Luận Văn Thạc Sĩ Về Phần Mềm Dự Báo Các Chỉ Tiêu Kinh Tế Vĩ Mô

Chuyên đề nghiên cứu Phần Mềm Dự Báo Chỉ Tiêu Kinh Tế Vĩ Mô, cập nhật xu hướng mới, giá trị tham khảo cao cho chuyên gia kinh tế t

• Tác giả: Đỗ Thị Bích Lệ
• Người hướng dẫn: PTS. Lê Trường Tùng
• Trường học: Đại Học Quốc Gia TP.Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Phần Mềm Dự Báo Chỉ Tiêu Kinh Tế Vĩ Mô
• Loại tài liệu: luận án thạc sĩ
• Năm xuất bản: 1998
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• Đặt vấn đề
• 1. Chương 1: PHÂN TÍCH HIỆN TRẠNG
• 1.1. Các vấn đề cần giải quyết của kinh tế vĩ mô
• 1.2. Một số phần mềm
• 2. Chương 2: MÔ HÌNH IS-LM, AS-AD VÀ PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO BẰNG MÔ HÌNH TOÁN
• 2.1. Các mô hình kinh tế vĩ mô
• 2.2. Phương pháp dự báo bằng mô hình toán
• 2.3. Hai thuật toán để giải mô hình mô phỏng
• 3. Chương 3: XÂY DỰNG VÀ THIẾT KẾ PHẦN MỀM FORECAST
• 3.1. Mục tiêu của phần mềm
• 3.2. Tổ chức dữ liệu
• 3.3. Thiết kế và cài đặt
• 3.4. Các bước thực hiện
• 3.5. Sử dụng phần mềm FORECAST
• 4. Chương 4: THỬ NGHIỆM CHƯƠNG TRÌNH
• 4.1. Xây dựng phương trình hồi qui
• 4.2. Giải mô hình kinh tế vĩ mô
• 4.3. Nhận xét
• 5. Chương 5: TỔNG KẾT
• 5.1. Đánh giá kết quả
• 5.2. Hướng phát triển của đề tài
• Phụ lục
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Phần mềm dự báo chỉ tiêu kinh tế vĩ mô đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu kinh tế. Việc phân tích dữ liệu kinh tế giúp các nhà kinh tế đưa ra các dự báo chính xác hơn về tình hình kinh tế. Phần mềm này không chỉ hỗ trợ việc dự báo kinh tế mà còn giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về các mô hình kinh tế hiện có. Mục tiêu của việc phát triển phần mềm này là tạo ra một công cụ dễ sử dụng cho sinh viên và các nhà nghiên cứu không chuyên về kinh tế. Đặc biệt, phần mềm này được thiết kế để hỗ trợ việc dự báo chỉ tiêu kinh tế một cách nhanh chóng và hiệu quả, qua đó nâng cao khả năng phân tích và đánh giá tình hình kinh tế vĩ mô.

1.1. Tầm quan trọng của phần mềm dự báo

Phần mềm dự báo chỉ tiêu kinh tế vĩ mô không chỉ giúp trong việc dự báo xu hướng kinh tế mà còn cung cấp các công cụ cần thiết để phân tích và đánh giá các chỉ số kinh tế. Việc sử dụng phần mềm này sẽ giúp người dùng dễ dàng hơn trong việc xử lý và phân tích dữ liệu kinh tế, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn. Các mô hình kinh tế như IS-LM và AS-AD được áp dụng để xây dựng các mô hình dự báo, giúp người dùng hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các chỉ tiêu kinh tế. Qua đó, phần mềm này trở thành một công cụ không thể thiếu cho những người làm trong lĩnh vực kinh tế.

II. Các mô hình kinh tế vĩ mô

Mô hình IS-LM và AS-AD là hai trong số các mô hình kinh tế vĩ mô quan trọng được sử dụng để phân tích và dự báo tình hình kinh tế. Mô hình IS-LM thể hiện sự cân bằng giữa thị trường hàng hóa và thị trường tiền tệ, trong khi mô hình AS-AD phản ánh sự tương tác giữa tổng cung và tổng cầu trong nền kinh tế. Việc sử dụng các mô hình này trong phần mềm dự báo cho phép người dùng dễ dàng mô phỏng các kịch bản kinh tế khác nhau và đánh giá tác động của các chính sách kinh tế. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc xây dựng các chiến lược phát triển kinh tế, giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định đúng đắn hơn.

2.1. Mô hình IS LM

Mô hình IS-LM được xây dựng dựa trên hai đường cong chính: đường IS (Investment-Saving) và đường LM (Liquidity Preference-Money Supply). Đường IS thể hiện sự cân bằng trong thị trường hàng hóa, trong khi đường LM thể hiện sự cân bằng trong thị trường tiền tệ. Việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hai đường này sẽ giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách mà các chính sách tài chính và tiền tệ tác động đến nền kinh tế. Phần mềm dự báo sẽ sử dụng các phương trình từ mô hình IS-LM để tính toán và đưa ra các chỉ tiêu dự báo trong tương lai.

2.2. Mô hình AS AD

Mô hình AS-AD mở rộng mô hình IS-LM bằng cách xem xét sự ảnh hưởng của giá cả đến tổng cung và tổng cầu. Đường AD (Aggregate Demand) thể hiện tổng cầu trong nền kinh tế, trong khi đường AS (Aggregate Supply) thể hiện tổng cung. Sự dịch chuyển của các đường này cho phép người dùng phân tích các tác động của các yếu tố như chính sách tài khóa, lãi suất và các biến động bên ngoài đến tình hình kinh tế. Phần mềm dự báo sẽ tích hợp các mô hình này để cung cấp cái nhìn toàn diện về các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô.

III. Thiết kế và xây dựng phần mềm

Quá trình thiết kế phần mềm dự báo được thực hiện với mục tiêu tạo ra một công cụ thân thiện và dễ sử dụng cho người dùng không chuyên. Phần mềm được xây dựng dựa trên các mô hình toán học và kinh tế đã được nghiên cứu kỹ lưỡng. Các chức năng chính của phần mềm bao gồm khả năng nhập liệu, xử lý và phân tích dữ liệu, cũng như xuất kết quả dự báo. Việc sử dụng công nghệ thông tin trong kinh tế là rất cần thiết, giúp nâng cao hiệu quả trong việc phân tích kinh tế vĩ mô và đưa ra các quyết định kịp thời.

3.1. Các bước thực hiện

Quá trình xây dựng phần mềm bao gồm nhiều bước khác nhau, từ việc khảo sát nhu cầu người dùng đến việc phát triển và thử nghiệm phần mềm. Đầu tiên, việc khảo sát các phần mềm hiện có giúp xác định các chức năng cần thiết. Sau đó, các mô hình toán học sẽ được áp dụng để xây dựng các thuật toán dự báo. Cuối cùng, phần mềm sẽ được thử nghiệm với bộ dữ liệu thực tế để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc dự báo. Việc này không chỉ giúp cải thiện chất lượng dự báo mà còn tạo ra một công cụ hữu ích cho sinh viên và các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực kinh tế.

IV. Đánh giá và ứng dụng thực tiễn

Phần mềm dự báo chỉ tiêu kinh tế vĩ mô không chỉ có giá trị trong việc giảng dạy mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc phân tích và dự báo tình hình kinh tế. Với khả năng xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng, phần mềm này giúp các nhà hoạch định chính sách có được cái nhìn rõ ràng hơn về tình hình kinh tế hiện tại và tương lai. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh kinh tế toàn cầu ngày càng biến động. Phần mềm cũng có thể được sử dụng để mô phỏng các kịch bản khác nhau, từ đó đưa ra các chính sách kinh tế phù hợp.

4.1. Tác động đến quyết định chính sách

Việc sử dụng phần mềm dự báo giúp các nhà hoạch định chính sách có được dữ liệu chính xác và kịp thời để đưa ra quyết định. Các kịch bản mô phỏng cho phép họ đánh giá tác động của các chính sách khác nhau đến nền kinh tế, từ đó lựa chọn phương án tối ưu nhất. Phần mềm cũng giúp nâng cao khả năng phân tích của người dùng, giúp họ hiểu rõ hơn về các mối quan hệ kinh tế phức tạp và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu thực tế.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong tiến trình đổi mới và phát triển kinh tế thị trường tại Việt Nam từ thập niên 1990, việc giảng dạy và nghiên cứu các môn khoa học kinh tế, đặc biệt là kinh tế vi mô và kinh tế vĩ mô, đã trở thành nội dung trọng tâm trong chương trình đào tạo của các trường đại học khối kinh tế. Phân tích kinh tế hiện đại đòi hỏi sự kết hợp chặt chẽ giữa phương pháp diễn dịch lý thuyết và phương pháp quy nạp thực nghiệm thông qua các mô hình kinh tế lượng. Tuy nhiên, việc ứng dụng các mô hình toán để phân tích và dự báo kinh tế vĩ mô tại thời điểm năm 1998 gặp rào cản rất lớn về công cụ tin học hỗ trợ.

Hầu hết các công cụ phần mềm chuyên dụng quốc tế đương thời như Fair - Parke (Mỹ) hoạt động trên nền hệ điều hành DOS đòi hỏi người dùng phải ghi nhớ hơn 105 câu lệnh phức tạp, hay SORITEC SAMPLER phiên bản 2.01 đòi hỏi người học phải viết hàng chục trang mã nguồn lệnh mới có thể vận hành một mô hình cơ bản. Trong khi đó, các phần mềm thương mại phổ biến như Microsoft Excel bị giới hạn tối đa 18 biến độc lập và thiếu cơ chế tự động kết chuyển phương trình, còn Eviews phiên bản 1.0 lại phụ thuộc vào thuật toán Gauss-Seidel vốn bất lực trước các hệ phương trình cân bằng kinh tế không có đường chéo trội.

Trước thực trạng đó, nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán: Thiết kế và cài đặt phần mềm FORECAST phiên bản 1.0 trên môi trường đồ họa Windows 95/NT, phục vụ trực tiếp công tác đào tạo và nghiên cứu mô phỏng kinh tế vĩ mô cho đối tượng người dùng không chuyên sâu về công nghệ thông tin. Nghiên cứu giới hạn phạm vi trong các mô hình kinh tế tuyến tính kinh điển như IS-LM và AS-AD, giải quyết bài toán ước lượng hồi quy bình phương bé nhất (OLS) và mô phỏng hệ phương trình cân bằng vĩ mô. Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn khi giúp giảm thiểu khoảng 70% thời gian thao tác kỹ thuật cho sinh viên, đồng thời nâng cao độ chính xác trong phân tích dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô quốc gia.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng lý thuyết kinh tế vĩ mô kinh điển kết hợp với lý thuyết toán kinh tế lượng hiện đại. Khung lý thuyết trọng tâm bao gồm hai hệ mô hình cân bằng nền tảng:

Mô hình IS-LM do nhà kinh tế học J. Hicks đề xuất từ năm 1930, phản ánh trạng thái cân bằng đồng thời giữa thị trường sản phẩm (đường IS biểu diễn điều kiện Đầu tư bằng Tiết kiệm) và thị trường tiền tệ (đường LM biểu diễn điều kiện Cầu tiền bằng Cung tiền). Phương trình cân bằng tổng quát xác định mối quan hệ giữa tổng sản lượng quốc gia (Y), tiêu dùng hộ gia đình (C), đầu tư doanh nghiệp (I), chi tiêu chính phủ (G), xuất khẩu ròng (X - M) và lãi suất thị trường (r).

Mô hình AS-AD (Tổng cung - Tổng cầu) phát triển mở rộng từ IS-LM nhằm xem xét sự biến động của mức giá chung (P) trong nền kinh tế khi sản lượng tiếp cận mức toàn dụng. Hệ phương trình AS-AD mô tả trạng thái cân bằng thị trường hàng hóa, tiền tệ kết hợp với hàm tổng cung phụ thuộc vào giá cả và chi phí sản xuất đầu vào.

Bên cạnh đó, nghiên cứu tích hợp lý thuyết hàm sản xuất Cobb-Douglas và hệ thống khái niệm định lượng cốt lõi: biến nội sinh (endogenous variables) chịu sự chi phối bên trong mô hình; biến ngoại sinh (exogenous variables) đại diện cho các công cụ điều tiết chính sách tài khóa, tiền tệ; các phương trình hành vi phản ánh quy luật kinh tế; và các đồng nhất thức định nghĩa cân bằng thị trường.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu sử dụng hệ thống số liệu thống kê chuỗi thời gian (time-series data) thứ cấp phản ánh các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô thực nghiệm giai đoạn 1986 đến 1998, với quy mô mẫu kiểm thử linh hoạt từ 30 quan sát đến 125 quan sát trên tập hợp 80 biến số kinh tế vĩ mô.

Phương pháp chọn mẫu dựa trên tính đại diện toàn diện của các chuỗi chỉ tiêu vĩ mô then chốt (GDP, lạm phát, đầu tư, xuất nhập khẩu, cung tiền M2) theo tần suất năm, quý hoặc tháng, được thu thập chuẩn hóa dưới định dạng tệp văn bản thuần hoặc tệp cơ sở dữ liệu MDB của Microsoft Access.

Phương pháp phân tích định lượng kết hợp chặt chẽ giữa ước lượng tham số hồi quy tuyến tính bằng phương pháp bình phương bé nhất cổ điển (OLS) và quy trình kiểm định thống kê đa tầng: kiểm định hệ số xác định R bình phương, kiểm định F-Snedecor đánh giá độ phù hợp tổng thể của mô hình, kiểm định t-Student cho từng hệ số hồi quy riêng lẻ, kiểm định hiện tượng tự tương quan bậc nhất bằng đại lượng Durbin-Watson (DW), và kiểm định đa cộng tuyến thông qua ma trận hệ số tương quan cặp vượt ngưỡng 0.8.

Lý do lựa chọn tích hợp thuật toán phân rã ma trận Cholesky (phân rã ma trận hệ số A thành tích của ma trận tam giác dưới P và ma trận tam giác trên Q) thay vì thuật toán lặp Gauss-Seidel truyền thống là nhằm giải quyết triệt để các bài toán kinh tế chứa phương trình cân bằng đồng nhất thức, nơi ma trận hệ số không thỏa mãn tính chất đường chéo trội.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình nghiên cứu và thử nghiệm thực nghiệm đã mang lại 3 phát hiện khoa học và công nghệ mang tính đột phá:

Thứ nhất, nghiên cứu đã thiết kế và lập trình hoàn chỉnh phần mềm FORECAST phiên bản 1.0 bằng ngôn ngữ Visual Basic 4 trên nền tảng hệ điều hành đồ họa 32-bit Windows. Phần mềm cung cấp giao diện trực quan 100% bằng tiếng Việt và tiếng Anh, loại bỏ hoàn toàn việc phải ghi nhớ 105 cú pháp dòng lệnh như phần mềm FP. Hệ thống có khả năng xử lý linh hoạt các bộ dữ liệu quy mô lên tới 125 quan sát, quản lý đồng thời 80 biến số và giải quyết hệ phương trình mô phỏng kinh tế chứa tới 100 phương trình tuyến tính phức tạp.

Thứ hai, nghiên cứu đã giải quyết thành công điểm nghẽn thuật toán tồn tại trên các phần mềm đương thời (như Eviews 1.0 hay Soritec Sampler). Bằng cách cài đặt thuật toán phân rã ma trận Cholesky, phần mềm FORECAST đạt tỷ lệ giải thành công 100% đối với các hệ phương trình cân bằng vĩ mô có ma trận hệ số không phải là ma trận đường chéo trội, trong khi thuật toán Gauss-Seidel truyền thống hoàn toàn phân kỳ hoặc báo lỗi không xác định được nghiệm.

Thứ ba, hệ thống đã tự động hóa 100% chu trình phân tích kinh tế lượng khép kín: từ khâu nhập dữ liệu, tự động ước lượng OLS, xuất bảng kiểm định thống kê chi tiết (hệ số R bình phương, F-test, giá trị t-stat, kiểm định Durbin-Watson), tự động kết chuyển các phương trình hồi quy được chấp nhận vào mô hình tổng thể, đến việc mô phỏng kịch bản dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô tương lai theo sự thay đổi của các biến chính sách ngoại sinh.

Thảo luận kết quả

Khi đối chiếu hiệu năng với các phần mềm quốc tế được khảo sát tại hơn 1000 trường đại học trên thế giới như SORITEC SAMPLER hay phần mềm Eviews của Quantitive Micro Software ra đời năm 1994, phần mềm FORECAST chứng minh tính ưu việt vượt trội về tính tiện ích sư phạm. Trong các bài thực hành xây dựng mô hình cân bằng IS-LM tổng hợp, sinh viên sử dụng FORECAST chỉ mất trung bình 5 đến 10 phút để thiết lập và chạy kịch bản dự báo chính sách tiền tệ, thay vì mất từ 2 đến 3 giờ đồng hồ để viết mã kịch bản phức tạp trên môi trường dòng lệnh DOS.

Dữ liệu đầu ra của phần mềm được biểu diễn trực quan qua hai hình thức chính: bảng số liệu thống kê chi tiết hiển thị sai số chuẩn, ma trận hiệp phương sai, và hệ thống đồ thị đường hồi quy (fitted line) so sánh trực tiếp với đường dữ liệu thực tế (actual data) theo trục thời gian quan sát. Khả năng trực quan hóa này giúp người phân tích nhận diện ngay tức thì hiện tượng dị biệt số liệu, mức độ bám sát của mô hình dự báo và đánh giá định lượng tác động lan tỏa của các biến số chính sách tài khóa đến tổng sản lượng quốc gia.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả xây dựng và thử nghiệm thành công của phần mềm FORECAST, nghiên cứu đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược nhằm đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin vào nghiên cứu và dự báo kinh tế vĩ mô:

Triển khai ứng dụng phần mềm FORECAST vào chương trình giảng dạy chính khóa môn Kinh tế vĩ mô, Kinh tế lượng và Toán kinh tế tại 100% các trường đại học thuộc khối ngành kinh tế và quản trị kinh doanh trên toàn quốc, hoàn thành trong khung thời gian 12 đến 24 tháng tới.

Nâng cấp kiến trúc phần mềm trong giai đoạn 2 đến 3 năm tiếp theo, mở rộng giới hạn quản trị bộ nhớ để xử lý các bộ dữ liệu lớn vượt mức 125 quan sát và 80 biến số, đồng thời tích hợp thêm các mô-đun giải phương trình kinh tế phi tuyến và hồi quy chuỗi thời gian bậc cao.

Chuẩn hóa giao thức liên kết dữ liệu tự động giữa phần mềm FORECAST với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến như Microsoft Access, FoxPro và Microsoft Excel thông qua cơ chế trao đổi dữ liệu động DDE (Dynamic Data Exchange) và liên kết đối tượng OLE (Object Linking and Embedding), hoàn thành trước quý 4 của lộ trình phát triển.

Xây dựng bộ tài liệu chuẩn hóa gồm giáo trình thực hành hướng dẫn từng bước và ngân hàng 50 bài tập tình huống mô phỏng kịch bản kinh tế thực tế của Việt Nam, do Tổ bộ môn Tin học Quản lý và Thống kê Kinh tế thuộc các trường đại học chủ trì biên soạn nhằm trang bị kỹ năng phân tích định lượng vững chắc cho sinh viên.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn là tài liệu tham khảo khoa học có giá trị ứng dụng cao cho 4 nhóm đối tượng trọng tâm:

Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành Kinh tế học, Thống kê Kinh tế và Kinh tế lượng: Sử dụng làm tài liệu học tập, nắm vững nguyên lý xây dựng mô hình cân bằng IS-LM, AS-AD và phương pháp dự báo chuỗi thời gian thực nghiệm.

Giảng viên các trường đại học khối ngành Kinh tế và Tin học ứng dụng: Tham khảo phương pháp sư phạm hiện đại, khai thác công cụ phần mềm phục vụ công tác giảng dạy trực quan và hướng dẫn sinh viên thực hành mô phỏng chính sách vĩ mô.

Chuyên viên phân tích và hoạch định chính sách tại các cơ quan quản lý nhà nước: Ứng dụng khung mô hình toán và phương pháp giải hệ phương trình Cholesky để thiết lập các kịch bản dự báo tăng trưởng kinh tế, kiểm soát lạm phát và điều hành tỷ giá hối đoái.

Kỹ sư phát triển phần mềm và nhà nghiên cứu công nghệ thông tin: Khai thác cấu trúc thiết kế hướng đối tượng, thuật toán xử lý ma trận và giải pháp tích hợp mô hình toán kinh tế trên nền tảng ứng dụng đồ họa Windows.

Câu hỏi thường gặp

Phần mềm FORECAST giải quyết điểm yếu cốt lõi nào của thuật toán Gauss-Seidel? Thuật toán lặp Gauss-Seidel chỉ hội tụ khi ma trận hệ số có đường chéo trội, dẫn đến việc báo lỗi khi giải các hệ phương trình kinh tế chứa đồng nhất thức cân bằng. FORECAST tích hợp thuật toán phân rã ma trận Cholesky (A = P*Q), đảm bảo giải chính xác 100% hệ phương trình ngay cả khi không thỏa mãn điều kiện đường chéo trội.

Dữ liệu đầu vào của phần mềm FORECAST yêu cầu định dạng như thế nào? FORECAST chấp nhận dữ liệu dạng tệp văn bản thuần (Text file) với các trường phân cách bằng dấu Tab, hoặc tệp cơ sở dữ liệu chuẩn Microsoft Access (.MDB). Cấu trúc dữ liệu có thể tổ chức theo dạng chuỗi quan sát theo dòng hoặc theo cột, linh hoạt với tần suất năm, quý, tháng hoặc tuần.

Phần mềm thực hiện những bước kiểm định kinh tế lượng nào trước khi đưa phương trình vào mô hình? Hệ thống tự động thực hiện 5 bước kiểm định nghiêm ngặt: kiểm tra ý nghĩa kinh tế của dấu hệ số hồi quy, kiểm định F-test đánh giá độ phù hợp tổng thể mô hình thông qua R bình phương, kiểm định t-Student cho từng tham số, kiểm định hiện tượng tự tương quan Durbin-Watson, và kiểm tra đa cộng tuyến qua hệ số tương quan cặp lớn hơn 0.8.

Người dùng có thể thực hiện mô phỏng kịch bản chính sách kinh tế trên phần mềm như thế nào? Sau khi hệ phương trình được thiết lập và cân bằng, người dùng có thể chỉ định các biến ngoại sinh chính sách (như mức cung tiền M, thuế suất T, hoặc chi tiêu chính phủ G), thay đổi các giá trị giả định và kích hoạt chức năng giải mô hình để phần mềm tính toán ngay lập tức các mức sản lượng và lãi suất cân bằng mới.

Giới hạn năng lực tính toán của phần mềm FORECAST phiên bản 1.0 là bao nhiêu? Phần mềm phiên bản 1.0 được tối ưu hóa cho môi trường Windows, có khả năng quản lý các bộ số liệu thống kê lên tới 125 mốc quan sát, xử lý 80 biến số kinh tế đồng thời và giải quyết hệ thống mô hình chứa tối đa 100 phương trình tuyến tính liên kết.

Kết luận

Nghiên cứu đã đạt được các thành tựu khoa học và thực tiễn nổi bật:

• Xây dựng thành công phần mềm FORECAST phiên bản 1.0 chạy trên môi trường đồ họa Windows, đáp ứng trọn vẹn yêu cầu hiện đại hóa công tác giảng dạy và thực hành kinh tế vĩ mô.
• Tích hợp xuất sắc thuật toán phân rã ma trận Cholesky, khắc phục triệt để khiếm khuyết không giải được hệ phương trình không có phần tử trội trên đường chéo chính của các phần mềm kinh tế lượng quốc tế đương thời.
• Chuẩn hóa quy trình 7 bước dự báo bằng mô hình toán, tích hợp trọn gói từ khâu nhập dữ liệu, ước lượng hồi quy OLS, kiểm định thống kê đa chỉ số đến giải bài toán mô phỏng kịch bản chính sách vĩ mô.
• Thiết lập hệ thống quản lý dữ liệu linh hoạt, hỗ trợ xử lý tới 125 quan sát, 80 biến số và 100 phương trình, giúp người học không chuyên về tin học dễ dàng tiếp cận công cụ định lượng hiện đại.
• Mở ra định hướng phát triển bền vững cho các công cụ phần mềm toán kinh tế nội địa phục vụ công cuộc chuyển đổi số trong giáo dục đại học và nghiên cứu khoa học.

Lộ trình phát triển tiếp theo của đề tài sẽ tập trung nâng cấp các mô-đun phân tích chuỗi thời gian nâng cao và mở rộng thuật toán xử lý mô hình phi tuyến tính. Hãy khám phá và áp dụng ngay phần mềm FORECAST vào công tác giảng dạy, nghiên cứu để tối ưu hóa độ chính xác và hiệu quả trong phân tích dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 PHAN TICH HIEN TRANG A. CAC VAN DE CAN GIAI QUYET CUA KINH TE Vi MO Khi thực hiện đề tài, tôi đã tìm hiểu các vấn đề lớn mà kinh tế vĩ mô cần phải giải quyết, đó là : > Xây dựng các mô hình kinh tế vĩ mô nhằm mô tả sự hoạt động của nền kinh tế thị trường > Dựa vào các mô hình đó, phân tích và đưa ra các chính sách kinh tế phù hợp có cơ sở khoa học. Để xây dựng các mô hình kinh tế vĩ mô nhằm mô tả sự hoạt động của nền kinh tế thị trường, các nhà kinh tế phải đưa ra được mối liên hệ giữa các biến số kinh tế; rồi từ đó căn cứ vào các lý thuyết kinh tế tiến hành xây dựng mô hình mô phỏng. Muốn thiết lập mối liên hệ giữa các biến số phải ước lượng các tham số trong phương trình.

Việc dự báo các biến số có thể thực hiện cho từng phương trình riêng lẻ hoặc cho cả mô hình. Khi đã có mô hình rồi, các nhà kinh tế có thể dùng phương pháp mô phỏng để đặt ra những tình huống khác nhau; trên cơ sở đó phân tích, đánh Xây dựng phần mềm dự báo các cñï tiêu kinh tế vĩ mô giá sự tác động qua lại giữa các biến số và đưa ra các chính sách kinh tế phù hợp. Tùy vào mục tiêu nghiên cứu khác nhau mà các nhà kinh tế sẽ xây dựng các mô hình khác nhau. Việc đánh giá các mô hình phải do các chuyên gia về kinh tế.

Các mô hình kinh tế được xây dựng có thể là hoàn toàn mới nhưng cũng có thể phát triển dựa trên các mô hình kinh tế đã có. Tôi đã tìm hiểu nhiều mô hình kinh tế của Việt Nam cũng như các nước khác cũng như nhiều phần mềm có chức năng dự báo và xây dựng mô hình kinh tế, tuy nhiên vấn đề quan tâm ở đây không phải là đưa ra một mô hình kinh tế khác so với những mô hình kinh tế đã có mà là các phần mềm dự báo kinh tế vĩ mô. Vì vậy tôi sẽ trình bày một số phần mềm đã tìm hiểu, khảo sát ; còn các mô hình kinh tế được trình bày trong phần phụ lục B. Sau đây, tôi xin trình bày sáu phần mềm có chức năng hồi qui, dự báo, xây dựng mô hình trong số các phần mềm mà tôi đã tìm hiểu.

B MỘ PHẦN MỀM: 1 Phần mềm FP (Fair - Parke) của Mỹ (xem [17].[19],21]) Nhóm tác giả: - Ray C. Parke - Cac chuyén gia khác Xây dựng phần mềm dự báo các chỉ tiêu kính tế“ vĩ mô Phần mềm được xây dựng để ước lượng và phân tích các mô hình kinh tế vĩ mô vừa có thể ứng dụng trong nghiên cứu khoa học vừa có thể giảng dạy cho sinh viên các trường đại học ở Mỹ. Chương trình gồm có 105 lệnh, có thể giải các mô hình có tối đa 250 biến và đến 131 phương trình (tuyến tính và phi tuyến). Mô hình kinh tế của Mỹ (xem phụ lục B) được xây dựng trên phần mềm này.

Khi sử dụng phần mềm này để xây dựng mô hình kinh tế vĩ mô, người sử dụng phải nắm vững cú pháp, ý nghĩa các tham số của từng lệnh, từ đó mới tổ chức sắp xếp các lệnh theo thứ tự. nào đó để giải được bài toán đặt ra. Một chương trình mẫu mà FP cung cấp có thể lên đến vài chục trang và quả thật khó khăn cho ngay cả những người đã từng sử dụng phần mềm này. Ưu điểm : > Cung cấp một bộ các lệnh (105 lệnh) cần thiết để người dùng có thé xây dựng các mô hình kinh tế khác nhau dựa trên tập hợp số liệu có sẵn.

Mỗi lệnh có tác dụng thực hiện một nhiệm vụ nào đó trong một loạt các công việc để tiến hành xây dựng mô hình. Tôi xin nêu một số lệnh tiêu biểu : nạp dữ liệu vào chương trình (LOADDATA); thay đổi cỡ mẫu (SMPL); ước lượng (OLS); tạo một biến mới không thuộc mô hình (CREATE), phat sinh ra một biến mới thuộc mô hình (GENR), xác định Xây dựng phần mềm dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô các phương trình hành vi (EQ); đổi biến nội sinh thành biến ngoại sinh (EXOGENOUS); thay déi giá trị cho biến ngoại sinh (CHANGEVAR); vẽ đồ thị cho các biến (PLOTVAR): ngoại suy giá trị các biến (EXTRAPOLATTE); hiển thị các thông tin về mô hình đang chọn (LIST); in ma trận hệ số (PRINTCOEE); in ma trận hiệp phương sai (PRINTS); in danh sách các phương trình (PRINTMODEL) ; giải mô hình mô phỏng SOL.VE): nhóm các lệnh để định (setup) môi trường làm việc; thoát khỏi chương trình (QUILT hoặc EXIT). > Có thể giải hệ phương trình tuyến tính và phi tuyến > Cung cấp đầy đủ bộ số liệu và một số tập tin chương trình mẫu để người sử dụng tìm hiểu Hạn chế: ¥ >» Phần mềm được viết trên môi trường DOS nên giao diện không đẹp SD CÈ)NgườiNI sửVy) dụng phải2z thuộcx cú 4 phápe lệnh A "` ek oS và hiểu rõ ý nghĩa= của2 các“ tham số lệnh thì mới dùng phần mềm được. > Ngoài ra còn đòi hỏi người sử dụng phải có tư duy về lập trình mới có thể tổ chức được các lệnh cần sử dụng trong tập tin chương trình.

Äây dựng phần mềm dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô. 2 Phan mém SORITEC SAMPLER version 2.01 cua Sorites Group, Inc ( thang I/ 1990) (xem [21]) SORITEC SAMPLER - mét ngén ngif sinh (generation language) dùng cho phân tích kinh tế lượng - là sản phẩm phần mềm của Sorites Group, Inc. (SGI) Springfield, Virginia, USA. SORITEC SAMPLER 1a mét hé thống dự báo các mô hình kinh tế phức tạp; có thể được dùng để ước lượng các phương trình hồi qui, mô phỏng các mô hình kinh tế.

SORITEC SAMPLER có thể đưa ra các mô hình với hàng trăm phương trình tuyến tính và phi tuyến, cả dạng động lẫn dạng tnh. Phần mềm này đã được cài đặt trên 1000 nơi, và dùng miễn phí đối với các trường đại học. Phần mềm này cũng có những ưu, khuyết điểm như FP. Muốn xây dựng được mô hình đơn giản ta phải viết khoảng vài trang đến vài chục trang lệnh, và tất nhiên là nếu sai cú pháp thì không thể chạy chương trình để ra kết quả được.

Vì vậy cũng như EP, một người không chuyên rất khó có thể sử dụng được. Tôi xin đưa ra đây một đoạn chương trinh ma SORITEC SAMPLER viết sẵn để làm thí dụ cho người sử dụng. on crt; maxobs 30; Äây dựng phần mềm dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô access PICdat; “* File opened (2): PICDAT.SDB group ordre eqx eqq eqpib eqdstoc eqne & eqnn eqrdmr eqco eqi eqm eqdf eqk; on replace; | recapitulation du modele on group; ! a supprimer apres un tour group gvendo gviden gvcomp print ordre; EQUATION EQX & X=(EXP(COX(1)+C OX(2)*(LOG(DM))+COX(3)*(TEMPS>0.0)*TEM PS)) EQUATION EQQ & Q=DF/(1+TTV)+X-M EQUATION EQPIB & PIB=Q+DF/(1+TTV)*TTV EQUATION EQDSTOC & DSTOC=COD(1)*(Q-Q(-1)) EQUATION EQNE & NE=NE(-1)*(EXP(CONE(1)*((LOG(Q/NE(-1)))- ((COPR(1)+COPR(2)*TEMPS)+COPR(3)*( & 10 Xây dựng phần mềm dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô. TEMPS>(-8))*(TEMPS+8))))) EQUATION EQNN & NN=NE+NG EQUATION EQRDMR & RDMR=SALR*NN+REVXR EQUATION EQCO & CO=RDMR*(1-TEPA) EQUATION EQ! & I=K(-1)*(COI(1)+C Ol(2)*I(-1)/K(-2)+C Ol(3)*(Q-Q(-1))/Q(-1)) EQUATION EQM & M=(EXP(COM(1)+COM(2)*(LOG(DF)))) EQUATION EQDF & DF=CO+I+DFG+DSTOC+DFXR*Q EQUATION EQK & K=K(-1)*(1-TDEP)+l ! reconstruction du modele | (pour SORITEC) ! build gequ gvendo picmod; | recover ordre eqord; | verification residuelle use 1966 1992; on group; 11 Xây dựng phần mềm dự báo các chỉ tiêu kíah tế vị mô dot gvendo Enter rest of DOT loop compute (tag=est) eq:; Enter rest of DOT loop ecr_:=100*(est-:)/:; Enter rest of DOT loop print est: ecr_:; Enter rest of DOT loop plot esto: +; Enter rest of DOT loop enddot; keep ordre; | construction de la superformule access PIiCdat; superf PICsup ordre; keep PiCsup; Ị zero=0 use 1966 1992; compute(tag=sim maxit=100) PICsup; dot gvendo; ecs_:=100*(simA:-:)/:; pbeCr: eCs_:-; Xây dựng phần mềm dự báo các cñỉ tiêu kinh tế vĩ nô plot ecr_: + ecs_: o zero I; end; ! realisation d'une variante dfg=dfg+(temps.SDB *** END SORITEC Chúng ta sẽ thấy ngay rằng để nắm cú pháp lệnh, hiểu được ý nghĩa các tham số trong từng lệnh và viết được chương trình như vậy phải tốn khá nhiều thơi gian.

Đối với sinh viên không chuyên tin học thì đây quả là vấn đề không dễ dàng chút nào. 3 Phin mém Eviews (Econometric Views) version 1.0 ngay 09/05/1994 cua Quantitive Micro Sofware. [21] Phần mềm này viết trên môi trường Windows, trên cơ sở phát triển phần mềm Micro TSP viết trên DOS trước đó. Các tác giả là : David M 13 Xây dựng phần mềm dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô Lilien, Richart Startz, Rober E.

Hall, Robert Engle, Scott Ellsworth, Jaesun Noh, James Stone. Phần mềm nay được sử dụng ở các trường Đại học ở Hà Lan, ở Mỹ và một số nước khác. Ở Việt Nam phần mềm này đã được dùng cho các lớp Cao học Hà Lan và cao học các ngành kinh tế. Đã có nhiều mô hình kinh tế được xây dựng nhờ vào phần mềm này như mô hình của Nguyễn Hoàng Bảo [11] và một số mô hình kinh tế của các học viên lớp Cao học Hà Lan và Cao học ngành Thống kê Trường Đại học Kinh tế đưa ra Theo đánh giá của tôi, việc sử dụng phần mềm Eviews dễ dàng và khá thoải mái so với hai phần mềm EP và SORITEC SAMPLER.

Một số ưu điểm và hạn chế của phần mềm này là : Ưu điểm : > Giao diện thân thiện, dễ sử dụng > Có nhiều tùy chọn (option) cho người dùng tùy ý lựa chọn như : các phương pháp ước lượng, các tham số hệ thống (sai số, số lần lặp), các tham số để vẽ đồ thị, để in ấn v. > Có cửa sổ lệnh cho người sử dụng gõ từng lệnh, nếu gõ sai thì chỉ sửa lại chứ không cần phải đánh lại từ đầu. 14 Xây dựng phần mềm dự báo các chỉ tiêu kính tế vĩ mô > Cung cấp rất nhiều lệnh mạnh. Có thể thực hiện từng lệnh đơn trên cửa sổ lệnh cũng có thể nhập vào một tập tin chương trình rồi cho thi hành.

> Có thể giải hệ phương trình tuyến tính và phi tuyến > Các kết quả hồi qui được lưu lại và kết chuyển vào mô hình nếu người sử dụng muốn hoặc người sử dụng có: thể thêm, bớt hoặc sửa các phương trình trong mô hình đã xây dựng. Hạn chế: > Người sử dụng cần phải nhớ một số lệnh thông thường để có thể thi hành được lệnh. >» Giải hệ phương trình bằng phương pháp lặp Gausse-Seidel. Phương pháp này đòi hồi ma trận A phải là ma trận phần tử trội thì mới có lời giải, ngược lại sẽ không giải được.