LUẬN VĂN:
Một số phương pháp thống kê chủ yếu để
phân tích và dự đoán trong nghiên cứu giá
trị xuất nhập khẩu hàng hoá ở Việt Nam
Lời nói đầu
Trong sự phát triển chung của xã hội loài người cũng như của mỗi quốc gia, hoạt
động ngoại thương luôn đóng một vai trò quan trọng. Không tạo ra của cải vật chất nhưng
ngoại thương có vai trò to lớn trong việc thúc đẩy quá trình sản xuất, là cầu nối giữa sản
xuất và tiêu dùng giữa các quốc gia và các khu vực trên toàn thế giới.
Từ khi nền kinh tế chuyển từ cơ chế kế hoạch hoá tập trung sang nền kinh tế thị
trường có sự quản lý của nhà nước, hoạt động ngoại thương đã phát triển mạnh mẽ và dần
dần hoà nhập vào sự phát triển chung của thế giới. Quan điểm và chính sách điều hành
kinh tế của Đảng và Nhà nước ta đã coi ngoại thương như một trong những mũi nhọn của
nền sản xuất trong nước. Quan điểm đó được thể hiện trong chính sách lấy xuất khẩu làm
một trong 3 chương ctrình kinh tế lớn của nước ta trong giai đoạn hiện nay. Hàng năm,
nghiệp vụ xuất nhập khẩu chiếm một vị thé hết sức quan trọng và là ngành mũi nhọn của
nền kinh tế hướng ngoại. Xuất nhập khẩu không những mang lại giá trị và giá trị sử dụng
của mỗi quốc gia mà còn tạo động lực thúc đẩy quá trình chuyên môn hoá các ngành sản
xuất trong khu vực và trên thế giới.
Xuất phát từ lợi ích kinh tế quốc tế nói chung, lợi ích kinh tế của nước ta nói riêng,
nhằm góp phần đưa nền kinh tế Việt Nam hoà nhập với cộng đồng kinh tế thế giới, tham
gia tích cực vào quá trình phân công lao động và hợp tác quốc tế trên các phương diện
khoa học-kỹ thuật, chuyển giao công nghệ, sự trao đổi hàng hoá, dịch vụ, thanh toán quốc
tế,...ngày càng trở nên phong phú và đa dạng. Đòi hỏi chúng ta cần phải đi sâu nghiên
cứu, thông qua đó ta có thể hoàn thiện, tính toán và dự đoán đưẹc những hoạt động của
ngoại thương nước ta trong tương lai. Từ đó ta có thể điều hành nền kinh tế hoà nhập với
kinh tế thế giới và đưa nền kinh tế nước ta một bước tiến lên.
Nhận thức được tầm quan trọng của ngành ngoại thương nói chung và ngành xuất
nhập khẩu nói riêng là lý do tôi chọn đề tài "Một số phương pháp thống kê chủ yếu để
phân tích và dự đoán trong nghiên cứu giá trị xuất nhập khẩu hàng hoá ở Việt Nam".
Chương I
Một số vấn đề chung về phân tích và dự đoán thống kê.
I.Khái niệm ,ý nghĩavầ yêu cầu của phân tích và dư đoán thông kê.
1.Khái niệm ,ý nghĩa của phân tích và dự đoán thống kê.
a.Khái niệm của phân tich và dự doán thống kê.
Phân tích và dự đoán thống kê là nêu lên một cách tổng hợp bản chất cụ thể , tính
quy luật của các hiện tượng và quá trình kinh tế xã hội trong điều kiện lịch sử nhất định
biểu hiện bằng số lượng tính toán mức độ trong tương lai của hiện tượng nhằm đưa ra
nhữnh căn cứ cho quyết định quản lý.
Nói một cách cụ thể,phân tích thống kê là xác định các mức độ nêu lên sự biến động
biểu hiện tinh chất và trình độ chặt chẽ của mối liên hệ hiện tượng. Phân tích thống kê
phải lấy con số thông kê làm tư liệu,lấy các phương pháp thống kê làm phương pháp
nghiên cứu. Còn dự đoán thống kê là hình thức dự đoán tình huốngcó thể xảy ra trong
tương lai của các hiện tương tự nhiên , kinh tế , xã hội găn với việc đề ra các nguyên
tắc,lập dự toán và vận hành nó.
b. ý nghĩa của phân tích và dự đoán thống kê.
Phân tích và dự đoán thông kêcó ý nghĩa quan trọng trong quá trình quản lý kinh tế.
Nhờ có lý luận và phương pháp luận phong phú mà qua thống kê ta có thể vạch ra được
những nguyên nhân chính ,phụ để tạo nên kết quả thông qua việc phân tích ảnh hưởng các
nhân tố đế việc sử dụng các nguồn nhân lực,các yếu tố đầu và thông qua việc xác định các
mối liên hệ ,các quy luật chung của hệ thống.
Thông qua kết quả phân tích ta xây dựng các fự đoán thống kê bằng nhiêu phương
pháp khác nhau nhằm xác định các mục tiêu phát triển,các nguồn tiềm năng ,xây dựng các
phương án để phục vụ cho việc ra quyết định quản lý .
Vai trò của phân tích và dự đoán thống kê ngày càng trở nên quan trọng quản lýkinh
tế nối riêng và trong bộ máy nhà nước nói chung .Phân tích và dự đoán thống kê là một
thể thống nhất ,cùng phục vụ cho việc kế hoạch hoá và xây dựng các quyết định quản
lý.Do vậy trong nhiều trường hợp nếu chỉ có phân tích thôi thì chưa đủ, mà còn phải tiến
hành nghiên cứu những gì của hiện tượng có thể xẩy ra trong tương lai.
Trong quá trình phân tích và dự đoán, phương pháp tiếp cận theo cả hai hướng:
hướng phân tích và hướng tổng hợp.
Theo hướng phân tích đối tượng nghiên cứu được tách ra nhiều yếu tố cấu thành, các
nguyên nhân ảnh hưởng đến sự biến động của đối tượng cũng được chia ra thành nhiều
nguyên nhân nhỏ hơn , nhằm tậo ra khả năng ngiên cứu một cách sâu sắc và chi tiếtđói
tượn. Do sự phân nhỏ đối tượngnc cũnh như các nguyên nhân ảnh hưởngmà qua đó ta có
thể thấy được đâu là nhân tố có ảnh hưởng trội nhất đến sự biến độngcủa hiện tượng ngiên
cứu . Mức độ chi tiếtccủa việc phân tích nhân tố cchi tiết phụ thuộc vàonhiệm vụ phân
tích thống kê vaaf khả năng thực tế củaviệcpt nhân tố . Không phải lúc nào cũng phân tích
nhân tố một cacchs cchi tiết, vvì trong nhiều trường hợp điề đó lại có khả năng làm
"nhiễu"các quyết định quản lý.
Thoe hướng tổng hợp có thể có một số cáchlàm khác nhau . Người ta có thể khảo sát
sự biến động chung của cả đối tượng ngiên cứu , xây dựng các mô hình biến động của
chúng trên một qưy mô lớn hay một thời kỳ dài, nhằm phân tích quy luật của chúng. Cũng
có thể ngiên cứu đối tượngtrong mối liên hệ lẫn nhauvới một số nhấntố chủ yếukhác hay
các hiện tượng và quá trình khác . người ta cũng có thể kết hợp nhiều nhân tố nhỏ thành
nhóm các nhân tố ảnh hưởng có cùng tính chất chung trội hơnnào đó đẻ khảo satsợ tác
động theo hướng chủ yếukhác nhau. Hoặc biến các nhân tố khác nhauvà khong có cùng
đọ đothành các nhân tố so sánh được.
Khi phân tích và dự đoán, đòi hỏi phải sử dụng kết hợp các phương pháp khác nhau.
Bởi vì mỗi phương pháp đều có ưu nhược điêm riêng, điều kiện vận dụng riêng và lĩnh
vực áp dụng riêng. Các hiện tượng và quá trình kinh tế ngày càng diễn ra một cách phức
tạp hơn, do đó đòi hỏi phải biết sử dụng một cách kết hợp nhiều phương pháp khác nhau
để đạt được mục tiêu chính của việc ngiên cứu .Đặc biệt trong lĩnh vực dự đoán thống kê
thì vấn đề trên lại trử nên quan trọng. Ngiên cứu các trạng thái của đối tượng trong tương
lai, trong điều kiện không ổn định là một vấn đề phức tạp đòi hỏi phải sử dụng các công cụ
dự đoán một cách hợp lý, linh hoạt và kết hợp một cách khoa học thì mới mang laị độ
chính xác cao.
Trong dự đoán thống kê ,nguồn thông tin chủ yếu là thôngtintk . Ngoài rá còn sử
dụng nguồn thông tin bổ sungbằng các nguồn khácc như sử dụng lấy ý kiến khách hàng,
dân cư..Yêu cầu cuar thong tyin khi phân tích và dự đoán là phải chính xác, đầy đủ đảm
bảo so sánh đượcvà phải kịp thời. Do chu trinh quản lý ngày càng rút ngắn do sự phát triển
của xã hội và cuả thị trường, do đó yêu cầu phải ra các quyết định thật nhanh và chính xác
muốn vậy thong tin cần phải kịp thời và phải chính xác hơn phục vụ cho phân tích và dợ
đoán làm ccơ sửcho ra quyết định quản lý .Đặc biệt trong dự đoán, do bản thân các
phương pháp dự đoánhiện đại đòi hỏi phải cung cấpcc thông tin mới nhấtđể mô hình dự
đoán có thể thích nghi với sự biến động thực tế, ccho nên tính chât kịp thờicủa thong tin
càng trở nên quan trọng hơn.
Trong phân tích và dợ đoán thống kê bất kỳ hiện tượng nào, đều đòi hỏi ta phải có
cách nhìn tòan diện, phải ngiên cứu hiện tượng đỏtong mối liên hệvới các nhân tố khác.
2. Yêu cầu trong phân tích và dự đoán thống kê .
Để đảm bảo kết quả đúng đắn , khách quan, phân tích và dụ đoán thống kê phải tuân
theo một số các yêu cầu sau đây:
thứ nhất:Phải tiến hành trên cơ sở phân tích lý luận kinh tế xã hội.
Cấ hiện tượng có tinh chất và xu hướng phát triển khácc nhau, có thể tăng lên là tốt
nhưng cũng có thể giảm đilà tốt. Vì vậy thông qqua phân tích và lý luậnta có thể hiểu
được tính chất xu hướng của hiện tượng, trên cơ sở đó dùng số liệuvà phương pháp phân
tích khẳng định tính chất cụ thể của nó.
Thứhai: Phải căn cứ vào toàn bộ sự kiệnvà đặt chúng cào trongmối liên hệ ràng
buộclẫn nhau.
Sự tồn tại của hiện tượng không phải là kết quả của phép cộng giản đơn các mặt của
nó mà là các mối liên kết với nhau, mặt này làm cơ sở cho mặt kia và ngược lại, đòng thời
chịu tác động lẫn nhau. Do đó khi phân tích và dự đoán thống kê phải sử dụng một loạt tài
liệu, mỗi tài liệu phản ánh mỗi khía cạnh của nhằm thấy được thực chất của hiện tượng .
Thứ ba: Đối với nhỡng hiện tượng có tính chất hình thức khác nhau, có các thông tin
ở các mức độ khác nhau, nên phải áp dụng các phương pháp khác nhau.
Mỗi phương pháp thống kê chỉ có ý nghĩa và tác dụng với một hay một số hiện
tượng nào đó mà thôi. Do đó để chọn được phương pháp thích hợp ta phải dựa vào yêu
cầu, mục đích phân tích và dự đoán, dựa vào số liệu thu thập, tác dụng của mỗi phương
pháp .
II. Một số phương pháp phân tích thống kê .
1. phương pháp phân tổ.
a.Khái niệm.
Phân tổ thống kê là căn cứ vào một hay một số tiêu thức nào đó để tiến hành phân
chia tổng thểnc thành các tổ có tính chất khác nhau.
Sau quá trình phân tổ , các đơn vị có tính chất giống nhau hoặc gần giống nhau được
đưa về cùng một tổ. Các đặc trưng số lượng cuỉa tổ giúp ta thấy được các đặc trưng ccủa
tổng thể, nhận thức được bản chất và quy luật của hiện tượng .
Phương pháp phân tổ là phương pháp cơ bản đê tổng hợp thống kê và cũng là một
trong các phương pháp quan trọng trong phân tích thống kê đồng thời là cơ sở vận dụng
các phương pháp phân tích khác. Phương pháp phân tổ ccho phép ngiên cứu cái chung và
cái riêng một cách kết hợp.
Việc xác định số tổ phụ thuộc vào tiêu thức phân tổ .
Có các loại phân tổ sau:
+phân tích theo tiêu thức thuộc tính.
Tiêu thức thuộc tính phản ánh các tính chất của đơn vị tổng thể, không biểu hiện trực
tiếp bằng con số. Tiêu thức thuộc tính có thể biểu hiện trực tiếp và gián tiếp.
Khi phân tích theo tiêu thức thuộc tính , các tổ thường được hình thành theo các loại
hình khác nhau.
Đối với loại hình ít, giản đơn thường mỗi biểu hiện hình thành lên một tổ .Vì vậy có
bao nhiêu loại hinh sẽ hình thành nên bấy nhiêu tổ.
đối với trường hợp số loại hình thực tế có nhiều, có khi tới hàng trăm hàng nghìn.Sẽ
là quá nhiều tổ nếu coi mỗi loại hình là một tổ, khô ng khái quát chung và nêu lên đặc
điểm khác nhau giữa các tổ. Trong trường hợp này, phải ghép những loại nhỏ thành một
tổ theo nguyên tắc: Các loại hình nhỏ được ghép vơi nhau phải giống nhau hoặc gần giống
nhau về tính chất hay đặc điểm nổi bật nào đó .
+phân tổ theo tiêu thức số lượng.
Tiêu thức số lượng là tiêu thức có biểu hiện trực tiếp bằng con số. Khi phân tổ theo
tiêu thức số lượng tuỳ theo lượng biến của tiêu thức lầ nhiêu hay ít mà việc phân tổ sẽ
được quyết định khác nhau. Ngoài ra còn chú ý đến số lượng đơn vị tổng thể để xác định
số tổ thích hợp.
Đối với trường hợp lượng biến của tiêu thức biến thiên ít (lượng biến chính là biểu
hiện của các tiêu thức số lượng).
Trong trường hợp này , sự biến thiên lượng giữa các đơn vị chênh lệch nhau không
nhiều, lượng biến thiên của các tiêu thức phân tổ chỉ thay đổi trong phạm vi hẹp và biến
động rời rạc nên việc xác định số tổ sẽ đơn gản.Số tổ sẽ có giới hạn nhất định, mỗi lượng
biến sẽ là một tổ.
Đối với trường hợp lượng biến của tiêu thức biến thiên lớn.
Trong trường hợp này cần chú ý đến quan hệ lượng chất để xem lượng biến tích luỹ
đến mức độ nào đó thì chất thay đổi làm nảy sinh tổ mới. Như vậy, mỗi tổ sẽ bao gồm
phạm vi lượng biến có hai giới hạn là giới hạn trên và giới hạn giới.
Trong đó:
Giới hạn dưới là lượng biến nhỏ nhất hình thành nên tổ đó.
Giới hạn trên là lượng biến lớn nhất mà nếu vượt qua giới hạn này thì chất sẽ biến
đổi dần đến hình thành nên tổ mới. Chênh lệch giữa giới hạn trên và dưới được gọi là
khoảng cách tổ (h). Khoảng cách tổ có thể bằng nhau hoặc không bằng nhau. Nếu số tổ có
khoảng cách tổ bằng nhau thì trị số khoảng cách tổ được xác định bằng công thức.
h=
Trong đó:
Xmax - Xmin
n
Xmax: Lượng biến lớn nhất trong dãy số.
Xmin: Lượng biến nhỏ nhất trong dãy số.
n : Số tổ định chia.
Khi phân phối các đơn vị voà tổ ta căn cứ vào lượng biến của các tổ, thực chất là
đếm số lần lặp lại của các lượng biến đó chính là tần số.
2.Phương pháp hồi quy tương quan.
Hồi quy tương quan là phương pháp toán học được vận dụng trong thống kê để biểu
hiện và phân tích mối liên hệ tương quan giữa các hiện tượng kinh tế -xã hội.
y a bx.
Phương trình hồi quy tương quan có dạng:
Trong đó:
x là ttrị số tiêu thức nguên nhân.
y là trị số điều chỉnh của tiêu thức kết quả
a là tham số tự do nói lên ảnh hưởng cảu các nhân tố khác ngoài nhân tố x.
b là hệ số hồi quy nói lênâh cuar x đối với ytăng bình quân là b đơn vị.
a, b: được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Theo đó a và b
thoã mãn hệ phương trình:
y n.a b x 2
2
x. y a x b x
hay
b
xy - x . y
2x
a y - bx
Để đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liên hệ tương quan tuyến tính ta sử dụng hệ số
tương quan (r). Là một số tương đối ( Đơn vị :lần).
Hệ số tương quan tuyến tính được tính theo công thức:
(x - x )(y - y)
r
( x x )2 ( y y ) 2
Bằng các phương pháp biến đổi ta có thể tính hệ số tương quan theo một số công
thức sau:
r
xy - x . y
x . y
r b.
x
y
Chu ý: hệ số tương quan có một số tính chất sau.
-hệ số tương quan lấy giá trị trong khoảng:
-1 r 1 .
-khi r mang dấu (+) ta có tương quan thuận, khi r mang dấu (-) ta có tương quan
nghịch.
-r=+1 (r=-1) thì giữa x và y có liên hệ hàm số.
-r càng gần =+1(-1) thì liên hệ tương quan càng chặt chẽ.
-r=0 thì giữa x và y không có liên hệ tuyến tính.
*ngoài dạng phương trình hồi quy tương quan tuyến tính mà ta đã xét trên trong thực
tế ta cón gặp một số dạng phương trình mà mối liên hệ của nó là liên hệ tương quan phi
tuyến tính, tức là phương trình hồi quy là một đường cong.
+Phương trình parabol bậc2.
Với a,b,c, là các tham số được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất.
Trong đó a,b,c phải thoã mãn hệ phương trình.
y n.a b x c x 2
2
3
x.y a. x b. x c. x
x 2 y a x 2 b x 3 c x 4
Pương trình này thường được sử dụng khi các trị số của tiêu thức nguyên nhân tăng
lên thì các trị số của tiêu thức kết quả tăng (hoặc giảm ), việc tăng (hoặc giảm) này đạt đến
trị số cực đại ( hoặc cực tiểu), rồi sau đó giảm (hoặc tăng).
+Phương trình hàm mũ.
y x a.b x
Với a,b là các tham số được xác định từ hệ phương trình sau:
lg y n. lg a lg x
2
x. lg y lg a. x lg b. x
Phương trình này đươc áp dụng trong trường hợp cùng với sự tăng lên của các trị số
tiêu thức nguyên nhân thì các trị số của tiêu thức kết quả thay đổi theo cấp số nhân , nghĩa
làcó tốc độ phát triển xấp xỉ nhau.
+ Phương trình Hypebol:
yx a
b
x
Với a, b là các tham số được xác định từ hệ phương trình sau đây.
1
y
n
.
a
b
x
y
1
1
a b
x
x
x2
Phương trình này được áp dụng trong trường hợp khi các chỉ số của tiêu thứ nguyên
nhân tăng lên thì các trị số của kết quả có thẻ giảm và đến mộ giới hạn nào đó thì y x a
hầu như không giảm .
để đánh giá trình độ chặt chẽ của mối liêm hệ tương quan giữa tiêu thức nguyên
nhân và tiêu thức kết quả ta sử dụng trị số tương quan ( )
yx2
.
yx
Vì
yx2 yx y2( x )
:
nên ta cũng co thể tính bởi công thức
y2 y2( x )
y2( x )
( y y x ) 2
1
1
y2
y2
( y y ) 2
Trong đó:
+
( y y )2
là phương sai chung được tính phản ánh sự biến thiên
n
2
y
của tiêu thức Y do ảnh hưởng của tất cả các nguyên nhân ( trong đó có nguyên
nhân x ).
+
2
yx
( y x y ) 2
là phương sai phản ánh sự biến thiên tiêu thức y do ảnh hưởng
n
của các tiêu thức nguyên nhân khác.
Chú ý : tỷ số tương quan có một số tính chất sau :
- lấy giá trị trong khoảng { 0;1}.
- Nếu = 0 thì không liên hệ tương quan giữa x và y
-
Nếu = 1 có liên hệ hàm số giữa x và y
-
Nếu càng gần tới 1 thì liên hệ càng chặt chẽ
-
Tỷ số tương quan lớn hơn hoặc bằng giá trị tuyệt đối của hệ số tương
quan . Tức là y r
Nếu y r thì giữa x và y có liên hệ tương quan tuyến tinh.
3.phương pháp dãy số thời gian.
Dãy số thời gian là dãy các trị sốcủa chỉ tiêu thống kê được sắp xếp theo thứ tự thời
gian .
Mỗi dãy số thời gian được cấu toạ bởi hai thành phần là thời gian và chỉ tiêu về hiện
tượng được ngiên cứu . thời gian có thể là giờ ngày tuần tháng, quý năm...Độ dài giữa hai
thời gian liền nhau được gọi là khoảng cách thời gian. Chỉ tiêu về hiện tượng được ngiên
cứu có thể là số tuyệt đói , số tương đối , số bình quân . Trị số của chỉ tiêu gọi là mức độ
của dãy số.
Trong dãy số thời gian , người ta có thể biểu diễn chỉ tiêu trong từng khoảng thời
gian hay vào những thời điểm nhất định. Do đó dãy số thời gian được chia làm hai loại .
+ Dãy số thời kỳ: là dãy số thời gian phản ánh quy mô của hiện tượng trong từng
khoảng thời gian nhất định. Mỗi mức độ của dãy số thơì kỳ là sự tích luỹ về lượng qua
thời gian, vì vậy độ dài khoảng cách thời gian ảnh hưởng trực tiếp đến trị số của chỉ tiêu
và có thể cộng các trị số của chỉ tiêu để phản ánh quy mô của hiện tượng trong khoảng
thời gian dài hạn.
+ Dãy số thời điểm: Là dãy số thời gian phản ánh quy mô của hiện tượng trong
những thời điểm nhất định. Mức độ của hiện tượng ở thời điểm sau thường bao gồm toàn
bộ hoặc một phần mức độ của hiện tượng ở thời điểm trước đó. Do đó việc cộng các trị số
của chỉ tiêu không phản ánh quy mô của hiện tượng.
Dãy số thời gian là phương pháp thống kê nghiên cứu đặc điểm sự biến động của
hiện tượng qua thời gian. Từ đó rút ra xu thế biến động chung và có thể dự đoán sự phát
triển của hiện tượng trong tương lai.
Để có thể phản ánh đúng đắn sự phát triển của hiện tượng qua thời gian thì khi xây
dựng một dãy số thời gian phải đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức độ
trong dãy số. Cụ thể là: Nội dung và phương pháp tính các chỉ tiêu qua thời gian phải
thống nhất; phạm vi tính toán của hiện tượng qua thời gian phải nhất chí; khoảng cách
thời gian trong dãy số nên bằng nhau nhất là với dãy số thời kỳ. Tuy nhiên, trong thực tế
có nhiều lý do khác nhau nên các yêu cầu thường bị vi phạm. Để đảm bảo tính chất có thể
so sánh được người ta thường phải tiến hành chỉnh lý lại tài liệu.
1. Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian.
Mức độ trung bình theo thời gian.
Chỉ tiêu này phản ánh mức độ đại biểu của tất cả các mức độ tuyệt đối trong một dãy
số thời gian.
Tuỳ theo dãy số thời gian là dãy số thời kỳ hay dãy số thời điểm người ta có cách
tính khác nhau.
- Đối với dãy số thời kỳ, mức độ bình quân theo thời gian được xác định theo công
thức:
n
y y 2 ... y n
y 1
n
yi
i 1
n
Trong đó:
y : Mức độ bình quân theo thời gian.
yi (i = 1, 2, 3, …, n): Các mức độ dãy số thời kỳ.
n: Số các mức độ trong dãy số.
- Đối với dãy số thời điểm có thể có khoảng cách tổ bằng nhau hoặc không bằng
nhau. Vì vậy phải có các phương pháp tính khác nhau trong mỗi trường hợp này.
+ Trường hợp dãy số thời điểm có khoảng cách tổ bằng nhau để tính mức độ bình
quân ta có công thức:
y1
y
y 2 ... y n1 n
2
y 2
n1
Với: yi (i = 1, 2, … , n): là mức độ của dãy số thời điểm có khoảng cách thời gian
bằng nhau.
+ Trường hợp dãy số thời điểm có khoảng cách tổ không bằng nhau ta có mức độ
bình quân theo thời gian được tính theo công thức:
n
y t y2t2 ..... ynt n
y 11
t1 t2 ..... tn
yt
i i
i 1
n
t
i
i 1
Với ti (i = 1, 2, … , n): là độ dài thời gian có các mức yi tương ứng.
Lượng tăng (hoặc giảm tuyệt đối).
Đây là chỉ tiêu phản ánh mức chênh lệch tuyệt đối của chỉ tiêu giữa hai thời gian
nghiên cứu. Nếu mức độ của hiện tượng tăng lên thì trị số của chỉ tiêu mang dấu dương và
ngược lại.
Tuỳ theo mục đích nghiên cứu khác nhau mà có các chỉ tiêu lượng tăng (hoặc giảm)
tuyệt đối giữa hai thời gian liền nhau. Ký hiệu là i.
i = yi – yi-1.
Với
(i = 2, 3, … , n)
yi: Mức độ nghiên cứu.
yi-1: Mức độ liề n trước kỳ nghiên cứu.
+ Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc (hay tính dồn) (i) phản ánh mức độ
tăng (hoặc giảm) tuyệt đối giữa kỳ nghiên cứu và kỳ nào đó được trọn làm gốc cố định
(thường lấy mức độ đầu).
i = yi – y1
(i = 1, 2, … , n)
Với yi: Mức độ của hiện tượng ở kỳ nghiên cứu.
y1: Mức độ của hiện tượng kỳ gốc cố định.
Giữa lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn và định gốc có mối quan hệ tổng.
i i
(i = 1, 2, … , n)
n
i
n
i 2
+ Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân nói là trung bình cộng của các lượng
tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn.
n
i
i 2
n1
n
y y1
n
n1
n1
Tốc độ phát triển.
Tốc độ phát triển là số tương đối (thường được biểu hiện bằng lần hoặc phần trăm)
phản ánh tốc độ và xu hướng phát triển của hiện tượng qua thời gian. Tuỳ theo mục đích
nghiên cứu mà tính toán các chỉ tiêu sau:
Tốc độ phát triển liên hoàn (ti): phản ánh sự phát triển của hiện tượng giữa hai thời
gian liền nhau:
ti
yi
yi1
(i 2,3,..n)
Trong đó:
yi : Mức độ của hiện tượng ở thời gian i.
yi-1: Mức độ của hiện tượng ở thời gian i – 1.
+ Tốc độ phát triển định gốc (Ti): phản anh sự phát triển của hiện tượng trong những
khoảng thời gian dài; thường lầy mức đọ đầu làm gốc cố định.
Ti
yi
(i 2,3,..n)
y1
Trong đó:
yi: Mức độ của hiện tượng ở thời gian i.
y1: Mức độ của hiện tượng ở thời gian đầu tiên của dãy số.
Giữa tốc độ phát triển liên hoàn và tốc độ phát triển định gốc có mối quan hệ tích và
quan hệ thưong chặt chẽ với nhau.
Tích tốc độ phát triển liên hoàn bằng tốc độ phát triển định gốc.
t2. t3… tn = Tn
ti = Ti
(i 2,3,..n)
Thương của hai tốc độ phát triển định gốc liền nhau bằng tốc độ phát triển liên
hoàn giữa hai thời gian đó.
Ti
ti
Ti1
- Tốc độ phát triển bình quân: là trị số đại biểu của các tốc độ phát triển liên hoàn.
n
t n 1 t 2 .t 3..t n n 1 t i
i 2
Khi sử dụng chỉ tiêu tốc độ phát triển bình quân, chỉ nên tính với những hiện tượng
phát triển theo một xu hướng nhất định (cùng tăng hoặc cùng giảm).
Tốc độ tăng (hoặc giảm):
Phản ánh mức độ của hiện tượng nghiên cứu giữa hai thời gian đã tăng hoặc giảm
bao nhiêu lần (hay bao nhiêu %). Đây là chỉ tiêu nói lên nhịp độ tăng (hoặc giảm theo thời
gian). Dựa trên cơ sở lượng tăng (hoặc giảm) liên hoàn hay định gốc người ta có phương
pháp tính khác nhau.
+ Tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn ai (i= 2,3,4,..n) là tỷ số so sánh giữa lượng tăng
(hoặc giảm) liên hoàn với mức độ kỳ gốc liên hoàn.
ai
Si
y yi 1
y
i
i 1
yi1
yi1
yi 1
ai = ti – i.
Nếu tính bằng phần trăm thì.
ai(%) = ti(%) – 100
- Tốc độ tăng (hoặc giảm) định gốc Ai (i= 2,3,..n) là tỷ số giữa lượng tăng (hoặc
giảm) định gốc với mức độ kỳ gốc cố định.
Ai
A i yi y1 yi y1
Ti 1
y1
y1
y1 y1
Nếu Ti tính bằng phần trăm thì.
Ai(%) = Ti(%) – 100
+ Tốc độ tăng (hoặc giảm) bình quân là chỉ tiêu tương đối thể hiện nhịp điệu tăng
(hoặc giảm) đại diện trong một thời kỳ nhất định.
ai i 1
Hoặc
ai (%) i (%) 100
Giá trị tuyệt đối của t% tăng (hoặc giảm). ký hiệu là gt.
Đây là chỉ tiêu phản ánh cứ 1$ tăng (hoặc giảm) của tốc độ tăng (hoặc giảm) liên
hoàn thì tương ứng với một rị số tuyệt đối là bao nhiêu.
gt
i
ai
(i = 2, 3, … , n)
Trên thực tế người ta không sử dụng giá trị tuyệt đối của 1% tăng hoặc giảm định
gốc vẹ nó luôn là một hằng số và băng
y1
100
4. Phương pháp chỉ số.
Chỉ số là số tương đối (đơn vị là lần, %) biểu hiện quan hệ so sánh hai mức độ của
hiện tượng.
Đối tượng nghiên cứu của phương pháp chỉ số là các hiện tượng phức tạp, gồm các
phần tử, đơn vị có đặc điểm, tính chất khác nhau mà người ta không thể cộng trực tiếp để
so sánh.
Đặc điểm của phương pháp chỉ số:
+ Khi muốn so sánh các mức độ của hiện tượng kinh tế phức tạp, trước hết phải
chuyển các đơn vị, phần tử, hiện tượng cá biệt có tính chất, đặc điểm khác nhau về một
dạng đồng nhất có thể trực tiếp cộng chúng lại với nhau.
+ Khi có nhiều nhân tố cùng tham gia vào việc tính toán phải giả định chỉ có một
nhân tố nào đó thay đổi còn các nhân tố khác thì không đổi (gọi là quyền số) nhằm loại trừ
ảnh hưởng biến động của các nhân tố này tới kết quả so sánh.
Khi nghiên cứu sự biến động của nhân tố chất lượng thì người ta cố định nhân tố số
lượng ở kỳ báo cáo còn khi ta nghiên cứu sự biến động của nhân tố số lượng, người ta
thường cố định nhân tố chất lượng ở kỳ gốc. Chỉ số có nhiều tác dụng khác nhau tuỳ theo
từng loại. Chỉ số được dùng để phản ánh sự biến động của phần tử qua thời gian gọi là chỉ
số thời gian; chỉ số phản ánh sự biến động của hiện tượng qua không gian được gọi là chỉ
số không gian; chỉ số phản ánh nhiệm vụ kế hoạch gọi là chỉ số kế hoạch. Ngoài ra, chỉ số
còn được dùng để phân tích vai trò ảnh hưởng biến động của từng nhân tố đối với sự biến
động của toàn bộ hiện tượng.
Phân loại chỉ số.
Để phân loại chỉ số, người ta thường căn cứ vào phạm vi tính hoặc tính chất của chỉ
tiêu mà chỉ số phản ánh.
Căn cứ vào phạm vi tính, phân chỉ số thành hai loại.
+ Chỉ số đơn (chỉ số cá thể) nêu lên sự biến động của từng đơn vị cá biệt. Ví dụ: chỉ
số giá của một loại hàng hoá, chỉ số lượng của từng mặt hàng.
+ Chỉ số tổng hợp (chỉ số chung) là chỉ số phản ánh sự biến động của hiện tượng
phức tạp gồm nhiều đơn vị hoặc phần tử khác nhau. Ví dụ: chỉ số giá của một ngành hàng,
lượng hàng hoá tiêu thụ của một số mặt hàng hay của tất cả các mặt hàng…
Căn cứ vào tính chất của chỉ tiêu mà chỉ số phản ánh, gồm có hai loại chỉ số:
+ Chỉ số chỉ tiêu chất lượng phản ánh sự biến động chỉ tiêu chất lượng nào đó. Ví dụ:
chỉ số giá thành, chỉ số giá cả…
+ Chỉ số chỉ tiêu khối lượng phản ánh sự biến động của một chỉ tiêu khối lượng nào
đó. Ví dụ: chỉ số khối lượng sản phẩm sản xuất, chỉ số khối lượng hàng hoá tiêu thụ…
Việc phân chia này được áp dụng chủ yếu với một số chỉ tiêu thông thường trong
từng mối quan hệ cụ thể.
Dưới đây là một vài nét về phương pháp tính chỉ số, cụ thể là với hai chỉ tiêu giá cả
(p) và chỉ tiêu lượng hàng hoá tiêu thụ (q), là hai chỉ tiêu đại diện cho hai dòng chỉ tiêu
chất lượng và khối lượng.
4.1. Chỉ số đơn (chỉ số cá thể):
+ Đối với chỉ tiêu giá cả:
ip
p1
p0
+ Đối với chỉ tiêu sản lượng hàng hoá tiêu thụ:
iq
q1
q0
Trong đó:
p0 và p1 giá cả của một loại hàng hoá nào đó ở kỳ gốc và kỳ nghiên cứu.
q0 và q1 sản lượng của một loại hàng hoá nào đớ ở kỳ gốc và kỳ nghiên cứu.
4.2. Chỉ số tổng hợp:
a. Chỉ số phát triển:
Chỉ số phát triển về giá cả:
Ip
p1q 0
p0q0
Trong đó:
Ip: Chỉ số chung về giá cả.
p1, p0: giá cả mỗi mặt hàng kỳ nghiên cứu và kỳ gốc.
q: lượng hàng hoá tiêu thụ của mỗi mặt hàng được cố định ở một kỳ nào đó
đóng vai trò là quyền số.
- Nếu chọn quyền số ở kỳ gốc, ta có chỉ số chung về giá cả:
Ip
p1 q 0 i p p 0 q 0
p0 q 0 p0 q 0
- Nếu chọn quyền số ở kỳ nghiên cứu, ta có chỉ số chung về giá cả:
Ip
p1q1 p1q1
p 0 q1 p1q1
ip
- Nếu sự sai lệch giữa hai chỉ số trên là đáng kể thì dùng chỉ số Fisher:
Ip
p1q 0 . p1q1
p 0 q 0 p 0 q1
Chỉ số phát triển về lượng hàng hoá tiêu thụ:
Iq
p C q1
pC q 0
Trong đó:
Iq: Chỉ số chung về lượng hàng hoá tiêu thụ.
q1, q0: lượng hàng hoá tiêu thụ mỗi mặt hàng kỳ nghiên cứu và kỳ gốc.
pC: giá bán lẻ mỗi mặt hàng được cố định ở kỳ nào đó được chọn là quyền
số.
- Nếu chọn quyền số ở kỳ nghiên cứu, ta có chỉ số chỉ chung về lượng hàng hoá tiêu
thụ là:
Iq
p 0 q1 i q p 0 q 0
p0 q 0 p0 q 0
- Nếu chọn quyền số ở kỳ nghiên cứu, ta có chỉ số chỉ chung về lượng hàng hoá
tiêu thụ là:
Iq
p1q1 p1q1
p1q 0 p1q1
i
q
- Xem thêm -