Chuyên đề Vận dụng phương pháp dãy số thời gian để phân tích chỉ tiêu giá trị sản xuất xây lắp giai đoạn 1997-2001 và dự báo 2002 của các Tổng công ty thuộc Bộ Xây dựng

vạch rõ xu hướng và tính quy luật của sự phát triển, đồng thời để dự đoán các mức độ của hiện tượng trong tương lai. Trong dãy số thời gian người ta có thể biểu diễn các chỉ tiêu trong từng khoảng thời gian hay vào những thời điểm nhất định.Vì vậy dãy số thời gian được chia làm hai loại: a. Dãy số thời kỳ. Dãy số thời kỳ biểu hiện qui mô (khối lượng) của hiện tượng trong từng khoảng thời gian nhất định. Mỗi mức độ của từng dãy số thời kỳ là sự tích luỹ về lượng thời gian, vì vậy độ dài của khoảng cách thời gian ảnh hưởng trực tiếp đến trị số của chỉ tiêu và có thể cộng các trị số của chỉ tiêu đó lại để phản quy mô của hiện tượng trong khoảng thời gian dài hơn. b. Dãy số thời điểm: Dãy số thời điểm phản ánh quy mô ( khối lượng ) của hiện tượng vào những thời điểm nhất định. Mức độ hiện tượng của thời điểm sau có thể bao gồm toàn bộ hoặc một bộ phận mức độ của hiện tượng trước đó. Do đó việc cộng các trị số của chỉ tiêu đó không phản ánh quy mô của hiện tượng. 2. Kết cấu của một thời gian. Dãy số thời gian bao gồm 2 thành phần cơ bản: a. Thành phần thời gian. Thời gian có thể được xác định bằng những đơn vị đo lường khác nhau: Ngày, tuần, tháng, quý, năm ... Độ dài giữa 2 khoảng thời gian trong dãy số gọi là khoảng cách thời gian. b. Thành phần chỉ tiêu về hiện tượng nghiên cứu: Nó có thể biểu hiện bằng số tuyệt đối, số bình quân. Trị số của chỉ tiêu gọi là mức độ của dãy số. Nguyên tắc xây dựng dãy số thời gian: 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 toán của hiện tượng qua thời gian phải nhất trí, khoảng cách thời gian trong dãy số phải bằng nhau nhất là đối với dãy số thời kỳ. Trong thực tế có nhiều lý do khác nhau nên các yêu cầu đó thường bị vi phạm. Để đảm bảo tính chất có thể so sánh được người ta thường tiến hành chỉnh lý lại tài liệu. Trong thống kê có thể sử dụng dãy số thời gian để phân tích trên nhiều gốc độ, nội dung khác nhau. Phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng bằng các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian. Phân tích xu hướng, tính quy luật của sự biến động hiện tượng qua thời gian bằng các phương pháp biểu diễn xu hướng phát triển cơ bản của hiện tựng. Trên cơ sở nhận thức được bản chất và tính quy luật của sự phát triển hiện tượng, tiến hành dự đoán các mức độ của hiện tượng trong tương lai. II. Các chỉ tiêu phân tích dãy số thời gian. Để phản ánh đặc điểm biến động qua thời gian của hiện tượng được nghiên cứu, người ta sử dụng nhiều chi tiêu với các mức độ nghiên cứu khác nhau. Dưới đây là một số chỉ tiêu thường dùng trong thống kê. 1. Mức độ bình quân theo thời gian. Chỉ tiêu này phản ánh mức độ đại biểu của các mức độ tuyệt đối trong một dãy số thời gian. Tuỳ theo dãy số thời kì hay dãy số thời điểm người ta có các cách tính khác nhau.Như ta đã biết chỉ tiêu GO là chỉ tiêu theo thời kỳ vì vậy để tính mức độ bình quân theo thời gian được xác định theo công thức: Trong đó: yi (i=1,2,...,n) là GO của từng kỳ n: số lượng các mức độ trong dãy số. 2. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối . Chỉ tiêu này phản ánh sự thay đổi về mức độ tuyệt đối của GO giữa hai thời kỳ nghiên cứu. Nếu mức độ của hiện tượng tăng lên thì trị số của chỉ tiêu mang dấu (+) và ngược lại. Do đặc điểm của dãy số thời gian và tuỳ theo mục đích nghiên cứu GO, người ta có chỉ tiêu về lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối như sau: a.Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn. Phản ánh sự tăng (hoặc giảm) tuyệt đối của GO giữa hai thời gian liền nhau. Nó là hiệu số giữa mức độ nghiên cứu (yi) là mức độ của GO kì nghiên cứu và mức độ đứng liền trước đó. Ta có công thức: di=yi - yi-1 (i=2,n) Trong đó : di lượng tăng (giảm) tuyệt đối liên hoàn b. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc. Để nghiên cứu mức độ biến động tăng hoặc giảm tuyệt đối của GO trong một kỳ nghiên cứu nào đó với một năm được chọn làm gốc người ta dùng lượng tăng giảm tuyệt đối định gốc. Gọi DDG : là lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc: Ta thấy lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn và định gốc có mối quan hệ tổng. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối định gốc bằng tổng đại số các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn. Di=ồdi c. Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân Phản ánh sự thay đổi bình quân của GO về mức độ tuyệt đối của từng thời gian trong cả một thời gian dài. Nó là số bình quân cộng của các lượng tăng hoặc giảm tuyệt đối liên hoàn. Để nghiên cứu mức độ biến động qua thời gian của GO thông qua chỉ tiêu tương đối ta có các loại chỉ tiêu sau. 3. Tốc độ phát triển Là số tương đối phản ánh tốc độ và xu hướng phát triển của hiện tượng qua thời gian. Trong thống kê người ta có thể nghiên cứu tốc độ phát triển của hiện tượng giữa hai thời gian liền kề nhau, trong một khoảng thời gian dài hay tốc độ phát triển bình quân. a.Tốc độ phát triển liên hoàn Phản ánh sự biến động của GO giữa hai thời gian liền nhau công thức tính như sau: Trong đó ti : là tốc độ phát triển liên hoàn của thời gian i so với thời gian (i-1). yi: GO ở thời gian i yi-1: GO ở thời gian i-1 b.Tốc độ phát triển định gốc Nhằm phản ánh sự biến động của GO trong những khoảng thời gian dài công thức tính. Trong đó: Ti: là tốc độ phát triển định gốc yi: là GO ở thời gian i y1: là GO ở thời gian 1 Ta dễ nhận thấy giữa tốc độ phát triển liên hoàn và tốc độ phát triển định gốc là quan hệ tích và mối quan hệ thương tương đối chặt chẽ với nhau. Tích các tốc độ phát triển liên hoàn bằng tốc độ phát triển định gốc: Tn=t2.t3...tn Tn=Pti (i = 2,n ) Thương của hai tốc độ phát triển định gốc liền nhau bằng tốc độ phát triển liên hoàn giữa hai thời gian đó. c.Tốc độ phát triển bình quân. Tốc độ phát triển bình quân là chỉ tiêu phản ánh cho tốc độ phát triển đại diện cho các tốc độ phát triển liên hoàn. Vì tốc độ phát triển liên hoàn có quan hệ tích với nhau nên tốc độ phát triển bình quan là số trung bình nhân của các tốc độ phát triển liên hoàn. Dựa vào mối quan hệ giữa tốc độ phát triển liên hoàn và tốc độ phát triển định gốc ta có: Chú ý: Khi sử dụng chỉ tiêu tốc độ phát triển bình quân để phân tích GO cần chú ý là chỉ tính với những hiện tượng phát triển theo một xu hướng nhất định (cùng tăng hoặc cùng giảm) 4.Tốc độ tăng (hoặc giảm). Tốc độ tăng hoặc giảm phản ánh mức độ của GO 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) qua thời gian. Tương ứng với tốc độ phát triển, ta có các tốc độ tăng hoặc giảm sau đây: a. Tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn (hay từng kỳ). Là tỷ số so sánh giữa lượng tăng (giảm) GO liên hoàn với mức độ kỳ gốc liên hoàn. Ta có công thức: Nếu ti tính bằng% ta có ai= ti(%)-100 Trong đó: ai:là tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn. b. Tốc độ tăng hoặc giảm định gốc. Là tỷ số giữa lượng tăng hoặc giảm định gốc với mức độ kỳ gốc cố định. Gọi Ai(i=2,n) là tốc độ tăng (hoặc giảm) định gốc Ai=Ti-1(lần) Nếu Ti tính bằng (%) thì Ai(%)=Ti(%)-100 c.Tốc độ tăng hoặc giảm bình quân. Là chỉ tiêu nhằm phản ánh tốc độ tăng hoặc giảm đại biểu của chỉ tiêu GO trong suốt thời gian nghiên cứu, ta thường dùng các chỉ tiêu tốc độ tăng (giảm) bình quân. Nếu là tốc độ tăng (hoặc giảm) bình quân: = -1(lần) t tính bằng (%) thì: (%) = (%) - 100 5. Giá trị tuyệt đối của 1% tăng (hoặc giảm). Đây là chỉ tiêu phản ánh cứ 1% tăng (hoặc giảm) của tốc độ tăng (hoặc giảm) GO liên hoàn thì tương ứng với một trị số tuyệt đối GO là bao nhiêu. Ta có công thức: Trong đó gi(i=2,n) là giá trị tuyệt đối của 1% tăng ( hoặc giảm) Hoặc Trên thực tế chỉ tiêu này chỉ tính cho tốc độ tăng (hoặc giảm) liên hoàn, đối với tốc độ tăng (hoặc giảm) định gốc thì không tính và luôn là một số không đổi và bằng yi/100 vì: III. Một số phương pháp biểu hiện xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng. Sự biến động của hiện tượng qua thời gian chịu sự tác động của nhiều nhân tố. Ta có thể chia ra làm hai nhóm nhân tố: Nhóm thứ nhất là nhóm các nhân tố chủ yếu quyết định xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng. Xu hướng thường được hiểu là chiều hướng tiến triển chung nào đó, một số tiến triển kéo dài theo thời gian và xác định tính quy luật về sự vận động của hiện tượng theo thời gian. Xu hướng này nếu được biển hiện bằng hàm hồi quy thì gọi là hàm xu thế. Nhóm thứ hai là nhóm các nhân tố ngẫu nhiên làm cho hiện tượng có ý nghĩa rất quan trọng nghiên cứu thống kê. Vì vậy cần sử dụng các phương pháp thích hợp, trong một trừng mực nhất định nhằm loại bỏ tác động của những nhân tố ngẫu nhiên để nêu lên xu hướng và tính quy luật về sự biến động của hiện tượng. Khi sử dụng các phương pháp để biển hiện xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng phải bảo đảm tính chất có thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy số. Các mức đọ của dãy số phải có cùng phạm vi tính, phương pháp tính và đơn vị tính. Sau đây tôi xin trình bày một số phương pháp biểu hiện xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng: 1. Phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian Mở rộng khoảng cách thời gian là ghép một số thời gian liền nhau lại thành khoảng thời gian dài hơn. Phương pháp này được sử dụng cho những dãy số thời kì có khoảng các thời gian tương đối ngắn, có nhiều mức độ và chưa phản ánh được xu hướng phát triển của hiện tượng. Do khoảng cách thời gian được mở rộng nên trong các dãy số mới các nhân tố ngẫu nhiên với chiều hướng khác nhau sẽ phần nào bù trừ và do đó ta thấy rõ xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng. Tuy nhiên khi mở rộng khoảng cách thời gian số lượng các mức độ trong dãy số mất đi nhiều, vì thế có thể làm mất đi các yếu tố chủ yếu mang tính đặc trưng của dãy số. 2. Phương pháp bình quân trượt (bình quân di động). Số bình quân trượt là số bình quân cộng của một nhóm nhất định các mức độ trong dãy số. Nó được tính bằng các loại dần mức độ đầu đồng thời thêm vào các mức độ tiếp theo, sao cho số lượng các mức độ tham gia tính số bình quân không đổi. Cơ sở toán học của phương pháp bình quân trượt là nhằm san bằn ảnh hưởng của các yếu tố ngẫu nhiên, làm lộ rõ xu hướng phát triển của hiện tượng nghiên cứu. Như vậy phương pháp bình quân trượt giản đơn là từ dãy số đầu xây dựng dãy số mới gồm các số bình quân trượt, ví dụ ta có dãy số thời gian y1, y2 , y3 ,..., yn1 , yn Với y1 ,y2 ,y3 ,…, yn- 1 , yn là GO qua từng thời kỳ nghiên cứu Nếu tính bình quân trượt cho 3 mức độ thì các số bình quân trượt được tính như sau: Từ đó ta có một dãy số mới gồm các số trung bình trượt Trong dãy số ban đầu sự biến đổi của hiện tượng có khi không theo một su hướng nào, khi tăng, khi giảm. Khi tiến hành bình quân trượt dãy số mới sẽ trơn và nhẵn hơn, khi đó chúng ta có thể nhận biết được xu hướng phát triển cơ bản của hiện tượng. Trong nhiều trương hợp sau khi trượt lần 1 các hiện tượng trong dãy số vẫn chưa theo một xu hướng nào chúng ta có thể trượt thêm 2 lần hoặc 3 lần... Việc lựa chọn nhóm bao nhiêu mức độ để tính trung bình trượt đòi hỏi phải dựa vào đặc điểm của hiện tượng và số lượng các mức độ của dãy số thời gian. Nếu sự biến động của hiện tượng đối đều đặn và số lượng mức độ của dãy số không nhiều lắm thì có thể tính bình quân trượt từ 3 mức độ. Nếu sự biến động của hiện tượng lớn và số lượng mức độ nhiều thì có thể trượt từ 5 hoặc 7 mức độ. Bình quân trượt càng được tính nhiều mức độ thì càng có tác dụng san bằng ảnh hưởng của các nhân tố ngẫu nhiên. Nhưng mặt khác lại làm giảm mức độ của các dãy số trung bình trượt và sẽ gây khó khăn trong việc phân tích. Ngoài phương pháp số bình quân trượt giản đơn như trên còn phương pháp số bình quân trượt gia quyền. Cơ sở của phương pháp là gắn hệ số vai trò cho các mức độ tham gia tính bình quân tính bình quân trượt. Các mức đọ này càng gần mức độ cần tính thì hệ số càng cao và càng xa thì hệ số càng nhỏ. Các hệ số vai trò được lấy từ hệ số của tam giác pascal. 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 ...................................... Tuỳ theo mức độ tham gia tính bình quân trượt, chúng ta chọn dòng hệ số tương ứng. Chẳng hạn số mức độ tham gia là 3, công thức là: Phương pháp này cho chúng ta hiệu quả cao hơn phương pháp trên. Tuy nhiên cách tính phức tạp hơn nên ít sử dụng. 3. Phương pháp hồi quy. Phương pháp hồi quy là phương pháp toán học được vận dụng trong thống kê biểu hiện xu hướng phát triển cơ bản cuả hiện tượng có nhiều dao động ngẫu nhiên, mức độ tăng, giảm thất thường. Trên cơ sở dãy số thời gian người ta tìm một phương trình hồi quy biểu diễn xu hướng phát triển của hiện tượng qua thời gian gọi là hàm xu thế Dạng tổng quát như sau: Trong đó: t: thứ tự thời gian (biến độc lập ). : Mức độ lý thuyết của hiện tượng nghiên cứu (biến phụ thuộc)(Ví dụ: GO qua các kỳ). ao;a1,...,an: Các tham số của phương trình hồi quy (Hàm xu thế). Các tham số ao;a1,...,an được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất: Để lựa chọn dạng hàm đòi hỏi dựa vào sự phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng qua thơì gian, đồng thời kết hợp với một số phương pháp như đồ thị thống kê, các chỉ tiêu phản ánh mức độ tăng (hoặc giảm)... Dưới đây là một số dạng hàm thường gặp: a. Hàm tuyến tính: Dạng hàm này thường được sử dụng khi dãy số thời gian có các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn (hay sai phân bậc1) xấp xỉ bằng nhau. Hàm số có dạng: Các tham số a0, a1 được xác định bằng phương pháp số bình quân nhỏ nhất. Theo phương pháp này ta có: Với phương pháp này a0, a1 phải thoả nãm hệ phương trình sau: Hoặc có thể tính trực tiếp như sau: Trong đó: t: là thứ tự thời gian b. Phương trình Parabol bậc hai. Dạng hàm: Phương trình này thường đựoc sử dụng khi dãy số thời gian có sai phân bậc hai xấp xỉ (nghĩa là sai phân của sai phân bậc 1) Cụ thể: t Di1 Di2 1 2 3 4 a0 + a1 + a2 a0 + 2a1 + 4a2 a0 + 3a1 + 9a2 a0 + 4a1 + 16a2 - a1 + 3a2 a1 + 5a2 a1 + 7a2 - - 2a2 2a2 Các tham số a0, a1, a2 cũng được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất. Chúng thoả mãn hệ phương trình sau: Sy = n.a0 + a1.St + a2.St2 St.y = a0St + a1St2 + a2St3 St2y = a0St2 + a1St3 + a2St3 c. Phương trình hàm mũ Dạng hàm: Phương trình hàm mũ được sử dụng khi các tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ bằng nhau. Theo phương pháp bình phương nhỏ nhất a0, a1 được xác định như sau: 3. Phương pháp biểu hiện biến động thời vụ. Biến động thời vụ là biến động mang tính chất lắp đi lặp lại trong từng thời gian nhất định của từng năm. Biến động thời vụ có ảnh hưởng không tốt đến hoạt động kinh doanh, nó có thể làm cho hoạt động sản xuất kinh doanh lúc thì khẩn trương, lúc thì hẹp đồng thời gây ảnh hưởng đến cho các ngành liên quan. Nguyên nhân gây ra biến động thời vụ là do ảnh hưởng của điều kiện tự nhiên, phong tục tập quán của dân cư. Nghiên cứu biến động thời vụ giúp ta chủ động trong công tác quản lý xã hội, hạn chế ảnh hưởng của biến động thời vụ đối với sản xuất và sinh hoạt của xã hội. Trong nghiên cứu chúng ta phải dựa vào số liệu của nhiều năn để xác định tính chất và mức độ của biến động thời vụ. Phương pháp này thường được sử dụng để tính các chỉ số của biến động thời vụ. Tùy theo đặc điểm về sự biến động của hiện tượng qua thời gian người ta có các phương pháp tính chỉ số biến động thời vụ khác nhau. _ Trường hợp biến động thời vụ qua thời gian nhất định của các năm tương đối ổn định không có hiện tượng tăng giảm rõ rệt thì chỉ số thời vụ được xác định theo công thức: Trong đó: i: Thứ tự thời gian tháng hoặc quý. : Số bình quân của các mức độ thời gian cùng tên i : Số bình quân chung của tất cả các mức độ trong dãy số. I: Chỉ số thời vụ của thời gian i. _ Trường hợp biến động thời vụ qua thời gian dài nhất định của các năm có sự tăng hoặc giảm rõ rệt thì chỉ số thời vụ được xác định: Trong đó: : Các mức độ thực tế trong dãy số. : Mức độ lý thuyết tính bằng phương pháp hồi quy. n: Số năm. Ngoài các phương pháp tính các chỉ số biến động thời vụ còn được biểu diễn bằng hàm lượng giác: Trong đó: K là số bậc của tham số điều hoà (k=1,4) Các tham số a0, ak, bk được xác định bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất như sau: ; ; Trong đó: n: là số mức độ của dãy số. t: là thời gian được biểu hiện bằng radian hoặc bằng độ được xác định từ 0 đến n-1 với sự gia tăng 2P/n. 5. Phương pháp phân tích các thành phần của dãy số thời gian. Dãy số thời gian được cấu thành bởi ba yếu tố đó là tính quy luật, tính thời vụ, và tính ngẫu nhiên. Tương ứng với các yếu tố là các thành phần. Thành phần xu thế (ft): phản ánh xu hướng cơ bản của hiện tượng qua thời gian. Thành phần biến động thời vụ (St): Là biến động lặp đi lặp lại của hiện tượng trong khoảng thời gian nhất định hàng năm. Thành phần biến động ngẫu nhiên (Zt). Ba thành phần này có thể kết hợp với nhau theo 2 dạng kết hợp công và kết hợp nhân. Dạng kết hợp công là dạng phù hợp với biến động thời vụ có biến động ít. yt=ft+St+Zt Dạng nhân phù hợp với biến động thời vụ có biến động tăng: YT=ft* St +Zt Hoặc: yt=ft* St + (1+Zt) Thông thường người ta dùng bảng Buys – Ballot (Bảng BB) để phân tích thành phần của dãy số thời gian. Giả sử xu thế là dạng tuyến tính. ft = a + bt Biến độgn thời vụ theo tháng St = Ci (tháng i =) (năm j = ) Zt có độ lệch bình quân = 0 và 3 thành phần được kết hợp theo dạng cộng. yt = a + bt + Ci + Zt Trong thực tế biến động ngẫu nhiên Zt rất khó xác định. Vì vậy ta có: yt = a + bt + Ci Các tham số a, b, Ci được ước lượng bằng phương pháp bình quân nhỏ nhất. 1 ... j ... m i*Ti 1 y11 y1j y1m T1 1.T1 2 y21 y2j y2m T2 2.T2 ... ... i yi1 yij yim Ti i.Ti ... ... n yn1 ynj ynm Tn n.Tn T1 Tj Tm T n.Tn Với: j là tháng hoặc quý i là số năm nghiên cứu Dạng tổng quát. IV. Một số phương pháp dự đoán thống kê ngắn hạn trên cơ sở dãy số thời gian. 1. Dự đoán thống kê ngắn hạn và ý nghĩa. Dự đoán thống kê ngắn hạn là dự đoán quá trình tiếp theo của hiện tượng trong những khoảng thời gian tương đối ngắn nối tiếp với hiện tại bằng việc sử dụng những thông tin thống kê về hiện tượng nghiên cứu và áp dụng những phương pháp thích hợp. Dự đoán thống kê ngắn hạn dựa vào dãy số thời gian được thực hiện trên cơ sở giả định rằng hiện tượng sẽ tồn tại và phát triển như nó đã từng tồn tại và phát triển. Do vậy thời hạn dự đoán thường không quá một phần ba dãy số tiền sử. Việc sử dụng dãy số thời gian để tiến hành dự đoán thống kê ngắn hạn, có ưu điểm là khối lượng tài liệu không cần nhiều, việc xây dựng các mô hình dự đoán tương đối đơn giản và thuận tiện trọng việc sử dụng kỹ thuật tính toán. Dãy số thời gian được sử dụng để tiến hành dự đoán thống kê ngắn hạn ngoài yêu cầu cơ bản là tài liệu phải chính xác, phải đảm bảo tính chất có thể so sánh được giữa các mức độ trong dãy số còn cần phải quan tâm đến số lượng của các mức độ của dãy số. Theo quan điểm của Struck: Dãy số có quá nhiều mức độ được sử dụng thì “sức ì” lớn làm cho mô hình dự đoán không phản ánh được đầy đủ sự thay đổi của các nhân tố mới đối với sự biến đổi của hiện tượng. Nhưng nếu chỉ sử dụng một số ít các mức độ ở thời gian cuối cùng không xát đến mức độ ở trong dãy thì sẽ không đề cập được đến các nhân tố cơ bản khác tác động đến hiện tượng. Theo ông vấn đề cần bao nhiêu mức độ thì dựa vào phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng qua thời gian. Đối với những hiện tượng thời gian cuối cùng có những nhân tố làm cho sự biến động có những thay đổi đột biến (như đầu tư chiều sâu, cải tiến công nghệ) thì biểu diễn mức độ qua thời gian có thể sử dụng 3á4 mức độ cuối cùng. Một số chuyên gia khác đưa ra những quan điểm cụ thể hơn: Độ dài của dãy số bằng chu kỳ có thể đưa vào phân tích chu kỳ. Phân tích dãy số dư (tổng bình quân của số dư) người ta xây dựng giá trị thực tế bằng . Khi phân tán của tăng thì cắt dãy số. Dự đoán thống kê ngoài hạn giúp chúng ta có căn cứ để tiến hành điều chỉnh kịp thời các hoạt động sản xuất rồi đưa vào cơ sở, quyết định phù hợp với thực tiễn đặc biệt là đối với tầm vĩ mô. Cụ thể là chúng ta có thể dùng tài liệu dự toán thống kê ngắn hạn trong việc lập kế hoạch, giúp thông tin về sự biến đổi của hiện tượng trong tương lai từ đó có sự điều chỉnh phù hợp. Tài liệu của dự đoán thống kê ngắn hạn chỉ cho ta thấy những điều kiện khả năng có thể khai thác, chỉ ra những thiếu sót tồn tại cần khắc phục. Trong dự đoán người ta có thể tiến hành dự đoán điểm hoặc dự đoán khoảng Dự đoán điểm là kết quả dự đoán được biểu hiện dưới dạng một con số duy nhất nào đó. Dự đoán điểm thường có độ chính xác không cao và không có độ tin cây nhất định. Dự đoán khoảng là trị số dự đoán có thể nằm trong một khoảng với xác suất tin cậy nhất định và được gọi là khoảng tin cậy của dự đoán. Dưới đây là một số phương pháp dự toán thống kê ngắn hạn thường được dùng. 2. Dự đoán dựa vào các chỉ tiêu bình quân. Đây là phương pháp dự đoán nhanh nhất với độ chính xác cao thường dùng với dãy số thời gian không dài và không phải xây dựng các dự đoán khoảng. a.Dự đoán dựa vào mức độ bình quân theo thời gian. Đây là phương pháp được sử dụng trong trường hợp các mức độ trong dãy số thời gian có xu hướng biến động không rõ rệt và biến động ít. Mô hình dự đoán có dạng: Trong đó : : Mức độ dự đoán ở thời gian thứ n + L : Mức độ bình quân theo thời gian. L: Tầm xa của dự đoán. b. Dự đoán dựa vào lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân. Phương pháp dự đoán dựa vào lượng tăng giảm tuyệt đối bình quân được vận dụng trong trường hợp daỹ số thời gian có các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn gần giống nhau. Mô hình dự đoán có dạng: Trong đó: yn: là mức độ cuối cùng của dãy số thời gian hoặc có thể là số bình quân của môt mức độ cuối, là mức độ gốc dự đoán. : Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân. c. Dự đoán dựa vào tốc độ phát triển bình quân. Phương pháp dự đoán này được áp dụng trong trường hợp các mức độ của dãy số thời gian có tốc độ phát triển liên hoàn xấp xỉ nhau. Ta có mô hình dự toán theo năm: Trong đó: : Tốc độ phát triển bình quân. yn: mức độ cuối cùng của dãy số thời gian. y1: mức độ đầu của DSTG. Trong trường hợp có tài liệu của quý ta có thể đoán theo mô hình: Trong đó: yji: mức độ dự đoán quý I (i=) của năm j (j =) YJ: tổng các mức độ của quý J. Để xem xét mức độ dự đoán có gắn với mức độ thực tế hay không thì ta có thể tính: Độ lệch tương đối: Hệ số xác định: Nếu a đ0; bđ0 thì yijđyij: dự đoán sát với thực tế, càng chính xác. 3. Dự đoán bằng số bình quân trượt (di động). Trong phương pháp này có thể dự đoán điểm hoặc dự đoán khoảng. Dãy số bình quân trượt được ký hiệu M=Mi () K: khoảng san bằng (số các mức độ tính bình quân trượt) Mô hình dự đoán điểm: Mô hình dự đoán khoảng: Trong đó: ta: giá trị tiêu chuẩn T_Studen với n-1 bậc tự do và sác xuất lad 1-a. S: Sai số giữa các mức độ bình quân trượt: 4. Dự đóan dựa vào hàm xu thế. Đây là phương pháp được sử dụng trong trường hợp sự tác động của các nhân tố cơ bản vào hiện tượng trong thời gian dự đóan không có sự thay đổi đáng kể. Mô hình dự đoán điểm Mô hình dự đoán khoảng Trong đó SP là sai số của dự đoán. Se là sai số của mô hình. P: Số các tham số của mô hình. 5. Phương pháp san bằng mũ. Khi xây dựng những mô hình dự đoán trên các mức độ của dãy số thời gian được xem như nhau. Vì thế mô hình trở nên cứng nhắc kém nhạy bén với biến động của hiện tượng. Để khắc phục nhược đIểm này người ta xây dựng mô hình dự đoán bằng phương pháp san bằng mũ. Phương pháp san bằng mũ dựa trên cơ sở cho rằng các mức độ của dãy số thời gian phải được xem xét một cách không như nhau. Các mức độ càng mới (cuối dãy số) cang được chú ý nhiều hơn, có như vậy mô hình dự đoán mới có khả năng thích nghi với sự biến động của hiện tượng. Giả sử ở thời gian (t) có mức độ là yt và mức độ dự đoán là (theo mức độ lý thuyết) thì dự đoán của mức độ ở thời gian tiếp sau đó có thể viết Tổng quát: a,b: gọi là tham số san bằng (a+b=1) n: số lượng mức độ trong dãy số y0: mức độ được chọn làm điều kiện ban đầu khi sử dụng công thức lần đầu tiên. Dự đoán dựa vào phương pháp san bằng mũ sẽ dựa ảnh hưởng mạnh nhất của thông tin mới nhất và giảm dần với các thông tin xa dần. Ngoài ra phương pháp này tìm kiếm thông tin và các dự đoán liên tiếp được tự điều chỉnh nhờ có những thông tin mới nhất vì vậy quá trình dự đoán sát với thực tế hơn. Bên cạnh đó vấn đề khó khăn đặt ra là xác định tham số san bằng a và chọn giá trị ban đầu y0. Đối với tham số san bằng a khi a càng lớn thì mức độ càng cũ của dãy số thời gian càng ít được chú ý. Khi a càng nhỏ thì các mức độ càng cũ được chú ý một cách thoả đáng, được san bằng nhau. Vì vậy để chọn a phải căn cứ vào hai vấn đề: Thứ nhất là phải dựa vào việc phân tích đặc điểm biến động của hiện tượng và những khả năng nghiên cứu. Thứ hai là giá trị a tốt nhất là giá trị làm cho tổng bình phương sai số dự đoán là nhỏ nhất. Đối với giá trị ban đầu y0 nó được chọn bằng một trong các cách sau: Thứ nhất là lấy giá trị đầu tiên trong dãy số. Thứ hai là lấy số bình quân của một giá trị đầu tiên. Thứ ba là lấy tham số của hàm xu thế. Thông qua tham số san bằng a và giá trị ban đầu y0 cùng với mô hình dự đoán ta có thể dự đoán bằng phương pháp san bằng mũ. 6. Ngoại suy theo chỉ số thời vụ. Phương pháp này được áp dụng khi các mức độ của dãy số biến động theo tính thời vụ. Sau khi tính được chỉ số thời vụ chúng ta dự đoán theo mô hình: Trong đó : iTV(J): là chỉ số thời vụ của kỳ thứ J trong năm t: thứ tự thời gian. GOi : các mức độ thực tế trong dãy số. Mức độ lý thuyết tính bằng phương pháp hồi quy. n: số năm Cũng có thể dùng dãy số đã điều chỉnh để dự đoán Với Là dãy số sau khi điều chỉnh 7. Ngoại suy theo bảng Buys-Ballot. Nhờ việc phân tích các thành phần của dãy số thời gian chúng ta sẽ xây dựng được một mô hình khá chuẩn . Từ đó chúng ta sẽ vận dụng hàm tổng hợp này để dự đoán. Kết quả này phản ánh khá chính xác kể cả qui luật biến động, tính thời vụ lẫn tác động của các nhân tố ngẫu nhiên. Mô hình dùng để dự đoán có dạng: Y=a + bt + CJ +Zt Do thành phần ảnh hưởng của nhân tố ngẫu nhiên khó xác định nên với việc loại bỏ ảnh hưởng của nhân tố này, mô hình sẽ có dạng. Y=a + bt + CJ Chương III. Vận dụng phân tích giá trị sản xuất xây lắp giai đoạn 1997- 2001 và dự báo 2002. I.Tổng quan về đơn vị xây lắp thuộc Bộ Xây dựng. Bộ Xây dựng là cơ quan trực thuộc Chính phủ thực hiện chức năng quản lý nhà nước về xây dựng, công trình công cộng và kiến trúc quy hoạch phát triển đô thị nông thôn trong cả nước. Xây lắp là một trong những lĩnh vực quan trọng và đạt kết quả cao trong ngành xây dựng. Trong suốt 10 năm đôiư mới giá trị sản xuất toàn ngành xây dựng( năm 1991-2000) được biểu thị qua biểu đồ trên. Trong đó giá trị sanr lượng xây lắp của Bộ xay dựng cũng chiếm một tỷ trọng trong toàn bộ giá trị sản xuất xây lắp của toàn ngành xây dựng. Trong Bộ Xây dựng toàn bộ giá trị sản xuất đựợc phụ thuộc và tính toán vào các công ty xây lắp sau. Tổng công ty xây dựng Hà nội Tổng công ty xây dựng Thủy điện Sông Đà. Tổng công ty xây dựng Số 1 Tổng công ty Lắp máy Việt Nam Tổng công ty xây dựng Vinaconex Tổng công ty xây dựng nhà máy và kỹ thuật hạ tầng Tổng công ty xây dựng Bạch Đằng Tổng công ty xây dựng Sông Hồng Tổng công ty xây dựng Miền Trung (Số 1) Tổng công ty phát trển nhà ở và đô thị Tổng công ty xây dựng phát triển đô thị và khu công nghiệp. II. Phân tích giá trị sản xuất xây lắp giai đoạn 1997-2001. Mức độ hoàn thành giá trị sản xuất xây lắp và tỷ trọng goxl trong bộ xây dựng của từng công ty năm 1997 TT Tên đơn vị Kế hoạch 3Tđầu %HT/KH 6Tđầu % HT/KH 9Tđầu % HT/KH Năm1997 % HT/KH Tỷ trọng 1 TCT XD Hà Nội 1263259 177106 14.02 555784 44.00 946312 74.91 1356422 107.37 20.05 2 TCT XD TD Sông Đà 1260000 250730 19.90 529902 42.06 825448 65.51 1200000 95.24 17.74 3 TCT XD số1 1007716 242178 24.03 541697 53.75 671758 66.66 909557 90.26 13.45 4 TCT Lắp máy Việt Nam 699476 140890 20.14 348637 49.84 620837 88.76 899139 128.54 13.29 5 TCT XD Vinaconex 1010000 147447 14.60 369560 36.59 574349 56.87 887580 87.88 13.12 6 TCT XD NM&KT hạ tầng 806885 126235 15.64 272768 33.81 387913 48.08 566550 70.21 8.38 7 TCT XD Bạch Đằng 405191 98411 24.29 182399 45.02 267399 65.99 405000 99.95 5.99 8 TCT XD Sông Hồng 400000 64910 16.23 129860 32.47 170728 42.68 289900 72.48 4.29 9 TCT XD Miền Trung 153000 45000 29.41 86962 56.84 121962 79.71 163158 106.64 2.41 10 TCT PT nhà và đô thị 18000 3000 16.67 5610 31.17 10110 56.17 30931 171.84 0.46 11 TCT PT đô thị và khu CN 50000 18452 36.90 35644 71.29 45832 91.66 55672 111.34 0.82 Tổng 7073527 1314359 18.58 3058823 43.24 4642648 65.63 6763909 95.62 100.00 Mức độ hoàn thành goxlvà tỷ trọng goxl trong bộ xây dựng của từng công ty trong năm 1998 STT Tên đơn vị Kế hoạch 3Tđầu %HT/KH 6Tđầu % HT/KH 9Tđầu %HT/KH Năm1998 %HT/KH Tỷ trọng% 1 TCT XD Hà Nội 1200000 224131 18.68 600994 50.08 884142 73.68 1231660 102.64 18.62 2 TCT XD TD Sông Đà 1249216 323928 25.93 666803 53.38 949373 76.00 1254491 100.42 18.96 3 TCT XD số1 743000 211066 28.41 435791 58.65 631144 84.95 892773 120.16 13.50 4 TCT Lắp máy Việt Nam 820837 213592 26.02 440264 53.64 784550 95.58 1036763 126.31 15.67 5 TCT XD Vinaconex 750000 161861 21.58 361806 48.24 533329 71.11 836371 111.52 12.64 6 TCT XD NM&KT hạ tầng 630000 143072 22.71 251074 39.85 384511 61.03 567261 90.04 8.57 7 TCT XD Bạch Đằng 409337 60760 14.84 111721 27.29 193965 47.39 361338 88.27 5.46 8 TCT XD Sông Hồng 143000 24358 17.03 70357 49.20 107183 74.95 157953 110.46 2.39 9 TCT XD Miền Trung 154432 29379 19.02 66410 43.00 111303 72.07 167083 108.19 2.53 10 TCT PT nhà và đô thị 32834 5881 17.91 15817 48.17 23749 72.33 38430 117.04 0.58 11 TCT PT đô thị và khu CN 68260 18479 27.07 28432 41.65 48346 70.83 71415 104.62 1.08 Tổng 6200916 1416507 22.84 3049469 49.18 4651595 75.01 6615538 106.69 100.00 Mức độ hoàn thành goxlvà tỷ trọng goxl trong bộ xây dựng của từng công tỷ trong năm 1999 STT Tên đơn vị Kế hoạch 3Tđầu %HT/KH 6Tđầu %HT/KH 9Tđầu %HT/KH Năm1999 % HT/KH Tỷ trọng 1 TCT XD Hà Nội 1320000 262990 19.92 677525 51.33 1014277 76.84 1474344 111.69 20.63 2 TCT XD TD Sông Đà 813000 216586 26.64 418112 51.43 620067 76.27 881221 108.39 12.33 3 TCT XD số1 819000 181709 22.19 452638 55.27 725716 88.61 1055089 128.83 14.77 4 TCT Lắp máy Việt Nam 902862 187673 20.79 406817 45.06 711817 78.84 1028680 113.94 14.40 5 TCT XD Vinaconex 1000036 190000 19.00 471930 47.19 735509 73.55 1103304 110.33 15.44 6 TCT XD NM&KT hạ tầng 670900 186709 27.83 304457 45.38 437244 65.17 645573 96.22 9.03 7 TCT XD Bạch Đằng 451100 90000 19.95 177899 39.44 245730 54.47 395223 87.61 5.53 8 TCT XD Sông Hồng 200300 33600 16.77 90060 44.96 143560 71.67 207010 103.35 2.90 9 TCT XD Miền Trung 215941 41735 19.33 102852 47.63 179352 83.06 260928 120.83 3.65 10 TCT PT nhà và đô thị 35250 9490 26.92 15781 44.77 19596 55.59 31404 89.09 0.44 11 TCT PT đô thị và khu CN 61084 21231 34.76 29665 48.56 39665 64.94 62965 103.08 0.88 Tổng 6489473 1421723 21.91 3147736 48.51 4872533 75.08 7145741 110.11 100.00 Mức độ hoàn thành goxlvà tỷ trọng goxl trong bộ xây dựng của từng công tỷ trong năm 2000 STT Tên đơn vị Kế hoạch 3Tđầu %HT/KH 6Tđầu %TH/KH 9Tđầu %TH/KH Năm2000 %TH/KH Tỷ trọng 1 TCT XD Hà Nội 1479460 291623 19.71 711840 48.11 1097788 74.20 1602212 108.30 20.10 2 TCT XD TD Sông Đà 800000 192580 24.07 418840 52.36 608476 76.06 845690 105.71 10.61 3 TCT XD số1 878500 260326 29.63 495951 56.45 740101 84.25 948020 107.91 11.90 4 TCT Lắp máy Việt Nam 959752 301400 31.40 544192 56.70 811392 84.54 1104932 115.13 13.86 5 TCT XD Vinaconex 1170000 230360 19.69 561600 48.00 1014205 86.68 1442365 123.28 18.10 6 TCT XD NM&KT hạ tầng 729700 116496 15.96 312201 42.78 454730 62.32 648685 88.90 8.14 7 TCT XD Bạch Đằng 404500 75968 18.78 262999 65.02 389482 96.29 518482 128.18 6.51 8 TCT XD Sông Hồng 200000 64400 32.20 137000 68.50 207500 103.75 253800 126.90 3.18 9 TCT XD Miền Trung 365000 76352 20.92 156095 42.77 257095 70.44 433069 118.65 5.43 10 TCT PT nhà và đô thị 72193 9848 13.64 19620 27.18 44196 61.22 89281 123.67 1.12 11 TCT PT đô thị và khu CN 82060 22390 27.28 43541 53.06 63541 77.43 82761 100.85 1.04 Tổng 7141165 1641743 22.99 3663879 51.31 5688506 79.66 7969297 111.60 100.00 Mức độ hoàn thành goxlvà tỷ trọng goxl trong bộ xây dựng của từng công tỷ trong năm 2001 STT Tên đơn vị Kế hoạch 3Tđầu %HT/KH 6Tđầu %TH/KH 9Tđầu %TH/KH Năm2001 %TH/KH Tỷ trọng 1 TCT XD Hà Nội 1479460 291623 19.71 711840 48.11 1097788 74.20 1600660 108.19 20.29 2 TCT XD TD Sông Đà 800000 192580 24.07 358841 44.86 548477 68.56 782121 97.77 9.92 3 TCT XD số1 878500 260326 29.63 495951 56.45 740101 84.25 949811 108.12 12.04 4 TCT Lắp máy Việt Nam 959752 301400 31.40 545492 56.84 812692 84.68 1106232 115.26 14.03 5 TCT XD Vinaconex 1170000 230360 19.69 561600 48.00 1014205 86.68 1448542 123.81 18.37 6 TCT XD NM&KT hạ tầng 729700 147496 20.21 312201 42.78 454730 62.32 654051 89.63 8.29 7 TCT XD Bạch Đằng 404500 75968 18.78 202999 50.19 329482 81.45 475482 117.55 6.03 8 TCT XD Sông Hồng 200000 64400 32.20 135100 67.55 205600 102.80 249000 124.50 3.16 9 TCT XD Miền Trung 365000 76352 20.92 156095 42.77 257095 70.44 448008 122.74 5.68 10 TCT PT nhà và đô thị 72193 9848 13.64 19620 27.18 44196 61.22 90196 124.94 1.14 11 TCT PT đô thị và khu CN 82060 22390 27.28 43541 53.06 63541 77.43 83381 101.61 1.06 Tổng 7141165 1672743 23.42 3543280 49.62 5567907 77.97 7887484 110.45 100.00 Qua các bảng ta thấy nhìn chung 6 tháng đầu năm các Tổng công ty gần như vẫn chưa hoàn thành được 50% giá trị sản xuất xây lắp mà theo kế hoạch đã đưa ra. Nhưng đến cuối năm quá báo cáo thì ồGOXL gần như là vượt chỉ tiêu kế hoạch đưa ra. Điều đó cũng một phần chứng tỏ cho ta thấy ngành Xây dựng thường thu được kết quả cao vào những tháng cuối năm. Riêng năm 1997 thì không hoàn thành kế hoạch. Trong năm này hầu hết các Tổng công ty đều không hoàn thành kế hoạch đưa ra. Chỉ có Tổng công ty phát triển nhà và đô thị là vượt mức kế hoạch đưa ra là 71,84% so với kế hoạch. Nhưng tỷ trọng GOXL trong tổng công ty này lại thấp chiếm 0,46% ồGOXL. Trong giai đoạn 1998- 2001 mức độ hoàn thành ồGOXL đã tăng lên so với kế hoạch. Trong giai đoạn này ta thấy đặc biệt là Tổng công ty Xây dựng Hà Nội gần như luôn chiếm tỷ trọng cao nhất trong ồGOXL của Bộ Xây dựng. Bên cạnh đó các Tổng công ty lớn như Tổng công ty Xây dựng Sông Đà, Tổng công ty Xây dựng Vinaconex, Tổng công ty lắp máy Việt Nam, Tổng công ty Xây dựng số 1 cũng chiếm một tỷ trọng tương đối lớn. Bên cạnh những Tổng công ty chiếm tỷ trọng lớn về ồGOXL thì cũng còn khá nhiều Tổng công ty chiếm tỷ trọng nhỏ trong khối này điển hình là Tổng công ty phát triển nhà ở và đô thị và Tổng công ty phát triển đô thị và khu công nghiệp trong suốt giai đoan 1997-2001 tỷ trong cao nhất là 1,14%ồGOXL. Dãy số GO và các mức độ biến động liên hoàn của GO Năm 1998 Năm 1999 Năm 2000 Năm 2001 STT Tên đơn vị GO1997 ∆GOLH ∆IGOLH ∆GOLH ∆IGOLH ∆GOLH ∆IGOLH ∆GOLH ∆IGOLH TCT XD Hà Nội 1356422 -124762 -9.20 242684 19.70 127868 8.672874 -1552 -0.10 2 TCT XD TD Sông Đà 1200000 54491 4.54 -373270 -29.75 -35531 -4.03202 -63569 -7.52 3 TCT XD số1 909557 -16784 -1.85 162316 18.18 -107069 -10.1479 1791 0.19 4 TCT Lắp máy Việt Nam 899139 137624 15.31 -8083 -0.78 76252 7.412606 1300 0.12 5 TCT XD Vinaconex 887580 -51209 -5.77 266933 31.92 339061 30.73142 6177 0.43 6 TCT XD NM&KT hạ tầng 566550 711 0.13 78312 13.81 3112 0.482052 5366 0.83 7 TCT XD Bạch Đằng 405000 -43662 -10.78 33885 9.38 123259 31.1872 -43000 -8.29 8 TCT XD Sông Hồng 289900 -131947 -45.51 49057 31.06 46790 22.60277 -4800 -1.89 9 TCT XD Miền Trung 163158 3925 2.41 93845 56.17 172141 65.97261 14939 3.45 10 TCT PT nhà và đô thị 30931 7499 24.24 -7026 -18.28 57877 184.2982 915 1.02 11 TCT PT đô thị và khu CN 55672 15743 28.28 -8450 -11.83 19796 31.43969 620 0.75 Tổng 6763909 -148371 -2.19 530203 8.01 823556 11.52513 -81813 -1.03 dãy số GO và các mức độ biến động định gốc của GO Năm 1998 Năm 1999 Năm 2000 Năm 2001 STT Tên đơn vị GO1997 ∆GOĐG ∆IGOĐG ∆GOĐG ∆IGOĐG ∆GOĐG ∆IGOĐG ∆GOĐG ∆IGOĐG 1 TCT XD Hà Nội 1356422 -124762 -9.20 117922 8.69 245790 18.12 244238 18.01 2 TCT XD TD Sông Đà 1200000 54491 4.54 -318779 -26.56 -354310 -29.53 -417879 -34.82 3 TCT XD số1 909557 -16784 -1.85 145532 16.00 38463 4.23 40254 4.43 4 TCT Lắp máy Việt Nam 899139 137624 15.31 129541 14.41 205793 22.89 207093 23.03 5 TCT XD Vinaconex 887580 -51209 -5.77 215724 24.30 554785 62.51 560962 63.20 6 TCT XD NM&KT hạ tầng 566550 711 0.13 79023 13.95 82135 14.50 87501 15.44 7 TCT XD Bạch Đằng 405000 -43662 -10.78 -9777 -2.41 113482 28.02 70482 17.40 8 TCT XD Sông Hồng 289900 -131947 -45.51 -82890 -28.59 -36100 -12.45 -40900 -14.11 9 TCT XD Miền Trung 163158 3925 2.41 97770 59.92 269911 165.43 284850 174.59 10 TCT PT nhà và đô thị 30931 7499 24.24 473 1.53 58350 188.65 59265 191.60 11 TCT PT đô thị và khu CN 55672 15743 28.28 7293 13.10 27089 48.66 27709 49.77 Tổng 6763909 -148371 -2.19 381832 5.65 1205388 17.82 1123575 16.61 Từ đó ta có thể phân tích số liệu như sau: Nhìn chung trong giai đoạn này các Tổng công ty đều có sự biến động không đều về giá trị sản xuất xây lắp cả số tuyệt đối và số tương đối , tốc độ phát triển cũng không đồng đều qua các năm cụ thể là năm 1998 tốc độ tăng trưởng của tổng giá trị xây lắp là 97,81% giảm so với năm 1997 là 2,19% tương ứng giảm 148371 triệu đồng, năm 1999 tốc độ phát triển liên hoàn là có xu hướng là 181,01% có xu hướng tăng 1,01% so với năm 1998 tương ứng 530203 triệu đồng. Đến năm 2000 tốc độ tăng trưởng liên hoàn là 111,52% tăng so với năm 1999 là 11,52% tương ứng tăng 823556 triệu đồng. Nhưng đến năm 2001 tổng giá trị sản xuất xây lắp liên hoàn lại có xu hướng giảm 1,03% so với năm 2000 tương ứng giảm 81813 triệu đồng. Do sự biến động không đều của giá trị sản xuất xây lắp trong vòng thời gian 1997-2001 mà việc dự báo sẽ thiếu chính xác nếu ta dự đoán giá trị sản xuất xây lăpcho từng năm một. Chính vì vạy với so liệu dã thu thập được tôi xin đề cập tới việc phân tích dãy sô thời gian qua biến động theo thời vụ. Bây giờ ta xét tính biến động theo thời vụ.về tổng giá trị sản xuất xây lắp của Bộ xây dựng. Dưói đây là bảng số liệu giá trị sản xuất xây lắp trong thời gian 1997-2001 Đơn vị: triệu đồng Quí 1997 1998 1999 2000 2001 1 1314359 1416507 1421723 1641743 1672743 2 1744464 1632962 1726013 2022136 1870537 3 1583825 1602126 1724797 2024627 2024627 4 1314359 1963943 2273208 2280791 2319577 Qua bảng số liệu ta thấy biến động thời vụ có xu hướng tăng theo thời gian và tăng khá đều khá đều vì vậy tính chỉ số thời vụ theo công thức: Trong đó: i: là thứ tự thời gian (tháng, hoặc quý) : Mức độ bình quân tháng i : mức độ bình quân của tất cả các tháng n: Số năm. Trên cơ sở đó ta tính chỉ số thời vụ theo bảng sau: Quí 1 1493415 83.96 2 1799222 101.15 3 1792000 100.74 4 2030376 114.15 Như vậy có thể đánh giá tổng quát như sau: giá trị sản xuất xây lắp trong quí I thường thấp và co xu hướng tăng trong Quí II đặc biệt là Quí IV. Quí III giá trị sản xuất xây lắp so vơi Quí II giảm nhưng nhìn chung lại có xu hướng tăng lên theo tính thời vụ. III. Dự đoán chỉ tiêu giá trị sản xuất xây lắp. Do đặc điểm của tài liệu và các mứcc độ trong dãy ta sẽ dự đoán giá trị sản xuất dựa vào tốc độ phát triển trung bình và biến động thời vụ. 1.Dự đoán giá trị sản xuất xây lắp dựa vào tốc độ phát triển trung bình (quý,tháng). Công thức: Với : mức độ dự đoán cho thời gian J (J=1,2,3...m) của năm i (i= 1,2,...) : Tổng các mức độ của thời gian J. P: Tốc độ phát triển bình quân hàng năm. Sp = 1 + p + p2 + p3 +..+pn-1 Với số liệu đã có ta dự đoán SGOXL của Bộ Xây dựng. Quý Năm I II III IV 1997 1314359 1744464 1583825 2121261 6763909 1998 1416507 1632962 1602126 1963943 6615538 1999 1421723 1726013 1724797 2273208 7145741 2000 1641743 2022136 2024627 2280791 7969297 2001 1672743 1870537 2024627 2319577 7887484 7467075 8996112 8960002 10958780 Sp= 1 + 1,04 +1,042 + 1,043 + 1,044 = 5,42 Dự đoán cho các quý của năm 2002 (i=6) Quý I. Năm 2001: (triệu đồng) Quý II. Năm 2002: (triệu đồng) Quý III. Năm 2002: (triệu đồng) Quý IV. Năm 2002: ( triệu đồng) 2. Dự đoán dựa vào bảng Buys_ballor Năm I II III IV  Ti  i.Ti 1997 1 1314359 1744464 1583825 2121261 6763909 6763909 1998 2 1416507 1632962 1602126 1963943 6615538 13231076 1999 3 1421723 1726013 1724797 2273208 7145741 21437223 200 4 1641743 2022136 2024627 2280791 7969297 31877188 2001 5 1672743 1870537 2024627 2319577 7887484 39437420 7467075 8996112 8960002 10958780 36381969 1493415 1799222 1792000 2191756 72763938 112746816 Tính toán theo công thức đã ghi ở chương II ta có Tính ra ta được kết quả sau. C1=1527173 C2=1814075 C3=1780748 C4=2225515 Dự đoán cho năm 2002. áp dụng công thức dự đoán: Ta có Quý I . Quý II. Quý III. Quý IV. iii. Một số tồn tại và nguyên nhân ảnh hưởng đến việc tính giá trị sản xuất xây lắp và công tác thống kê của Bộ Xây dựng. Trong thực tế để đánh giá một cách chính xác và lập kế hoạch cụ thể về hệ thống chỉ tiêu nói chung và giá trị sản xuất nói riêng thì yêu cầu về độ chính xác là rất cao. Nhất là khi nghiên cứu sự biến động của một hiên tượng qua thời gian dài thì ta phải có số liệu đầy đủ và độ tin cậy của số liệu phẩi đảm bảo. Nhưng trong thực tế việc tổng hợp và thu thập được số liệu còn phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố. Một trong những yếu tố cơ bản như là: các chính sách, văn bản của nhà nước, cách quản lý và phương pháp thống nhất các chỉ tiêu của từng doanh nghiệp, sự quản lý của cấp trên. Do việc tính toán, phân tích chỉ tiêu tổng giá trị sản xuất xây lắp của toàn Bộ xây dựng phụ thuộc hoàn toàn vào tình hình báo cáo số liệu mà các Tổng công ty Xây dựng nộp lên. Chính vì vậy việc tính toán và phân tích phụ thuộc vào những vấn đề. 1. Những thuận lợi và khó khăn. Trong mỗi một Tổng công ty bao gồm nhiều đơn vị thành viên, các đơn vị thành viên này hoạt động một cách độc lập. Do vậy trước khi nộp báo cáo hàng kỳ lên Bộ, các Tổng công ty còn phải chờ báo cáo của các đơn vị thành viên nộp lên. Do vậy các đơn vị thành viên chính là cơ sở cho việc tính toán và phân tích số liệu sau này. Trong thực tế hoạt động của các đơn vị thành viên cũng như các Tổng công ty còn phát sinh nhiều chi phí mà bên trong phương pháp tính chỉ tiêu kinh tế tổng hợp không đề cập hết được. Các báo cáo quyết toán của công ty thành viên cũng như của các Tổng công ty còn thiếu độ chính xác do nhiều nguyên nhân chủ quan lẫn khách quan, hơn nữa nhiều chỉ tiêu chưa chi tiết cho từng khoản mục đãn đến việc tính toán chỉ tiêu Tổng giá trị sản xuất chưa được chính xác. Trên đây là những khó khăn lớn nhất trong quá trình tính toán các chỉ tiêu giá trị sản xuất xây láp của công ty thành viên cũng như của Tổng công ty và toàn bộ Bộ Xây dựng. Những khó khăn này do nguyên nhân chủ quan và khách quan sau. Về phía nhà nước: Do sự thay đổi liên tục của có liên quan của nhà nước đã ảnh hưởng không nhỏ đến việc tính toán chỉ tiêu giá trị sản xuất xây lắp ở các công ty thành viên và ở tổng công ty xây dựng nói chung. Việc thu thập số liệu , xử lý thông tin không đầy đủ và thiếu chính xác làm cho việc tính toán các chỉ tiêu giá trị sản xuất xây lắp không đầy đủ và thiếu chính xác. Đối với doanh nghiệp: Do mục tiêu của các đơn vị muốn lấy thành tích nên dẫn đến một số đơn vị báo cáo kết quả sản xuất kinh doanh không đúng với sự thật , có một số đơn vị làm ăn thua lỗ nhưng lại báo cáo là có lãi do đó chỉ tiêu giá trị sản xuất xây lắp được tính không chính xác. Do trình độ thống kê ở các đơn vị hầu hết còn non kém và chưa đượccoi trọng công tác thống kê mà chỉ dụa vò kinh nghiệm lâu năm để ước tính. Mặt khác, tổng công ty thiếu kinh phí cho các cuộc điều tra định kỳ và đột xuất để kiểm tra độ tin cậy của của số liệu báo cảo. Vì vậy số mẫu điều tra định kỳ ít, không đủ đảm bảo tính đại diện, dẫn đến kết quả thu được có độ chính xác chưa cao. ảnh hưởng phức tạp của ngành xây dựng: do sản xuất xây dựng không cố định , phân tán nên rất khó thu thập dữ liệu trong quá trình sản xuất kinh doanh một cách chính xác và đầy đủ đặc biệt là chỉ tiêu chi phí xây dựng cơ bản dở dang do đó các chỉ tiêu giá trị sản xuất xây lắp của các công ty thành viên và của tổng công ty cũng khó có thể tính một cách chính xác và đầy đủ . 2.Một số ý kiến nhằm góp phần nâng cao chất lượng tính các chỉ tiêu giá trị sản xuất xây lắp . Qua nghiên cứu phương pháp tính chỉ tiêu kinh tế tổng hợp ở các công ty thành viên và ở tổng công ty , để góp phần nâng cao chất lượng tính chỉ tiêu này tôi có một vài ý kiên chủ quan sau đây : a. Về vấn đề tổ chức nguồn thông tin Để tính nhanh, chính xác chỉ tiêu giá trị sản xuất xây lắp cho bộ xây dựng, các tổng công ty xây dựng phục vụ cho nhu cầu quản lý nền kinh tế đòi hỏi phải có sự phối hợp đồng bộ của Bộ, tổng công ty và các công ty thành viên . Đòi hỏi nguồn thông tin phục vụ cho việc tính toàn phải chính xác, kịp thời . Do vậy , các bào cáo quyết toán từ các công ty thành viên tính toán phải chi tiết, chính xác và kịp thời . Hiện nay , nước ta đã có cơ quan kiểm toán do vậy nên quy định các báo cáo của công ty thành viên phải thông qua một cơ quan kiểm toán . Có như vậy các cáo quyết toán của các công ty thành viên mới đảm bảo độ tin cậy phục vụ cho việc tính toán chỉ tiêu giá trị sản xuất xây lắp. Mặt khác, các báo cáo quyết toán phải tuân theo đúng báo cáo mà Bộ tài chính ban hành . Có như vậy các báo cáo quyết toán mới đầy đủ và chi tiết các khoản mục phục vụ cho việc tính toán các chỉ tiêu . Nước ta bắt đầu áp dụng chế độ kế toán mới kể từ ngày 1/1/1996. Đó là một thuận lợi lớn cho ngành thống kê. Nhưng để tiếp cận được với nghành thống kê cần nâng cao trình độ đội ngũ những người làm công tác thống kê để họ có thể hiểu rõ được các chỉ tiêu báo cáo quyết toán theo chế độ kế toán mới. b. Về phương pháp tính Phải có sự thống nhất về phương pháp tính thông nhất từ trên xuống. Sự thông nhất này phân theo các cập bậc với nhau. c. Về công tác thống kê tổng hợp báo cáo. Trong điều kiện thị trường diễn biến phức tạp, công tác thống kê tổng hợp báo cáo thời gian qua trong phạm vi Tổng công ty xây dựng thực hiện chưa nghiêm chỉnh đặc biệt là báo cáo định kỳ, hàng quý, 6 tháng và hàng năm. Nội dung các báo cáo thường sơ xài , các số liệu chưa phản ánh đúng thực tế của sản xuất kinh doanh mà còn chạy theo thành tích của các đợt thi đua cho nên lãnh đạo chỉ huy các cấp không có điều kiện đánh giá phân tích tình hình một cách khách quan để có biện pháp chỉ đạo một cách sát, đúng và hiệu quả. Vì vậy trong thời gian tới lãnh đạo và chỉ huy các cấp cần quan tâm hơn nữa trong tổ chức thực hiện công tác báo cáo thống kê hoạt động sản xuất kinh doanh của các công ty thành viên nên tổng công ty một cách trung thực chính xác và kịp thời. d. Về công tác hoạch toán kinh tế Các công ty thành viên phối hợp chỉ đạo hoạt động sản xuất kinh doanh chưa nhất quán có những kiến nghị cần phải thống nhất chỉ đạo nhưng khi giải quyết còn lúng túng . Việc này dẫn đến hiệu quả kinh tế của một số công ty thành viên có chiều hướng giảm dần , có một số công ty thành viên làm ăn thua lỗ. Ngoài các nguyên nhân khách quan phải thấy được các nguyên nhân chủ quan .Trước hết phải củng cố lại đội ngũ quản lý ở các phòng , ban chức năng ở các công ty , xí nghiệp biết phối hợp hiệp đồng để giúp lãnh đạo chỉ huy ra được những quyết định chính xác , kịp thời tập trung khắc phục xây dựng các định mức kinh tế kĩ thuật nội bộ của từng công ty thành viên làm cơ sở quản lý có hiệu quả. Việc phân tích đánh giá hiệu quả kinh tế phải được quan tâm đúng mức và kịp thời , muốn vậy việc phối hợp giữa các cơ quan chịu trách nhiệm về công tác hoạch toán kinh tế phải chặt chẽ , thống nhất. Kết luận. Sau một thời gian thực tập thực tế tôi đã cố gắng bằng hiểu biết của mình đã học ở trường mạnh dạn đi sâu vào nghiên cứu phương pháp sử dụng dãy số thời gian dể phân tích và dự đoán giá trị sản xuất xây lắp ở các Tổng công ty tyhuộc Bộ Xây dựng. Qua thực tập tốt nghiêp tôi thấy việc phân tích và đánh giá kết quả hoạt động ở từng doanh nghiệp nói chung là rất quan trọng trong quản lý khinh tế của các doanh nghiệp ở tầm vi mô cũng như trong quản lý nhà nước ở tầm vĩ mô. Hầu hết việc tính toán chỉ tiêu còn nhiều phức tạp chưa rõ ràng giữa các doanh nghiệp với nhau, có những đơn vị thành viên thuộc Tổng công ty vì không tập hợp được đầy đủ số liệu , hoặc số liệu không chính xác làm cho các kết quả thiếu độ tin cậy không phản ánh đúng được hoạt ddộng sản xuất kinh doanh ở các đơn vị thành viên thuộc Tổng công ty của mình. Vì thời gian thức tập tốt nghiệp ở Bộ Xây dựng không nhiều cho nên kinh nghiệm thực tế của tôi còn hạn chế, nhưng được sự giúp đỡ của các bác,các cô chú, anh chị trong Vụ Kế hoạch- Thống kê nhát là được sự hướng dẫn tận tình của thầy giáo hướng dẫn TS. Phan công nghĩa nên tôi đã hoàn thành chuyên đề tốt nghiệp. Qua chuyên đề tốt nghiệp này cho tôi một lần nữa gủi tới các bác, các cô, các anh chị trong vụ Kế hoạch_Thống kê và thầy giáo TS Phan Công Nghĩa lời cảm ơn chân thành nhất. Mục lục