MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NGẮN HẠN CƠ BẢN

Bài chưa hoàn thiện cách đây 12 năm:

MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO NGẮN HẠN CƠ BẢN

 I- Mở đầu

Một trong những tranh luận lớn trong giới kinh tế la đánh giá các kết quả dự báo ngắn hạn, nhất là những dự báo về tăng trưởng kinh tế. Quá trình dự báo kinh tế đã diễn ra như thế nào ? Việc sử dụng những phương pháp dựa trên các chỉ tiêu, các mô hình kinh tế lượng hoặc phân tích lặp thường vừa có những mặt mạnh, nhưng lại vừa kèm theo những điểm yếu. Thêm nữa, mỗi phương pháp lại có tầm dự báo rất khác nhau, tuỳ theo mỗi hoàn cảnh, nên các kết quả dự báo phụ thuộc rất lớn vào kinh nghiệm chủ quan của người làm dự báo. Bài này sẽ điểm lại một số phương pháp chính được sử dụng trong dự báo ngắn hạn.

II- Mục tiêu của dự báo ngắn hạn

Mục tiêu của dự báo ngắn hạn trong kinh tế là ước lượng khả năng tiến triển tương lai của những chỉ tiêu kinh tế chính, ở cấp kinh tế vĩ mô, khu vực và ngành. Ở cấp kinh tế vĩ mô, nhiệm vụ cơ bản là dự báo khả năng tiến triển của chỉ tiêu "Tổng sản phẩm trong nước - GDP" theo quý. GDP được định nghĩa là giá trị bằng tiền của tất cả các hàng hoá và dịch vụ được sản xuất ra trong thời kỳ phân tích (quý) trừ đi giá trị các vật phẩm trung gian đã sử dụng trong quá trình sản xuất. Theo định nghĩa, GDP không phân biệt tỷ lệ đóng góp của các doanh nghiệp trong nước hay ngoài nước vào kết quả sản xuất, chỉ cần quá trình đó diễn ra trong lãnh thổ của nước đó.

          Trong phân tích và dự báo, người ta tập trung vào chỉ tiêu GDP thực (GDP tính theo giá cố định) vì việc tăng giá không được coi là tăng kết quả sản xuất. Mặt khác, trong các chu kỳ kinh tế, giá thường tiến triển chậm hơn so với các hoạt động kinh tế. Tuy nhiên, do vai trò của yếu tố giá, trong các dự báo kinh tế, bao giờ cũng phải ước lượng tiến triển của giá cả cùng với dự báo tăng trưởng GDP thực.

Nhiều phương pháp dự báo tăng trưởng GDP, tiến triển của giá cả, thị trường lao động và tài chính công đã được sử dụng trong dự báo tác nghiệp. Mỗi phương pháp dựa trên những giả thiết lý thuyết và thống kê khác nhau. Ba phương pháp được sử dụng phổ biến là phương pháp sử dụng các chỉ tiêu tình thế phản ánh quá trình phát triển ngắn và trung hạn, phương pháp mô hình hoá kinh tế lượng, và phương pháp phân tích lặp. Không nên coi các phương pháp này mâu thuẫn với nhau vì cho các kết quả khác nhau, mà trong thực tế, cần kết hợp chúng cho phù hợp với từng loại đối tượng và phạm vi dự báo.

Nói chung, để dự báo ở tầm rất ngắn hạn (tối đa là 6-9 tháng), nên chọn phương pháp các chỉ tiêu tình thế. Phương pháp này sử dụng đồng thời nhiều chỉ tiêu nên có sự đối chiếu - kết hợp khá tốt. Nó còn được sử dụng để ước lượng giá trị của các chỉ tiêu trong thời kỳ quá khứ khi người ta còn chưa có thông tin chính xác về giá trị này. Thông thường các kết quả đầu tiên trong bảng hạch toán quốc gia của quý t chỉ tính được vào cuối quý t+1; trong khi đó, nhiều chỉ tiêu tình thế đã có sẵn ngay trong 2 đến 6 tuần sau thời kỳ đó. Hơn nữa, có thể tìm thấy chúng dễ dàng trong báo chí hơn là tìm kiếm các số liệu trong bảng hạch toán quốc gia, nhất là số liệu từng tháng.

Phương pháp phân tích lặp là phương pháp dự báo ngắn hạn được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. Kinh nghiệm cho thấy có thể sử dụng phương pháp này để dự báo đến tầm 2 năm. Để dự báo, trước tiên cần có bảng hạch toán quốc gia, sau đó xây dựng các dự báo theo phương pháp lặp, tức là tính toán qua nhiều giai đoạn. Thế mạnh đặc biệt của phương pháp này là có thể khai thác, sử dụng rất nhiều thông tin định tính và định lượng sẵn có. Chính nhờ thế mạnh này và sự mềm dẻo trong tính toán mà phương pháp phân tích lặp thường tỏ ra rất thích hợp với  dự báo những hiện tượng kinh tế dưới dạng dữ kiện và chưa rõ trong quá. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi lao động công phu và chỉ có một ê kíp các chuyên gia giầu kinh nghiệm mới thực hiện được.

Dự báo kinh tế lượng là phương pháp phân tích các chuỗi thống kê dựa trên các mô hình hồi quy. Trên cơ sở những mô hình cơ cấu phản ánh quan hệ nhân quả giữa nhiều biến số, chúng ta có thể mô phỏng và dự báo tiến triển trung hạn của nền kinh tế (tới tầm 5 năm). Hơn nữa, có thể lượng hoá rất chính xác ảnh hưởng của nhiều tham số kinh tế (nhất là các tham số chính sách) tới tiến triển của nền kinh tế nhờ một loạt các kịch bản mô phỏng khác nhau.

Ngoài các mô hình cơ cấu, người ta còn sử dụng nhiều phương pháp khác cũng dựa trên kỹ thuật kinh tế lượng và phân tích chuỗi thời gian, trong đó quan trọng nhất là mô hình véc tơ tự hồi quy (autoregressive vertors - VAR) dựa trên phương pháp kinh điển của Box - Jenkins. Phương pháp này xây dựng các dự báo hoàn toàn chỉ dựa trên tiến triển quá khứ của các biến số kinh tế, không xét tới các quan hệ kinh tế. Nhiều người cho rằng các mô hình tự hồi quy thực chất là một phiên bản của tiếp cận chỉ tiêu trong trường hợp dự báo ngắn hạn.

III- Phương pháp các chỉ tiêu

          Phương pháp này sử dụng các chỉ tiêu tình thế, ngắn hạn, phản ánh các hiện tượng diễn ra đồng thời hoặc đi trước so với các chỉ tiêu nghiên cứu và chỉ được các cơ quan thống kê chính thức ghi lại sau khi kết thúc thời kỳ dự báo. Phần lớn các chỉ tiêu thuộc loại này là kết quả của những cuộc điều tra hàng tháng, hàng quý hoặc nửa năm. Ngoài ra còn có các thông tin thu thập nhanh tại các cơ quan thống kê chính thức. Theo kỹ thuật thống kê truyền thống, người ta phân loại các chỉ tiêu trên thành loại các chỉ tiêu định tính và loại các chỉ tiêu định lượng.

1/ Các chỉ tiêu định lượng

          Các chỉ tiêu ngắn hạn định lượng được xây dựng từ các số liệu điều tra cơ sở thông thường; theo quy tắc chung, bao gồm các chỉ tiêu khối lượng sản xuất, doanh số bán hàng hoặc giá cả do các cơ quan thống kê nhà nước công bố. Tuy nhiên, trong dự báo ngắn hạn, độ chính xác của những thông tin này luôn luôn là vấn đề gây tranh luận. Khoảng thời gian cần thiết để thu thập, chuẩn bị và công bố chúng thường quá dài, do đó vào thời điểm tiến hành dự báo, thường không có các chỉ tiêu định lượng mong muốn hoặc không đủ tính thời sự. Ngoài ra, những chỉ tiêu này cũng liên tục được các cơ quan thống kê điều chỉnh khi có thêm các dữ liệu mới; điều này cũng ảnh hưởng tới công tác dự báo ngắn hạn. Thông thường, người ta thu được các chỉ tiêu định lượng trên cơ sở những dữ liệu chưa được đo lường đều đặn. Các chỉ tiêu tính từ các kết quả điều tra thực hiện tại các doanh nghiệp là những ví dụ tốt cho nhận xét này. Người ta thấy trong các câu hỏi điều tra có những biến định lượng thống kê; ví dụ câu hỏi: "So với tháng trước, hoạt động sản xuất của bạn tăng lên (+), không đổi (=) hay giảm đi (-) ?" là một trong những câu hỏi điển hình để từ đó biến thành thông tin định lượng.

2/ Các chỉ tiêu định tính

          Các chỉ tiêu định tính hiện vẫn chiếm vị trí quan trong nhất trong dự báo ngắn hạn

IV- Dự báo bằng mô hình kinh tế lượng

          Dự báo kinh tế lượng dựa trên phân tích hồi quy. Đây là một kỹ thuật thống kê nhằm lượng hoá các quan hệ giữa hai biến kinh tế (hồi quy đơn) hoặc giữa một biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập (hồi quy bội). Trong thực tế, hai tiếp cận dưới đây thường xuyên được sử dụng:

          - Các mô hình cấu trúc;

          - Các mô hình tự hồi quy (mô hình VAR)

1/ Các mô hình cấu trúc

          Trong tất cả các kỹ thuật kinh tế lượng, trước tiên người ta xây dựng quan hệ trung bình giữa các biến cần ước lượng (biến được giải thích) với các biến giải thích chúng (biến hồi quy - regressors) cho thời kỳ quá khứ (theo kinh nghiệm, cần 10 năm gần nhất). Bước hai, thực hiện các dự báo trên cơ sở các quan hệ hàm số vừa xác định trong bước 1 sau khi đã có đủ các thông tin về các biến giải thích trong thời kỳ dự báo.

          Trong trường hợp các mô hình tự hồi quy, người ta ước lượng tất cả các biến chỉ duy nhất nhờ các giá trị của chúng trong quá khứ, trong khi các mô hình cấu trúc bao giờ cũng cũng bao gồm các biến không được giải thích trong mô hình; do vậy, cần phải tiến hành những ước tính bổ xung (đối với các biến ngoại sinh). Các mô hình cấu trúc chứa các quan hệ cơ bản giữa các biến xác định trong mô hình (biến nội sinh) và các biến ngoại sinh, thông qua một hệ thống các phương trình hành vi và các phương trình định nghĩa.

           Các phương trình hành vi mô hình hoá những phản ứng của các tác nhân kinh tế đã được phân tích và nhận dạng từ lý thuyết. Các tác nhân kinh tế thường được phân loại theo các khu vực của bảng hạch toán quốc gia (gia đình, doanh nghiệp, khu vực hành chính công và phần còn lại của nền kinh tế). Thông thường, người ta xuất phát từ nguyên tắc là tất cả các phương trình phảm ánh hành vi kinh tế có thể bị sai lệch do các nhân tố ngẫu nhiên.

          Các phương trình cấu trúc gồm loại kỹ thuật và loại thể chế. có thể đưa ra một số ví dụ: Phương trình kỹ thuật có thể là một hàm sản xuất vĩ mô ở cấp kinh tế quốc gia, chỉ ra quan hệ giữa các đầu vào vật chất và năng suất trong quá trình tái sản xuất. Các hàm năng suất thuế phản ánh quan hệ giữa kết quả thu thuế và những cơ sở tính thuế khác nhau, lại là những ví dụ điển hình về hàm thể chế. Nói chung, hai loại hàm này đều chịu ảnh hưởng của những yếu tố ngẫu nhiên.

          Các phương trình dựa trên những định nghĩa đơn giản có chức năng đảm bảo sự khợp nhau giữa tất cả các biến trong mô hình kinh tế lượng. Chúng thường là những quan hệ chính trong bảng hạch toán quốc gia, thể hiện dưới dạng các phương trình nhận dạng (quá khứ, chắc chắn đúng - ex post). Chúng cùng thường được xem là những điều kiện cân bằng của thị trường. Vì đây là những phương trình cân bằng đã có thực nên chúng không bị ảnh hưởng bởi những nhân tố ngẫu nhiên.

          Trong các mô hình phân tích kinh tế vĩ mô, tiêu dùng tư nhân và công cộng (C), đầu tư (I), xuất khẩu (X) và nhập khẩu (M) nằm trong danh mục các biến xác định trong mô hình và được giải thích bằng các phương trình hành vi. Về phía các biến ngoại sinh, thông thường đó là các biến khối lượng buôn bán quốc tế, tỷ giá, lãi suất, thuế suất và chi tiêu công cộng. Quan hệ kinh tế vĩ mô cơ bản "GDP = C + I + X - M" thường là một trong những phương trình định nghĩa. Một mặt, phương trình này có thể được minh hoạ như một phương trình nhận dạng quá khứ (ex post) theo nghĩa cân bằng giữa nguồn và sử dụng trong bảng hạch toán quốc gia, mặt khác, nó cũng được coi là điều kiện cân bằng thị trường trong dự báo (ex ante). Gần đây, ngườita có xu hướng minh hoạ ý nghĩa của nó là cầu sản phẩm (C + I + X - M) tương ứng với cung sản phẩm dự kiến (GDP) để thị trường hàng hoá phải cân bằng.

          Thế mạnh của các mô hình cấu trúc trước hết là việc các lý thuyết kinh tế gần đây được viết theo phương thức khá minh bạch, rõ ràng trong các phương trình hành vi (ví dụ hàm tiêu dùng, hàm đầu tư...). Nhờ đó, có thể kiểm định tính chặt chẽ, đúng đắn của những giả thuyết kinh tế bằng những số liệu thực nghiệm. Thêm nữa, các mô hình cấu trúc động (bao gồm các biến nội sinh trễ được dùng như những biến giải thích) cho phép mô phỏng có tính hệ thống (mô phỏng động) quan hệ trở lại của các biến nội sinh quá khứ (ex - post), tức là trong thời kỳ dùng để hồi quy, và sử dụng chúng để dự báo tương lai hoặc theo kịch bản đối với quá khứ (mô phỏng ex ante). Đồng thời, cũng có thể ước lượng được ảnh hưởng của những biến ngoại sinh khác nhau như lãi suất, tỷ giá và thương mại quốc tế. Đặc biệt, có thể lượng hoá ảnh hưởng của các mức chi tiêu ngân sách, thuế suất và lãi suất khác nhau tới tiến triển kinh tế. Những công dụng này không thể có được khi sử dụng các phương pháp dự báo khác. Cuối cùng, các chỉ tiêu ngắn hạn, tình thế cũng có thể được đưa vào trong các mô hình cấu trúc.

          Bất lợi của các dự báo kinh tế lượng dựa trên các mô hình cấu trúc là phải xác định ngoài mô hình giá trị của tất cả các biến ngoại sinh trong thời kỳ dự báo. Hai phương pháp được sử dụng phổ biến là: Hoặc tính trung bình theo một số cách thức thông dụng được thừa nhận rộng rãi nào đó, hoặc tiến hành những dự báo bổ xung trên cơ sở xây dựng những mô hình mới.

Trong phương pháp thứ hai, có nguy cơ quá trình dự báo bị kéo dài không dứt vì mô hình mới sẽ chứa những biến ngoại sinh mới, do vậy lại phải xây dựng tiếp các mô hình cấp chi tiết hơn. Mặt khác, người ta còn phải đối diện với vấn đề nan giải khác: các phương trình hành vi có thể không đảm bảo độ tin cậy do sự xuất hiện của một hoặc một vài đột biến cơ cấu trong thời kỳ dự báo, nhất là do thay đổi hành vi của các nhà đầu tư và tiêu dùng để phản ứng lại các chính sách kinh tế mới công bố của chính phủ. Ngoài ra, các mô hình cấu trúc để dự báo rất ngắn hạn thường chậm được điều chỉnh khi có những thông tin mới.

2/ Các mô hình tự hồi quy

          Vào đầu những năm 80 của thế kỷ trước, trong lĩnh vực dự báo, đã xuất hiện thế hệ thứ hai các mô hình kinh tế lượng, được gọi là các quá trình véc tơ tự hồi quy (VAR). Trong các mô hình xây dựng từ các chuỗi thời gian này, người ta không phân biệt sự khác nhau giữa các biến nội sinh và ngoại sinh, vốn là đặc trưng cơ bản của các mô hình kinh tế lượng cấu trúc nhân quả. Mô hình véc tơ tự hồi quy thực chất là tổng quát hoá của các phương pháp tự hồi quy (các mô hình AR). Thực vậy, trong các mô hình tự hồi quy AR, mỗi biến số được đại diện bằng trung bình trọng số của các giá trị trễ của chính nó và một giá trị ngẫu nhiên; còn trong các mô hình tự hồi quy VAR, nguyên tắc này được áp dụng cho một véc tơ các biến (các biến hệ thống), tức là mỗi biến hệ thống được giải thích bằng giá trị trễ của chính nó và giá trị trễ của tất cả các biến khác trong hệ thống (và các sai số ngẫu nhiên).

          Dự báo theo mô hình véc tơ tự hồi quy được xây dựng trên giả thiết chính sách kinh tế không đổi. Do đó không thể sử dụng chúng trong mô phỏng các kịch bản khác nhau như có thể làm trong các mô hình kinh tế lượng cấu trúc. Thế mạnh chính của các mô hình VAR là chúng không cần bất kỳ một thông tin nào ngoài bản thân giá trị quá khứ của các chỉ tiêu cần dự báo, vì trong mô hình không có mặt các biến ngoại sinh. Như vậy, có thể thực hiện các dự báo "không điều kiện" cho bất kỳ thời gian nào.

          Tuy nhiên, phương pháp này cũng có một số yếu điểm. Kết quả dự báo hoàn toàn độc lập với các biến động kinh tế, chỉ phụ thuộc duy nhất vào tính động của các chuỗi thời gian, nên không phản ánh được ảnh hưởng của những biến động đó. Mặt khác, việc xác định các biến và số thời kỳ trễ trong dự báo cũng là vấn đề khó khăn. Ngoài ra, việc xuất hiện các biến động trong tương lai cũng chưa được dự kiến trong mô hình như trường hợp mô hình cấu trúc.

IV- Dự báo bằng phương pháp lặp

1/ Giới thiệu phương pháp

          Có thể nói đây là phương pháp hoàn chỉnh nhất và mềm dẻo nhất. Phương pháp này dựa trên các giả thiết chi tiết về các biến ngoại sinh và tham số chính sách nhiều hơn so với phương pháp mô hình cấu trúc. Các giả thiết này thường là kết quả của những lập luận dự báo mà trong phần lớn các trường hợp chỉ là những quy ước được số đông công nhận (những điều kiện biên của dự báo). Thông thường, không thể xác định chính xác biến nào là biến được giải thích bởi chính dự báo tình thế và biến nào sẽ được sử dụng làm điều kiện.

          Từ đặc điểm trên, có thể nói dự báo theo phương pháp phân tích lặp là một dạng dự báo không điều kiện. Trong số những giả thiết quan trọng nhất thường phải làm khi dự báo ngắn hạn ở Đức, người ta thấy có các chỉ tiêu về tình hình thế giới, thương mại quốc tế, giá vật liệu cơ bản, các tỷ giá và chính sách ngân sách và tiền tệ tại các nước và nhóm nước quan trọng nhất. Ngoài ra, còn bổ sung các giả thiết liên quan tới tiến triển mong đợi của chính sách tiền tệ, chính sách thuế và chính sách tiền lương của Đức (từ 1/1/1999, trách nhiệm chính sách tiền tệ của các nước thành viên EMU đã được chuyển sang Ngân hàng Trung ương Châu âu nên các giả thiết liên quan đến chính sách tiền tệ Đức bị loại bỏ). Thực chất các giả thiết này là dự đoán thay đổi lãi suất trên thị trường tiền tệ và các lãi suất trên thị trường tài chính, thay đổi của các hiệp định tiền lương, thuế suất, đóng góp xã hội và các loại giá do Nhà nước quản lý.

Một bộ phận các giả thiết trong phương pháp này được xây dựng trên cơ sở các thông tin đã biết, ví dụ việc tăng (đã thông báo) đóng góp xã hội và thuế gián tiếp, tăng tiền lương đã được quyết định trong các cuộc đàm phán trước đây... Tuy nhiên, phần lớn các các giả thiết được xây dựng từ các dự đoán. Các nhân tố có ảnh hưởng (ví dụ thay đổi môi trường chính sách chung hoặc tiến triển của thị trường tài chính quốc tế) cũng là một phần của các giả thiết dự đoán. Những biến động mạnh của các sốc ngoại sinh có thể gây ra những gẫy khúc không thể tính nổi trong cơ cấu hành vi của các tác nhân kinh tế và trong tiến triển của chính sách kinh tế. Chính vì vậy, quy tắc chung là phải xuất phát từ những nguyên tắc tiến triển cố định hoặc bình thường, tức là không có những sốc ngoại sinh trong tương lai. Ở đây, cần đảm bảo tính khớp nhau của các giả thiết. Giả thiết về tỷ giá giữa đồng Việt nam và đồng đô la Mỹ phải phù hợpp với giả thiết về tiến triển của chính sách tiền tệ ở Việt nam và ở Mỹ, và tỷ giá các đồng tiền của các nước trong khu vực. Giả thiết này cũng phải tính đến khả năng thâm hụt ngân sách và thâm hụt thương mại, cán cân vãng lai tại các nước.

     Đang làm thì bỏ   ….