MỘT SỐ CÔNG CỤ PHÂN TÍCH KINH TẾ VĨ MÔ
IV- CÔNG CỤ LƯỢC ĐỒ VÀ MÔ HÌNH TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO KINH TẾTrong hai phần trên, chúng ta đã nghiên cứu một số kỹ thuật trình bày và phân tích số liệu để làm nổi bật những đặc trưng của tình hình kinh tế cũng như tạo ra những hiểu biết sâu hơn bản chất của các hiện tượng kinh tế. Tuy nhiên, những phương pháp và kỹ thuật nêu trên chỉ cho phép phân tích từng chỉ tiêu kinh tế đơn lẻ, chưa có sự nối kết giữa nhiều chỉ tiêu theo quan hệ nhân quả để người sử dụng có thể hiểu tại sao những hiện tượng kinh tế đã xảy ra như vậy, những nguyên nhân trực tiếp và những nguyên nhân sâu xa là gì ? Ví dụ về chỉ tiêu tăng trưởng kinh tế nêu trên, việc tính toán xu thế và một vài phân tích hiệu quả tăng trưởng... chưa cho biết nguồn gốc của sự tăng trưởng này... Hơn nữa, do chưa tạo dựng được các mối quan hệ nhân quả giữa các chỉ tiêu, sẽ rất khó khăn khi xây dựng chính sách kinh tế.
Chính vì những lý do trên, phần này sẽ được dành để trình bày hai kỹ thuật cho phép nghiên cứu phân tích các chỉ tiêu kinh tế theo mối quan hệ nhân quả. Kỹ thuật thứ nhất là các lược đồ, kỹ thuật thứ hai là các mô hình kinh tế lượng. Hai kỹ thuật này đã và đang được sử dụng rất rộng rãi trong nghiên cứu kinh tế tại các nước phát triển theo nguyên lý kinh tế thị trường. Dưới đây là tóm tắt những nội dụng chính của hai phương pháp.
1/ Công cụ lược đồ trong phân tích kinh tế:
Không đưa các lược đồ lên mạng được.
2/ Công cụ mô hình kinh tế lượng trong phân tích và dự báo kinh tế
Báo cáo này không phải là một giáo trình kinh tế lượng nên nó chỉ đề cập dưới dạng gộp những khái niệm và công việc cần làm để người đọc có hiểu biết chung về lĩnh vực này.
2.1) Về phương pháp mô hình hoá kinh tế lượng
a) Kinh tế lượng là gì ?
Kinh tế lượng là một nhánh của khoa học kinh tế có mục tiêu nghiên cứu các quan hệ kinh tế và diễn đạt các lý thuyết kinh tế dưới dạng công thức và mô hình toán học rồi kiểm tra tính đúng đắn của chúng thông qua các phương pháp thống kê nhờ các số liệu thực nghiệm.
Thuật ngữ lượng (tiếng anh: metric) có ý nghĩa là đo lường, nên kinh tế lượng thực chất là đo lường các quan hệ kinh tế. Trong thực tế, kinh tế lượng cố gắng đo lường hiệu quả tác động của một biến kinh tế này với một biến kinh tế khác, từ đó dự báo được những diễn biến kinh tế trong tương lai, hoặc qua phân tích các kịch bản, có thể chọn các chính sách kinh tế phù hợp để đạt được những mục tiêu kinh tế, xã hội mong muốn.
b) Bản chất của tiếp cận kinh tế lượng
Sơ đồ 1 dưới đây tóm lược bản chất của tiếp cận kinh tế lượng. Kinh tế lượng bao gồm hai yếu tố cơ bản: lý thuyết và thông tin thực tế. Thông thường trong phân tích kinh tế, chúng ta chỉ đi theo tiếp cận lý thuyết, nghiên cứu tình hình kinh tế thông qua các số liệu thô, không có quan hệ định lượng với nhau, rồi xem nền kinh tế đang hoạt động theo lý thuyết kinh tế nào để sử dụng các chính sách do lý thuyết kinh tế đó gợi ý nhằm điều chỉnh quá trình phát triển kinh tế theo mục tiêu mong muốn. Ví dụ nền kinh tế Việt nam hiện đang trong tình trạng cung lớn hơn cầu, thiểu phát đi đôi với thất nghiệp gia tăng trong điều kiện tiềm năng phát triển còn rất lớn, tức là đang trong bối cảnh thất nghiệp kiểu Keynes, do đó cần áp dụng các chính sách kích cầu kiểu Keynes để phục hồi kinh tế. Trong số các chính sách do Keynes đề xướng, có nới lỏng chính sách tài chính, tiền tệ và điều chỉnh thu nhập theo hướng tăng thu nhập cho tầng lớp dân cư có thu nhập thấp... Chính phủ Việt nam đang đi theo đường lối này.
Tuy nhiên, nếu chỉ dựa trên những thông tin thô ban đầu thì khó kết luận nền kinh tế Việt nam đang hoạt động theo cơ chế Keynes. Hơn nữa, lý thuyết cũng không chỉ ra liều lượng cụ thể của các chính sách cần áp dụng. Ví dụ nới lỏng tài chính, tiền tệ đến bao nhiêu là vừa ? Giảm thuế đến mức nào, tăng chi và tăng bội chi ngân sách lên bao nhiêu ? Cung ứng tiền tệ, tín dụng đến mức nào, kéo dài bao lâu ? Rồi điều chỉnh hạ lãi suất đến đâu ?... Chính ở đây, phải sử dụng các thông tin, số liệu sẵn có và áp dụng các phương pháp thống kê để ước lượng cụ thể bằng con số các quan hệ kinh tế rồi tính ra những liều lượng cụ thể cho mỗi chính sách. Vai trò và bản chất của kinh tế lượng là ở đó.
Lý thuyết kinh tế là thành phần cơ bản của phân tích kinh tế lượng, và nó phải được thể hiện dưới dạng có thể sử dụng để lượng hoá, ví dụ phải thể hiện được bằng mô hình toán học, đặc biệt là mô hình kinh tế lượng, tức là có thể ước lượng cụ thể nếu có số liệu. Trong giai đoạn xây dựng lý thuyết, vấn đề quan trọng nhất là nhận dạng mô hình (specification), tức là thiết lập một mô hình phản ánh đúng đối tượng cần nghiên cứu. Ví dụ, khi nghiên cứu nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế ở Việt nam, phải chỉ rõ những nhân tố nào đóng vai trò quyết định trong quá trình tăng trưởng. Đó là vốn đầu tư, lao động, xuất khẩu hay khoa học và công nghệ ?. Tiếp đến, cần chọn dạng hàm số phản ánh đúng tác động của từng nhân tố này tới tăng trưởng kinh tế Việt nam.
c) Tác dụng chính của kinh tế lượng
Sơ đồ trên cũng chỉ ra ba tác dụng chính của kinh tế lượng: phân tích cơ cấu, dự báo và phân tích chính sách. Đây là những mục đích cuối cùng của quá trình xây dựng mô hình kinh tế lượng.
Phân tích cơ cấu là sử dụng mô hình kinh tế lượng đã xây dựng để đo lường định lượng các mối quan hệ kinh tế. Ví dụ qua tính toán kinh tế lượng, có thể rút ra nhận xét rằng nếu chấp nhận tỷ lệ lạm phát 10%/năm thì tỷ lệ thất nghiệp ở thành thị có thể giảm xuống còn 5% (đường cong Philip), và tỷ lệ tăng trưởng kinh tế có thể đạt 8%/ năm. Khi đó ta có thể mạnh dạn nới lỏng hơn nữa chính sách tài chính, tiền tệ.
Dự báo là sử dụng mô hình kinh tế lượng đã xây dựng để dự đoán các giá trị định lượng tương lai của các biến số trong mô hình (nhưng cũng có thể dự báo quá khứ nếu có những khoảng thời gian không có số liệu...). Ví dụ mô hình cho kết quả dự báo kinh tế Việt nam sẽ tăng mạnh trong những quý cuối năm 2000 và đầu năm 2001. Khi đó, có thể dự đoán tiếp là nhập khẩu sẽ tăng mạnh, cán cân thương mại có thể bị thâm hụt mạnh hơn hai quý đầu năm 2000. ở cấp doanh nghiệp, nếu nhà quản lý dự đoán lượng hàng bán ra quý 3, 4 sẽ tăng thì họ sẽ phải đưa ra chính sách tăng cường mua nguyên nhiên vật liệu và thuê nhân công ngay từ bây giờ để chuẩn bị trước.
Đánh giá chính sách là sử dụng mô hình kinh tế lượng đã xây dựng nhằm chọn 1 trong số nhiều chính sách được đề nghị để đem áp dụng trong thực tiễn. Có thể xây dựng một hàm lợi ích và chọn chính sách theo quan điểm tối đa lợi ích, nhưng trong thực tế, người ta thường chọn các chính sách thoả mãn tiêu chuẩn đa mục tiêu. Ví dụ chọn chính sách gồm nhiều biện pháp mà cho phép đạt được các mục tăng trưởng GDP, tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp và thâm hụt cán cân thanh toán vãng lai ở mức chấp nhận được.
d) Ví dụ về mô hình kinh tế lượng: Hàm tiêu dùng
Ví dụ 1 dưới đây là xây dựng hàm cầu, một thành phần không thể thiếu được trong mọi mô hình kinh tế lượng vĩ mô. Hàm này giả thiết (nghiên cứu lý thuyết cho thấy đây là một giả thuyết hợp lý) rằng tổng tiêu dùng của nền kinh tế là một hàm số của thu nhập, có nghĩa là thu nhập tăng thì tiêu dùng toàn xã hội sẽ tăng. Dưới dạng tuyến tính, hàm tiêu dùng được viết như sau:
C = a + b * Y
trong đó C là tổng tiêu dùng, Y là tổng sản phẩm trong nước. Vì tiêu dùng không vượt quá thu nhập làm ra nên hệ số b nằm trong khoảng (0, 1). Sử dụng các phương pháp kinh tế lượng, ví dụ phương pháp bình phương cực tiểu, sẽ tìm ra b = 0,8. Khi đó có thể kết luận cứ làm ra 1 đồng GDP thì sẽ tiêu dùng 0,8 đồng. Như vậy, thông qua xây dựng mô hình, có thể hiểu cụ thể quan hệ định lượng trong cơ chế kinh tế vĩ mô, có thể dự báo nhu cầu năm sau nếu trước đó đã dự kiến kế hoạch tăng trưởng GDP... Có thể sử dụng kỹ thuật bảng, biểu và đồ thị nêu trong phần 1 để minh hoạ các thông tin liên quan tới hàm tiêu dùng này.
Ví dụ 2: Mô hình Keynes cho nền kinh tế mở
xem trang sau
2.2) Các kỹ thuật kinh tế lượng: Mô tả các mô hình
a) Các khái niệm và định nghĩa
Mô hình kinh tế là một tập hợp các phương trình hay hàm số phản ánh các quan hệ phụ thuộc lẫn nhau giữa nhiều đại lượng, chỉ tiêu kinh tế. Một số khái niệm cơ bản nhất liên quan đến mô hình là:
* CÁC YẾU TỐ:
- Các biến hay biến số: Có hai loại biến số:
+ Biến nội sinh: Là các biến số mà giá trị của chúng được tìm thấy sau khi giải mô hình.
+ Biến ngoại sinh: Là các biến mà giá trị của chúng được giả định là đã được biết trước, và được sử dụng để đưa vào mô hình và giải ra giá trị các biến nội sinh.
Các biến ngoại sinh lại được phân làm hai nhóm:
. Các biến mà người xây dựng mô hình không thể kiểm soát được giá trị của chúng, ví dụ giá cả trên thị trường quốc tế, điều kiện khí hậu, thời tiết, tăng trưởng dân số...
. Các biến mà người xây dựng mô hình hay người làm chính sách có thể kiểm soát được giá trị của chúng. Các biến này còn được gọi là các biến công cụ. Ví dụ tỷ lệ thuế VAT, tỷ giá chính thức của Nhà nước, tỷ lệ vốn đầu tư của nhà nước cho nông nghiệp trong tổng chi ngân sách chính phủ...
Trong các mô hình kinh tế lượng vĩ mô, các biến nội sinh chủ yếu là: Tổng sản phẩm trong nước, tiêu dùng trung gian, tiêu dùng gia đình, đầu tư của các doanh nghiệp, xuất khẩu, nhập khẩu... Các biến ngoại sinh là tiêu dùng của chính phủ, đầu tư của chính phủ, nhu cầu của các nước bạn hàng...
- Các tham số:
Tham số là những đại lượng có giá trị cho trước, chúng khác với biến ngoại sinh ở chỗ không phải là chuỗi thời gian. Có hai loại tham số:
+ Tham số do người lập mô hình xác định
+ Tham số ước lượng từ các phương kinh tế lượng
Ví dụ trong hàm tiêu dùng nêu trên, tham số ước lượng từ mô hình là 0,8. Nhưng người lập mô hình có thể dự báo hành vi của người tiêu dùng sẽ thay đổi trong thời kỳ kế hoạch, và tự điều chỉnh thành 0,75.
* CÁC PHƯƠNG TRÌNH:
- Phương trình hành vi (behavious equation): Người lập mô hình dựa vào phân tích thực trạng tình hình, đồng thời dựa vào một lý thuyết kinh tế nào đó để lựa chọn và xây dựng các dạng hàm số phản ảnh đúng nhất quan hệ giữa các chỉ tiêu kinh tế, sau đó ước lượng các tham số của hàm bằng phương pháp kinh tế lượng.
Ví dụ khi xây dựng hàm tiêu dùng, thường giả thiết rằng tiêu dùng phụ thuộc vào tổng thu nhập, vào tiêu dùng thời gian gần đây (chỉ tiêu này phản ánh thói quen tiêu dùng, hay xu thế tiêu dùng) và tỷ lệ thất nghiệp (tỷ lệ thất nghiệp tăng thì các gia đình có xu hướng tăng tiết kiệm, giảm tiêu dùng). Sau đó chọn dạng hàm quan hệ rồi ước lượng các tham số.
- Phương trình hạch toán: Đây là các quan hệ theo định nghĩa, hai vế phải và trái trong hàm số phải luôn luôn bằng nhau. Ví dụ phương trình sau là phương trình hạch toán:
PROD + IMPOR = DEMI + EXPOR
trong đó PROD là GDP, DEMI là tiêu dùng nội địa, EXPOR và IMPOR lần lượt là xuất, nhập khẩu.
* CÁC DẠNG MÔ HÌNH:
- Mô hình động và mô hình tĩnh
Mô hình tĩnh là mô hình trong đó giá trị của biến nội sinh tại năm t chỉ phụ thuộc vào giá trị tại năm t của các biến số khác (nội hoặc ngoại sinh). Ví dụ như mô hình:
yt = f (yt , xt, ut)
trong đó yt là biến nội sinh, xt là biến ngoại sinh, ut là sai số hay biến ngẫu nhiên.
Mô hình động là mô hình trong đó giá trị của biến nội sinh tại năm t phụ thuộc cả vào giá trị tại các năm trước năm t của các biến số khác (nội hoặc ngoại sinh).
- Mô hình tuyến tính: là mô hình mà các phương trình quan hệ là phương trình tuyến tính. Dạng tổng quát là:
A * yt + B * yt-1 + C * xt + ut = 0
- Mô hình phi tuyến: Là các mô hình không phải tuyến tính. Các dạng thông dụng là dạng hàm logarithm hoặc phân số như sau:
Log (EXPOR) = a * Log(DEMI) + b
và (EXPOR - EXPOR*) / EXPOR* = a * (DEMX - DEMX*) / DEMX*
với EXPOR* và DEMX* là giá trị xu thế. DEMX là cầu nước ngoài.
b) Sử dụng mô hình trong dự báo
Dự báo tương lai là chức năng cơ bản của mọi mô hình. Để dự báo, cần đề ra một số giả thiết về tương lai cho các biến ngoại sinh của mô hình, sau đó giải mô hình để tìm ra giá trị các biến nội sinh, tức là số dự báo tương lai của các chỉ tiêu kinh tế. Thế mạnh đặc trưng của các mô hình kinh tế lượng trong dự báo kinh tế là:
- Đảm bảo sự khớp nhau giữa các chỉ tiêu liên quan, ví dụ số dự báo luôn đảm bảo tổng GDP ngang bằng tổng tiêu dùng, tích luỹ, xuất khẩu và trừ đi nhập khẩu.
- Xem xét tác động đồng thời của một số lượng không hạn chế các cơ chế liên hệ phụ thuộc nhau trong nền kinh tế, và các nhân tố ngoại sinh.
- Người sử dụng khác có thể nghiên cứu mô hình và tin tưởng vào kết quả, nhất là có thể so sánh kết quả từ nhiều mô hình khác nhau.
Những tiến bộ gần đây về phương diện lý thuyết kinh tế và của kỹ thuật kinh tế lượng cho phép xây dựng mô hình ngày càng phức tạp hơn, nhưng độ chính xác cao hơn, phù hợp hơn khi so với nền kinh tế. Đặc biệt, những thuật toán mới kết hợp với những hệ phần mềm mới đã cho phép giải mô hình nhanh chóng.
Các hình thức dự báo: Có hai loại dự báo, gồm dự báo theo kịch bản và dự báo đối chiếu. Trong dự báo theo kịch bản, chúng ta chỉ quan tâm tới các kết quả tuyệt đối trong quá trình giải mô hình, căn cứ vào các giả thiết về giá trị các biến ngoại sinh trong tương lai. Ngược lại, trong dự báo đối chiếu, người ta xây dựng một dự báo cơ sở, hoặc dự báo chuẩn, rồi thay đổi các giả thiết kinh tế để so sánh, đối chiếu và đánh giá độ nhạy cảm của các cân bằng kinh tế trước những thay đổi này.
c) Phân loại mô hình
* PHÂN THEO LĨNH VỰC:
- Theo địa lý: mô hình quốc gia, mô hình quốc tế (đa quốc gia), mô hình thế giới (mô hình toàn cầu).
- Theo lý thuyết: mô hình cổ điển, mô hình tân cổ điển, mô hình kyenes, mô hình tân keynes, mô hình theo thuyết tiền tệ...
- Theo đơn vị tính: mô hình hoặc chỉ tính các chỉ tiêu khối lượng hoặc chỉ tính theo hiện vật, không đề cập tới thay đổi giá cả, giá trị.
- Theo một loại sản phẩm: ví dụ mô hình sản xuất và tiêu thụ năng lượng.
- Theo loại tác nhân kinh tế: ví dụ mô hình hoạt động của khu vực doanh nghiệp nhà nước, hoặc của khu vực gia đình.
* PHÂN THEO KÍCH THƯỚC:
Thông thường các mô hình được phân loại như sau:
- Mô hình nhỏ: từ 1 đến 50 phương trình
- Mô hình trung bình: từ 150 đến 400 phương trình
- Mô hình lớn: từ 800 đến 2000 phương trình
- Mô hình cực lớn: Trên 4000 phương trình.
Đối với những khoảng chưa nêu ở trên, đó là các mô hình có quy mô hỗn hợp giữa hai nhóm trên và dưới.
* PHÂN THEO THỜI GIAN DỰ BÁO:
- Mô hình ngắn hạn: dự báo từ 1 quý đến 2 năm
- Mô hình trung hạn: dự báo từ 4 năm đến 7 năm
- Mô hình dài hạn: dự báo từ 10 năm trở lên.
2.3) Các kỹ thuật kinh tế lượng: Quá trình mô hình hoá
Quá trình mô hình hoá bao gồm 3 bước: Thu thập và tổ chức dự liệu, ước lượng và nhận dạng mô hình, và mô phỏng mô hình.
* BƯỚC 1: THU THẬP VÀ SỬ LÝ, TỔ CHỨC DỮ LIỆU
Để xây dựng mô hình, dĩ nhiên là phải thu thập các thông tin về đối tượng nghiên cứu và tổ chức chúng thành một cơ sở dữ liệu đảm bảo tính thống nhất giữa các loại số liệu. Các nội dung thường được đề cập đến là:
- Các kiểu dữ liệu: ví dụ các chỉ tiêu tổng hợp kinh tế quốc dân theo khối lượng và giá trị, theo giá hiện hành và giá so sánh; các chỉ số giá, các số liệu tài chính, tiền tệ, các số liệu về lao động, việc làm, các số liệu về dân sô, các số liệu điều tra, các số liệu kinh tế quốc tế và khu vực... Xem xét nguồn dữ liệu, khả năng khai thác dữ liệu ngay trên các máy tính được nối mạng để tiết kiệm thời gian... Xem xét khả năng chuyển các dữ liệu lưu trữ từ các hệ phần mềm khác nhau sang phần mềm sử dụng để mô hình hoá.
- Xử lý sơ bộ các dữ liệu: Thông thường các dãy số có sẵn chưa thể sử dụng được ngay cho nhu cầu của mô hình, nên phải có một số xử lý trước. Một số kỹ thuật thường được sử dụng là:
+ Thay đổi thời kỳ số liệu, ví dụ số liệu thu thập được là số liệu tháng, nay vì cần xây dựng mô hình quý nên cần gộp cứ 3 tháng lại thành 1 quý. Hoặc đã có số liệu năm, nay cần phân rã theo quý... Có nhiều kỹ thuật để thực hiện việc gộp hoặc phân rã dữ liệu.
+ Gộp, tách các dữ liệu theo thành phần kinh tế, theo nhóm dân cư, theo nhóm tỉnh, nhóm nước, nhóm sản phẩm...
+ Tính những chỉ tiêu mới mà bình thường không có trong các tài liệu chính thức, ví dụ tỷ lệ sử dụng khả năng sản xuất...
+ Kiểm tra sự khớp nhau của các chuỗi, phân tích sai số, bổ xung số liệu các năm cuối mà Niên giám thống kê chưa có...
+ Loại bỏ những số liệu thừa để tiết kiệm chỗ trong ngân hàng dữ liệu và tính toán nhanh hơn, đưa thêm các thông tin giải thích số liệu (nguồn gốc, đơn vị tính, công thức...
* BƯỚC 2: ƯỚC LƯỢNG VÀ NHẬN DẠNG MÔ HÌNH
- Quá trình ước lượng:
+ Ước lượng các phương trình và thực hiện các kiểm định thống kê: Kiểm định R2, R2 điều chỉnh, sai số chuẩn của từng biến số và của từng phương trình, tính tự tương quan, tính ổn định của các hệ số, tính dừng của các dãy số, quan hệ nhân quả...
+ Phương pháp ước lượng từng phương trình: Có nhiều phương pháp khác nhau, ví dụ phương pháp bình phương cực tiểu, phương pháp Cochrane - Orcutt, phương pháp Hildreth - Liu...
+ Phương pháp ước lượng đồng thời nhiều phương trình: phương pháp bình phương cực tiểu hai bước, phương pháp gián tiếp...
- Quá trình nhận dạng: Sau khi ước lượng các phương trình hành vi, phải tập hợp chúng lại và bổ xung các phương trình hạch toán để tạo thành hệ mô hình. Những nội dung cần chú ý trong khâu này là:
+ Đảm bảo tôn trọng các ràng buộc, ví dụ tổng các thành phần của GDP phải bằng số liệu tổng GDP, tổng cung phải khớp với tổng cầu, chỉ số giá phải khớp với tỷ lệ lạm phát.
+ Đảm bảo tính đồng nhất (homogeneity). Ví dụ không được hồi quy giữa chỉ tiêu khối lượng và chỉ tiêu giá trị, giữa biến bị logarithm và biến không bị logarithm, giữa biến thời gian và hằng số...
+ Đảm bảo mô hình phải có lời giải, tránh trường hợp đặt ra quá nhiều ràng buộc đến mức không thể tìm ra 1 lời giải nào.
* BƯỚC 3: MÔ PHỎNG KIỂM TRA MÔ HÌNH
- Kiểm tra lại lần cuối các số liệu, kiểm tra sai số của các phương trình. Đối với phương trình hạch toán, sai số phải bằng 0. Đối với phương trình ước lượng, giá trị biến nội sinh phải bằng giá trị ước lượng từ mô hình, tức sai số giữa giá trị thật và giá trị tính toán phải bằng sai số khi ước lượng phương trình...
- Mô phỏng quá khứ làm cơ sở phân tích: Có nhiều phương pháp, nhưng thông dụng nhất là thuật toán Gauss - Seidel, Ritz - Jordan, Newton và một vài cải tiến của nó. Trong quá trình này, phải sắp xếp lại các phương trình cho hợp lý để dể giải mô hình, phải theo dõi số bước lặp và đặt ra các tiêu chuẩn hội tụ để đảm bảo giải được mô hình... Đối với các mô hình lớn, việc lựa chọn các phương pháp giải và kỹ thuật sử lý để mô hình hội tụ là khá phức tạp.
- Kiểm chứng mô hình: Sau khi mô hình đã hội tụ và cho các lời giải, cần phải kiểm chứng xem mô hình có phản ánh đúng thực trạng kinh tế không, các giá trị dự báo của nó có đáng tin cậy không. Để thực hiện mục tiêu này, cần áp dụng một số phương pháp đánh giá sai số. Kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất là mô phỏng quá khứ (simulation ex-post).
Mô phỏng quá khứ là giải mô hình theo cùng thời kỳ dùng để ước lượng mô hình, sau đó so sánh số liệu mô phỏng và số liệu thực tế để xem mô hình có phản ánh đúng thực tế không. Mô phỏng này có hai dạng:
+ Mô phỏng tĩnh: là mô phỏng trong đó các giá trị thực tế được gán cho các biến trễ, tức là dự báo ít phụ thuộc vào thông tin dài hạn.
+ Mô phỏng động: là mô phỏng trong đó các giá trị mô phỏng được gán cho các biến trễ.
Thông thường người ta áp dụng kỹ thuật mô phỏng động. Sau khi có kết quả mô phỏng, thường tính toán sai số của mô hình theo một số công thức sau:
+ Theo giá trị tuyệt đối:
Sai số =
hoặc Sai số =
+ Theo giá trị tương đối:
Sai số =
hoặc Sai số =
Việc chọn tiêu chuẩn nào trong số các tiêu chuẩn trên phụ thuộc vào bản chất của các biến số nghiên cứu, nhưng nói chung, tiêu chuẩn sai số tương đối được sử dụng phổ biến hơn.
Nếu sau quá trình mô phỏng mà thấy rằng sai số chung của mô hình hoặc của một số biến còn lớn, vượt quá 2-5%, thì phải kiểm tra lại các phương trình để điều chỉnh chúng sao cho có được mô hình tốt hơn. Đây là quá trình rất phức tạp.
- Mô phỏng kiểm tra khả năng dự báo của mô hình: Một kỹ thuật khác cho phép đánh giá khả năm dự báo của mô hình là mô phỏng kiểm tra. Cách làm như sau: Xây dựng mô hình với số liệu không tính 1-2 năm cuối, sau đó sử dụng mô hình để dự báo cho chính 1-2 năm này rồi so sánh kết quả dự báo với giá trị thật để thấy sai số dự báo là bao nhiêu, chấp nhận được không. Nếu sai số dự báo thấp thì có thể sử dụng mô hình để dự báo cho tương lai.
* BƯỚC 4: SỬ DỤNG MÔ HÌNH
Như đã nói ở trên, có thể sử dụng mô hình kinh tế lượng vào ba mục đích: phân tích cơ cấu, dự báo và đánh giá chính sách.
Trong phân tích cơ cấu, cần tính các giá trị co dãn, các nhân tử ảnh hưởng ngắn và dài hạn. Trong dự báo, cần xây dựng kịch bản cho các biến ngoại sinh và biến chính sách cho thời kỳ dự báo rồi thực hiện dự báo qua mô phỏng mô hình. Sau đó cần tính các sai số dự báo. Trong phân tích chính sách, cần xây dựng 1 dự báo cơ sở, sau đó thay đổi các chính sách bằng cách thay đổi giá trị các biến chính sách rồi mô phỏng và so sánh kết quả mô phỏng với dự báo cơ sở để tìm ra ảnh hưởng của chính sách đó so với dự báo cơ sở. Đó chính là hiệu quả của chính sách.
* BƯỚC 5: TRÌNH BÀY CÁC KẾT QUẢ
Đây là một giai đoạn hết sức quan trọng trong quá trình mô hình hoá mà các nhà mô hình thường coi nhẹ. Những đòi hỏi phải làm khi trình bày kết quả mô phỏng là:
- Không có sai sót. Nếu có sai sót nhỏ, cũng có thể làm người đọc nghi ngờ toàn bộ kết quả chung.
- Rõ ràng, dễ theo dõi, thân thiện với người đọc.
- Cho phép nắm bắt nhanh vấn đề, những thông tin chính;
- Phù hợp với trình độ người xem.
Hai kỹ thuật được sử dụng phổ biến chính là những công cụ đã được giới thiệu trong phần 1: Bảng và đồ thị.
Về bảng: Có hai loại bảng chính dành cho hai loại đối tượng:
- Bảng dành cho những người đọc có hiểu biết về mô hình để họ đánh giá mô hình có hợp lý không, từ đó có niềm tin về các kết quả phân tích dự báo.
- Bảng dành cho đông đảo người đọc, trong đó chủ yếu là các thông tin về kết quả.
Về đồ thị: Mặt lợi và bất lợi của đồ thị cùng với những dạng đồ thị đã được trình bày tỷ mỉ trong phần 1. Đối với kết quả mô phỏng, nhiều khi phải trình bầy kết hợp đồ thị và bảng để người đọc có nhiều thông tin kiểm tra hơn. Có rất nhiều phần mềm dễ khai thác cho mục đích này.
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét