Bài tập lớn Dự báo sản lượng cá nuôi tại Việt Nam đến năm 2030 môn Lý thuyết dự báo kinh tế | Đại học kinh tế Quốc dân

lOMoAR cPSD| 58478860
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN BÀI TẬP NHÓM
HỌC PHẦN DỰ BÁO KINH TẾ XÃ HỘI 1
ĐỀ TÀI: DỰ BÁO SẢN LƯỢNG CÁ NUÔI TẠI VIỆT NAM ĐẾN NĂM 2030
Giáo viên: Trần Thị Thu Huyền
Nhóm thực hiện: 01 1.Đỗ Bảo Anh 2.Nguyễn Duy Hoàng Anh 3.Nguyễn Kim Ánh 4.Nguyễn Thị Minh Ánh 5.Phạm BảoChâu 6.Nguyễn Yến Chi
Downloaded by Lam Lam (mynmy9x@gmail.com) MỤC LỤC
MỤC LỤC...............................................................................................................................................................................2
LỜI CẢM ƠN.........................................................................................................................................................................3
ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN.......................................................................................................................................................3
1. Tính cấp thiết của đề tài:..............................................................................................................................................3
2. Mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu:..................................................................................................................4
a. Mục tiêu nghiên cứu:................................................................................................................................................4
b. Đối tượng nghiên cứu:..............................................................................................................................................4 c.
Phạm vi nghiên cứu:..................................................................................................................................................5
3. Tổng quan nghiên cứu:................................................................................................................................................5
4. Cơ sở lý thuyết:............................................................................................................................................................7
a. Khái niệm:.................................................................................................................................................................7
b. Nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng cá nuôi:.............................................................................................................9
5. Phương pháp nghiên cứu:.........................................................................................................................................10
a. Phương pháp thu thập số liệu:................................................................................................................................10
b. Phương pháp nghiên cứu số liệu:............................................................................................................................10
6. Dự báo sản lượng cá nuôi tại Việt Nam đến năm 2030:...........................................................................................11
a. Xây dựng chuỗi thời gian:.......................................................................................................................................11
b. Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi:....................................................................................................................12 c.
Nhận dạng hàm xu thế:...........................................................................................................................................12
d. Ước lượng hàm xu thế:...........................................................................................................................................14
e. Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy:............................................................................................................................15 f.
Ý nghĩa của hệ số thống kê và hệ số xác định:........................................................................................................16
g. Thực hiện dự báo:...................................................................................................................................................16
7. Đánh giá dự báo:........................................................................................................................................................18
8. Kết luận:.....................................................................................................................................................................18 LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, chúng em xin chân thành cảm ơn cô Trần Thị Thu Huyền- Giảng viên
bộ môn Dự báo kinh tế và xã hội 1- đã tận tình giảng dạy và hướng dẫn sinh viên
trong suốt thời gian môn học. Nhờ vào sự chỉ bảo của cô, chúng em đã có thêm
kiến thức về môn học và hoàn thành được bài tập nhóm.
Nhóm 1 chúng em nhận thức rằng với lượng kiến thức và kinh nghiệm ít ỏi của bản
thân, chắc chắn bài luận sẽ khó tránh khỏi thiếu sót. Kính mong cô thông cảm và
góp ý để chúng em ngày càng hoàn thiện hơn.
Một lần nữa, chúng em xin chân thành cảm ơn cô!
ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN ST THÀNH VIÊN MSV NHIỆM VỤ T 1 Đỗ Bảo Anh
11220142 Nội dung (Cơ sở lý thuyết, Phương pháp dự báo) 2 Nguyễn Duy Hoàng
11220333 Nội dung (Mục tiêu- đối tượng- phạm Anh
vi nghiên cứu, Tổng quan nghiên cứu) 3 Nguyễn Kim Ánh
11220730 Nội dung(Lời mở đầu và kết thúc); Làm slide
4 Nguyễn Thị Minh Ánh 11220736 Nội dung (Đánh giá dự báo); Thuyết trình 5 Phạm Bảo Châu
11220920 Nội dung (Dự báo, Đánh giá dự báo) 6 Nguyễn Yến Chi
11221040 Nội dung (Dự báo); Tổng hợp bài; Thuyết trình
1. Tính cấp thiết của đề tài:
Trong thời đại hiện đại với sự phát triển không ngừng của kỹ thuật và công nghệ,
việc ứng dụng các phương pháp dự báo trở nên ngày càng quan trọng trong quản lý
và phát triển các ngành sản xuất. Trong lĩnh vực nông nghiệp, việc dự báo sản lượng
cá nuôi tại Việt Nam đóng vai trò quan trọng để đảm bảo sự ổn định và bền vững của
ngành này.Cá nuôi là một ngành kinh tế nổi bật tại Việt Nam, đóng góp đáng kể vào
cung cấp thực phẩm và tạo nguồn thu nhập cho nhiều hộ gia đình nông dân. Tuy
nhiên, việc dự báo sản lượng cá nuôi không chỉ đơn thuần là một thách thức trong
việc ước lượng số lượng cá được sản xuất, mà còn liên quan đến việc xác định các
yếu tố ảnh hưởng, như điều kiện thời tiết, chất lượng nước, chế độ dinh dưỡng và các
biến đổi trong ngành nông nghiệp. Trong bối cảnh này, nghiên cứu về dự báo sản
lượng cá nuôi tại Việt Nam đang được quan tâm và đánh giá cao. Mục tiêu của bài
luận văn này là tìm hiểu và áp dụng phương pháp dự báo nhằm cung cấp thông tin
chính xác và đáng tin cậy về sản lượng cá nuôi trong tương lai. Điều này giúp các
nhà quản lý nông nghiệp, nhà đầu tư và người nuôi cá có thể đưa ra quyết định thông
minh và hiệu quả để phát triển ngành cá nuôi một cách bền vững. Việc xác định mô
hình dự báo chính xác và tin cậy có thể giúp các nhà quản lý nông nghiệp và nhà đầu
tư đưa ra quyết định thông minh về việc phát triển ngành cá nuôi trong tương lai. Bài
luận văn này sẽ tập trung vào việc nghiên cứu các phương pháp dự báo hiện có nhằm
phân tích và so sánh hiệu quả của chúng trong việc dự báo sản lượng cá nuôi. Thông
qua việc áp dụng phương pháp này vào dữ liệu thực tế, chúng ta hy vọng có thể đưa
ra những kết quả hữu ích để cải thiện quản lý ngành cá nuôi và đạt được sự phát triển
bền vững trong tương lai. Bằng cách nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp dự
báo trong lĩnh vực cá nuôi, chúng ta có thể tạo ra các công cụ và kiến thức quan trọng
để hỗ trợ quyết định và phát triển ngành nông nghiệp Việt Nam. Sự thành công của
nghiên cứu này không chỉ mang tính ứng dụng trong ngành cá nuôi mà còn có thể
mở ra những triển vọng mới đối với việc ứng dụng các phương pháp dự báo trong các ngành kinh tế khác.
2. Mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu:
a. Mục tiêu nghiên cứu:
Bài nghiên cứu được xây dựng và thực hiện nhằm mục tiêu dự báo sản lượng cá nuôi
trong tại Việt Nam trong thời kì dài hạn, việc này giúp cho những người nuôi cá,
những nhà lên kế hoạch trang bị cho mình thông tin cần thiết để có kế hoạch hợp lý
cũng như sẵn sàng phản ứng kịp thời trước những cơ hội hoặc rủi ro. Từ đó nâng cao
hiệu quả ngành nuôi cá đồng thời góp phần vào việc phát triển kinh tế của Việt Nam.
b. Đối tượng nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là sản lượng cá nuôi tại Việt Nam đến năm 2030.
c. Phạm vi nghiên cứu:
Phạm vi về không gian: bao gồm cả nước Việt Nam.
Phạm vi về thời gian: Từ năm 1995-2030 (trong đó số liệu đã thu thập được từ 1995-2022)
3. Tổng quan nghiên cứu:
Qua quá trình nghiên cứu và thảo luận, việc chọn ra một phương pháp phù hợp nhất
để tiến hành nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bối cảnh của dự báo, mức độ
liên quan cũng như tính sẵn có của dữ liệu trong quá khứ, mức độ chính xác, khoảng
thời gian dự báo cũng như chi phí cần thiết để thực hiện dự báo.
Theo như nghiên cứu đã được đăng “How to choose the right forecasting technique”
(tạm dịch: phương pháp lựa chọn kĩ thuật dự báo đúng cách) được thực hiện bởi John
C.Chambers, Satinder K.Mullick và Donald D.Smith (xuất hiện trên tạp chí Harvard
Business Review, được in trong tập sách tháng 6 năm 1971), có 3 loại phương pháp-
kỹ thuật dự báo căn bản: kỹ thuật định tính, phân tích dự báo chuỗi thời gian và các
mô hình nhân quả. Trong đó:
• Kỹ thuật định tính: sử dụng dữ liệu định tính (phương pháp chuyên gia) và
thông tin về các sự kiện đặc biệt thuộc loại đã được đề cập và có thể xem xét
hoặc không tính đến quá khứ.
• Phân tích và dự báo chuỗi thời gian: Đây là một phương dự báo định lượng
với dữ liệu đầu vào là chuỗi dữ liệu quá khứ theo thời gian.
• Mô hình nhân quả: là loại công cụ dự báo phức tạp nhất. Nó thể hiện một cách
toán học các mối quan hệ nhân quả có liên quan. (Mô hình hồi quy).
Ngoài ra, bài nghiên cứu còn chỉ ra có 2 loại mô hình thích hợp dự báo trong dài hạn là: ● Mô hình hồi quy ● Mô hình ngoại suy
Tương tự như thế, trong cuốn sách “Long range forecasting: From crystal ball to
computer” của Armstrong (1986) cũng nêu và trình bày những phương pháp có khả
năng dự báo trong dài hạn với số liệu trong quá khứ đã được thu thập là mô hình hồi
quy và ngoại suy. Đặc biệt trong phần này, Armstrong trích dẫn bằng chứng thực
nghiệm cho thấy sự vượt trội của mô hình nhân quả (mô hình hồi quy) với những mô
hình ngoại suy trong dài hạn, nhưng không có sự khác biệt trong ngắn hạn. Tuy nhiên
những mô hình hồi quy lại yêu cầu sự phức tạp cao trong việc xác định mối quan hệ
những nhân tố ảnh hưởng đến đối tượng dự báo, đồng nghĩa với việc chi phí thực
hiện khá cao. Trong khi đó, mặc dù với độ tin cậy thấp hơn trong dài hạn nhưng ngoại
suy cũng có ưu điểm của mình, đó là đơn giản, dễ thực hiện và chi phí thấp, tận dụng
được chuỗi dữ liệu thứ cấp để đưa ra những dự báo cho tương lai. Chính vì vậy, nhóm
chúng em quyết định thực hiện phương pháp ngoại suy.
Với phương pháp ngoại suy, có 4 dạng hàm phổ biến bao gồm:
● Hàm tuyến tính bậc nhất (độ tin cậy không cao, thích hợp thời kỳ ngắn hạn) ● Hàm mũ ● Hàm Logistic ● Hàm Gompertz
Dưới đây là một số thông tin về ba loại hàm (mũ, Logistic và Gompertz):
Phương pháp ngoại suy xu thế Hàm mũ Logistic Gompertz Dạng hàm Đồ thị Đặc Đối tượng nghiên
Đối tượng nghiên cứu thể hiện phát triển điểm cứu phát triển theo
trong một giai đoạn nhất định, sau đó phát quy luật đặc trưng
triển chậm dần và tiến vào giai đoạn bão hòa. bằng hệ số tăng ổn định trong một khoảng thời gian.
Yêu cầu Chuỗi dữ liệu thu
Chuỗi dữ liệu thu thập phải đủ dài và liên tục, thập phải đủ dài và
xác định được mức bão hòa. liên tục.
Hạn chế Khó khăn trong việc duy trì tính ổn định của quá trình dự báo.
Ưu điểm Dễ thực hiện, chi phí thấp, đơn giản, dự báo được thời kỳ dài hạn.
Nhóm chúng em quyết định sử dụng phương pháp ngoại suy xu thế theo hàm mũ.
4. Cơ sở lý thuyết: a. Khái niệm:
Dự báo là dựa trên những phân tích định tính và định lượng để đưa ra những kết quả
của đối tượng dự báo trong tương lai.
Chuỗi thời gian là chuỗi các số liệu lịch sử phản ánh sự biến đổi của một biến số
kinh tế, xã hội được sắp xếp theo thứ tự thời gian.
Ngoại suy là dựa trên những số liệu đã có về một đối tượng dự báo để đưa ra suy
đoán hoặc tiên đoán về hành vi hay mức độ của đối tượng đó trong tương lai.
Điều kiện để thực hiện ngoại suy dự báo:
• Đối tượng dự báo phát triển ổn định theo thời gian, nghĩa là chuỗi số liệu lịch
sử quan sát có tồn tại một xu thế nào đó.
• Những điều kiện đảm bảo cho sự phát triển của đối tượng dự báo trong quá khứ
cần được duy trì trong một khoảng thời gian tương lai.
• Không có những tác động mạnh có thể gây nên những đột biến trong quá trình
phát triển của đối tượng dự báo.
Cơ sở khoa học của ngoại suy xu thế:
• Sức ỳ trong sự phát triển kinh tế - xã hội.
• Các quá trình phát triển trong kinh tế - xã hội có tính chất biện chứng.
• Mối tương quan tỷ lệ, tỷ trọng của các đặc tính trong sự phát triển của đối tượng
ở những khoảng thời gian nhất định.
Nuôi cá là việc thực hành chăn nuôi các loại cá để cung cấp nguồn thực phẩm cho
con người. Đây là hình thức chủ yếu của nuôi trồng thủy sản, trong khi các phương
pháp khác có thể xem là nuôi trồng hải sản.
Có thể thấy, nhu cầu ngày càng tăng cao về nguồn thịt và protein từ cá là một trong
những nguyên nhân chính dẫn đến việc đánh bắt cũng như khai thác quá mức nguồn
thủy sản tự nhiên. Vì vậy, nuôi cá được xem như một phương thức hiệu quả giúp tiếp
cận mức sản lượng mong muốn, đồng thời góp phần làm giảm áp lực đối với thủy
sản hoang dã nói riêng và tác động đến môi trường nói chung.
Những năm gần đây, mức sản lượng cá nuôi cả nước vẫn duy trì tăng trưởng và thậm
chí tạo được nguồn thu qua hoạt động xuất khẩu. Với hệ thống sông ngòi, kênh rạch
và nhiều nguồn lợi thủy sản khác, nuôi cá nói riêng và nuôi trồng thủy sản tại Việt
Nam từ chỗ là một nghề sản xuất phụ, mang tính chất tự cấp tự túc đã trở thành một
ngành sản xuất hàng hoá tập trung với trình độ kỹ thuật tiên tiến, phát triển theo
hướng bền vững, bảo vệ môi trường, hài hòa với các ngành kinh tế khác.
b. Nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng cá nuôi: Nhóm nhân tố tự nhiên
• Khí hậu: Khí hậu ảnh hưởng lớn đến nguồn lợi hải sản. Nhiệt độ, ánh sáng, độ
ẩm, chế độ mưa,... Là những yếu tố ảnh hưởng thường xuyên và trực tiếp đến
quá trình sinh trưởng và phát triển của sinh vật. Thêm nữa, đặc điểm mang tính
mùa cũng là một nhân tố không nhỏ ảnh hưởng tới sản lượng đánh bắt hải
sản.Bên cạnh đó, các hiện tượng nhiễm động thời tiết bất thường như: bão,lốc
xoáy, áp thấp nhiệt đới,... tạo ra những hạn chế, khó khăn cho ngư dân ngày ra khơi.
• Nguồn lợi hải sản: Nguồn lợi hải sản phong phú, đa dạng là điều kiện quan
trọng để hình thành các ngư trường khai thác và sản lượng khai thác của ngành.
Tuy nhiên, trong nhiều năm qua, do khai thác không theo quy hoạch và quá
mức, cộng thêm với một bộ phận dùng vật cấm khai thác trái phép nên dẫn đến
nguồn lợi hải sản đang bị suy giảm nghiêm trọng về cả số lượng và chất lượng.
• Các yếu tố hải dương học: Các yếu tố như dòng hải lưu, thuỷ chiều.
Nhóm nhân tố kinh tế xã hội
• Dân cư và nguồn lao động: Dân cư tạo ra nguồn lao động dồi dào. Đồng thời
dân cư sẽ ảnh hưởng đến nhu cầu tiêu dùng sản phẩm hải sản. Đây chính là
động lực giúp gia tăng sản lượng hải sản.
• Tiến bộ khoa học kỹ thuật: Hiện nay, nhờ khoa học kỹ thuật phát triển mà các
phương tiện khai thác hải sản như tàu thuyền, ngư cụ ngày càng được trang bị
tốt hơn, tiên tiến và hiện đại hơn. Các loại máy móc ngày càng được áp dụng
nhiều như: máy dò cá, máy định vị, máy thông tin liên lạc tầm xa,...
• Vốn đầu tư: Vốn đầu tư có ảnh hưởng đến việc tăng nhanh cơ hội tiếp cận với
tiến bộ khoa học vào trong quá trình khai thác, từ đó tạo cơ sở tăng sản lượng khai thác hải sản.
• Thị trường: Cầu thị trường trong nước và trên thế giới cũng như xu hướng sử
dụng, chế biến nguồn lợi hải sản trong tương lai là một nhân tố ảnh hưởng đến
sản lượng đánh bắt hải của đất nước.
• Chính sách phát triển: Nhà nước với những chủ chương phát triển đúng đắn,
phù hợp, kịp thời và sự đầu tư thích đáng sẽ là đòn bẩy phát triển ngành nói
chung và tăng sản lượng khai thác hải sản nói riêng. ( Có thể kể đến các hoạt
động như đào tạo nguồn nhân lực, đổi mới trang thiết bị, cho vay vốn ưu đãi,...)
5. Phương pháp nghiên cứu:
a. Phương pháp thu thập số liệu:
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp được lấy từ trang chính thức của Tổng cục Thống
kê (Việt Nam), sử dụng phương pháp dự báo ngoại suy xu thế (Trend extrapolation).
b. Phương pháp nghiên cứu số liệu:
Nghiên cứu sử dụng phương pháp dự báo chuỗi thời gian, cụ thể là sử dụng phương
pháp ngoại suy xu thế với quy trình gồm 5 bước như sau:
Bước 1: Xây dựng chuỗi thời gian
Chuỗi thời gian thu thập dữ liệu từ quá khứ, được xây dựng đồng nhất về nội dung
(sản lượng cá nuôi cả nước). Đồng thời, dữ liệu đảm bảo tính đầy đủ, khách quan,
đồng nhất và liên tục
Bước 2: Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi thời gian
Sử dụng phương pháp kiểm định đoạn mạch để kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi
thời gian với 28 quan sát (n=28) từ năm 1995 đến năm 2022.
Bước 3: Xây dựng hàm xu thế
Sử dụng phương pháp vẽ đồ thị và phân tích số liệu thống kê để nhận dạng hàm xu
thế là dạng hàm mũ. Sau khi nhận dạng, tiến hành ước lượng hàm xu thế bằng phương
pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) thông qua phần mềm Eviews 12.
Bước 4: Thực hiện dự báo
Tiến hành thực hiện dự báo điểm bằng cách thay giá trị thời gian ở thời điểm dự báo
vào mô hình đã có để có được giá trị dự báo điểm, sau đó tiến hành tính sai số dự
báo, từ đó xác định khoảng dự báo.
Bước 5: Đánh giá dự báo
Sau khi đã tính các giá trị dự báo, tiến hành tính các giá trị sai số dự báo (ME, MAE,
MSE, MPE) để đánh giá mức độ chính xác của dự báo.
6. Dự báo sản lượng cá nuôi tại Việt Nam đến năm 2030:
a. Xây dựng chuỗi thời gian:
Sản lượng cá nuôi cả nước (1995-2022)
Đơn vị: Nghìn tấn
Nguồn: Tổng cục thống kê Việt Nam Năm Sản lượng cá nuôi Năm Sản lượng cá nuôi 1995 209,1 2009 1962,5 1996 255,9 2010 2067,6 1997 279,3 2011 2296,4 1998 285,6 2012 2417,5 1999 335,9 2013 2438,7 2000 391 2014 2467 2001 421 2015 2552,2 2002 486,4 2016 2594,8 2003 604,4 2017 2755,7 2004 761,5 2018 2954,2 2015 971,1 2019 3197,6 2006 1157 2020 3263,7 2007 1530,2 2021 3322,5 2008 1863,3 2022 3503,4
b. Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi:
Để kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi số liệu ta sử dụng phương pháp kiểm định
các đoạn mạch, trong đó ta có số quan sát từ năm 1995 đến năm 2022 là 28 quan sát
(n=28). Từ đây ta kiểm định cặp giả thuyết: H0: Mẫu là ngẫu nhiên
H1: Mẫu không là ngẫu nhiên
Trong đó nếu /Z/ > Zα /2 ta bác bỏ giả thuyết mẫu là ngẫu nhiên
Với 28 quan sát là số chẵn nên chuỗi này có giá trị trung vị là quan sát thứ 14 và 15
(tương ứng với giá trị của năm 2008 và 2009, lần lượt bằng 1863.3 và 1962.5).
Tổng số các đoạn mạch là 2, tức R = 2, do đó: R = - 4 ,621 Z= =
Như vậy: |z| = 4,621 > Z0,025 (=1,96). Bác bỏ giả thuyết H0 -> Chuỗi thời gian
không phải chuỗi ngẫu nhiên -> Có thể sử dụng phương pháp ngoại suy đơn giản để
dự báo sản lượng cá nuôi cả nước ở Việt Nam.
c. Nhận dạng hàm xu thế:
Cách 1: Phương pháp vẽ đồ thị
Từ giá trị sản lượng cá nuôi cả nước đã cho, ta vẽ được đồ thị phân phối các giá trị
giai đoạn 1995 – 2022 như đồ thị bên dưới:
Nhận xét đồ thị ta thấy các giá trị có xu hướng tăng dần và tương đối khớp với phân
phối của hàm xu thế có dạng hàm mũ.
Cách 2: Phương pháp phân tích số liệu thống kê
Năm STT (t) Sản lượng cá nuôi (Yt) ΔYt+1 ΔYt+1/Yt LnYt LnYt*t t2 1995 1 209.1 5.3428 5.342813 1 1996 2 255.9 46.8 0.223816356 5.5448 11.08957 4 1997 3 279.3 23.4 0.09144197 5.6323 16.89686 9 1998 4 285.6 6.3 0.022556391 5.6546 22.61837 16 1999 5 335.9 50.3 0.176120448 5.8168 29.08407 25 2000 6 391 55.1 0.164036916 5.9687 35.81225 36 2001 7 421 30 0.076726343 6.0426 42.29843 49 2002 8 486.4 65.4 0.155344418 6.1870 49.4963 64 2003 9 604.4 118 0.24260 6.4042 57.6381 81 2004 10 761.5 157.1 0.25993 6.6353 66.3529 100 2005 11 971.1 209.6 0.27525 6.8784 75.6627 121 2006 12 1157 185.9 0.19143 7.0536 84.6430 144 2007 13 1530.2 373.2 0.32256 7.3332 95.3310 169 2008 14 1863.3 333.1 0.21768 7.5301 105.4215 196 2009 15 1962.5 99.2 0.05324 7.5820 113.7296 225 2010 16 2067.6 105.1 0.05355 7.6341 122.1463 256 2011 17 2296.4 228.8 0.11066 7.7391 131.5647 289 2012 18 2417.5 121.1 0.05273 7.7905 140.2288 324 2013 19 2438.7 21.2 0.00877 7.7992 148.1852 361 2014 20 2467 28.3 0.01160 7.8108 156.2152 400 2015 21 2552.2 85.2 0.03454 7.8447 164.7389 441 2016 22 2594.8 42.6 0.01669 7.8613 172.9478 484 2017 23 2755.7 160.9 0.06201 7.9214 182.1928 529 2018 24 2954.2 198.5 0.07203 7.9910 191.7836 576 2019 25 3197.6 243.4 0.08239 8.0702 201.7539 625 2020 26 3263.7 66.1 0.02067 8.0906 210.3560 676 2021 27 3322.5 58.8 0.01802 8.1085 218.9288 729 2022 28 3503.4 180.9 0.05445 8.1615 228.5217 784 Tổng 406 47345.5 198.42927 3080.981 7714
Ta nhận thấy: ΔYt+1/Yt ≈ 0,05
Như vậy mô hình dự báo bằng hàm mũ là phù hợp. Hơn nữa, sản lượng cá nuôi
qua các năm tăng lên mà mức tăng đó vẫn chưa có dấu hiệu giảm đi. Như vậy khó
có thể dùng mô hình hàm Logistic và mô hình hàm Gompertz để dự báo.
d. Ước lượng hàm xu thế:
Hàm mũ: ^yt=c .ⅇat
→ ln ^yt=lnc+¿at ¿
Hệ phương trình chuẩn có dạng : n n
n∗lnc+a∗∑t=∑lnYt t=1 t=1 n n n
lnc∗∑ +a∗∑t 2=∑lnYt∗t t=1 t=1 t=1 28lnc + 406a = 198,42927 406lnc + 7714a = 3080,981 lnc = 5,469644 a = 0,11152 c = 237,37567 a = 0,111525
Vậy hàm dự báo có dạng: ^yt=¿237,375672¿ⅇ0,111525t
Thực hiện chạy mô hình hàm mũ bằng Eviews 12 ta được kết quả như sau:
Dựa vào bảng trên có thể nhận thấy mô hình nhóm thực hiện ước lượng bằng phương
pháp OLS trùng với kết quả ước lượng mô hình bằng phần mềm Eviews.
e. Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy:
Sử dụng mức ý nghĩa α = 5%
Kiểm định cặp giả thuyết: H0: βj = 0 H1: βj ≠ 0
- Sử dụng mức xác suất p- value:
+ p- value < α: Bác bỏ H0
+ p- value > α: Chưa đủ cơ sở bác bỏ H0 - Với hệ số chặn β1
Ta có p-value = 0.0000 < 0.05 ⇒ bác bỏ H0 ⇒ Hệ số chặn β1 có ý nghĩa thống kê - Với hệ số góc β2
Ta có p-value = 0.0000 < 0.05 ⇒ bác bỏ H0 ⇒ Hệ số góc β2 có ý nghĩa thống kê
Kiểm định cặp giả thuyết: H0: R2 = 0 H1: R2 ≠ 0
Ta thấy, p-value (kiểm định F) = 0.0000 < 0.05. Do
đó, mô hình hồi quy này phù hợp.
f. Ý nghĩa của hệ số thống kê và hệ số xác định:
a^ = 0,111525 thể hiện rằng sau mỗi năm, sản lượng cá nuôi cả nước tăng khoảng
11,1525% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
R2 = 0,920771 sự thay đổi của thời gian giải thích được 92,0771% sự thay đổi của
sản lượng cá nuôi cả nước.
g. Thực hiện dự báo: - Dự báo điểm
Ta dự báo sản lượng cá nuôi đến năm 2030, tương ứng với t = 36 là :
^y36=¿237,375672¿ⅇ0,111525∗36= 13154,82 (nghìn tấn)
- Dự báo khoảng lnY^ 36 = 5,469644 + 0,111525∗36= 9,484544 Năm t yt Lnyt lnෝ ࢟t (lnyt - (ti- ݐҧ)2 lnෝ ࢟ܜ)2 1995 1 209.1 5.342813 5.58 0.056 182.25 1996 2 255.9 5.544787 5.69 0.021 156.25 1997 3 279.3 5.632286 5.8 0.028 132.25 1998 4 285.6 5.654592 5.91 0.065 110.25 1999 5 335.9 5.816813 6.02 0.041 90.25 2000 6 391 5.968708 6.13 0.026 72.25 2001 7 421 6.042633 6.25 0.043 56.25 2002 8 486.4 6.18703 6.36 0.0299 42.25 2003 9 604.4 6.40424 6.47 0.0043 30.25 2004 10 761.5 6.63529 6.58 0.0031 20.25 2005 11 971.1 6.87843 6.69 0.0355 12.25 2006 12 1157 7.05359 6.8 0.0643 6.25 2007 13 1530.2 7.33315 6.91 0.1791 2.25 2008 14 1863.3 7.53010 7.03 0.2501 0.25 2009 15 1962.5 7.58197 7.14 0.1953 0.25 2010 16 2067.6 7.63414 7.25 0.1476 2.25 2011 17 2296.4 7.73910 7.36 0.1437 6.25 2012 18 2417.5 7.79049 7.47 0.1027 12.25 2013 19 2438.7 7.79922 7.58 0.0481 20.25 2014 20 2467 7.81076 7.7 0.0123 30.25 2015 21 2552.2 7.84471 7.81 0.0012 42.25 2016 22 2594.8 7.86126 7.92 0.0034 56.25 2017 23 2755.7 7.92143 8.03 0.0118 72.25 2018 24 2954.2 7.99098 8.14 0.0222 90.25 2019 25 3197.6 8.07016 8.25 0.0323 110.25 2020 26 3263.7 8.09062 8.36 0.0726 132.25 2021 27 3322.5 8.10847 8.48 0.1380 156.25 2022 28 3503.4 8.16149 8.59 0.1836 182.25 Tổng 406 47345.5 1.9622 1827 Trung bình 14,5 = 0,147613 Su t=1
Với khoảng tin cậy 95%, ta có: t0,025(26) = 2,055 Δ = s^ * t p
0,025(26) = 0,147613 * 2,055 = 0,303344 Khoảng dự báo:
9,484544 – 0,303344 ≤ lny* ≤ 9,484544 + 0,303344
-> 9,1812 ≤ lny* ≤ 9,7878
-> 9712,8 ≤ y* ≤ 17816,63
7. Đánh giá dự báo: Sai số dự báo
Nhóm dùng phần mềm Eview 12 để tính sai số dự báo
Như phần mềm tính ra, ta có:
- Căn bậc 2 của sai số bình phương trung bình: RMSE = 0,264261
- Sai số tuyệt đối trung bình: MAE = 0,232254
- Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình: MAPE = 3,276103%
Các giá trị sai số tương đối nhỏ, như vậy kết quả dự báo là đáng tin cậy. 8. Kết luận:
Trong bài luận văn này, chúng ta đã tìm hiểu và áp dụng phương pháp ngoại suy xu
thế để dự báo sản lượng cá nuôi tại Việt Nam. Nghiên cứu cho thấy rằng phương
pháp ngoại suy xu thế có khả năng đưa ra dự báo ổn định và phù hợp với thực tế
sản xuất cá nuôi tại Việt Nam. Sau khi phân tích sâu hơn về phương pháp ngoại suy
xu thế trong dự báo sản lượng cá nuôi tại Việt Nam, chúng ta có thể kết luận rằng
đây là một phương pháp hiệu quả và có thể áp dụng cho việc dự báo sản lượng cá
nuôi trong tương lai. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng dự báo chỉ mang tính tương đối và
không thể chính xác 100% do sự biến đổi của môi trường và các yếu tố ngẫu nhiên
khác. Do đó, việc liên tục cập nhật dữ liệu và điều chỉnh mô hình là rất quan trọng
để nâng cao độ chính xác của dự báo. Một ưu điểm của phương pháp ngoại suy xu
thế là tính linh hoạt và đơn giản trong việc áp dụng. Điều này giúp các nhà quản lý
nông nghiệp, nhà đầu tư và người nuôi cá có thể sử dụng phương pháp này để đưa
ra quyết định và kế hoạch sản xuất trong tương lai. Đồng thời, phương pháp này
cũng mang lại lợi ích trong việc quản lý rủi ro, dự trù nguồn lực và tối ưu hóa hiệu
quả sản xuất. Vì vậy, chúng ta nên khuyến khích các nhà nghiên cứu và nhà quản lý
tiếp tục nghiên cứu và phát triển phương pháp này để ứng dụng vào thực tế và đóng
góp vào sự phát triển bền vững của ngành nuôi trồng thủy sản tại Việt Nam. Với
những ưu điểm và tiềm năng của phương pháp ngoại suy xu thế, mong phương
pháp nêu trên sẽ là một công cụ hữu ích và cần thiết trong việc dự báo sản lượng cá
nuôi tại Việt Nam trong tương lai. Mặc dù phương pháp ngoại suy xu thế có nhiều
ưu điểm, nhưng cũng có một số nhược điểm cần lưu ý. Và chúng ta cần nhận thức
rõ ràng dự báo sản lượng cá nuôi chỉ là một phần trong quá trình quản lý và phát
triển ngành nuôi cá. Các yếu tố khác như chất lượng dinh dưỡng, quản lý môi
trường, phòng chống dịch bệnh và đào tạo nguồn nhân lực cũng đóng vai trò quan
trọng trong việc đảm bảo sự bền vững và phát triển của ngành nuôi cá. Từ kết quả
của nghiên cứu này, chúng ta có thể kết luận rằng phương pháp ngoại suy xu thế là
một công cụ hữu ích và tiềm năng trong việc dự báo sản lượng cá nuôi tại Việt
Nam. Tuy nhiên, nên kết hợp với các phương pháp nghiên cứu khác để đạt được kết quả dự báo tốt nhất.