Thực trạng và giải pháp trong phương pháp thống kê phân tích và dự đoán giá trị xuất nhập khẩu hàng hoá ở Việt Nam

h 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 = Xmax - Xmin n Trong đó: 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. Phương trình hồi quy tương quan có dạng: Trong đó: x là ttrị số tiêu thức nguên nhân. 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: hay 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: Bằng các phương pháp biến đổi ta có thể tính hệ số tương quan theo một số công thức sau: 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. 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. Với a,b là các tham số được xác định từ hệ phương trình sau: 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: Với a, b là các tham số được xác định từ hệ phương trình sau đây. 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 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 () . Vì : nên ta cũng co thể tính bởi công thức Trong đó: + là phương sai chung được tính phản ánh sự biến thiên của tiêu thức Y do ảnh hưởng của tất cả các nguyên nhân ( trong đó có nguyên nhân x ). + là phương sai phản ánh sự biến thiên tiêu thức y do ảnh hưởng 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 Nếu 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. ã 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: Trong đó: : 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: 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: Với ti (i = 1, 2, … , n): là độ dài thời gian có các mức yi tương ứng. ã 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 di. di = yi – yi-1. (i = 2, 3, … , n) Với 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) (Di) 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). Di = 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 = 1, 2, … , n) + Lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối bình quân nói là trung bình cộng của các lượng tăng (hoặc giảm) tuyệt đối liên hoàn. ã 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: (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. (i 2,3,..n) 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 Pti = 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. - Tốc độ phát triển bình quân: là trị số đại biểu của các tốc độ phát triển liên hoàn. 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). ã 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 = 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. 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. Hoặc ã 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. (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 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. ã 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: + Đối với chỉ tiêu sản lượng hàng hoá tiêu thụ: 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: ã Chỉ số phát triển về giá cả: 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: - Nếu chọn quyền số ở kỳ nghiên cứu, ta có chỉ số chung về giá cả: - Nếu sự sai lệch giữa hai chỉ số trên là đáng kể thì dùng chỉ số Fisher: ã Chỉ số phát triển về lượng hàng hoá tiêu thụ: 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: - Nếu chọn quyền số ở kỳ nghiên cứu, ta có chỉ số chỉ chung về lượng hàng hoá tiêu thụ là: - Nếu sự sai lệch giữa hai chỉ số trên là đáng kể thì dùng chỉ số Fisher: ã Chỉ số không gian: Chỉ số không gian đối với chỉ tiêu giá cả: Trong đó: PA: giá bán lẻ của địa phương A. PB: giá bán lẻ của địa phương B. qA: lượng hàng hoá đã tiêu thụ ở địa phương A qB: lượng hàng hoá đã tiêu thụ ở địa phương B. + Chỉ số không gian về chỉ tiêu sản lượng: Trong đó: qA: sản lượng từng loại sản phẩm của địa phương A. qB: sản lượng từng loại sản phẩm của địa phương B. : giá cố định hoặc giá bình quân của cả hai địa phương A và B. 4.3. Hệ thống chỉ số: Hệ thống chỉ số là một đẳng thức nêu lên mối quan hệ với nhau giữa các chỉ số. Căn cứ để xây dựng hệ thống chỉ số đó là mối quan hệ giữa các chỉ tiêu mà ta nghiên cứu. Có một số loại hệ thống chỉ số chủ yếu sau: + Hệ thống chỉ số của các con số kế hoạch: Biểu hiện mối liên hệ giữa các chỉ số kế hoạch với chỉ số phát triển, được dùng để phân tích trình độ hoàn thành kế hoạch của một doanh nghiệp, của một vùng, lãnh thổ. Chỉ số phát triển = Chỉ số hoàn thành kế hoạch ´ Chỉ số kế hoạch. Với k là mức kế hoạch. + Hệ thống chỉ số phát triển với quyền số bất biến: Tích các chỉ số liên hoàn bằng chỉ số định gốc. + Hệ thống chỉ số của các chỉ tiêu có liên hệ với nhau. Cơ sở hình thành hệ thống chỉ số này là mối liên hệ thực tế giữa các chỉ tiêu kinh tế, biểu hiện dưới dạng phát triển như sau: Doanh thu = Giá bán lẻ đơn vị hàng hoá ´ Lượng hàng đã tiêu thụ. Từ đó ta có hệ thống chỉ số về mối quan hệ này như sau: Chỉ số doanh thu = Chỉ số giá bán lẻ đơn vị hàng hoá ´ Chỉ số lượng hàng hóa đã tiêu thụ. Hay: Ipq = Ip ´ Iq Hệ thống chỉ số tổng hợp bao gồm các chỉ số nhân tố (hay còn gọi là chỉ số bộ phận) và chỉ số toàn bộ. Mối chỉ số nhân tố nêu lên sự biến động của một nhân tố cấu thành hiện tượng và ảnh hưởng của biến động này đối với biến động của cả hiện tượng. Chỉ số toàn bộ nêu lên sự biến động của toàn bộ hiện tượng. ã Hệ thống chỉ số có tác dụng: + Phân tích mối liên hệ giữa các hiện tượng trong quá trình biến động, xác định vai trò ảnh hưởng biến động của mỗi nhân tố đối với sự biến động của hiện tượng gồm nhiều nhân tố, tìm ra nguyên nhân chủ yếu. + Trong nhiều trường hợp, lợi dụng hệ thống chỉ số có thể tính toán các chỉ số chưa biết khi biết các chỉ số khác trong hệ thống chỉ số. III. một số phương pháp biểu hiện xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng. Sự biến động của hiện tượng qua thời gian chịu sự tác động của nhiều nhân tố. Ngoài các nhân tố chủ yếu, cơ bản quyết định xu hướng biến động của hiện tượng (xu hướng được hiểu là chiều hướng biến đổi chung nào đó, một sự biến hoá kéo dài theo thời gian và xác định tính quy luật về sự vận động của hiện tượng theo thời gian), còn có những nhân tố ngẫu nhiên làm cho hiện tượng phát triển lệch ra khỏi xu hướng cơ bản. Tác động của các nhân tố này theo chiều hướng ngược nhau và độ lớn không giống nhau. Việc xác định xu hướng biến động cơ bản của hiện tượng có ý nghĩa quan trọng trong nghiên cứu thống kê. Vì vậy cần sử dụng một số phương pháp thích hợp 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. 1. phương pháp mở rộng khoảng cách thời gian. Mở rộng khoảng cách thời gian là ghép một số khoảng thời gian liền nhau lại thành một khoảng thời gian dài hơn. Chẳng hạn như ghép 3 tháng thành một quý, tức là mở rộng khoảng cách thời gian từ tháng sang quý. Đây là phương pháp được sử dụng khi một dãy số có khoảng cách thời gian tương đối ngắn, có nhiều mức độ mà chưa phản ánh được xu hướng phát triển của hiện tượng. Phương pháp này chỉ sử dụng đối với dãy số thời kỳ. Tuy phương pháp này đơn giản nhưng có hạn chế là số lượng các mức độ trong dãy số đã mất đi quá nhiều. 2. phương pháp dãy số bình quân trượt. Số bình quân trượt là bình quân cộng của một nhóm nhất định các mức độ đầu trong dãy số. Nó được tính bằng cách lần lượt loại dần các mức độ đồng thời thêm dần các mức độ tiếp theo, sao cho số lượng các mức độ tham gia tính số bình quân không đổi. Giả sử có dãy thời gian y1, y2, y3,…, yn-2, yn-1, yn Nếu tính trung bình trượt cho nhóm ba mức độ, ta có dãy số mới: … Việc chọn nhóm bao nhiêu mức độ để tính bình quân trượt phải dựa vào tính chất biến động của hiện tượng và số lượng các mức độ của dãy số nhiều hay ít. Nếu sự biến động của hiện tượng tương đối đều đặn và số lượng các mức độ dãy số không nhiều thì có thể tính trung bình trượt từ ba mức độ. Nếu độ biến động của hiện tượng lớn và dãy số có nhiều biến động thì có thể tính trung bình trượt từ ba đến năm mức độ. Bình quân trượt càng được tính từ nhiều mức độ thì càng có tác dụng san bằng ảnh hưởng của các tham số ngẫu nhiên. Nhưng mặt khác lại làm giảm số lượng các mức độ của dãy ._.