ra, vì không phụ thuộc vào bộ số liệu hay hệ các phương trình
nhất định nào đó nên dự báo có thể được điều chỉnh linh hoạt, phù hợp với các biến
động của nền kinh tế. Nhược điểm của phương pháp này là mang nặng tính chủ quan
và cảm tính. Nếu các nhà dự báo và các chuyên gia được tham khảo có trình độ hiểu
biết thấp kém thì các dự báo sẽ cho kết quả rất xa rời thực tiễn.
Khả năng vận dụng các phương pháp dự báo để nghiên cứu và lập kế
hoạch cho kinh tế TP.HCM
Mặc dù có nhiều nhược điểm nhưng dự báo kinh tế là cần thiết để giúp lãnh đạo điều

hành, phát triển nền kinh tế. Đối với TP.HCM, hàng năm các cơ quan sở ngành đều có
lập kế hoạch và dự báo cho các chỉ tiêu kinh tế - xã hội năm sau và tổng hợp thành kế
hoạch phát triển kinh tế - xã hội hàng năm do UBND TP ban hành. Các kỳ Đại hội
Đảng bộ Thành phố đều có các kế hoạch và các chỉ tiêu phát triển 5 năm. Dài hạn hơn
là quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội (như Quy hoạch Phát triển Kinh tế - xã hội
trên địa bàn TP.HCM từ năm 1996 đến năm 2010 do Viện Kinh tế thực hiện). Nhìn
chung, công tác dụ báo của Thành phố hiện nay chủ yếu mang tính định tính, sử dụng
ý kiến chuyên gia là chủ yếu. Các phương pháp định lượng hầu như không được áp
dụng. Phòng Nghiên cứu Phát triển của Viện Kinh tế vào các năm 1997-1998 có tiến
hành thực hiện các đề tài nghiên cứu để áp dụng mô hình I/O vào trong công tác dự
báo kinh tế của Thành phố. Kết quả của đề tài sau đó sử dụng để góp ý vào điều chỉnh
quy hoạch kinh tế Thành phố đến năm 2010 và kế hoạch 5 năm 2001-2005. Tuy nhiên
tính chính xác của mô hình cũng còn nhiều hạn chế do điều kiện về số liệu và các yếu
tố khác thuộc nhược điểm của mô hình định lượng như đã đề cập ở trên.
Trong các mô hình định lượng kể trên, trong tương lai Thành phố có thể
nghiên cứu vận dụng mô hình I/O và mô hình kinh tế lượng. Mô hình cân
bằng tổng thể đòi hỏi số liệu quá phức tạp vượt quá khả năng của các cơ
quan thống kê của Thành phố. Một đặc điểm trong nghiên cứu kinh tế Thành
phố là ngoài số liệu quan hệ với nước ngoài (như trường hợp của cả nước)
còn phải có số liệu thể hiện mối quan hệ của Thành phố với các tỉnh, thành
khác của Việt Nam. Những số liệu như vậy hiện nay hầu như không có.
Trước mắt Viện Kinh tế sẽ tiếp tục áp dụng mô hình I/O vào dự báo kinh tế
Thành phố. Hiện nay Thành phố đã có được 2 bảng I/O, một do Viện Kinh tế
lập năm 1996 và một do Cục Thống kê Thành phố lập năm 2000. Thành phố
cần phải tiếp tục duy trì việc xây dựng bảng I/O, định kỳ 4-5 năm một lần để
phục vụ cho công tác này và những phân tích khác. Ưu điểm của bảng I/O là
cho thấy mối liên hệ đa ngành, rất cần cho việc nghiên cứu chuyển dịch cơ
cấu kinh tế của Thành phố. Nếu có điều kiện, Viện Kinh tế sẽ đề xuất với
Thành phố tiến hành xây dựng mô hình kinh tế lượng (dạng đơn giản) để thử
nghiệm dự báo cho kinh tế Thành phố.

Song song với việc phát triển các mô hình dự báo định lượng, Viện Kinh tế, cùng các
cơ quan liên quan của Thành phố sẽ tiếp tục áp dụng các phương pháp định tính lâu