Tài liệu Dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế việt nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH  CÔNG TRÌNH DỰ THI GIẢI THƢỞNG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN “NHÀ KINH TẾ TRẺ – NĂM 2011” Thuộc nhóm ngành : KHOA HỌC KINH TẾ Tp. Hồ Chí Minh, tháng 06/2011 TÓM TẮT ĐỀ TÀI 1. Lý do chọn đề tài Tốc độ tăng trưởng Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product - GDP) là một chỉ số kinh tế có ý nghĩa rất quan trọng đối với các nhà điều hành kinh tế và các doanh nghiệp trong việc xem xét mức tăng trưởng của nền kinh tế, là tiền đề hỗ trợ cho các quyết định về chính sách, chiến lược cho một giai đoạn trong tương lai. Vì các thông tin về tốc độ tăng trưởng GDP được công bố ra công chúng có một độ trễ nhất định nên vấn đề cấp thiết hiện nay là cần có một mô hình dự báo tốc độ tăng trưởng GDP có hiệu quả. Do vậy, các công trình hướng đến việc xây dựng mô hình dự báo các biến số vĩ mô, đặc biệt là tốc độ tăng trưởng GDP luôn nhận được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong và ngoài nước. Những năm gần đây, mô hình Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) được mô phỏng theo cách thức tổ chức và vận hành của bộ não con người, với các ưu điểm vượt trội trong việc xác định và dự báo một cách chính xác các biến số kinh tế có quan hệ phi tuyến đã được các nhà kinh tế học tập trung nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại việc ứng dụng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo cho việc dự báo các biến số kinh tế ở Việt Nam vẫn chưa phổ biến. Từ các lý do trên, nhóm nghiên cứu đã thực hiện đề tài: “Dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế Việt Nam: Sự vượt trội của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) so với mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống”. 2. Mục tiêu nghiên cứu Để tiến hành nghiên cứu việc xây dựng và kiểm chứng khả năng dự báo của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo, bài nghiên cứu đã đặt ra các vấn đề cần giải quyết trong suốt quá trình nghiên cứu: Thứ nhất, mô hình Mạng thần kinh nhân tạo là gì ?, cơ chế hoạt động như thế nào ? Thứ hai, những ưu điểm, khuyết điểm và các vấn đề vẫn chưa được giải quyết từ các công trình nghiên cứu trên thế giới ? Thứ ba, mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống là một mô hình đã rất phổ biến hiện nay ở Việt Nam, và rằng nó khác biệt như thế nào so với mô hình Mạng thần kinh nhân tạo ? Thứ tư, có nhiều quan điểm liên quan đến việc cần phải điều chỉnh dữ liệu trước khi đưa vào mô hình Mạng thần kinh nhân tạo, liệu rằng nó có cần thiết cho bài nghiên cứu này khi tiến hành xây dựng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo hay không ? Thứ năm, mô hình Mạng thần kinh nhân tạo nào sẽ được lựa chọn để xây dựng mô hình dự báo tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam? Thứ sáu, khả năng ứng dụng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo trong việc dự báo tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam nói riêng và các biến kinh tế nói chung ?, mô hình Mạng thần kinh nhân tạo có thể kết hợp với mô hình Hồi quy tuyến tính để cho ra một mô hình dự báo tốt ở Việt Nam như một số công trình trên thế giới đã thực hiện hay không ? Cuối cùng, hướng nghiên cứu mở rộng nào trong tương lai mà bài nghiên cứu đặt ra cho những vấn đề còn hạn chế? 3. Phƣơng pháp nghiên cứu Trong bài nghiên cứu này, nhóm sử dụng phương pháp định lượng sẽ là phương pháp chủ yếu để xây dựng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo và mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống cho dự báo. Tuy nhiên, phương pháp định tính cũng sẽ được nhóm sử dụng làm cơ sở lựa chọn các nhân tố kinh tế tác động đến tốc độ tăng trưởng GDP. Bên cạnh đó, phương pháp so sánh sẽ được áp dụng để tìm kiếm mô hình dự báo hiệu quả từ các mô hình trên. Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo được xây dựng trên phần mềm NeuroSolutions phiên bản 6.01 (bản dùng thử), và mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống được xây dựng bằng phần mềm EViews 5.0. Về bộ dữ liệu dùng cho xây dựng mô hình được thu thập từ Ngân hàng nhà nước Việt Nam và Tổng cục thống kê Việt Nam. 4. Nội dung nghiên cứu Thứ nhất, bài nghiên cứu sẽ tiến hành lược khảo các bài nghiên cứu trước đây trong và ngoài nước để có tổng quan về vấn đề cần nghiên cứu. Thứ hai, nhóm sẽ trình bày lý thuyết về Mạng thần kinh nhân tạo để đặt nền tảng cho việc xây dựng mô hình. Thứ ba, xây dựng các mô hình dự báo tốc độ tăng trưởng GDP. Cuối cùng, bài nghiên cứu thực hiện so sánh và rút ra kết luận cho một mô hình dự báo tốc độ tăng trưởng GDP hiệu quả. 5. Đóng góp của đề tài Trong giới hạn và mục tiêu của nghiên cứu, bài nghiên cứu này cung cấp một cái nhìn tổng quan trong việc ứng dụng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo để dự báo các biến số kinh tế. Bên cạnh đó, thông qua quá trình thực nghiệm xây dựng các mô hình dự báo tốc độ tăng trưởng Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Việt Nam, nhóm nghiên cứu đã tiến hành so sánh hiệu quả dự báo giữa mô hình Mạng thần kinh nhân tạo và mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống để tìm ra mô hình dự báo tốt nhất. Vì vậy, bài nghiên cứu này sẽ là một đóng góp tích cực cho hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực dự báo các biến số kinh tế. 6. Hƣớng phát triển sắp tới của đề tài Bên cạnh những gì bài nghiên cứu đã thực hiện được thì thật sự cần thiết để nói rằng vấn đề ứng dụng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo trong việc xử lý thông tin và dự báo các biến số kinh tế sẽ không ngừng lại, mà nó cần phải liên tục được nghiên cứu, hoàn thiện, khắc phục những điểm yếu, cũng như vận dụng, khai thác các ưu điểm của mô hình. Từ đó, góp phần đưa mô hình Mạng thần kinh nhân tạo như là một sự lựa chọn tốt cho công tác dự báo biến số kinh tế bên cạnh các mô hình kinh tế lượng truyền thống ở Việt Nam. MỤC LỤC PHẦN MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1 Chƣơng 1: GIỚI THIỆU .............................................................................................. 2 1.1. Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo và công tác dự báo ........................................ 2 1.2. Lược khảo các nghiên cứu trước đây.................................................................... 3 1.3. Mục tiêu của bài nghiên cứu .................................................................................7 Chƣơng 2: MÔ HÌNH MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO ...................................... 9 2.1. Đặc điểm của Mạng thần kinh nhân tạo ............................................................... 9 2.1.1. Nơ-ron sinh học .......................................................................................... 9 2.1.2. Nơ-ron nhân tạo ........................................................................................ 11 2.1.3. Mạng thần kinh nhân tạo .......................................................................... 13 2.2. Các dạng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo ...................................................... 14 2.2.1. Mạng thần kinh truyền thẳng ....................................................................... 14 2.2.1.1. Mạng thần kinh truyền thẳng đơn giản nhất ......................................... 14 2.2.1.2. Mạng thần kinh truyền thẳng đa lớp ..................................................... 15 2.2.1.3. Mạng thần kinh bổ sung ........................................................................ 17 2.2.2. Mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp ................................................................ 18 2.2.2.1. Mạng thần kinh hồi tiếp Jordan ............................................................ 19 2.2.2.2. Mạng thần kinh hồi tiếp Elman ............................................................. 19 2.3. Huấn luyện Mạng thần kinh nhân tạo ................................................................. 20 2.3.1. Quá trình học của Mạng thần kinh .............................................................. 20 2.3.2. Các phương pháp học .................................................................................. 20 2.3.2.1. Học theo tham số .................................................................................. 20 2.3.2.2. Học cấu trúc........................................................................................... 22 2.3.3. Hàm truyền .................................................................................................. 22 2.3.4. Thuật toán truyền ngược .............................................................................. 26 2.3.4.1. Điều chỉnh trọng số của Mạng thần kinh .............................................. 28 2.3.4.2. Nguyên tắc giảm độ dốc ........................................................................ 29 2.3.4.3. Truyền ngược sai số .............................................................................. 30 2.4. Các vấn đề của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo ............................................. 34 2.4.1. Tổng quát hóa và học quá mức .................................................................... 34 2.4.2. Thủ tục ngừng đúng lúc ............................................................................... 35 2.5. Ưu điểm và khuyết điểm của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo ....................... 37 2.5.1.Ưu điểm ........................................................................................................ 37 2.5.2. Khuyết điểm ................................................................................................ 38 2.6. So sánh mô hình Mạng thần kinh nhân tạo và mô hình hồi quy tuyến tính ....... 39 Chƣơng 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO TỔNG SẢN PHẨM QUỐC NỘI (GDP) CỦA VIỆT NAM ............................................................................................ 41 3.1. Dữ liệu ................................................................................................................ 41 3.1.1. Giải thích biến ............................................................................................. 43 3.1.2. Kỳ vọng về dấu ............................................................................................ 46 3.2. Xây dựng mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống cho dự báo tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam ............................................................................................... 47 3.3. Xây dựng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo để dự báo tốc độ tăng trưởng Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Việt Nam .................................................................. 50 3.3.1. Quy trình xây dựng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo ................................ 50 3.3.1.1. Lựa chọn các biến số và thu thập dữ liệu ................................................. 50 3.3.1.2. Tiền xử lý dữ liệu ..................................................................................... 51 3.3.1.3. Lựa chọn các thông số cho mô hình ......................................................... 54 3.3.1.4. Tiến hành thực hiện xây dựng mô hình .................................................... 57 3.3.1.5. Dự báo và phân tích kết quả ..................................................................... 58 3.3.2. Xây dựng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo một cách độc lập để dự báo tốc độ tăng trưởng GDP ................................................................................................ 59 3.3.3. Xây dựng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo với sự hỗ trợ từ mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống .......................................................................................... 62 Chƣơng 4: KẾT QUẢ DỰ BÁO VÀ KẾT LUẬN ................................................... 67 4.1 So sánh kết quả dự báo tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam của các mô hình ..... 67 4.2 Kết luận ................................................................................................................ 72 PHẦN KẾT LUẬN ..................................................................................................... 73 PHỤ LỤC .................................................................................................................... 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO .......................................................................................... 94 DANH MỤC THUẬT NGỮ Tiếng Anh Tiếng Việt Activity Function Hàm kích hoạt Adaptive Linear Neuron – ADALINE Mạng nơ-ron tuyến tính thích ứng Amplitude Biên độ Artificial Neural Network – ANN Mạng thần kinh nhân tạo Augmented Neural Networks Mạng thần kinh bổ sung Backpropagation Thuật toán truyền ngược Backpropagation Algorithm Thuật toán truyền ngược Batch Training Huấn luyện hàng loạt Black Box Hộp đen Cost Function Hàm chi phí Desired Output Các giá trị đầu ra mục tiêu Early Stopping Procedure Thủ tục ngừng đúng lúc Elman Recurrent Neural Networks – ERNN Mạng thần kinh hồi tiếp Elman Epoch Số vòng lặp Error Backpropagation Thuật toán sai số truyền ngược Error Tolerance Sai số cho phép Feed-Forward Neural Networks – FFNN Mạng thần kinh truyền thẳng Forward Procedure Thủ tục đưa dần vào Global Minimum Tối thiểu hóa toàn cục Gradient Descent Nguyên tắc giảm độ dốc Gross Domestic Product – GDP Tổng sản phẩm quốc nội Hidden Layer Lớp nơ-ron ẩn Input Các giá trị (tín hiệu) đầu vào Input Layer Lớp nơ-ron đầu vào Jordan Recurrent Neural Networks – JRNN Mạng thần kinh hồi tiếp Jordan Layer Lớp mạng Learning Curve Đường cong học hỏi Learning Rate Tỷ lệ học Linearly Inseparable Functions Hàm không phân tách tuyến tính Local Minimum Tối thiểu hóa cục bộ Lower Bound Biên dưới Mean Absolute Error – MAE Sai số tuyệt đối trung bình Mean Absolute Percentage Error – MAPE Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình Mean Error – ME Sai số trung bình Mean Percentage Error – MPE Sai số phần trăm trung bình Mean Square Error – MSE Sai số bình phương trung bình Momentum Động lượng Multilayer Feed- Forward Perceptron Mạng thần kinh đa lớp truyền thẳng Multilayer Perceptrons – MLPs Mạng thần kinh truyền thẳng đa lớp Multiple Adaptive Linear Neuron – MADALINE Mạng nơ-ron tuyến tính thích ứng đa lớp Offset Độ lệch On-Line Training Huấn luyện từng dòng Output Các giá trị đầu ra Output Layer Lớp nơ-ron đầu ra Over – learned Học quá mức Parameter Learning Học theo tham số Perceptron Mạng thần kinh truyền thẳng đơn giản nhất Recurrent Neural Networks Mạng thần kinh hồi tiếp Recurrent Neural Networks –RNN Mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp Root Mean Squared Error – RMSE Căn bậc hai của sai số bình phương trung bình Self Organizing Networks Mạng thần kinh tự tổ chức Step Size Kích thước bước Straight Gradient Descent Giảm độ dốc thẳng Structure Learning Học cấu trúc Supervised Learning Học có giám sát Test Set Dữ liệu kiểm tra Theil’U Hệ số không ngang bằng Training Set Dữ liệu huấn luyện Transfer Functions Hàm truyền Unsupervised Learning Học không giám sát Upper Bound Biên trên Validation Set Dữ liệu phê duyệt Weights Trọng số DANH MỤC BẢNG Bảng 3.1: Các biến được cân nhắc đưa vào mô hình dự báo GDP theo quý ............... 42 Bảng 3.2: Tên biến và kỳ vọng về dấu .......................................................................... 46 Bảng 3.3: Thống kê mô tả các biến .............................................................................. 47 Bảng 3.4: Các thông số huấn luyện.............................................................................. 63 Bảng 4.1: So sánh dự báo trong mẫu và dự báo ngoài mẫu ......................................... 68 DANH MỤC HÌNH Hình 2.1: Minh họa cấu tạo của một nơ-ron sinh học ................................................. 11 Hình 2.2: Nơ-ron nhân tạo. .......................................................................................... 11 Hình 2.3: Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo ............................................................... 14 Hình 2.4: Mô hình thần kinh nhân tạo đơn giản nhất .................................................. 15 Hình 2.5: Mô hình Mạng thần kinh truyền thẳng đa lớp ............................................ 16 Hình 2.6: Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo bổ sung ................................................. 17 Hình 2.7: Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo hồi tiếp ................................................. 18 Hình 2.8: Mô hình Mạng thần kinh hồi tiếp Jordan .................................................... 19 Hình 2.9: Mô hình Mạng thần kinh hồi tiếp Elman .................................................... 20 Hình 2.10: Đồ thị biểu diễn hàm truyền Heaviside ..................................................... 23 Hình 2.11: Đồ thị biểu diễn hàm truyền Xích ma ....................................................... 23 Hình 2.12: Đồ thị biểu diễn hàm Hyperbol ................................................................. 24 Hình 2.13: Đồ thị biểu diễn hàm LinearTanhAxon ...................................................... 25 Hình 2.14: Đồ thị biểu diễn hàm LinearSigmoidAxon ................................................ 25 Hình 2.15: Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo có sử dụng thuật toán truyền ngược... 27 Hình 2.16: Biểu diễn việc điều chỉnh các trọng số theo nguyên tắc giảm độ dốc ....... 29 Hình 2.17: Việc giảm độ dốc trên mặt phẳng sai số .................................................... 34 Hình 2.18: Biểu diễn thủ tục ngừng đúng lúc .............................................................. 36 Hình 3.1: Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo được xây dựng một cách độc lập tốt nhất cho dự báo tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam ............................................................ 60 Hình 3.2: Đồ thị thể hiện giá trị MSE của quá trình huấn luyện mô hình Mạng thần kinh nhân tạo được xây dựng một cách độc lập tốt nhất .............................................. 60 Hình 3.3: Các trọng số ước lượng của mô hình Mạng thần kinh độc lập.................... 61 Hình 3.4: Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo tốt nhất với sự hỗ trợ từ mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống cho dự báo tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam ...................... 64 Hình 3.5: Đồ thị thể hiện giá trị MSE của quá trình huấn luyện mô hình Mạng thần kinh nhân tạo với sự hỗ trợ từ mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống .................... 64 Hình 3.6: Các trọng số ước lượng của mô hình Mạng thần kinh dựa trên kết quả của Mô hình truyền thống ................................................................................................... 65 Hình 4.1: Đồ thị dự báo trong mẫu .............................................................................. 69 Hình 4.2: Đồ thị dự báo ngoài mẫu ............................................................................. 69 Hình 4.3: Đồ thị dự báo trong mẫu của mô hình ANN ............................................... 70 Hình 4.4: Đồ thị dự báo trong mẫu của mô hình ANN & HQTT ............................... 70 Hình 4.5: Đồ thị dự báo ngoài mẫu của mô hình ANN ...............................................71 Hình 4.6: Đồ thị dự báo ngoài mẫu của mô hình ANN & HQTT ............................... 71 DANH MỤC PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1: KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH TRONG MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH .......................................................................................... 74 Hình A.1: Kết quả kiểm định phân phối chuẩn của phần dư....................................... 74 Bảng A.1: Kết quả hồi quy tăng trưởng GDP theo các nhân tố tác động ................... 74 Bảng A.2: Các chỉ số thống kê .................................................................................... 75 Bảng A.3: Kết quả kiểm định phương sai thay đổi...................................................... 75 Bảng A.4: Kết quả kiểm định tự tương quan với độ trễ là 1 ........................................ 75 Bảng A.5: Kết quả kiểm định tự tương quan với độ trễ là 4 ....................................... 75 Bảng A.6: Kết quả kiểm đinh đa cộng tuyến ............................................................... 76 Bảng A.7: Kiểm định bỏ sót biến ................................................................................. 76 PHỤ LỤC 2: KẾT QUẢ DỰ BÁO CỦA CÁC MÔ HÌNH ..................................... 77 PHỤ LỤC 3: SƠ LƢỢC QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN CỦA MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO ................................................................................................................. 79 PHỤ LỤC 4: CÁC ỨNG DỤNG CỦA MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO ......... 82 1 PHẦN MỞ ĐẦU Tốc độ tăng trưởng Tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product - GDP) là một chỉ số kinh tế có ý nghĩa rất quan trọng đối với các nhà điều hành kinh tế và các doanh nghiệp trong việc xem xét mức tăng trưởng của nền kinh tế, là tiền đề hỗ trợ cho các quyết định về chính sách, chiến lược cho một giai đoạn trong tương lai. Vì các thông tin về tốc độ tăng trưởng GDP được công bố ra công chúng có một độ trễ nhất định nên vấn đề cấp thiết hiện nay là cần có một mô hình dự báo tốc độ tăng trưởng GDP có hiệu quả. Do vậy, các công trình hướng đến việc xây dựng mô hình dự báo các biến số vĩ mô, đặc biệt là tốc độ tăng trưởng GDP luôn nhận được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu trong và ngoài nước. Những năm gần đây, mô hình Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) được mô phỏng theo cách thức tổ chức và vận hành của bộ não con người, với các ưu điểm vượt trội trong việc xác định và dự báo một cách chính xác các biến số kinh tế có quan hệ phi tuyến đã được các nhà kinh tế học tập trung nghiên cứu và áp dụng rộng rãi. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại việc ứng dụng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo cho việc dự báo các biến số kinh tế nói chung và tốc độ tăng trưởng GDP nói riêng ở Việt Nam vẫn chưa phổ biến. Từ các lý do trên, nhóm nghiên cứu đã thực hiện đề tài: “Dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam: Sự vượt trội của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) so với mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống”. 2 Chƣơng 1 GIỚI THIỆU Khái quát mô hình Mạng thần kinh nhân tạo và khả năng ứng dụng Lƣợc khảo các nghiên cứu trƣớc đây Mục tiêu của bài nghiên cứu Bài nghiên cứu bắt đầu bằng sự giới thiệu khái quát về mô hình Mạng thần kinh nhân tạo và khả năng ứng dụng của nó trong các lĩnh vực, đặc biệt là lĩnh vực kinh tế. Thông qua việc lược khảo các công trình nghiên cứu trước đây, bài nghiên cứu sẽ cung cấp tổng quan về xu hướng, phương pháp nghiên cứu, các kết quả, kinh nghiệm có được trong những năm qua về dự báo tốc độ tăng trưởng GDP bằng các mô hình nói chung và mô hình Mạng thần kinh nói riêng. Từ đó bài nghiên cứu sẽ đặt ra các mục tiêu cần giải quyết. 1.1. Mô hình Mạng thần kinh nhân tạo và công tác dự báo Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) là một mô hình thuật toán phổ biến, mô phỏng theo cấu trúc và quá trình hoạt động của bộ não con người nhằm nhận dạng, xác định các mẫu hình của một nhóm các thông tin, biến số. Nó được ứng dụng hiệu quả trong nhiều lĩnh vực ngành nghề như điện tử, y học, khai khoáng,… bởi khả năng xử lý và dự báo các thông tin, tín hiệu với độ chính xác cao; và do đó nó ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới. Tuy nhiên trong lĩnh vực kinh tế, mặc dù đã được thừa nhận và ứng dụng từ nhiều năm trước nhưng nó vẫn còn khá mới do sự phức tạp của nó. Trong thời gian qua, nhiều nhà kinh tế đã tiến hành hàng loạt các nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng Mạng thần kinh nhân tạo trong việc xác định mối quan hệ và dự báo các nhân tố, biến số kinh tế, chẳng hạn như tốc độ tăng trưởng Tổng sản phẩm quốc nội, lạm phát, tỷ giá hối đoái, giá chứng khoán, và thậm chí là hiệu quả hoạt động của một công ty, ngân hàng, … ở nhiều nước và đã đạt được nhiều kết quả khả quan. Dự báo tốc độ tăng trưởng Tổng sản phẩm quốc nội Việt Nam luôn nhận được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu, và mô hình Mạng thần kinh nhân tạo có thể sẽ trở thành một công cụ dự báo hiệu quả cho các biến số kinh tế nói chung và tốc độ tăng trưởng GDP ở Việt Nam nói riêng. 3 1.2. Lƣợc khảo các nghiên cứu trƣớc đây Dự báo tăng trưởng GDP đóng một vai trò rất quan trọng trong việc điều hành cũng như ra quyết định về các chính sách kinh tế vĩ mô của một quốc gia, tác động rất lớn đối với các lĩnh vực kinh tế vi mô. Các nhà nghiên cứu đã và đang tiến hành dự báo tốc độ tăng trưởng GDP bằng nhiều phương pháp dự báo cũng như nhiều mô hình dự báo khác nhau. Tuy nhiên, xu hướng nghiên cứu hiện nay cho thấy các nhà nghiên cứu đang tập trung vào việc dự báo GDP trong trung và ngắn hạn, thường là theo quý hoặc theo tháng vì tính cần thiết, kịp thời, và chính xác hơn cho những điều chỉnh về mặt chính sách, chiến lược khi mà những biến động của các nền kinh tế diễn ra thường xuyên và phức tạp hơn. Klein và Sojo (1989) sử dụng 2 phương pháp. Phương pháp đầu tiên là xây dựng các hàm dự báo cho tất cả thành phần phụ của GDP (ví dụ như dự báo chi tiêu quần áo và giày dép hàng quý với doanh thu bán lẻ hàng tháng ở các cửa hàng thời trang), sau đó tập hợp những thành phần phụ này để dự báo tốc độ tăng trưởng GDP. Dữ liệu tháng chưa biết trong quý được dự báo bằng các mô hình trung bình di động tự hồi quy (ARMA). Phương pháp thứ hai là phân tích thành phần chính, bao gồm 25 chỉ báo theo tháng được dùng để ước lượng GDP cho quý hiện hành bằng hàm liên kết (Bridge). Miller và Chin (1996) sử dụng hai dự báo của hai mô hình khác nhau (mô hình sử dụng dữ liệu hàng quý và mô hình sử dụng dữ liệu hàng tháng, cả hai mô hình đều là mô hình VAR (mô hình Véc-tơ tự hồi quy - Vector Autoregression) để dự báo tốc độ tăng trưởng GDP. Sau đó, hai dự báo độc lập này được kết hợp bằng trung bình trọng số để tối đa hóa mức độ chính xác của dự báo. Kitchen và Monaco (2003) đã thực hiện ước lượng 30 hàm (mỗi hàm hồi quy ứng với một chỉ báo cho GDP với những tháng khác nhau trong giai đoạn 1975-1994) để thu được 30 dự báo về tốc độ tăng trưởng GDP của Mỹ cho mỗi quý từ Quý 1/1995 đến Quý 1/2003. Những dự báo này được kết hợp sử dụng trung bình trọng số dựa trên R2 của chúng. Và Rϋnstler và Sédillot (2003) đã nghiên cứu thực hiện các hàm liên kết theo dữ liệu từ Quý 2/1990 đến Quý 4/2001 với các biến như: sản lượng công nghiệp (ngoại trừ giá trị của ngành công nghiệp xây dựng), lượng đăng ký xe mới, doanh thu bán lẻ, giá trị của ngành công nghiệp xây dựng nhằm dự báo tốc độ tăng trưởng GDP ngắn hạn của khu vực Châu Âu từ các chỉ báo theo tháng và so sánh với mô hình ARIMA. Dữ liệu từ Quý 1/1998 đến Quý 4/2001 đã được tác giả sử dụng làm dự báo ngoài mẫu, kết quả dự báo cho thấy hàm liên kết cho kết quả dự báo tốt hơn mô hình ARIMA. Trên cơ sở của việc áp dụng hàm liên kết, Diron (2005) nghiên cứu dữ liệu đã điều chỉnh liên quan đến việc dự báo tốc độ tăng trưởng GDP dựa trên những chỉ báo hàng 4 tháng của khu vực Châu Âu. Sau khi kiểm tra hoạt động của 8 hàm liên kết liên quan đến tốc độ tăng trưởng GDP với dữ liệu được thu thập trong lĩnh vực tài chính và vĩ mô, bài nghiên cứu này đã cho thấy rằng việc dùng dữ liệu đã điều chỉnh không làm thiên lệch đánh giá đáng tin cậy về những dự báo GDP ngắn hạn. Hàm liên kết tiếp tục được Isabel Yi Zheng và James Rossiter (2006) cải thiện để dự báo tốc độ tăng trưởng GDP theo quý của Canada với các biến như: chỉ số niềm tin tiêu dùng, tổng số giờ làm việc, số lượng nhà ở đang xây dựng, doanh thu bán lẻ, sản lượng công nghiệp Mỹ trong giai đoạn từ Quý 3/1986 đến Quý 2/2004, trong đó dữ liệu từ Quý 3/1999 đến Quý 2/2004 được dùng làm dự báo ngoài mẫu. Massimiliano Marcellino (2007) thực hiện phân tích chi tiết về hoạt động dự báo của những mô hình chuỗi thời gian đơn biến cho tốc độ tăng trưởng GDP và lạm phát. Có tất cả 55 mô hình được sử dụng để so sánh hoạt động dự báo với các phương án độ trễ khác nhau, trong đó có 19 mô hình tuyến tính gồm các mô hình tự hồi quy (AR) và mô hình dự báo đơn giản - bước đi ngẫu nhiên, trong bài nghiên cứu này mô hình bước đi ngẫu nhiên phù hợp với dữ liệu lạm phát hơn so với GDP vì ổn định hơn; 21 mô hình Time-varying gồm Time-varying Autoregression (ARTV) hay Logistic Smooth Transition Autoregression (LSTAR); 15 mô hình phi tuyến với các mô hình Mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Đối với những khoảng thời gian dự báo dài hơn, 2 hay 4 quý, nhìn chung hoạt động của mô hình ANN không tốt bằng, trong khi đó ARTV và LSTAR cải thiện đáng kể nhưng vẫn không hoạt động tốt hơn các mô hình tuyến tính. Quá trình dự báo ngắn hạn thường gặp phải khó khăn về dữ liệu do các dữ liệu GDP và các biến số có liên quan theo tháng hoặc theo quý trong quá khứ vẫn còn hạn chế trong việc công bố ở một số quốc gia; cùng với đó là vấn đề dữ liệu đôi khi bị bóp méo theo các mục đích khác nhau gây ảnh hưởng đến độ tin cậy của dự báo. Để khắc phục vấn đề thiếu dữ liệu cho công tác dự báo, Tilak AbeySinghe và Gulasekeran Rajaguru (2004) đã tiến hành nghiên cứu mở rộng về việc tách GDP theo năm của Trung Quốc và các quốc gia ASEAN4 (Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan) thành các số liệu theo quý để dùng cho các mô hình vĩ mô, dựa trên ý tưởng chính của Chow và Lin (1971), Fernandez (1981) và Litterman (1983). Kết quả cho thấy rằng mặc dù chất lượng của chuỗi dữ liệu theo năm dùng để tách còn hạn chế nhưng chuỗi dữ liệu sau khi tách vẫn có chất lượng tốt. Thực tế thì việc tách các chuỗi GDP có thể không dễ làm như lý thuyết đưa ra khi mà chất lượng của dữ liệu có sẵn để tách không cao. Bên cạnh các dự báo dựa trên các mô hình kinh tế truyền thống với nhiều sự cải tiến, một xu hướng nghiên cứu phát triển tồn tại song song và ngày càng thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu, đó là sự mô tả và dự báo dựa trên mô hình Mạng thần 5 kinh nhân tạo (Artificial neural network - ANN). Trong đó, mối quan tâm chính đối với mô hình ANN là khả năng mô phỏng các mối quan hệ phi tuyến giữa các biến kinh tế. Theo Granger (1991), các mối quan hệ phi tuyến trong dữ liệu kinh tế và tài chính thường phổ biến hơn các mối quan hệ tuyến tính. Vì thế, các nghiên cứu thực nghiệm về ANN không ngừng gia tăng. Bằng phương pháp so sánh, các nhà nghiên cứu cố gắng đo lường tính hiệu quả của các mô hình kinh tế truyền thống và mô hình Mạng thần kinh nhân tạo, nhằm tìm ra mô hình dự báo chính xác. Kuan và White (1994), về mặt lý thuyết đã cho thấy khả năng ứng dụng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo cũng như các mô hình truyền thống cho các biến kinh tế và họ nhấn mạnh sự tương đồng của hai phương pháp này. Sau đó, nhiều nhà nghiên cứu đã ứng dụng mô hình Mạng thần kinh cho các biến kinh tế khác nhau. Maasoumi, Khontanzad và Abaye (1994) đã chứng minh chuỗi gồm 14 biến kinh tế vĩ mô như GDP thực, GDP danh nghĩa, thu nhập bình quân đầu người, sản lượng công nghiệp, việc làm, tỷ lệ thất nghiệp, hệ số giảm phát, chỉ số giá tiêu dùng, tiền lương, tiền lương thực, cung tiền, tốc độ lưu thông tiền, lãi suất trái phiếu, giá chứng khoán) của các nước OECD (Tổ chức hợp tác phát triển kinh tế) trong báo cáo chuyên đề của Nelson và Plosser (1982) được dự báo tốt hơn với ANN. Li et.al. (1995) dùng Mạng thần kinh nhân tạo để dự báo GDP của Anh và thực hiện so sánh việc sử dụng hai thuật toán huấn luyện khác nhau của mạng truyền thẳng, đó là thuật toán truyền ngược và thuật toán di truyền (Genetic algorithm) dựa vào mô hình Mạng thần kinh. Các biến đầu vào được sử dụng là chi tiêu tiêu dùng, chi tiêu chính phủ, đầu tư, xuất khẩu, nhập khẩu hàng hóa và dịch vụ từ Quý 1/1965 đến Quý 3/1994, trong đó 4 quý 1993 và 3 quý của năm 1994 được dùng để so sánh hoạt động dự báo. Kết quả cho thấy việc sử dụng Mạng thần kinh truyền thẳng một lớp ẩn với thuật toán truyền ngược cho kết quả dự báo tốt hơn. Swanson và White (1997) cũng sử dụng Mạng thần kinh nhân tạo cho việc dự báo 9 biến kinh tế vĩ mô trong đó có GDP thực. Họ so sánh sự khác nhau giữa mô hình tuyến tính và mô hình phi tuyến (ANN) bằng cách sử dụng các chỉ báo với cỡ mẫu lớn để thực hiện dự báo ngoài mẫu. Kết quả là những mô hình tuyến tính đa biến thì tốt hơn. Tkacz và Hu (1999) sử dụng ANN để dự báo tốc độ tăng trưởng GDP của Canada theo quý từ Quý 1/1968 đến Quý 1/1998 và so sánh hiệu quả dự báo của mô hình ANN với các mô hình tuyến tính truyền thống. Các biến giải thích được sử dụng là: biên độ lãi suất trong dài hạn và ngắn hạn; lãi suất trái phiếu dài hạn và tỷ lệ chiết khấu thương phiếu 90 ngày; tốc độ gia tăng cung tiền M1 và M2; tốc độ gia tăng chỉ số TSE 300 (chỉ số thị trường chứng khoán Canada). Tác giả xây dựng mô hình ANN 6 với Mạng thần kinh truyền thẳng đa lớp có một lớp ẩn với 2 nơ-ron ẩn. Kết quả là hiệu quả dự báo từ ANN tốt hơn các mô hình Hồi quy tuyến tính. Steven Gonzalez (2000) thực hiện so sánh mô hình Mạng thần kinh nhân tạo và mô hình hồi quy tuyến tính khi dự báo tốc độ tăng trưởng GDP thực theo quý của Canada. Năm biến được sử dụng đó là: tốc độ gia tăng trong chỉ số về nhóm chỉ báo hoạt động nền kinh tế, tỷ lệ gia tăng việc làm, chỉ số niềm tin tiêu dùng, sai phân bậc 1 của lãi suất thực dài hạn, sai phân bậc 1 của ngân sách chính phủ liên bang. Kết quả cho thấy mô hình Mạng thần kinh nhân tạo với cấu trúc mạng truyền thẳng có 2 đơn vị ẩn dự báo ít chính xác hơn mô hình Hồi quy tuyến tính. Tkacz (2001) tiếp tục thực hiện dự báo GDP của Canada thông qua việc sử dụng các biến tài chính và tiền tệ (gồm các biến: biên độ lãi suất của Mỹ và Canada; lãi suất trái phiếu doanh nghiệp; tốc độ tăng cung tiền M1 và M2; tốc độ gia tăng chỉ số TSE 300) từ Quý 1/1968 đến Quý 2/1999. Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã so sánh các mô hình chuỗi thời gian (ARIMA, san bằng mũ), mô hình tuyến tính và mô hình ANN (Mạng thần kinh truyền thẳng với 1 lớp ẩn có 3 đơn vị ẩn trong lớp ẩn và hàm truyền xích ma được sử dụng). Kết quả cho thấy giá trị sai số của mô hình ANN thấp hơn giá trị sai số của các mô hình khác, đặc biệt là trong việc dự báo tốc độ tăng trưởng GDP với chuỗi dữ liệu dài hạn. Nói cách khác, hiệu quả dự báo của ANN cao hơn. Zhang (2003) sử dụng phương pháp hỗn hợp - sự kết hợp mô hình ARIMA và mô hình ANN, tác giả thu được kết quả dự báo tốt hơn với phương pháp hỗn hợp này so với từng mô hình riêng lẻ. Junoh (2004) dự báo GDP với dữ liệu từ năm 1995-2000 của Malaysia bằng cách dùng các chỉ báo của nền kinh tế tri thức như: số người sử dụng điện thoại di động trên 1000 dân; số người sử dụng Internet trên 1000 dân; số lượng máy tính trên 1000 dân; lượng lắp đặt máy tính các nhân trên 1000 dân. Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành so sánh ANN với mô hình hồi quy tuyến tính. Tác giả sử dụng Mạng thần kinh truyền thẳng với một lớp ẩn, một đơn vị ẩn, hàm truyền là hàm Xích ma và tỷ lệ học là 0,1 để xây dựng mô hình ANN, đồng thời dữ liệu được chuẩn hóa trong khoảng (0;1) và đã chỉ ra rằng ANN cho kết quả tốt hơn trong việc dự báo tốc độ tăng trưởng GDP. Yrd. Doc. Dr. Recep DÜZGÜN (2008) cũng đề cập đến việc so sánh hiệu quả của mô hình ARIMA và mô hình ANN trong việc dự báo GDP (theo giá so sánh 1987) của Thổ Nhĩ Kỳ từ Quý 1/1987 đến Quý 3/2007. Trong đó, đối với mô hình ANN, tác giả sử dụng Mạng thần kinh truyền thẳng 1 lớp ẩn với 2 đơn vị ẩn và hàm truyền xích ma; các biến đầu vào được sử dụng cho mô hình này bao gồm: chi tiêu tiêu dùng, chi tiêu chính phủ, vốn đầu tư nội địa, xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ, nhập khẩu hàng hóa và 7 dịch vụ; tất cả được chuẩn hóa trong khoảng (0,2; 0,8). Tuy nhiên, kết quả dự báo lại cho thấy mô hình ARIMA tốt hơn mô hình ANN. Nhóm Curak Marijana (2009) sử dụng các biến tài chính như cung tiền M2 và vốn hóa thị trường chứng khoán để dự báo tốc độ tăng trưởng kinh tế của 27 nước thành viên Liên minh châu Âu trong giai đoạn 1991-2007, đồng thời so sánh hoạt động dự báo của 2 mô hình: mô hình hồi quy tuyến tính và mô hình ANN, trong đó mô hình ANN sử dụng mạng truyền thẳng, một lớp ẩn và hàm Tanh làm hàm truyền. Sử dụng các chỉ tiêu như: RMSE, MAE, TIC, MAPE để so sánh hoạt động dự báo của 2 mô hình; kết quả cho thấy, mô hình ANN cho kết quả dự báo tốt hơn mô hình hồi quy tuyến tính theo chỉ tiêu RMSE, MAE, TIC nhưng điều này là ngược lại với chỉ tiêu MAPE. Gần đây năm 2010, Amin Gharipour, Morteza Sameti, và Ali Yousefian đã đưa ra một công trình nghiên cứu “Phân tích việc mô phỏng tương đối hành vi kinh tế giữa các mô hình SVMs (Support Vector Machines) và các mô hình Mạng thần kinh nhân tạo” với mục tiêu lựa chọn mô hình dự báo tốt nhất tốc độ tăng trưởng GDP các quốc gia Trung Đông (Iran, U.A.E, và Thổ Nhĩ Kỳ). Mạng thần kinh được sử dụng trong bài nghiên cứu này là Mạng thần kinh truyền thẳng đa lớp với 3 lớp, 21 nơ-ron ở lớp đầu vào, 28 nơ-ron ở lớp ẩn, các hàm truyền được sử dụng là hàm Tanh và hàm Xích ma để dự báo GDP Trung Đông. Kết quả bài nghiên cứu chỉ ra rằng ANN thực hiện tốt hơn hẳn SVMs cho cả sự tổng quát hóa từ bộ dữ liệu huấn luyện và độ chính xác gần đúng. 1.3. Mục tiêu của bài nghiên cứu Để tiến hành nghiên cứu việc xây dựng và kiểm chứng khả năng dự báo của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo, bài nghiên cứu đã đặt ra các vấn đề cần giải quyết trong suốt quá trình nghiên cứu: Thứ nhất, mô hình Mạng thần kinh nhân tạo là gì ?, cơ chế hoạt động như thế nào ? Thứ hai, những ưu điểm, khuyết điểm và các vấn đề vẫn chưa được giải quyết từ các công trình nghiên cứu trên thế giới ? Thứ ba, mô hình Hồi quy tuyến tính truyền thống là một mô hình đã rất phổ biến hiện nay ở Việt Nam, và rằng nó khác biệt như thế nào so với mô hình Mạng thần kinh nhân tạo ? Thứ tư, có nhiều quan điểm liên quan đến việc cần phải điều chỉnh dữ liệu trước khi đưa vào mô hình Mạng thần kinh nhân tạo, liệu rằng nó có cần thiết cho bài nghiên cứu này khi tiến hành xây dựng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo hay không ? 8 Thứ năm, mô hình Mạng thần kinh nhân tạo nào sẽ được lựa chọn để xây dựng mô hình dự báo tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam? Thứ sáu, khả năng ứng dụng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo trong việc dự báo tốc độ tăng trưởng GDP Việt Nam nói riêng và các biến kinh tế nói chung ?, mô hình Mạng thần kinh nhân tạo có thể kết hợp với mô hình Hồi quy tuyến tính để cho ra một mô hình dự báo tốt ở Việt Nam như một số công trình trên thế giới đã thực hiện hay không ? Cuối cùng, hướng nghiên cứu mở rộng nào trong tương lai mà bài nghiên cứu đặt ra cho những vấn đề còn hạn chế ? 9 Chƣơng 2 MÔ HÌNH MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO Đặc điểm của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo Các dạng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo Huấn luyện Mạng thần kinh nhân tạo Các vấn đề của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo Ƣu điểm và khuyết điểm của mô hình Mạng thần kinh nhân tạo So sánh mô hình Mạng thần kinh nhân tạo và mô hình Hồi quy tuyến tính Bài nghiên cứu sẽ dành toàn bộ chương 2 để trình bày cô đọng một số kiến thức nền tảng về Mạng thần kinh nhân tạo bao gồm: đặc điểm, cơ chế hoạt động, các thuật toán, và các cải tiến giúp quá trình hoạt động của mạng trở nên hiệu quả. Tuy nhiên như các mô hình kinh tế lượng khác, mô hình Mạng thần kinh nhân tạo vẫn còn tồn tại các khuyết điểm cần khắc phục bên cạnh các ưu điểm vượt trội của nó. Đồng thời, việc so sánh mô hình Mạng thần kinh nhân tạo với mô hình Hồi quy tuyến tính trên phương diện lý thuyết sẽ hỗ trợ cho quá trình xây dựng và kiểm định hiệu quả dự báo của mô hình Mạng thần kinh và mô hình Hồi quy tuyến tính trong các chương sau. 2.1. Đặc điểm của Mạng thần kinh nhân tạo 2.1.1. Nơ-ron sinh học Theo quy luật của tự nhiên cùng với quá trình lao động, con người đã có những bước phát triển rất nhanh và đã trở thành loài sinh vật có bộ não tiến hóa rất cao cho phép thực hiện những suy luận phức tạp. Bộ não là tổ chức vật chất cao cấp, có cấu tạo vô cùng phức tạp, dày đặc các mối liên kết giữa các nơ-ron nhưng xử lý thông tin rất linh hoạt. Vì thế trong nhiều năm qua, các nhà khoa học đã nổ lực không ngừng trong việc tìm hiểu, nghiên cứu về bộ não con người, khả năng học hỏi, và cách thức mà bộ não con người làm việc. Họ đã tìm ra những đặc trưng của bộ não mà những năm gần đây đã được sử dụng làm nền tảng để xây dựng mô hình Mạng thần kinh nhân tạo. Để hiểu rõ về mô hình này, trước hết chúng ta sẽ tìm hiểu các đặc điểm cơ bản của bộ não. Bộ não người bao gồm một lượng rất lớn các nơ-ron (khoảng 10 tỷ nơ-ron). Mỗi nơron có thể kết nối với hàng chục ngàn nơ-ron khác thông qua các khớp thần kinh