Bài tập lớn Dự báo tuổi thọ trung bình của dân số Việt Nam đến năm 2030 môn Lý thuyết dự báo kinh tế | Đại học kinh tế Quốc dân

lOMoAR cPSD| 58478860
BÀI TẬP LỚN MÔN DỰ BÁO KINH TẾ XÃ HỘI
Đề tài: “ Dự báo tuổi thọ trung bình của dân số Việt Nam đến năm 2030 ”
Lớp học phần: PTCC1126(122)_04
Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Thị Thu Huyền
Hà Nội – Tháng 11 năm 2022 lOMoAR cPSD| 58478860 MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU ...................................................................................................... 4
NỘI DUNG .......................................................................................................... 5
1. Tổng quan nghiên cứu ............................................................................ 5
1.1. Cơ sở lý thuyết ........................................................................................... 5
1.2. Các nghiên cứu liên quan và khoảng trống nghiên cứu ............................. 5
1.3. Đối tượng, phạm vi, mục tiêu .................................................................... 6
2. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................... 6
2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu .................................................................... 6
2.2. Phương pháp phân tích số liệu ................................................................... 6
3. Dự báo tuổi thọ trung bình dân số Việt Nam đến năm 2030 .............. 7
3.1. Xây dựng chuỗi thời gian (2000 – 2020) ................................................... 7
3.2. Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi ........................................................ 7
3.3. Xây dựng hàm xu thế ................................................................................. 8
3.3.1. Nhận dạng hàm xu thế ......................................................................... 8
3.3.2. Ước lượng hàm xu thế ......................................................................... 9
3.3.3. Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy ....................................................... 10
3.3.4. Ý nghĩa của hệ số thống kê và hệ số xác định ................................... 11
3.3.5. Thực hiện dự báo và đánh giá ............................................................ 11
KẾT LUẬN ........................................................................................................ 14
TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................. 15 LỜI MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây, Việt Nam là một trong nhiều quốc gia phải đối mặt
với tình trạng già hóa dân số ngày càng nghiêm trọng. Điều này đồng nghĩa với
việc người già tăng lên và số người trong độ tuổi lao động giảm đi. Thực tế, Việt
Nam đang bước vào giai đoạn dân số già với số lượng người cao tuổi tăng cao,
và sẽ còn tăng nhanh trong những năm tới. Như vậy, việc đánh giá chỉ số phát
triển con người (HDI) là một trong những điều quan trọng để Nhà nước có cái
nhìn tổng quát về sự phát triển của đất nước. Và tuổi thọ trung bình là một trong
những yếu tố của HDI cần được quan tâm hơn cả.
Do đó, dự báo tuổi thọ trung bình là vô cùng cần thiết, giúp Nhà nước kịp thời
đưa ra các chính sách nhằm tác động kịp thời và đúng lúc, hỗ trợ các đối tượng
bảo trợ xã hội đến các chính sách an sinh xã hội, tín dụng ưu đãi. Nhận thấy tính
cấp thiết của vấn đề, chúng em đã lựa chọn đề tài “Dự báo tuổi thọ trung bình
của Việt Nam đến năm 2030” để thực hiện nghiên cứu. lOMoAR cPSD| 58478860 lOMoAR cPSD| 58478860 NỘI DUNG
1. Tổng quan nghiên cứu
1.1. Cơ sở lý thuyết
- Tuổi thọ trung bình là một vấn đề được quan tâm hàng đầu ở các quốc gia.
Tuổi thọ trung bình hay kỳ vọng sống (life expectancy) là số năm dự kiến
còn lại của cuộc đời ở một độ tuổi nhất định. Nó được ký hiệu là ex, nghĩa là
số trung bình các năm tiếp theo của cuộc đời cho một người ở độ tuổi x nào
đó, tính theo một tỉ lệ tử cụ thể.
- Chuỗi thời gian: là dãy các giá trị của một biến kinh tế – xã hội, được sắp xếp
theo thứ tự thời gian. Chuỗi thời gian gồm 4 thành phần: + Xu thế + Mùa vụ + Chu kỳ + Ngẫu nhiên
- Ngoại suy (Extrapolation) là dựa trên những số liệu đã có về một đối tượng
dự báo trong quá khứ để đưa ra những suy đoán, tiên đoán về hành vi hay
mức độ của một đối tượng nào đó trong tương lai. Để thực hiện ngoại suy dự báo cần 3 điều kiện:
+ 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 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.
1.2. Các nghiên cứu liên quan và khoảng trống nghiên cứu
• Các nghiên cứu liên quan:
- Năm 2017, các nhà khoa học từ đại học Hoàng gia Anh và tổ chức y tế thế
giới WHO đã nghiên cứu và phân tích dữ liệu dài hạn của một số nước như
Mỹ, Anh, Đức, Ba Lan,... về tuổi thọ trung bình sẽ thay đổi như thế nào vào
năm 2030. Kết quả nghiên cứu cho thấy, tuổi thọ trung bình có xu thế tăng theo thời gian.
- Cùng năm 2017, Đại học McGill Canada cũng thực hiện nghiên cứu và đưa
ra nhận định con người sẽ tiếp tục sống lâu hơn và lâu hơn nữa trong tương
lai. Điều đó đồng nghĩa với việc tuổi thọ trung bình của con người đang dần dần tăng lên.
• Khoảng trống nghiên cứu
Các nghiên cứu trên đều nghiên cứu về vấn đề tuổi thọ trong tương lai. Tuy
nhiên cho đến hiện tại vẫn có rất ít các nghiên cứu liên quan đến tuổi thọ lOMoAR cPSD| 58478860
trung bình của Việt Nam. Với số liệu được thu thập từ World bank cùng kiến
thức được kế thừa từ các nghiên cứu trước, nhóm quyết định xây dựng mô
hình dự báo để làm rõ hơn về xu thế tuổi thọ trung bình của người dân Việt Nam đến 2030.
1.3. Đối tượng, phạm vi, mục tiêu
• Đối tượng nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu của đề tài này là tuổi thọ trung bình của Việt Nam đến năm 2030. • Phạm vi nghiên cứu:
Phạm vi không gian: Nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam.
Phạm vi thời gian: Số liệu được thu thập trong giai đoạn 2000 – 2020.
• Mục tiêu nghiên cứu:
Nghiên cứu này được xây dựng nhằm mục tiêu dự báo tuổi thọ trung bình của
Việt Nam trong dài hạn từ đó hoàn thiện các chính sách an sinh xã hội, chăm
sóc sức khỏe cộng đồng, y tế, giáo dục,... Từ đó, việc phát triển bền vững và
quản lý xã hội sẽ hiệu quả hơn, là nền móng cho sự phát triển của đất nước.
2. Phương pháp nghiên cứu
2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thứ cấp, số liệu được lấy từ trang web của World
bank. Truy cập ngày 4/11/2022.
2.2. Phương pháp phân tích 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
Đối với bước này, chuỗi thời gian được xây dựng đồng nhất về nội dung (về
tuổi thọ trung bình của người dân Việt Nam) và các mức có thể so sánh được.
Ngoài ra, chuỗi được xây dựng đầy đủ, chính xác phù hợp với yêu cầu phân
tích và dự báo của đề tài.
- Bước 2: Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi
Ở bước này nhóm đã sử dụng phương pháp kiểm định các đoạn mạch để kiểm
định tính ngẫu nhiên của chuỗi với số quan sát lớn hơn 20 quan sát (n=21)
và đã bác bỏ giả thuyết chuỗi thời gian là chuỗi ngẫu nhiên.
- Bước 3: Xây dựng hàm xu thế
Nhận diện hàm xu thế thông qua phương pháp vẽ đồ thị và phương pháp phân
tích số liệu thống kê.
Sau khi đã nhận diện được hàm xu thế, nhóm thực hiện ước lượng hàm xu
thế bằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Square) lOMoAR cPSD| 58478860
thông qua việc tính toán hệ phương trình chuẩn và sử dụng phần mềm Eviews 4
để kiểm tra lại kết quả. - Bước 4: Thực hiện dự báo
Tiến hành dự báo điểm bằng cách thay giá trị thời gian ở thời điểm dự báo vào mô hình đã có.
Xác định dự báo khoảng thông qua tính toán sai số dự báo cực đại.
- Bước 5: Đánh giá dự báo
Tiến hành tính toán các giá trị sai số dự báo: sai số bình phương trung bình
(MSE); phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE);... để đánh giá mức độ chính xác của dự báo.
3. Dự báo tuổi thọ trung bình dân số Việt Nam đến năm 2030
3.1. Xây dựng chuỗi thời gian (2000 – 2020) Năm Tuổi thọ trung bình Năm Tuổi thọ trung bình 2000 77,709 2010 78,883 2001 77,879 2011 78,957 2002 78,034 2012 79,027 2003 78,176 2013 79,094 2004 78,306 2014 79,159 2005 78,425 2015 79,226 2006 78,532 2016 79,294 2007 78,631 2017 79,366 2008 78,721 2018 79,442 2009 78,805 2019 79,523 2020 79,609
Đơn vị: Tuổi Nguồn: World bank
3.2. Kiểm định tính ngẫu nhiên của chuỗi n = 21 (quan sát) H0: Mẫu là ngẫu nhiên
Kiểm định cặp giả thuyết: ! H1: Mẫu không ngẫu nhiên lOMoAR cPSD| 58478860
Với 21 quan sát, chuỗi này có giá trị trung vị là quan sát thứ 11 (tương ứng với
giá trị của năm 2010, và bằng 78,883). Tổng số các đoạn mạch là 2, tức R = 2, do đó: 𝑅 𝑍
Với mức ý nghĩa 5%, ta có 𝑍"."!$ = 1,96
Như vậy: |𝑍| = 4,254 > 𝑍","!$ = 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 tuổi thọ trung bình của người dân ở Việt Nam.
3.3. Xây dựng hàm xu thế
3.3.1. Nhận dạng hàm xu thế
• Phương pháp vẽ đồ thị
Từ giá trị tuổi thọ trung bình đã cho, ta vẽ được đồ thị phân phối các giá
trị giai đoạn 2000 - 2020 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.
• Phương pháp phân tích số liệu thống kê. lOMoAR cPSD| 58478860 Năm STT (t) Tuổi thọ trung bình ( )Y * ΔY#$% ∆Y#$%’Y# lnY* 𝑡∗lnY* 𝑡, 2000 1 77,70900 4,352971081 4,352971081 1 2001 2 77,87900 0,17000 0,002187649 4,35515634 8,71031268 4 2002 3 78,03400 0,15500 0,001990267 4,357144629 13,07143389 9 2003 4 78,17600 0,14200 0,00181972 4,358962695 17,43585078 16 2004 5 78,30600 0,13000 0,001662914 4,360624228 21,80312114 25 2005 6 78,42500 0,11900 0,001519679 4,362142754 26,17285652 36 2006 7 78,53200 0,10700 0,001364361 4,363506185 30,5445433 49 2007 8 78,63100 0,09900 0,001260633 4,364766024 34,91812819 64 2008 9 78,72100 0,09000 0,001144587 4,365909956 39,2931896 81 2009 10 78,80500 0,08400 0,00106706 4,366976447 43,66976447 100 2010 11 78,88300 0,07800 0,000989785 4,367965742 48,04762316 121 2011 12 78,95700 0,07400 0,000938098 4,3689034 52,42684081 144 2012 13 79,02700 0,07000 0,000886559 4,369789566 56,80726436 169 2013 14 79,09400 0,06700 0,000847812 4,370637019 61,18891826 196 2014 15 79,15900 0,06500 0,000821807 4,371458488 65,57187732 225 2015 16 79,22600 0,06700 0,000846398 4,372304528 69,95687244 256 2016 17 79,29400 0,06800 0,000858304 4,373162464 74,34376188 289 2017 18 79,36600 0,07200 0,000908013 4,374070065 78,73326117 324 2018 19 79,44200 0,07600 0,000957589 4,375027196 83,12551672 361 2019 20 79,52300 0,08100 0,001019612 4,376046288 87,52092576 400 2020 21 79,60900 0,08600 0,001081448 4,377127152 91,91967019 441 Tổng 231 1654,79800 91,70465225 1009,614704 3311 Ta nhận thấy: ’ !
Như vậy mô hình dự báo bằng hàm mũ là phù hợp.
Hơn nữa, tuổi thọ trung bình qua các năm tăng lên và mức tăng đó không
vượt quá một giới hạn nhất định. Như vậy khó có thể dùng mô hình hàm
Logistic và mô hình Gompertz để dự báo.
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.
3.3.2. Ước lượng hàm xu thế
Hàm xu thế: 𝑌"! = 𝑐 ⋅ 𝑒"!
→ ln 𝑌( = ln 𝑐 + 𝑎𝑡
Hệ phương trình chuẩn có dạng:
!ln 𝑐 ∗𝑛∑∗)(ln*+𝑐𝑡 ++ 𝑎𝑎 ∗∗
∑∑)()(**++𝑡𝑡!==∑∑()*)(+*+lnln𝑌(𝑌( ∗ 𝑡 lOMoAR cPSD| 58478860
↔ ! 21 ∗ ln 𝑐 + 231 ∗ 𝑎 = 91,70465225
231 ∗ ln 𝑐 + 3311 ∗ 𝑎 = 1009,614704 ↔ !ln 𝑐 = 4,354552 𝑎 = 0,001121 ↔ !𝑐 = 77,83195 𝑎 = 0,001121
Vậy hàm dự báo có dạng: : 𝑌P( = 77,83195 ⋅ 𝑒",""++!+∗(
Thực hiện chạy mô hình hàm mũ bằng Eviews 4 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.
3.3.3. Kiểm định ý nghĩa hệ số hồi quy
Sử dụng mức ý nghĩa 𝛼 = 5%
• Kiểm định cặp giả thuyết: !𝐻" : 𝐻+ : lOMoAR cPSD| 58478860 P_value = 0,0000 <
𝛼 = 0,05 → bác bỏ 𝐻", thừa nhận 𝐻+ → ln 𝑐 có ý nghĩa thống kê. 𝐻
• Kiểm định cặp giả thuyết: ! P_value = 0,0000 <
𝛼 = 0,05 → bác bỏ 𝐻", thừa nhận 𝐻+ → a có ý nghĩa thống kê.
• Kiểm định sự phù hợp của mô hình: !𝐻":
𝑀ô ℎì𝑛ℎ 𝑘ℎô𝑛𝑔 𝑝ℎù ℎợ𝑝 𝐻+: 𝑀ô ℎì𝑛ℎ 𝑝ℎù
ℎợ𝑝 P_value = 0,000000 <
𝛼 = 0,05 → bác bỏ 𝐻", thừa nhận 𝐻+ → Mô
hình hồi quy là phù hợp.
3.3.4. Ý nghĩa của hệ số thống kê và hệ số xác định
𝑎_ = 0,001121, thể hiện rằng sau mỗi năm, tuổi thọ trung bình của Việt Nam
tăng khoảng 0,1121% trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
𝑅! = 0,976672, sự thay đổi của thời gian giải thích được 97,6672% sự thay đổi
của tuổi thọ trung bình.
3.3.5. Thực hiện dự báo và đánh giá - Dự báo điểm:
Dự báo điểm đến năm 2030, tuổi thọ trung bình của Việt Nam, ứng với t = 31 là:
𝑌‘/+ = 77,83195*𝑒",""++!+∗/+ = 80,584 (tuổi) - Dự báo khoảng: ( Năm STT (t) Tuổi thọ trung bình ( )Y $ lnY$ ln%Y& lnY $ − ln%Y$ 𝑡* − 𝑡 ( 2000 1 77,70900 4,352971081 4,3556735 7,30328E-06 100 2001 2 77,87900 4,35515634 4,356795 2,68523E-06 81 2002 3 78,03400 4,357144629 4,3579165 5,95742E-07 64 2003 4 78,17600 4,358962695 4,3590379 5,66156E-09 49 2004 5 78,30600 4,360624228 4,3601594 2,16061E-07 36 2005 6 78,42500 4,362142754 4,3612809 7,42843E-07 25 2006 7 78,53200 4,363506185 4,3624023 1,21848E-06 16 2007 8 78,63100 4,364766024 4,3635238 1,54311E-06 9 lOMoAR cPSD| 58478860 2008 9 78,72100 4,365909956 4,3646453 1,59943E-06 4 2009 10 78,80500 4,366976447 4,3657667 1,4634E-06 1 2010 11 78,88300 4,367965742 4,3668882 1,16109E-06 0 2011 12 78,95700 4,3689034 4,3680097 7,98757E-07 1 2012 13 79,02700 4,369789566 4,3691311 4,33532E-07 4 2013 14 79,09400 4,370637019 4,3702526 1,47777E-07 9 2014 15 79,15900 4,371458488 4,3713741 7,12687E-09 16 2015 16 79,22600 4,372304528 4,3724955 3,64832E-08 25 2016 17 79,29400 4,373162464 4,373617 2,06603E-07 36 2017 18 79,36600 4,374070065 4,3747385 4,4676E-07 49 2018 19 79,44200 4,375027196 4,3758599 6,9345E-07 64 2019 20 79,52300 4,376046288 4,3769814 8,74432E-07 81 2020 21 79,60900 4,377127152 4,3781029 9,52016E-07 100 Tổng 231 1654,79800 91,70465225 2,31313E-05 770 Trung bình 11
ln 𝑌‘/+ = 4,354552 + 0,001121 * 31 = 4,389303 𝑆 ! 1 1 ( 𝑡 ⋅ d + 2 − 𝑡 ) ! 𝑆b0 = c𝑛
− 𝑝 − 1 𝑛 𝛴 ( 𝑡 g ) !h 3 − 𝑡 S $ 𝑆b h = 8,30908 * 1067 lOMoAR cPSD| 58478860
Với khoảng tin cậy 95%, ta có: 𝑡","!$(19) = 2,093
𝑡","!$(19) * 𝑆b0 = 0,001739 Khoảng dự báo:
4,387564 ≤ 𝑙𝑛𝑌∗ ≤ 4,391042
- Đánh giá sai số dự báo: Y% Năm STT (t) Tuổi thọ trung bình ( )Y % "Y# 𝑒%& Y% −"Y% −"Y % Y % 2000 1 77,70900 77,9192894 0,04422 -0,21029 0,002706114 2001 2 77,87900 78,0067223 0,01631 -0,12772 0,001640009 2002 3 78,03400 78,0942532 0,00363 -0,06025 0,000772141 2003 4 78,17600 78,1818824 0,00003 -0,00588 7,52462E-05 2004 5 78,30600 78,26961 0,00132 0,03639 0,000464716 2005 6 78,42500 78,3574359 0,00456 0,06756 0,000861512 2006 7 78,53200 78,4453604 0,00751 0,08664 0,001103239 2007 8 78,63100 78,5333836 0,00953 0,09762 0,001241449 2008 9 78,72100 78,6215056 0,00990 0,09949 0,001263887 2009 10 78,80500 78,7097264 0,00908 0,09527 0,001208979 2010 11 78,88300 78,7980462 0,00722 0,08495 0,001076959 2011 12 78,95700 78,8864651 0,00498 0,07053 0,000893333 2012 13 79,02700 78,9749833 0,00271 0,05202 0,000658215 2013 14 79,09400 79,0636007 0,00092 0,03040 0,000384344 2014 15 79,15900 79,1523176 0,00004 0,00668 8,44172E-05 2015 16 79,22600 79,2411341 0,00023 -0,01513 0,000191024 2016 17 79,29400 79,3300502 0,00130 -0,03605 0,000454639 2017 18 79,36600 79,419066 0,00282 -0,05307 0,000668624 2018 19 79,44200 79,5081818 0,00438 -0,06618 0,000833083 2019 20 79,52300 79,5973976 0,00553 -0,07440 0,000935548 2020 21 79,60900 79,6867134 0,00604 -0,07771 0,000976189 Tổng 231 1654,79800 0,14227 0,018493668
Sai số bình phương trung bình (MSE): MSE = lOMoAR cPSD| 58478860 Phần trăm sai số
tuyệt đối trung bình (MAPE): MAPE = j) q’!6’8!q × = 0,088% (*+ ’!
Ta thấy các sai số dự báo tương đối nhỏ. Vì vậy có thể cho rằng dự báo trên là đáng
tin cậy, và việc sử dụng phương pháp ngoại suy xu thế hàm mũ là phù hợp. lOMoAR cPSD| 58478860 KẾT LUẬN
Nghiên cứu này đã kế thừa kết quả của những nghiên cứu trước đó, đồng thời đã chỉ
ra được những hạn chế và khoảng trống nghiên cứu.
Trên cơ sở khẳng định về sự hội tụ trong thu nhập của nghiên cứu trước, nghiên cứu
này đã đề xuất được phương pháp nghiên cứu mới và dự báo cho giai đoạn trung, dài
hạn để đưa ra những hàm ý chính sách cho những nhà hoạch định. Bên cạnh đó bài
nghiên cứu còn có một số hạn chế, trên thực tế, các quá trình kinh tế – xã hội thường
có sự biến động lớn dưới tác động của nhiều nhân tố, các yếu tố ngẫu nhiên. Mặc dù
mô hình dạng hàm mũ có thể khắc phục được tính ngắn hạn, song cũng đòi hỏi giả
thiết cao về cấu trúc và tính ổn định của quá trình dự báo. lOMoAR cPSD| 58478860
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. PGS.TS Lê Huy Đức, Giáo trình Dự báo Kinh tế – xã hội, 2019 2. World Bank,
Chuỗi số liệu về tuổi thọ trung bình dân số Việt Nam ,
https://databank.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG/1ff4a498/Popul ar-
Indicators?fbclid=IwAR3bLtUgkXpTvnNYZIfp7dntLrIY1nj738q5snUGRRibZw YOV8YqKedeqgY#