Sunday, August 11, 2013

(12) Phân tích, dự báo kinh tế vĩ mô đến năm 2010

Bài viết cũ của tôi năm 2004:
Phân tích, dự báo một số khả năng phát triển kinh tế đến năm 2010
II. MÔ PHỎNG KIỂM TRA ĐỘ TỐT CỦA MÔ HÌNH THỰC NGHIỆM ĐƯỢC XÂY DỰNG Ở TRÊN NHẰM MỤC TIÊU SỬ DỤNG TRONG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO TRUNG HẠN
          Trước khi sử dụng mô hình trong phân tích kinh tế, mô phỏng chính sách và dự báo phát triển, cần phải kiểm chứng lại mô hình xem có phù hợp với thực tế không, tức là có sự khớp nhau giữa các kết quả tính toán từ mô hình và các số liệu thực tế kinh tế. Thực tế, các phương trình ước lượng nêu trên đều tốt nhưng từng phương trình tốt không có nghĩa là mô hình tổng thể tốt. Để kiểm chứng mô hình, cần thực hiện các mô phỏng so sánh các sai số giữa mô hình và thực tế. Phương pháp thông dụng là kỹ thuật mô phỏng ex-post (động hoặc tĩnh), với thuật toán Gauss – Seidel đã được cài đặt sẵn trên phần mềm EVIEWS.
          1) Mô phỏng ex-post để kiểm tra chất lượng mô hình
        Các phương trình ước lượng nêu trên được tập hợp lại cùng với các phương trình định nghĩa (phương trình kế toán) để hợp thành một hệ mô hình. Thông thường, để đảm bảo tính khoa học trong sử dụng mô hình, cần phải dự báo quy luật của các sai số và đưa quy luật đó vào các phương trình của mô hình. Tuy nhiên, do thời gian nghiên cứu eo hẹp nên ở đây chúng tôi mô phỏng trực tiếp mô hình với giả định tất cả các sai số quá khứ bằng 0. Dĩ nhiên điều này sẽ ảnh hưởng tới kết quả phân tích và dự báo.
Công thức tính sai số:



trong đó X(i,r) là giá trị quan sát (thực tế) thời điểm i của biến nội sinh cần tính sai số; N là tổng số quan sát, ví dụ từ năm 1991 đến năm 2004 có 14 quan sát thì N = 14. Trong bảng số liệu kết quả mô phỏng kèm theo, giá trị mô phỏng được bổ sung thêm ký hiệu F vào đuôi; ví dự CREDO là giá trị thực tế, CREDOF là giá trị mô phỏng.
Thực hiện mô phỏng động cho khoảng thời gian từ năm 1991 đến năm 2004 sẽ cho giá trị các biến nội sinh tính qua mô hình, gọi là X(i,s) trong đó i là ký hiệu quan sát đến thời điểm i, s là ký hiệu thể hiện giá trị mô phỏng. Khi đó sẽ xác định được sai số của mô hình theo tiêu chuẩn căn bậc hai của trung bình tổng bình phương các sai số mô phỏng (RMS) như sau:
          Kết quả tính toán sai số được thể hiện trong bảng 9 dưới đây:
Kết quả tính toán được trình bày trong bảng trên cho thấy sai số của mô hình khá thấp. Đặc biệt, kết quả này có được ngay cả trong trường hợp mô phỏng với giả định tất cả các sai số ước lượng qúa khứ đều bằng 0. Điều này cho thấy mô hình thoả mãn yêu cầu về chất lượng theo các tiêu chuẩn thông thường.
Cụ thể là: Tiêu chuẩn sai số trong các mô hình kinh tế lượng của các nước công nghiệp phát triển quy định mô hình sẽ được chấp nhận nếu sai số của các biến tính theo giá trị (giá cố định hoặc giá hiện hành) không quá 5%, và sai số của các biến chênh lệch (ví dụ biến cán cân thương mai = xuất - nhập), các biến tốc độ tăng trưởng (GDP hoặc lạm phát), các biến tỷ lệ phần trăm (tỷ lệ thâm hụt cán cân thương mại trên GDP)... không quá 25-30%. Đối với các nước đang phát triển, do độ bất định cao hơn và chất lượng thống kê không được tốt, tiêu chuẩn trên được nới rộng tương ứng thành 10-15% và 50-60%.
          Bảng 9 : Sai số mô phỏng RMS (%)
Số TT
Tên biến
Sai số %
Số TT
Tên biến
Sai số %
1
POPU
0,07
33
CONPRI
3,23
2
LABOS
0,35
34
CONSO
2,91
3
LABAG
1,92
35
INVCU
7,22
4
LABIN
9,59
36
ACCU
10,18
5
LABSE
1,56
37
EXCU
7,58
6
LABOD
1,68
38
IMCU
6,92
7
UNLAB
9,06
39
REVGO
6,24
8
UNRAT
9,19
40
REVDO
7,75
9
CAMOBI
12,07
41
REXIM
15,49
10
CREDO
10,17
42
ROIL
6,25
11
CREPU
10,17
43
EXPGO
5,34
12
CREPRI
10,17
44
EXINV
9,11
13
INVES
6,80
45
EXPPM
6,16
14
IG
8,12
46
DEFBU
2,67
15
IP
0,61
47
M2
11,03
16
FDI
6,80
48
INFLA
48,04
17
IAG
7,22
49
PRICE
1,59
18
IIN
7,22
50
PGDP
2,28
19
ISE
7,22
51
PACCUM
3,18
20
TIAG
4,16
52
PCONGO
5,70
21
TIIN
4,20
53
PCONPRI
4,05
22
TISE
4,24
54
PIMCON
3,08
23
GDPAG
0,56
55
EXAG
6,30
24
GDPIN
1,74
56
EXLIN
7,15
25
GDPSE
1,03
57
EXHIN
6,55
26
GDP
0,86
58
EXUS
4,73
27
GGDP
11,47
59
IMUS
9,20
28
GDPCU
2,68
60
TRABA
37,66
29
ACCUM
8,96
61
TRAGDP
30,68
30
CONCU
6,26
62
EXCON
4,59
31
CONGCU
5,91
63
IMCON
5,08
32
CONPCU
6,45
...
...
...

          Đối chiếu với tiêu chuẩn trên, có thể thấy sai số của mô hình VQEM nhìn chung đều chấp nhận được. Phần lớn các biến tính theo giá trị đều có sai số khoảng 1-5%; đặc biệt các biến thực quan trọng như tăng trưởng GDP, tỉêu dùng, xuất nhập khẩu có sai số rất thấp (dưới 2%). Cá biệt có một số biến có sai số cao hơn nhưng những sai số này đều chấp nhận được theo tiêu chuẩn áp dụng đối với mô hình tại các nước đang phát triển. Sai số của các biến chênh lệch cũng nằm trong giới hạn cho phép. Mặt khác, đa số các sai số lớn đều xảy ra trong thời kỳ trước năm 1995 khi nền kinh tế nước ta còn đang trong thời kỳ phát triển không ổn định.
Phân tích những diễn biến trong nền kinh tế Việt Nam giai đoạn mười năm qua chúng ta thấy nổi lên một số đặc điểm sau:
- Đây là giai đoạn chuyển đổi từ kinh tế kế hoạch hoá tập trung sang kinh tế thị trường định hướng XHCN với nhiều thay đổi kinh tế lớn và nhanh. Vì vậy, các quan hệ kinh tế không ổn định để có thể mô hình hoá chính xác.
- Hệ thống số liệu thống kê của Việt Nam còn tương đối thô sơ, độ chính xác thấp, nhiều chỉ tiêu của kinh tế thị trường mới bắt đầu được nghiên cứu đưa vào tính toán thử nghiệm từ năm 1989 theo nhiều phương pháp và tiếp cận khác nhau nên chất lượng kém. Hàng năm, Tổng cục Thống kê thường phải tính lại và điều chỉnh lại các số đã công bố, ví dụ như các số liệu về dân số, lao động, đầu tư....
- Để cải tiến mô hình, biện pháp cơ bản nhất là bổ sung thêm các biến mới. Nhưng như đã nói ở trên, nhiệm vụ này rất phức tạp trong khi nguồn thông tin quý rất hạn chế và thực sự không cần thiết vì chất lượng thông tin còn rất kém.
Do những nguyên nhân kể trên, chúng tôi cho rằng có thể chấp nhận mô hình quý xây dựng ở trên để đưa vào thực hiện các phân tích, dự báo.
          2) Mô phỏng ex-ante để dự báo giả cho 2 năm 2003-2004 nhằm đánh giá khả năng dự báo của mô hình
Các mô phỏng ex-post trên đây được thực hiện với số liệu trong toàn bộ giai đoạn ước lượng mô hình. Ví dụ khi xây dựng mô hình với chuỗi số giai đoạn 1986-2004 thì mô phỏng được thực hiện cho toàn bộ giai đoạn này hoặc cho giai đoạn ngắn hơn từ năm X nào đó đến năm 2004 tuỳ theo năm bắt đầu có số liệu của chuỗi có số liệu ngắn nhất. Qua mô phỏng và đánh giá sai số, có thể nhận thấy mức độ phản ánh đúng thực tế quan sát của mô hình. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là mô hình sẽ cho các dự báo tốt vì dự báo được thực hiện cho giai đoạn tương lai mà giá trị thực của các chuỗi còn chưa biết và chưa được đưa vào ước lượng mô hình. Ngoài ra, để giảm tính giả tạo trong việc đưa một số biến không phù hợp vào mô hình như đã nêu trên, cũng cần có các kiểm tra để giữ lại những biến có khả năng cho các phân tích và dự báo tốt.
Phương pháp phổ biến để kiểm tra khả năng dự báo của mô hình là mô phỏng mô hình trong thời kỳ không được sử dụng để ước lượng mô hình, tức là loại bỏ khỏi chuỗi quan sát những quan sát của thời kỳ gần nhất đã biết trước khi ước lượng mô hình. Ví dụ trong mô hình VMEM-2004 nêu trên, thay vì ước lượng cho giai đoạn 1986-2004, chúng ta chỉ sử dụng số liệu giai đoạn 1986-2002 để ước lượng mô hình; sau khi đã có mô hình, chúng ta sẽ mô phỏng cho thời kỳ 2003-2004, tức là dự báo cho 2 năm này. Kết quả là các dự báo giả (gọi là dự báo giả vì chúng ta đã biết số thực tế đã diễn ra, khác với dự báo tương lai khi chúng ta chưa biết số thực). Bước cuối cùng là so sánh kết quả dự báo qua mô hình với thực tế đã diễn ra xem có khớp không. Nếu kết quả tương đối sát nhau, sai số có thể chấp nhận được, thì mô hình được xem là có khả năng dự báo tốt.
Điểm bất lợi của phương pháp này là giảm kích thước của chuỗi quan sát nói chung vốn đã rất thấp đối với những nền kinh tế như nước ta; do đó làm giảm ý nghĩa giải thích của các hệ số ước lượng. Vấn đề này đặc biệt nghiêm trọng đối với các mô hình trung hạn với tần số thời gian là 1 năm vì khi đó phải dành số liệu ít nhất cũng của 5 năm cuối cùng để dự báo giả. Ngay ở các nước công nghiệp phát triển, mô hình xây dựng trong những năm 90 thường sử dụng chuỗi số dài khoảng 35-45 năm (từ 1955-1960 đến 1990-1995), điều này cũng đã bị phê phán là không hợp lý vì chuỗi thông tin vẫn chưa thật dài như cần thiết, do đó đã ảnh hưởng lớn tới kết quả phân tích và dự báo.
Ở nước ta, đến nay hầu như các mô hình đều được xây dựng với trên dưới 10 quan sát (1990-1991 đến 2000-2001); chỉ những mô hình xây dựng cuối năm 2004 mới có chuỗi quan sát kéo dài được ít nhất cũng 14 năm, trong đó số liệu năm 2003-2004 vẫn là số ước tính. Do vậy, về phương diện dự báo, chất lượng thường không đạt yêu cầu. Mặt khác, cũng không thể dành số liệu của 5 năm cuối để thực hiện các dự báo giả vì chuỗi số để ước lượng lại mô hình chỉ còn khoảng 5-10 quan sát, không đủ để ước lượng mô hình.
          Kỹ thuật này đã đặt ra 2 quá trình ước lượng mô hình: Ước lượng mô hình đủ và ước lượng mô hình với chuỗi quan sát ngắn hơn. Do vậy, sẽ đặt ra vấn đề khớp nhau giữa 2 ước lượng. Một mặt, các biến trong 2 ước lượng vẫn được giữ ổn định. Mặt khác, các hệ số trong 2 ước lượng phải gần giống nhau.
          Để kiểm tra sự khớp nhau của hai ước lượng, người ta thường sử dụng một số cách kiểm định, ví dụ như kiểm định Chow. Vì kiểm định Chow cho phép áp dụng cho từng phương trình đơn lẻ nên có thể so sánh đối chiếu hai phương trình tương đương ngay trong giai đoạn ước lượng lại mô hình. Nếu mô hình thoả mãn các kiểm định này đồng thời khi dự báo giả thấy nó có khả năng dự báo tốt cho thời kỳ chưa đưa vào ước lượng mô hình thì mô hình được coi là có khả năng dự báo tương lai tốt và được chấp nhận để sử dụng.
          Áp dụng kỹ thuật mô phỏng ex-ante nêu trên để dự báo giả cho 2 năm 2003-2004, chúng tôi đã thu được những kết quả sau:
          - Kết quả dự báo của mô hình cho 2 năm 2003-2004 hầu như khớp với thực tế. Bảng 10 dưới đây cho thấy chỉ có một số biến có sai số dự báo trên 10%, như vốn đầu tư theo giá cố định dự báo cho năm 2004 sai số 18% (có thể số vốn ước tính năm 2004 chưa chính xác), tốc độ tăng trưởng GDP năm 2004 (số thực khoảng 7,5-7,6%, số dự báo là 7,2%; sai số khoảng 4% song trong bảng là 12,5% do máy tính tự động làm tròn số 7,5-7,6% thành 8% và 7,2% thành 7%). Tương tự tỷ lệ lạm phát năm 2003 là 3% trong khi dự báo là 3,2%; năm 2004 là 9,5% trong khi dự báo là 7,2%... Như vậy, có thể sử dụng mô hình này để dự báo.
          Bảng 10: Kết quả dự báo giả cho 2 năm 2003-2004.
                   
Chỉ tiêu
2003
Sai số năm 2003 (%)
2004
Sai số năm 2004 (%)
POPU
80902

82070

POPUF
80829
-0,09
81920
-0,18
LABOS
48011

49173

LABOSF
47929
-0,17
49015
-0,32
LABAG
25233

24929

LABAGF
26099
3,43
26466
6,17
LABIN
6463

7371

LABINF
6526
0,97
6804
-7,69
LABSE
9468

10064

LABSEF
9082
-4,08
9737
-3,25
LABOD
41164

42364

LABODF
41707
1,32
43006
1,52
UNLAB
6847

6809

UNLABF
6222
-9,13
6009
-11,75
UNRAT
14

14

UNRATF
13
-7,14
12
-14,29
CAMOBI
364249

451669

CAMOBIF
372338
2,22
474553
5,07
CREDO
365436

456795

CREDOF
338110
-7,48
417892
-8,52
CREPRI
227155

289973

CREPRIF
210169
-7,48
265278
-8,52
CREPU
138281

166822

CREPUF
127941
-7,48
152614
-8,52
INVES
158606

177622

INVESF
159319
0,45
211066
18,83
IG
88807

NA

IGF
91772
3,34
96488
#VALUE!
IP
41967

NA

IPF
41919
-0,11
45856
#VALUE!
FDI
27832

NA

FDIF
25627
-7,92
68723
#VALUE!
IAG
14296

15747

IAGF
14224
-0,50
18712
18,83
IIN
64258

72829

IINF
63938
-0,50
86542
18,83
ISE
81564

89046

ISEF
81157
-0,50
105812
18,83
TIAG
140874

156621

TIAGF
140802
-0,05
159514
1,85
TIIN
430429

503259

TIINF
430109
-0,07
516651
2,66
TISE
596160

685206

TISEF
595753
-0,07
701565
2,39
GDPAG
70575

72925

GDPAGF
71106
0,75
73922
1,37
GDPIN
129247

142456

GDPINF
129451
0,16
142351
-0,07
GDPSE
136167

146143

GDPSEF
135997
-0,12
144328
-1,24
GDP
335989

361524

GDPF
336554
0,17
360601
-0,26
GGDP
7

8

GGDPF
7
0,00
7
-12,50
GDPCU
605586

708500

GDPCUF
608940
0,55
708758
0,04
ACCUM
118845

NA

ACCUMF
137085
15,35
166387
#VALUE!
CONCU
434721

NA

CONCUF
440373
1,30
513688
#VALUE!
CONGCU
41770

NA

CONGCUF
39810
-4,69
46596
#VALUE!
CONPCU
392951

NA

CONPCUF
400563
1,94
467092
#VALUE!
CONPRI
220291

230875

CONPRIF
217716
-1,17
231713
0,36
CONSO
242061

NA

CONSOF
239486
-1,06
254789
#VALUE!
INVCU
219675

251100

INVCUF
212891
-3,09
310823
23,78
ACCU
212480

NA

ACCUF
245345
15,47
322064
#VALUE!
EXCU
365394

NA

EXCUF
324374
-11,23
376107
#VALUE!
IMCU
411119

NA

IMCUF
395408
-3,82
484580
#VALUE!
SAICU
4110

NA

SAICUF
-5744
-239,76
-18521
#VALUE!
REVGO
142200

166900

REVGOF
134095
-5,70
147911
-11,38
REVDO
74300

92000

REVDOF
69963
-5,84
80544
-12,45
REXIM
33800

35500

REXIMF
30524
-9,69
28205
-20,55
ROIL
32100

37400

ROILF
31608
-1,53
37163
-0,63
EXPGO
176600

206100

EXPGOF
168686
-4,48
187125
-9,21
EXPPM
95500

98400

EXPPMF
88813
-7,00
87425
-11,15
EXINV
51000

59000

EXINVF
52586
3,11
55470
-5,98
DEFBU
34400

39200

DEFBUF
34591
0,56
39214
0,04
DEFRA
6

6

DEFRAF
6
0,00
6
0,00
M2
478932

584297

M2F
467042
-2,48
563206
-3,61
INFLA
3

10

INFLAF
3
0,00
7
-30,00
PRICE
143

157

PRICEF
143
0,00
154
-1,91
PGDP
180

196

PGDPF
181
0,56
197
0,51
PACCUM
179

NA

PACCUMF
179
0,00
194
#VALUE!
PCONGO
192

NA

PCONGOF
183
-4,69
202
#VALUE!
PCONPRI
178

NA

PCONPRIF
184
3,37
202
#VALUE!
PIMCON
171

NA

PIMCONF
161
-5,85
174
#VALUE!
PIMCU
171

NA

PIMCUF
164
-4,09
179
#VALUE!
NER
15622

15700

NERF
15622
0,00
15700
0,00
EXRAT
143

143

EXRATF
143
0,00
143
0,00
QE
3

5

QEF
3
0,00
5
0,00
EXAG
5897

7000

EXAGF
5974
1,31
6922
-1,11
EXLIN
8026

10000

EXLINF
7848
-2,22
9965
-0,35
EXHIN
6253

8000

EXHINF
6654
6,41
8123
1,54
EXUS
20176

25000

EXUSF
20476
1,49
25010
0,04
IMUS
25227

30000

IMUSF
25261
0,13
30081
0,27
TRABA
5051

5000

TRABAF
4785
-5,27
5071
1,42
TRAGDP
13

11

TRAGDPF
12
-7,69
11
0,00
EXCON
210650

NA

EXCONF
200835
-4,66
218051
#VALUE!
IMCON
239956

NA

IMCONF
245241
2,20
278626
#VALUE!
Chú thích: Mỗi chỉ tiêu được viết thành 2 dòng liền nhau, dòng 1 là số thật, ví dụ POPU năm 2003 là 80902, dòng 2 tiếp theo là số tính qua mô hình, ký hiệu là tên biến có thêm chữ F phía sau; cụ thể dự báo cho POPU năm 2003 là 80829. Cột thứ 3 và thứ 5 chỉ sai số dự báo của mô hình đối với năm 2003 và năm 2004. Một số chỉ tiêu chưa có số thật của năm 2004 nên trong bảng viết là NA; cũng do vậy nên không tính được sai số dự báo cho năm 2004 đối với các chỉ tiêu này.

          - Kiểm định Chow cho hai phiên bản của mô hình cho thấy đa số các phương trình đều đảm bảo tính thuần nhất. Các hệ số và các tham số của các phương trình trong 2 phiên bản đều thống nhất nhau. Điều này cũng dễ hiểu vì trong các phương trình ước lượng của mô hình VMEM-2004 chúng ta không thấy các biến dummy năm 2003-2004 tức là giá trị quan sát của các năm này đều năm trong giới hạn sai số ước lượng và được thể hiện trong phương trình ước lượng. Một số trường hợp có sai số tương đối lớn song vẫn có thể chấp nhận được.

MỤC 2: KẾT LUẬN CHUNG CỦA CHƯƠNG II
MÔ HÌNH CHẤP NHẬN ĐƯỢC ĐỂ PHÂN TÍCH - DỰ BÁO

          Trong chương II, chúng ta đã nghiên cứu lập luận của một số lý thuyết kinh tế cơ bản kết hợp với những phân tích trong chương I để xây dựng một mô hình kinh tế lượng vĩ mô lý thuyết cho nền kinh tế Việt Nam nhằm mục tiêu dự báo trung hạn đến năm 2010. Những lập luận lô gíc cho thấy để thực hiện mục tiêu dự báo các chỉ tiêu vĩ mô của nền kinh tế Việt Nam đến năm 2010, mô hình tốt nhất cần xây dựng là mô hình cung, trong đó các nhân tố cơ bản quyết định đầu vào sản xuất là vốn và lao động.
Tuy nhiên, vì nền kinh tế Việt Nam đang từng bước chuyển sang giai đoạn phát triển mới trong đó những nhân tố cầu ngày càng đóng vai trò quan trọng đồng thời sự can thiệp theo kiểu hành chính mệnh lệch của Chính phủ đang giảm sút mạnh. Do đó, trong mô hình cung nêu trên, sẽ bổ sung một số nhân tố cầu, do vậy mô hình mang bản chất nửa cung nửa cầu trong đó các nhân tố cung đóng vai trò quyết định.
Cấu trúc của mô hình gồm 3 khối chính: (i) Khối thực phản ánh các hoạt động thực của nền kinh tế, trong đó đặc biệt chú ý tới cân đối thực; (ii) Khối tài chính, tiền tệ, giá cả phản ánh tác động của các nhân tố này tới hoạt động thực của nền kinh tế, nhất là tác động của chính phủ thông qua chính sách tài chính, tiền tệ, tỷ giá... và tác động của môi trường như thay đổi giá quốc tế...; trong khối này cũng sẽ chú trọng tới tính cân đối về giá trị, tức là cân bằng về sử dụng GDP theo giá hiện hành ; (iii) Khối ngoại thương phản ánh hoạt động xuất nhập khẩu và ảnh hưởng của chúng tới cân đối vĩ mô.
          Trong mục 2 của chương này, chúng ta đã ước lượng các phương trình của mô hình. Kết quả ước lượng cho thấy phần lớn các phương trình ước lượng đều phù hợp với dự tính trong mô hình lý thuyết. Đối với các phương trình chưa phù hợp, chúng ta đã nghiên cứu và hiệu chỉnh để thu được phương trình cuối cùng đảm bảm được các tiêu chuẩn đề ra trong lý thuyết thống kê và kinh tế lượng.
          Tiếp theo, chúng ta đã mô phỏng ex-post mô hình nhằm kiểm tra xem kết quả tính toán từ mô hình VMEM-2004 có giống với số liệu thực tế của nền kinh tế không. Kết quả cho thấy sai số của mô hình nhỏ, có thể chấp nhận được. Do đó có thể sử dụng mô hình trong phân tích kinh tế.
          Mặt khác, chúng ta cũng đã tiến hành xây dựng lại mô hình với chuỗi số ngắn hơn, chỉ từ năm 1986 (hoặc 1990) đến năm 2002 thay vì chuỗi số 1986-2004 như đã làm với mô hình gốc, sau đó đã sử dụng phiên bản mới này của mô hình để mô phỏng ex-post mô hình cho 2 năm 2003-2004 nhằm kiểm tra khả năng dự báo của mô hình. Kết quả cũng cho thấy sai số dự báo của mô hình nhỏ, có thể chấp nhận được. Do đó có thể sử dụng mô hình trong dự báo kinh tế.
          Vì mô hình VMEM-2004 đã đảm bảo các yêu cầu đề ra về mặt kinh tế và kỹ thuật kinh tế lượng, dưới đây chúng ta sẽ sử dụng mô hình này để dự báo một số khả năng phát triển đến năm 2010 của nền kinh tế nước ta.

No comments:

Post a Comment