Bài giảng Kinh tế vi mô - Chương 3: Ước lượng cung cầu

CHƯƠNG 3 ƯỚC LƯỢNG CUNG CẦU I. ƯỚC LƯỢNG CUNG 1. Cung thực tế: Sản lượng = diện tích gieo trồng thực tế/diện tích thu hoạch * năng suất trung bình/ha. Tổng cung = sản lượng sản xuất địa phương + tồn kho kỳ trước + nhập từ nơi khác. Các cách tiếp cận khác căn cứ vào mức độ thông tin có được. a. Ước đoán về phạm vi thặng dư hoặc thiếu hụt so với tình hình bình thường. b. Sử dụng số liệu theo xu hướng từ các năm trước. 2. Dự báo cung a. Phân tích theo xu hướng  Dạng tuyến tính: Y = a + b X  Dạng hàm mũ: Y = a Xb chuyển sang dạng logarithm: logY = log a + b logX  Dạng parabol: Y = a + bX + cX2 Y = lượng cung sản phẩm X = biến thời gian a, b, c = các tham số Quá trình ước lượng có thể sử dụng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) Thí dụ sử dụng phương pháp OLS để ước lượng sản lượng đậu phọng sản xuất tại địa phương A theo dạng tuyến tính. Số liệu sử dụng là số liệu hàng năm từ 1985-1999, với X = 1 đối với năm 1985. Năm X Y (tấn) Năm X Y (tấn) 1985 1 8900 1993 9 10032 1986 2 8943 1994 10 10789 1987 3 8956 1995 11 11000 1988 4 8911 1996 12 12043 1989 5 9345 1997 13 11234 1990 6 9456 1998 14 11897 1991 7 9678 1999 15 11067 1992 8 9888 Kết quả ước lượng như sau: Y = 8291,3 + 231,4 X Giả định rằng xu hướng trong thời gian qua vẫn tiếp diễn trong thời gian tới, ta có thể ước lượng sản lượng đậu phọng sản xuất trong những năm tới dựa vào phương trình trên, với giá trị của X được xác định tương ứng với năm dự báo (thí dụ X = 16 đối với năm 2000; X = 17 năm 2001, ).  Mô hình phản ứng cung (động thái cung): Có 2 phương pháp ước lượng phản ứng cung: trực tiếp và gián tiếp. 1) Phương pháp trực tiếp: tất cả các biến số có khả năng tác động đến cung sản phẩm đều được đưa vào mô hình. Thí dụ như mô hình về sản lượng cung về bắp có dạng như sau: Qt = a + b1*Pct-1 + b2*Pat-1 + b3*Pft-1 + b4*T + b5* Rt trong đó: Qt = lượng bắp cung ứng (tấn) Pct-1 = đơn giá bắp (ngàn đồng/tấn) P at-1 = đơn giá của sản phẩm cạnh tranh khác (ngàn đồng/tấn) P ft-1 = đơn giá phân bón (đồng/kg) T = công nghệ R = lượng mưa (milimét) a = hằng số b1b5= tham số ước lượng t = thời điểm hiện tại t-1 = thời điểm trước đó 2) Phương pháp gián tiếp: Hàm diện tích và năng suất được ước lượng riêng biệt sau đó mới nhân với nhau để tính sản lượng cung ứng. Thí dụ sản lượng bắp cung ứng có thể được ước lượng như sau: Qt = f (At x Yt); với: At = a1 + b1*Pct-1 + b2*Pat-1 + b3*At-1 Yt = a2 + b4*Pct-1 + b5*Pat-1 + b6*Pft-1 + b7* Pwt-1 + b8T + b9* Rt Qt = lượng bắp cung ứng (tấn) A1 = diện tích trồng bắp (ha) Yt = năng suất bắp (tấn/ha) Pct-1 = đơn giá bắp (ngàn dồng/tấn) Pat-1 = giá của sản phẩm cạnh tranh (ngàn đồng/tấn) Pft-1 = giá của phân bón (đồng/kg) T = biến công nghệ R = lượng mưa (millimét) a1; a2 = hằng số b1... b9= tham số ước lượng t = thời điểm t-1 = thời điểm trước đó Đối với kinh tế lượng thì phương pháp trực tiếp gặp phải nhiều vấn đề hơn là phương pháp gián tiếp khi tiến hành ước lượng, thí dụ như vấn đề đa cộng tuyến tính (multicollinearity). II. ƯỚC LƯỢNG CẦU 1. Cầu hiện tại: a. Phương pháp tiêu chuẩn Cầu thị trường = dân số x mức tiêu thụ ước lượng bình quân/người b. Phương pháp chuỗi hệ số. Thí dụ để ước lượng cầu về thịt heo: Cầu thị trường = dân số x thu nhập dành cho tiêu dùng/người x bình quân % thu nhập tiêu thụ dành cho thực phẩm x bình quân % chi tiêu cho thực phẩm dành cho thịt x bình quân % chi tiêu cho thịt dành cho thịt heo, c. Phương pháp tổng hợp thị trường. Thí dụ nghiên cứu khả thi về một xí nghiệp giết mỗ gia cầm từ nguồn chăn nuôi gia cầm ở tỉnh X. Nếu các nơi tiêu thụ thịt gà làm sẵn chủ yếu là ở các chợ, thì nhu cầu tiềm năng về thị trường này có thể được tính như sau: Thị trường Số lượng quày bán thịt gà Lượng gà làm sẵn bán trung bình/ngày Huyện A 20 500 Huyện B 25 530 Huyện C 10 410 Huyện D 6 230 Tổng cộng 61 1.670 2. Dự báo cầu a. Điều tra về ý kiến khách hàng và đánh giá nhu cầu. Phân tích cầu phải được dựa trên việc đánh giá về nhu cầu của đối tượng khách hàng. Các dữ liệu cần thiết sẽ được thu thập thông qua điều tra một số đối tượng khách hàng được chọn ngẫu nhiên. Thí dụ một câu hỏi như dưới đây có thể được đặt ra: Anh/chị có dự tính dùng sản phẩm X không? Có _ Không _ Không biết _ Nếu có, anh/chị sẽ mua số lượng bao nhiêu? ____ đơn vị sản phẩm. Cầu thị trường có thể được tính toán trên cơ sở tỉ lệ số người trả lời ‘Có’. b. Tham khảo ý kiến chuyên gia. Các phương pháp: thảo luận nhóm chuyên gia, tổng hợp các ước lượng cá nhân và phương pháp delphi. Phương pháp này có lợi điểm là dự báo có thể được thực hiện tương đối nhanh, ít tốn kém và có thể được dùng khi dữ liệu không đầy đủ. c. Thử nghiệm thị trường. Khi các đối tượng khách hàng không thể hiện một cách rõ ràng về sở thích của họ; hoặc không thống nhất về ý kiến và hành vi tiêu dùng của họ; hoặc khi các chuyên gia không thể đưa ra những dự đoán có ý nghĩa thì thử nghiệm thị trường có thể đáp ứng được yêu cầu đánh giá thị trường. Chẳng hạn như tiến hành một đợt tiếp thị mang tính chất thử nghiệm về nhu cầu sử dụng một loại giống bắp lai mới tại một số vùng. d. Sử dụng các tham số định chuẩn. Dự báo về cầu có thể tính được khi có các số liệu về hệ số co giãn thu nhập về cầu, tỉ lệ tăng dân số và mức tiêu thụ bình quân đầu người. Công thức sử dụng để ước lượng mức tiêu thụ đầu người trong tương lai đối với một loại sản phẩm cụ thể là: Qt = Qt-n (1+ y*ey)n trong đó: Qt = dự báo về mức tiêu thụ đầu người của năm cần tính Qt-n = mức tiêu thụ đầu người của năm gốc ey = hệ số co giãn thu nhập về cầu y = tỉ lệ tăng trưởng thu nhập/năm n = số năm dự báo Để dự báo về cầu thị trường, mức tiêu thụ đầu người dự báo phải được nhân với lượng dân số dự báo cùng thời kỳ. Thí dụ như một nghiên cứu cho thấy các số liệu về tiêu thụ thịt heo tại TPHCM như sau: Mức tiêu thụ thịt heo đầu người năm 2000 = 24.96 (kg/người/năm) Hệ số co giãn thu nhập về cầu = 0.24 Mức tăng trưởng thu nhập hàng năm (= % tăng GDP – % tăng dân số = 10 – 2,19) = 7.81% Tỉ lệ gia tăng dân số TPHCM = 2.19% Dân số năm 2000 = 5,063,871 Dự báo mức tiêu thụ thịt heo bình quân đầu người của TPHCM vào năm 2002: Q2002 = 24.96 kg (1 + 0.0781*.24)2 = 25.90 kg Dự báo về dân số TPHCM năm 2002: P2002 = 5,063,871 (1 + .0219)2 = 5,288,097 Dự báo về cầu thị trường đối với thịt heo của người dân thành phố năm 2002: QM2002 = Mức tiêu thụ đầu người dự báo năm 2002 x Dân số dự báo năm 2002 = 25.90 kg x 5,288,097 = 136,961,712 kg # 136,962 tấn. e. Phân tích chuỗi số thời gian. Trong phương pháp này, số liệu về cầu theo thời gian được thu thập cho một số năm. Tỉ lệ tăng trưởng của lượng cầu của các năm qua được dùng để ngoại suy cho việc dự báo cầu trong tương lai. Dự báo theo xu hướng dựa trên giả định là các nhân tố ảnh hưởng đến cầu trong quá khứ tiếp tục tác động đến cầu tương lai. Một số phương pháp phổ biến được sử dụng trong dự báo theo xu hướng là:  Phương pháp đường thẳng hay mức tăng trưởng trung bình: Tính giá trị trung bình của mức tăng trưởng từng thời kỳ (năm). Giá trị này sau đó được cộng thêm vào số liệu của thời kỳ gần nhất để có được số liệu dự báo của từng thời kỳ tương ứng. Phương pháp này phù hợp cho chuỗi số liệu thể hiện xu hướng tuyến tính.  Tỉ lệ tăng trưởng trung bình. Phướng pháp tính giá trị trung bình của tỉ lệ tăng trưởng từng thời kỳ (năm). Giá trị này sau đó được nhân với số liệu của thời kỳ gần nhất để có được số liệu dự báo của từng thời kỳ tương ứng. f. Phương pháp hồi qui: Nhiều dạng hàm số có thể được sử dụng trong việc ước lượng cầu của hàng hóa. Các hệ số co giãn tính được từ các hàm số này có thể được sử dụng vào mục đích dự báo. Bảng. Các dạng hàm số thường dùng để ước lượng cầu và các hệ số co giãn tương ứng Dạng Phương trình Hệ số co giãn Tuyến tính Y = a + bX b*x/y = x/(x + a/b) Logarithm log Y = a + b log X b Semi-logarithm Y = a + b log X b/y = b/(a + b*log X) Log-nghịch đảo Log Y = a - b/X b/x Ghi chú: Y = mức tiêu thụ đầu người; X là biến số như giá cả hoặc thu nhập. Hàm tuyến tính có EI tiến đến 1 khi thu nhập tăng vô hạn. Do đó, hàm tuyến tính nói chung không phù hợp cho việc phân tích về tiêu thụ lương thực thực phẩm. Hàm logarithm có hệ số co giãn là hằng số (=b). Dự báo chỉ phù hợp cho những mặt hàng thực phẩm có mức tiêu thụ hiện tại còn nằm dưới xa mức bảo hòa. Hàm semi-log có hệ số co giãn quan hệ nghịch với lượng tiêu thụ (e= b/y). Tuy nhiên, hàm này không thể hiện mức bảo hòa khi thu nhập tăng vô hạn. Hàm log-nghịch đảo có mức bảo hòa tương ứng với biến độc lập. Ứng dụng trong loại thực phẩm tiêu thụ gia tăng nhanh ở mức thu nhập thấp nhưng sau đó có xu hướng tiến đến một giới hạn tối đa phụ thuộc vào đặc điểm tâm sinh lý của con người. g. Hồi qui đa biến. Phương pháp này sử dụng nhiều biến độc lập để phân tích về cầu sản phẩm. Thí dụ: log (Qc) = a + b1 log (Pc) + b2 log (Pa) + b3I trong đó: Qc = mức tiêu thụ đầu người của sản phẩm Pc = đơn giá sản phẩm Pa = đơn giá của sản phẩm thay thế I = thu nhập của người tiêu dùng