Tổng quan phân tích số liệu và dự báo kinh tế

1CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN PHÂN TÍCH SỐ LIỆU VÀ DỰ BÁO KINH TẾ 2Tài liệu tham khảo  J.Holton Wilson & Barry Keating (2007),Business Forecasting with Accompanying Excel-Based ForecastXTM Software, 5th Edition,New Yourk: McGraw-Hill Irwin.  John E.Hanke & Dean W.Wichern (2005),Business Forecasting, 8th Edition, London: Prentice Hall.  Nguyễn Khắc Minh (2002), Các Phương Pháp Phân Tích và Dự Báo trong Kinh Tế, Hà Nội: NXB Khoa Học Kỹ Thuật. 3Tài liệu tham khảo  Kenneth N. Berk and Carey, P. (2000), Data Analysis with Microsoft® Excel, USA: Duxbury Thomson Learning. 4TỔNG QUAN DỰ BÁO KINH TẾ 1. Vai trò của dự báo 2. Các phƣơng pháp dự báo 3. Qui trình dự báo 4. Lựa chọn phƣơng pháp dự báo 5. Đánh giá độ tin cậy của phƣơng pháp dự báo 6. Hệ thống các khái niệm thống kê cơ bản sử dụng trong dự báo 5VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO Trong Lĩnh vực kinh doanh  Dự báo tạo ra lợi thế cạnh tranh (ở thế chủ động, không bị động) (Ví dụ: Doanh nghiệp trong hiệp hội Nhựa, Dệt may…)  Công tác dự báo là một bộ phận không thể thiếu trong hoạt động của các doanh nghiệp, trong từng phòng ban: 6VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO (tt) Phòng Kinh doanh – Marketing  Doanh số trong các giai đoạn tiếp theo (Nestle)  Doanh số của những sản phẩm mới (Honda)  Doanh số qua các hoạt động chiêu thị (Bia Tiger)  Ngân sách cho các hoạt động chiêu thị (Unilever) Phòng Sản xuất – Nhu cầu nguyên vật liệu – Lƣợng tồn kho – => Kế hoạch thu mua, chuyển vận tổ chức giao nhận. 7Phòng nhân sự  Kế hoạch tuyển dụng  Kế hoạch Huấn luyện đào tạo – Ví dụ: FPT với mục tiêu 925 Phòng kế toán, tài chính  Chi phí, lãi lỗ  Các chỉ số tài chính (về vốn, lợi nhuận) – Ví dụ: Công ty chứng khoán giao dịch trên thị truờng chứng khoán Việt Nam. VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO (tt) 8ÁP DỤNG DỰ BÁO TRONG THỰC TIỂN  Công ty hoá dầu: Columbia Gas  Công ty dƣợc phẩm: Các công ty dƣợc lớn ở châu Âu, MỹGlaxo Wellcome (sáp nhập), Bayer, Bristol Myers...  Tập đoàn sản xuất ô tô: Fiat  Hãng hàng không: Trans World Airline.  Ở Việt Nam: Các công ty lớn có riêng bộ phận sử dụng dự báo là rât nhiều. Các công ty nƣớc ngoài, các công ty nhà nƣớc, các công ty nghiên cứu thị trƣờng. 9DỰ BÁO TRONG CÁC LĨNH VỰC KHÁC  Trong các cơ quan nhà nƣớc Sở Kế Hoạch Đầu tƣ, Thống kê, Ban Vật giá, Sở giao dịch chứng khoán  Trong các tổ chức quốc tế tại Việt Nam và trên thế giới WB, IMF, USAID, UNDP, UN… Vũ Quang Việt (chuyên Viên thống kê LHQ)  Trong nghiên cứu khoa học, đề tài tốt nghiệp. 10 VAI TRÒ CỦA DỰ BÁO  CƠ HỘI VIỆC LÀM Trong các công ty nghiên cứu thị trƣờng Có hơn 20 công ty nghiên cứu thị trƣờng tại Tp.HCM nhƣ:MSV, Trƣơng Đoàn, AC NielSen, Taylor Nielsen…  Trong các công ty tại VN Nƣớc ngoài: Sony, Toyota, Samsung, ANZ, GSK.. Trong nƣớc: Kinh Đô, Việt Thắng, Dệt Phong phú, Gạch Đồng Tâm, Cà phê Trung Nguyên …  Trong các công ty chứng khoán Việt Nam 21 công ty chứng đang giao dịch trên thị truờng chứng khoán VN (tại TP.HCM). 11 CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO Tuỳ theo mục đích, thời lƣợng và dữ liệu sẵn có ta chọn phƣơng pháp phù hợp nhất để cho ra những thông tin chính xác và kịp thời nhất làm cơ sở cho các quyết định của Doanh nghiệp  Phƣơng pháp định tính (Subjective Method)  Phƣơng pháp định lƣợng (Quantitative Method) 12 PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH  Phƣơng Pháp định tính: dự báo dựa trên phán đoán chủ quan và trực giác của ngƣời tham gia dự báo.  Lấy ý kiến đội ngũ nhân viên bán hàng  (Sales force Composites)  Ưu điểm:  Tiếp xúc hàng ngày với khách hàng  Có mối quan hệ mật thiết với khách hàng.  Nhược điểm:  Một số lạc quan thƣờng đánh giá cao khả năng bán tại khu vực mình và ngƣợc lại.  Ảnh hƣởng bởi kinh nghiệm gần nhất.  Dựa trên sự ‘cảm nhận’ có thể đánh giá cao hoặc thấp mức thực tế và tác động của cơ chế lƣơng thƣởng. 13  Lấy ý kiến ngƣời tiêu dùng(Servey of customers)  Ƣu điểm:  Cách tốt nhất để dự báo nhu cầu, sở thích của họ qua dự định mua sắm của họ.  Điều tra đƣợc thị hiếu của khách hàng để cải tiến sản phẩm.  Nhƣợc điểm:  Phù hợp cho các sản phẩm công nghiệp  Tính chính xác của dữ liệu  Ví du:ï MSV, ACNielsen (thực hiện field survey) PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH (tt) 14  Lấy ý kiến của Ban điều hành (Jury of Executive Opinion) Dự trên sự hiểu biết kinh nghiệm của các nhà quản trị cao cấp, các chuyên viên marketing, là những ngƣời có sự hiểu biết sâu sắc về hoạt động của doanh nghiệp.  Ưu điểm: Thu thập đƣợc kinh nghiệm từ nhiều chuyên gia khác nhau.  Nhược điểm: nếu có ngƣời áp đảo, dự báo sẽ mang nặng ý kiến chủ quan của ngƣời đó PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH (tt) 15 Phƣơng pháp Delphi Gồm các bƣớc: 1. Những chuyên gia tham gia dự báo đƣợc chọn 2. Bảng câu hỏi về các biến dự báo đƣợc đƣa cho từng thành viên 3. Kết quả đƣợc thu thập và lập bảng và tóm tắt. 4. Bảng tóm tắt kết quả sẽ gửi lại cho từng chuyên gia xem xét lại 5. Từng chuyên gia sẽ xem xét lại các dự báo của mình trên cơ sở tham khảo ý kiến chung của nhiều chuyên gia khác. 6. Lập đi lập lại cho đến khi kết quả không khác biệt nhiều giữa các chuyên gia. PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH (tt) 16 PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH (tt) Ƣu, nhƣợc điểm của phƣơng pháp định tính Ưu điểm: – Dễ dàng thực hiện, không cần phải có nền tảng về dự báo, thƣờng đƣợc chấp nhận. Nhược điểm: – Mang tính chủ quan rất cao, không chuẩn, mất nhiều năm để trở thành ngƣời có khả năng phán đoán đúng. (kinh nghiệm là ông thầy giỏi, tuy nhiên là con dao hai lƣỡi). 17 PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH LƢỢNG  Phƣơng pháp dự báo định lƣợng:  Dựa trên cơ sở toán học thống kê. Khi không xét đến các nhân tố ảnh hƣởng khác ta có thể dùng phƣơng pháp dự báo theo dãy số thời gian.  Thời gian sẽ đƣợc xác định theo năm, quý, tháng hoặc thậm chí là tuần, ngày.  Các biến động có thể xảy ra theo các khuynh hƣớng sau:  Khuynh huớng tăng hoặc giảm rõ ràng (Trend).  Biến đổi theo mùa (Seasonality).  Biến đổi theo chu kỳ (Cycles).  Biến đổi ngẫu nhiên (Random). 18 PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH LƢỢNG (tt) Các kỹ thuật mang tính thống kê + Phƣơng pháp đơn giản + Phƣơng pháp trung bình + Phƣơng pháp đƣờng số mũ (có phân tách thành phần và xu hƣớng) Ví dụ: Dự báo doanh số của công ty trong quý tới (theo thời gian sơ đồ điểm sẽ thể hiện tính tăng, giảm dần, tăng giảm, theo chu kỳ…). Các kỹ thuật mang tính nhân quả Những kỹ thuật này đƣa ra các dự báo dựa trên mối quan hệ (sự tƣơng quan) giữa biến số đƣợc dự báo (biến phụ thuộc: Dependent variable) và các biến số tác động khác (biến độc lập : Independent variables). 19 PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH LƢỢNG (tt) Những kỹ thuật này bao gồm:  Mô hình hồi qui (regression)  Hồi qui bội (Multi regression)  Các chỉ số chính (Leading indicator)  Các mô hình kinh tế lƣợng (Econometric model), Mô hình đầu vào đầu ra (input-output models) Ví dụ: Bạn muốn dự báo mức tăng (giảm) của doanh thu của V-phone nếu tăng (giảm) của từng thành phần hoặc đồng thời các yếu tố: chi phí quảng cáo, giảm giá, tăng hình thức khuyến mãi, thêm chức năng… DS = f(QC) DS = f(QC, GG, KM, TCN) 20 QUY TRÌNH DỰ BÁO Theo Wilson và Keating, quy trình dự báo gồm 9 bƣớc 1. Xác định mục tiêu Thống nhất giữa ngƣời ra tiến hành dự báo và sử dụng kết quả dự báo (dùng để làm gì?, tầm quan trọng nhƣ thế nào? Giúp ích gì cho quá trình ra quyết định ?) Ví dụ: trên cơ sở dự báo về doanh thu, bộ phận Logistics của dự báo nhu cầu vật tƣ (ngƣời thục hiện), Bộ phận Kế toán sử dụng dự báo này để tính hiệu quả cụ thể của kế hoạch.  2. Quyết định đối tƣợng dự báo Xác định đƣợc đối tƣợng hay biến dự báo cụ thể (đo bằng gì?). Phạm vi ( một sản phẩm hay nhóm sản phẩm hay tổng hợp nhiều ngành sản phẩm, trong khu vực cụ thể hay là toàn vùng, trong nƣớc hay là cả xuất khẩu. Ví dụ: Unilever 21 QUY TRÌNH DỰ BÁO (tt) 3.Xác định loại dự báo (dài hạn, trung hạn hay ngắn hạn và thời đoạn dự báo) Ví dụ: GDP: năm Kim ngạch XNK: năm hoặc quý Doanh số : Quý 4. Nghiên cứu, khảo sát dữ liệu  Chất lƣợng dự báo phụ thuộc vào chất lƣợng của số liệu:  Dữ liệu có thể thu thập từ các nguồn:  Nội bộ  Bên ngoài.  Chuyển đổi dữ liệu tƣơng thích với yêu cầu của mục đích nếu có đầy đủ cơ sở.  Ví dụ: Kem KIDO 22 QUY TRÌNH DỰ BÁO (tt) 5. Chọn mô hình Việc chọn mô hình tuỳ thuộc vào các tiêu chí sau: 1. Dạng phân bố của dữ liệu 2. Số lƣợng quan sát sẵn có. 3. Độ dài của tầng dự báo (ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn)  Nếu dữ liệu phân bố thể hiện tính xu hƣớng thì có thể áp dụng các phƣơng pháp: trung bình, đƣờng số mũ.  Nếu số lƣợng quan sát quá ít: không thể sử dụng mô hình hồi qui (PP này càng nhiều càng tốt : tối thiểu phải khoảng 15 quan sát). Ngƣợc lại có thể chọn phƣơng pháp đơn giản (nhƣ dƣ báo thời tiết). 23 QUY TRÌNH DỰ BÁO (tt) 6. Đánh giá mô hình  Thông qua các thông số nhƣ: Sai Số trung bình (Mean Error), Trung bình tuyệt đối sai số (Mean Absolute Error)…  Sử dụng holdout period: Ví dụ bạn có bộ dữ liệu của 10 năm tính theo quý. Bạn chỉ dùng 8 năm để dự báo cho năm thứ 9 và thứ 10. Mô hình nào dự báo tốt nhất sẽ đƣợc chọn để dự báo cho toàn bộ 10 năm. Nếu không mô hình nào cho kết quả tới một độ chính xác chấp nhận đƣợc, quay về bƣớc 5 để chọn mô hình thay thế  Đối các mô hình hồi qui còn có các phƣơng pháp kiểm định và đo lƣờhg mức độ giải thích của các biến. 24 QUY TRÌNH DỰ BÁO (tt) 7. Chuẩn bị dự báo Sau khi qua bƣớc 06 chúng ta tin tƣởng rằng mô hình chúng ta chọn sẽ cho ra kết quả chuẩn xác. Có truờng hợp chúng ta phải chọn phƣơng pháp kết hợp giữa định tính và định lƣợng 8. Trình bày dự báo Trình bày rõ ràng Không cần phải phức tạp hóa kết quả bằng các công thức, hay thuật toán phức tạp Rõ ràng dù là bằng văn bản hay truyền đạt. 25 Qui trình dự báo 9. Theo dỏi Kết quả Liên tục theo dỏi, so sánh kết quả dự báo với giá trị thực tế. Thay đổi phƣơng pháp khi cần. chấp nhận sai lầm để cải tiến. 26 LỰA CHỌN PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO Chọn Phƣơng pháp dự báo (định tính, định lƣợng hay kết hợp) Phƣơng pháp định tính + Aùp dụng khi chƣa thu thập đuợc đầy đủ các thông số + Aùp dụng đối với các truờng hợp thăm dò phản ứng và kế hoạch chi tiêu của ngƣời tiêu dùng. Phƣơng pháp dự báo định lƣợng + Xác định dạng phân bố (kiểu chuyển vận) của dữ liệu. Ví dụ GDP thông thƣờng có tính xu hƣớng (tăng, giảm dần)và tính chu kỳ, chứ không có tính mùa vụ vì thế những phƣơng pháp sau đây có thể thích hợp: Đƣờng số mũ Holt, Hồi quy tuyến tính, Hồi quy nhân quả 27 ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY Đặt: At = Giá trị thực ở thời điểm t (quan sát t) Ft = Giá trị dự báo ở thời điểm t n = Số lƣợng quan sát sử dụng trong dự báo 1.Sai số trung bình (mean error) ME = ∑(At -Ft)/n 2.Trungbình sai số tuyệt đối (Mean absolute error) MAE = (∑ At –Ft )/n 3.Trung bình phần trăm sai số (mean percentage error) MPE = ∑((At –Ft)/At)/n 28 Đánh giá độ tin cậy 4. Trung bình tuyệt đối phần trăm sai số (Mean absolute percentage error) E = ∑ (At –Ft)/At /n 5. Trung bình bình phƣơng sai số (mean squared error) MSE = ∑(At -Ft)2/n 6. Chuẩn trung bình bình phƣơng sai số (Root mean squared error ) RMSE = root(MSE) 7. Hệ số U (Theil) U = RMSE(model) / RMSE(no-change model) Các tiêu chí từ 1-6, càng nhỏ càng tốt. 29 Các khái niệm thống kê cơ bản Tổng thể và chọn mẫu  Tổng thể (thống kê): gồm những cá biệt có ít nhất một đặc điểm chung.  Chọn mẫu: trong tổng thể ta lựa chọn một số đơn vị sẽ tạo thành chọn mẫu. Các giá trị thống kê mô tả  Các giá trị đo lường xu hướng trung tâm.  Mode (yếu vi): Mode của một dãy số là số liệu có tần số xảy ra cao nhất. (Gợi ý: “mốt hiện nay: nhiều ngƣời cùng thực hiện). Ví dụ trên bảng. 30 Các khái niệm thống kê cơ bản  Median (trung vi): Là giá trị trung điểm của dãy số. Xem ví dụ (nếu sắp xếp lại số liệu thì sẽ thấy Median là 6). Trong truờng hợp số lƣợng dãy số là chẵn thì Median là giá trị trung bình của hai giá trị trung điểm (Ví dụ: dãy số: 4,5,6,7,8,9; Median là: 6.5).  Mean (trung bình): Là giá trị trung bình của dãy số, đƣợc tính bằng các cộng tất cả các giá trị số liệu lại rồi chia cho tổng giá trị số liệu. 31 Các khái niệm thống kê cơ bản  Nếu số liệu đƣợc sắp xếp theo nhóm (group) thì tính Median và Mode nhƣ sau: c f Fn LMed m   2/ •L: cận dƣới của nhóm chứa số trung vị •F: tần số tích lũy của các nhóm đứng trƣớc nhóm chứa số trung vị •fm: tần số của nhóm chứ số trung vị 32 Các khái niệm thống kê cơ bản  c: khoảng cách của nhóm c dd d LMode 21 1   • d1: hiệu của tần số nhóm chứa mode – tần số nhóm đứng trƣớc mode •d2: hiệu của tần số nhóm chứa mode – tần số nhóm đứng sau mode 33 Các khái niệm thống kê cơ bản Độ lệch chuẩn (Standard deviation): là mức độ chênh lệch chuẩn giữa các giá trị trong dãy số với các giá trị trung bình của chúng: Phƣơng sai (variance): Để do lƣờng mức độ phân tán xung quanh giá trị trung bình, ngƣời ta còn dùng phƣơng sai. Phƣơng sai đƣợc tính bằng bình phƣơng độ lệch chuẩn. 1 )( 1 2      n XX Sd n i 1 )( 1 2      n XX Var n i i 34 Độ tự do (degree of freedom)  Độ tự do trong một dãy số cho thấy các số liệu độc lập lẫn nhau theo nghĩa chúng không thể suy ra đƣợc từ số liệu kia.  Ví dụ: thu nhập của Yến là 9 triệu, thu nhập của Long là 4 triệu. Tổng thu nhập của hai ngƣời là 13 triệu.  Có thể thấy nếu biết đuợc hai trong ba thông tin trên thì chúng ta có thể biết đƣợc thông tin còn lại. Vì vậy mặc dù có 3 số liệu nhƣng độ tự do của chúng là 2. Phân phối xác suất (probability Distributions)  Phân phối xác suất của một biến ngẫu nhiên liệt kê tất cả các khả năng giá trị có thể có cùng với xác suất của nó. Vì vậy tổng xác suất là 1.  Giá trị ƣớc tính của (Expected value) hay còn gọi là kỳ vọng toán của một phân phối xác xuất bằng các nhân mỗi giá trị X với xác xuất của nó, sau đó công tổng tất cả các những giá trị này lại. Các khái niệm thống kê cơ bản 35 Các khái niệm thống kê cơ bản  Ví dụ: Điện thoại Di động (xách tay) có xác suất hỏng, cháy, nổ là: 30%, vậy xác xuất điện thoại không hỏng hóc là 70%. – Khả năng 1: nếu xảy ra sự cố hỏng hóc: lỗ (trong thƣơng vụ này): 250 triệu VND. – Khả năng 2: nếu không xảy ra sự cố, lợi nhuận: 500 triệu VND  Vậy lợi nhuận dự tính là: – E(X) = (-250x30%) + (500x70%) = 275 triệu VND  Các phân phối lý thuyết thƣờng đƣợc sử dụng trong thực tế là: Phân phối siêu bội, phân phối nhị thức, phân phối Bernouli, phân phối Poison. Phổ biến nhất là phân phối nhị thức. 36 Các khái niệm thống kê cơ bản Kiểm định giả thuyết (hypothesis testing) Kiểm định giả thuyết thống kê về một đặc tính nào đó của tổng thể nhằm loại bỏ hay không loại bỏ giả thuyết nào đó Các sai lầm trong quá trình kiểm định là : - Sai lầm loại 1: Loại bỏ giả thuyết đúng - Sai lầm loại II: Chấp nhận giả thuyết sai Mỗi phân phối xác suất có các cách tính khác nhau, vì thế giá trị tính đƣợc cũng khác nhau, ảnh hƣởng tới dự báo Ví dụ: Do phạm sai lầm trong kiểm định chúng ta tính xác suất của máy hỏng hóc là 30% (hoặc chỉ tính đến lợi nhuận trƣớc mắt mà không thấy những tác động đến thƣơng hiệu), thực tế là 20%. Kết quả của hai phƣơng pháp này là khác nhau. Quyết định cũng sẽ khác nhau.