Dự báo giá dầu thô trong giai đoạn thị trường biến động bằng phương pháp Delphi
KINH TẾ - QUẢN LÝ DẦU KHÍ
TẠP CHÍ DẦU KHÍ
Số 7 - 2019, trang 44 - 51
ISSN-0866-854X
DỰ BÁO GIÁ DẦU THÔ TRONG GIAI ĐOẠN THỊ TRƯỜNG BIẾN ĐỘNG
BẰNG PHƯƠNG PHÁP DELPHI
Đoàn Tiến Quyết1, Vũ Tuyết Vy2
1Viện Dầu khí Việt Nam
2Auckland University of Technology
Email: quyetdt@vpi.pvn.vn
Tóm tắt
Trong thị trường dầu khí cạnh tranh và rủi ro, chính phủ hay doanh nghiệp dầu khí sẽ gặp khó khăn nếu không thể dự báo chính xác
diễn biến thị trường (cung/cầu/giá). Dự báo chính xác thông tin thị trường giúp chính phủ, doanh nghiệp chủ động hơn trong việc xử lý
các tình huống, tận dụng các cơ hội kinh doanh và tránh được tổn thất; đồng thời là cơ sở quan trọng để hoạch định chính sách cũng như
đưa ra các quyết định mang tính chiến lược
Trong bối cảnh giá dầu biến động, sai số của các mô hình dự báo tương đối lớn, Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) đã triển khai thử nghiệm
mô hình dự báo giá dầu thô Dated Brent bằng phương pháp Delphi. Kết quả dự báo cho thấy phương pháp này dự báo chính xác về xu
thế, sai số so với giá thực tế nhỏ và chất lượng lượng dự báo tốt.
Từ khóa: Mô hình dự báo, giá dầu, Dated Brent, dự báo chuyên gia, Delphi.
1. Giới thiệu
Cuộc khủng hoảng giá dầu trong giai đoạn 2014 -
2016 đã khiến giá dầu thô trên thị trường thế giới lao dốc
từ trên 100 USD/thùng xuống dưới 30 USD/thùng khiến
các nước xuất khẩu dầu gặp khó khăn, gián tiếp kìm hãm
tốc độ phát triển các nền kinh tế thế giới mà ngân sách
phụ thuộc chủ yếu vào dầu khí.
dụng các cơ hội kinh doanh và tránh được tổn thất; đồng
thời là cơ sở quan trọng để hoạch định chính sách cũng
như đưa ra các quyết định mang tính chiến lược.
Tập đoàn Dầu khí Việt Nam (PVN) đặc biệt quan tâm
xu hướng thị trường thế giới cũng như công tác dự báo
giá dầu. Kết quả dự báo (Ban Thương mại Dịch vụ thuộc
PVN chỉ đạo triển khai, có sự đóng góp của các đơn vị
thành viên) được thể hiện thông qua 2 kênh chính đó là
website thông tin thị trường sản phẩm dầu khí và Báo cáo
thị trường các sản phẩm hàng tháng (diễn biến thị trường
11 sản phẩm trong và ngoài nước: dầu thô, xăng dầu,
ethanol, polypropylene, khí thiên nhiên, LNG, LPG, điện,
than, phân đạm, xơ sợi; dự báo dài hạn/ngắn hạn về giá,
cung - cầu). Các đơn vị thành viên có cán bộ theo dõi, tiến
hành phân tích dự báo thị trường sản phẩm liên quan đến
hoạt động sản xuất kinh doanh của đơn vị.
Diễn biến giá dầu thô thế giới bị tác động bởi 3 yếu tố
chính: cung - cầu, địa chính trị và tình hình tài chính thế
giới, trong đó, vấn đề địa chính trị chính là khó khăn trong
việc dự báo giá dầu, bởi yếu tố này liên quan đến chủ
quan của con người, khó đo lường và dự báo trước được.
Nghiên cứu thực tế trong giai đoạn giá dầu biến động
mạnh (từ giữa năm 2014 đến nay) cho thấy ngoài vấn đề
dư thừa nguồn cung toàn cầu, nhu cầu tăng trưởng chậm
lại, quyết định của Tổ chức Các nước Xuất khẩu Dầu mỏ
(OPEC) cùng với căng thẳng địa chính trị tại Libya, Nigeria
cũng tác động mạnh tới diễn biến giá dầu.
Kết quả dự báo giá dầu của các tổ chức quốc tế có
sai lệch tương đối lớn, đặc biệt trong giai đoạn thị trường
biến động. Trên cơ sở đó, PVN đã đánh giá lại công tác
dự báo và giao cho Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) triển khai
nghiên cứu công tác dự báo thị trường định tính và định
lượng. Từ năm 2015, VPI đã triển khai thử nghiệm dự báo
giá dầu thô Dated Brent bằng phương pháp Delphi và đã
đạt được kết quả nhất định, có thể áp dụng cho các loại
sản phẩm khác.
Trong thị trường dầu khí cạnh tranh và rủi ro, việc dự
báo chính xác thông tin thị trường giúp chính phủ, doanh
nghiệp chủ động hơn trong việc xử lý các tình huống, tận
Ngày nhận bài: 11/10/2018. Ngày phản biện đánh giá và sửa chữa: 11/10/2018 - 7/5/2019.
Ngày bài báo được duyệt đăng: 4/7/2019.
DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
44
PETROVIETNAM
2. Sự khác biệt giữa phương pháp dự báo Delphi và
các phương pháp dự báo giá dầu thông dụng khác
“đủ dài” (tùy thuộc vào từng mô hình) và được cập nhật
thường xuyên. Các dữ liệu sử dụng trong phương pháp
này phải định lượng được, nghĩa là phải thể hiện được
bằng con số cụ thể, do đó phương pháp này thường bỏ
qua các yếu tố không thể đo lường được như: yếu tố địa
chính trị, thiên tai, bất khả kháng… Đây là nhược điểm lớn
khiến cho các mô hình kinh tế lượng không phù hợp trong
bối cảnh thị trường dầu khí thế giới biến động mạnh.
2.1. Các phương pháp dự báo thị trường phổ biến
Việc lựa chọn phương pháp và xây dựng mô hình dự
báo phù hợp sẽ quyết định hiệu quả của hệ thống dự báo.
Dựa trên đặc trưng của đối tượng dự báo và cơ sở dữ liệu,
sẽ lựa chọn phương pháp dự báo theo hướng định lượng,
định tính hay sử dụng kết hợp các phương pháp. Theo
Báo cáo nghiên cứu đề xuất định hướng phát triển và giải
pháp nâng cao năng lực công tác dự báo thị trường tại
Tập đoàn Dầu khí Việt Nam [1], phương pháp phổ biến
được sử dụng trong việc dự báo thị trường dầu khí gồm:
mô hình kinh tế lượng (econometric model), mô hình kinh
tế công nghệ (engineer economy model) và mô hình lai
(hybrid model)… Trong bài báo này, nhóm tác giả chia
thành 2 nhóm phương pháp định lượng và định tính.
2.1.2. Phương pháp định tính
Phương pháp định tính là hướng tiếp cận nhằm thăm
dò, mô tả và giải thích dựa vào các phương tiện khảo sát
kinh nghiệm, nhận thức, động cơ thúc đẩy, dự định, hành
vi, thái độ. Trong quá trình nghiên cứu định tính, sẽ xây
dựng giả thuyết và các giải thích. Nhược điểm lớn nhất
của phương pháp này là không mang tính tổng quát và
bị ảnh hưởng bởi suy nghĩ chủ quan của người tiến hành.
Trong công tác dự báo, các phương pháp định tính thông
dụng nhất là phương pháp kịch bản (scenario forecating)
và phương pháp Delphi. Ngoài ra, còn một số phương
pháp định tính khác như phương pháp dự định (intention)
và phương pháp suy luận tương tự (analogy).
2.1.1. Phương pháp định lượng
Phương pháp dự báo định lượng là dựa vào việc phân
tích số liệu thống kê trong quá khứ, kết hợp với sử dụng
toán học để đưa ra dự báo tương lai. Do dữ liệu đầu vào
là các số liệu cụ thể và khách quan, kết quả dự báo được
đưa ra dưới dạng con số tuyệt đối. Hai dạng mô hình phổ
biến của phương pháp định lượng là mô hình đơn biến và
mô hình đa biến.
Phương pháp kịch bản (scenario) được các doanh
nghiệp, tổ chức uy tín trong ngành dầu khí thế giới sử
dụng để dự báo thị trường năng lượng [3]. Phương pháp
này có thể áp dụng để dự báo bất kỳ sản phẩm nào, đặc
biệt là đối với dầu thô, khí thiên nhiên (sản phẩm dầu khí
cốt lõi) - các sản phẩm được sử dụng và giao dịch nhiều
trên thị trường quốc tế, có liên quan đến nhiều ngành,
lĩnh vực khác nhau. Về cơ bản, phương pháp này dự báo
dựa trên các kịch bản có khả năng xảy ra trong tương lai.
Số lượng kịch bản càng nhiều thì số lượng kết quả dự báo
tăng lên, đồng thời tỷ lệ xảy ra của các kịch bản càng giảm.
Các kịch bản thường được xây dựng: cao, trung bình, thấp
và đưa ra quyết định lựa chọn cuối cùng [1].
Đối với mô hình đơn biến, các nhà dự báo thường sử
dụng phương pháp phân rã, phương pháp san bằng hàm
mũ và mô hình ARIMA - là các mô hình chuỗi thời gian
(time series). Mô hình chuỗi thời gian chỉ yêu cầu dữ liệu
quá khứ của chuỗi dữ liệu cần dự báo, do đó phù hợp với
dự báo trong ngắn và trung hạn.
Mô hình đa biến thường được sử dụng để dự báo
là phương pháp hồi quy (regression) và phương pháp
hồi quy tuyến tính (linear regression), trong đó mô hình
thông dụng nhất là mô hình hồi quy tuyến tính đa biến.
Trong mô hình này, biến phụ thuộc được giải thích bằng
nhiều biến độc lập khác nhau nhằm nâng mức độ chính
xác của dự báo, đảm bảo tính tổng quan của mô hình [2].
Do dạng mô hình này đòi hỏi xác định mối quan hệ trên lý
thuyết giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, số lượng
mẫu cần đủ lớn nên mô hình này thường được sử dụng
để dự báo trong dài hạn. Đây là phương pháp tương đối
phổ biến trong việc dự báo thị trường năng lượng và được
nhiều tổ chức uy tín sử dụng.
2.2. Phương pháp Delphi và sự khác biệt so với các
phương pháp dự báo khác
2.2.1. Phương pháp Delphi
Phương pháp Delphi gồm các bước: (1) chọn lựa
nhóm chuyên gia tham gia dự báo, (2) lập các câu hỏi và
gửi cho các chuyên gia, (3) tổng hợp kết quả và tiếp tục
gửi câu hỏi dựa trên kết quả của các vòng trước cho các
chuyên gia (số vòng gửi tùy thuộc vào người thiết kế câu
hỏi, thường là 3 vòng), (4) thống nhất kết quả cuối cùng.
Mục đích của việc lặp đi lặp lại các vòng là để thống nhất
được ý kiến của các chuyên gia. Như vậy, phương pháp
Delphi là quá trình đánh giá dựa trên sự không chắc
Nhìn chung, các mô hình định lượng cần cơ sở dữ liệu
chính xác, đầy đủ, được thu thập trong khoảng thời gian
DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
45
KINH TẾ - QUẢN LÝ DẦU KHÍ
Xác định đối
tượng nghiên cứu
L ựa chọn nhóm
chuyên gia
Xây dựng và truyền tải câu
hỏi tới các chuyên gia
Thu thập và xử lý dữ liệu
từ các chuyên gia
Tiếp tục
vòng lặp
n+1
Tổng hợp
kết quả
vòng
Tổng hợp
kết quả
cuối cùng
Hình 1. Quy trình tiến hành dự báo bằng phương pháp Delphi
chắn. Tất cả ý kiến đưa ra đều là tiên đoán và ước lượng.
Các chuyên gia đưa ra ý kiến dựa trên nhận thức và kinh
nghiệm cá nhân. Sau các vòng, các chuyên gia tiếp cận các
nguồn thông tin mới và có thể thay đổi dự báo của mình.
kịch bản, phương pháp phân rã, mô hình mạng nhân
tạo… để dự báo trong lĩnh vực dầu khí [1]. Cơ quan Quản
lý Thông tin Năng lượng Mỹ (EIA) sử dụng mô hình WEPS+
(World Energy Projection System Plus) - một dạng mô
hình kinh tế lượng để dự báo cung - cầu và giá năng lượng
theo quốc gia và vùng lãnh thổ trong trung hạn. Mô hình
này được xây dựng bằng một mô hình phụ GAM (Global
Activity Module - Mô hình hoạt động toàn cầu) gồm 2 mô
hình con là mô hình kinh tế lượng GEM (Global Economic
Model - Mô hình kinh tế toàn cầu) và mô hình top-down
GIM (Global Industrial Model - Mô hình công nghiệp toàn
cầu). Trong khi đó, phương pháp kịch bản lại được Cơ quan
Năng lượng Quốc tế (IEA), Cơ quan Bảo vệ Môi trường Mỹ
(EPA), Royal Dutch Shell sử dụng để đánh giá, phân tích và
dự báo thị trường năng lượng quốc tế. Đây cũng là một
trong những phương pháp phổ biến nhất để dự báo trong
lĩnh vực dầu khí.
Phương pháp Delphi có ưu điểm: (i) kết quả dự báo
dễ hiểu, dễ áp dụng vào thực tế; (ii) trong quá trình hỏi -
trả lời, có thể trao đổi trực tiếp với các chuyên gia, do đó
có thể nghiên cứu và hiểu cặn kẽ, đồng thời gợi mở vấn
đề mới liên quan đến đối tượng dự báo; (iii) có thể khắc
phục được nhược điểm của các phương pháp dự báo định
lượng, đó là có khả năng cân nhắc đến các yếu tố không
thể lượng hóa được.
Nhược điểm của phương pháp Delphi là dự báo đưa ra
mang tính chủ quan. Kết quả cuối cùng được đưa ra có thể
không chính xác do trong quá trình dự báo, các chuyên
gia chịu ảnh hưởng hoặc áp lực khi đưa ra ý kiến trái chiều
so với số đông. Kết quả dự báo chỉ mang tính thời điểm
ngay sau khi thống nhất được ý kiến giữa các chuyên gia.
Bên cạnh đó, phương pháp Delphi được áp dụng
nghiên cứu điều tra các tiêu chí ảnh hưởng tới quyết định
lựa chọn địa điểm cho tàu chở dầu của Iran [4] và dự án
dự báo giá dầu của Ủy ban Năng lượng California (1983).
2.2.2. Ứng dụng phương pháp Delphi trong lĩnh vực dầu khí
và sự khác biệt so với các phương pháp khác
Nghiên cứu của Mansoureh Hasanzadeh [4] được thực
hiện với mục đích xác định, lựa chọn và ưu tiên các tiêu
Các tổ chức trên thế giới thường sử dụng các mô hình
kinh tế lượng, mô hình kinh tế công nghệ, phương pháp
DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
46
PETROVIETNAM
chuẩn môi trường và kỹ thuật cho việc đánh giá địa điểm
cho tàu chở dầu. Nghiên cứu được tiến hành thông qua
việc kết hợp phương pháp chuyên gia Delphi và mô hình
kinh tế lượng, trong đó mô hình kinh tế lượng được sử
dụng với mục đích lượng hóa sự lựa chọn của các chuyên
gia. Tổng cộng 20 chuyên gia tham gia vào nhóm đã được
đưa bảng câu hỏi gồm 18 tiêu chí và được yêu cầu đánh
giá mức độ quan trọng của các tiêu chí này theo một
thang điểm đánh giá (phục vụ cho việc lượng hóa quyết
định lựa chọn). Bên cạnh kết quả liên quan đến lĩnh vực
nghiên cứu, báo cáo của nhóm tác giả cũng chỉ ra rằng
Delphi có khả năng đưa ý kiến chuyên gia vào các vấn đề
phức tạp như khoa học môi trường thông qua việc phân
tích dữ liệu và kết quả, do đó đây là phương pháp được
cho là phù hợp nhất với các nghiên cứu lựa chọn địa điểm
[4].
dự báo giá dầu trong dài hạn. Tính linh hoạt của phương
pháp này cho phép hình dung được vấn đề quan trọng
đối với giá dầu. Ngoài ra, phương pháp Delphi tương đối
đơn giản và có thể liên kết các chuyên gia ở các khu vực
địa lý khác nhau. Nguyên tắc giấu tên cũng đảm bảo các
chuyên gia tự do phản ánh ý kiến cá nhân.
Đối với công tác dự báo giá dầu, so với các phương
pháp dự báo dựa trên mô hình kinh tế lượng, đặc biệt
trong thời điểm thị trường biến động, mô hình Delphi tối
ưu hơn do có khả năng cân nhắc đến các biến cố không
thể lượng hóa được (thiên tai, căng thẳng địa chính trị…).
Trong khi đó, nếu so với phương pháp kịch bản, kết quả
dự báo của phương pháp Delphi khách quan hơn do đây
là kết quả thống nhất và duy nhất của cả nhóm từ các dự
báo cá nhân. Trong khi đó, theo phương pháp kịch bản,
kết quả dự báo cuối cùng là phương án được lựa chọn
dựa trên ý kiến chủ quan của người dự báo, do đó thường
mang tính cá nhân và khó đảm bảo độ chính xác.
Đối với nghiên cứu của Ủy ban Năng lượng California
[5], phương pháp Delphi được sử dụng như là một trong
những phương pháp để dự báo giá dầu thô trong dài hạn
(20 năm). Phương pháp này được tiến hành từ năm 1983
thông qua rất nhiều vòng và kết quả các vòng rất khác
nhau. Các chuyên gia được chọn từ nhiều nước khác nhau
và làm việc trong nhiều lĩnh vực: tài chính, hàn lâm, công
nghiệp, tư vấn và các cơ quan Chính phủ. Các chuyên gia
trong nhóm sẽ đưa ra sự thay đổi trong giá dầu cùng các
biến số kinh tế trong tương lai. Kết quả của các vòng là
trung bình ý kiến chuyên gia. Sau mỗi vòng, các chuyên
gia có quyền thay đổi quyết định của mình. Kết quả cuối
cùng của nhóm sẽ là cơ sở cho việc dự báo giá dầu. Các
chuyên gia được hỏi để đưa ra dự báo theo 3 mức: thấp,
tiềm năng (có khả năng xảy ra nhất) và cao trong giai
đoạn 1997 - 2018. Ngoài ra, các chuyên gia cũng phải
xếp hạng các yếu tố có thể ảnh hưởng đến giá dầu trong
mức thấp và mức cao. Trong vòng cuối cùng (vòng IX vào
năm 1997), bên cạnh các mức giá dầu được tổng hợp, báo
cáo kết luận rằng tỷ lệ biến động trong mức giá cao là
lớn nhất, trong khi đối với mức giá thấp là tương đối ổn
định. Yếu tố có ảnh hưởng nhiều nhất dẫn đến giá dầu ở
mức cao là mâu thuẫn an ninh hoặc/và bất ổn chính trị
của khu vực Trung Đông, sự tuân thủ hạn ngạch sản xuất
của các nước OPEC, tăng trưởng nhu cầu nhanh hơn so
với nguồn cung. Ngoài ra, còn một số yếu tố khác cũng
tác động đến giá dầu là bất ổn chính trị đối với sản xuất và
xuất khẩu dầu của Liên Xô cũ, hạn chế về mặt môi trường
đối với việc phát triển các mỏ dầu, nhu cầu về dầu của các
nước công nghiệp hóa và vấn đề thắt chặt an ninh ở Iraq
của Liên hợp quốc. Đối với phương pháp nghiên cứu, báo
cáo cũng chỉ ra rằng phương pháp Delphi thích hợp để
3. Thực tiễn áp dụng phương pháp Delphi tại Việt Nam
3.1. Căn cứ lựa chọn phương pháp Delphi
Để lựa chọn phương pháp dự báo giá dầu phù hợp,
VPI xác định các tiêu chí: (1) Phát huy tối đa nguồn nhân
lực nội bộ; (2) Giảm thiểu sự phụ thuộc vào dự báo của
các tổ chức bên ngoài; (3) Dễ áp dụng, có khả năng duy trì
thường xuyên, lâu dài và đưa ra kết quả kịp thời; (4) Có khả
năng cân nhắc đến các yếu tố không lượng hóa được (địa
chính trị, thiên tai…).
Về nguồn nhân lực, ở Tập đoàn Dầu khí Việt Nam và
các đơn vị thành viên có bộ phận thị trường, có thể xây
dựng mạng lưới chuyên gia, đảm bảo tiếp cận nguồn
thông tin đa dạng, hướng xử lý thông tin đa chiều.
Việc dự báo chủ yếu dựa trên sự tổng hợp các kết
quả được cung cấp bởi các đơn vị tư vấn như: Wood
Mackenzie, Thomson Reuters… thay vì tự thực hiện. Mặc
dù khoản kinh phí hàng năm chi cho việc mua các số liệu
phân tích và dự báo của các tổ chức trên rất lớn nhưng
việc tiếp cận còn hạn chế do quy định về bản quyền của
nhà cung cấp. Việc triển khai công tác dự báo của các đơn
vị thành viên và Công ty mẹ chưa thực sự gắn kết và đồng
bộ. Mỗi đơn vị có thể sử dụng các nguồn tài liệu tham
khảo của các đơn vị tư vấn khác nhau, dẫn đến kết quả dự
báo giữa các đơn vị không đồng nhất. Các đơn vị tự thực
hiện dự báo lại có hạn chế nhất định: đơn vị có năng lực về
các mô hình và phần mềm dự báo (như VPI) thiếu thông
tin về thực tiễn thị trường; các đơn vị am hiểu thị trường
thì thiếu công cụ và lý thuyết hỗ trợ. Một số đơn vị chưa
DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
47
KINH TẾ - QUẢN LÝ DẦU KHÍ
xây dựng bộ phận dự báo thị trường chuyên trách, chủ yếu do
bộ phận kinh doanh kiêm nhiệm [1].
năm 3 tháng hoạt động (51 bản tin tháng), tính đến
thời điểm hiện tại, nhóm chuyên gia được duy trì với
12 thành viên. Tần suất dự báo là hàng tháng, hàng
quý và hàng năm. Các chuyên gia trong nhóm được
lựa chọn theo 2 tiêu chí: am hiểu, có kinh nghiệm
và nhạy bén với thị trường dầu thô và các sản phẩm
liên quan; đại diện cho các đơn vị và lĩnh vực khác
nhau.
Phương pháp dự báo Delphi được VPI lựa chọn để dự báo
giá dầu thô Dated Brent do có khả năng triển khai nhanh, dễ
dàng và phạm vi rộng mà không cần sử dụng các phần mềm
kinh tế lượng hoặc các mô hình phức tạp. Mặc dù kết quả của
phương pháp này chỉ mang tính thời điểm nhưng lại phù hợp
với việc dự báo giá sản phẩm theo tháng, đồng thời có khả
năng kiểm chứng kết quả trong tháng kế tiếp.
Để tiết kiệm thời gian đưa ra kết quả dự báo
cuối cùng và đơn giản hóa quá trình thực hiện, tiến
hành phương pháp Delphi trong 2 vòng phỏng vấn
thông qua 5 bước sau:
3.2. Quy trình áp dụng thí điểm mô hình Delphi trong dự báo
giá dầu thô Dated Brent
Công tác dự báo giá dầu thô Dated Brent thế giới bằng
phương pháp Delphi được triển khai từ tháng 1/2015 với 16
chuyên gia từ Tập đoàn Dầu khí Việt Nam, Tổng công ty Dầu Việt
Nam (PVOIL), Công ty Lọc hóa dầu Bình Sơn (BSR), Tổng công ty
Thăm dò Khai thác Dầu khí (PVEP), Viện Dầu khí Việt Nam. Sau 4
• Bước 1: Gửi câu hỏi/thông tin thị trường
Theo quy trình, vào ngày 1 hàng tháng, cán bộ
điều phối của VPI sẽ gửi bản tin tổng hợp thị trường
cho từng chuyên gia để giúp các chuyên gia đưa ra
dự báo. Các thông tin trong bản tin tổng hợp gồm:
- Dữ liệu quá khứ được biểu diễn dưới dạng đồ
thị: Giá dầu thô (Dated Brent), diễn biến thị trường
kỳ hạn, thị trường chứng khoán và tiền tệ thế giới.
Việc biểu diễn bằng hình thức đồ thị đảm bảo ngắn
gọn, rõ ràng, thuận tiện cho việc theo dõi và nắm
bắt các diễn biến chính của các yếu tố.
Lãnh đạo Tập đoàn
Ban Thương mại Dịch vụ,
VPI
- Giá dầu thô trung bình tháng trước: Là căn cứ
để các chuyên gia cân nhắc và đưa ra giá dự báo dựa
trên phán đoán, kinh nghiệm cá nhân.
- Tóm tắt yếu tố chính tác động lên thị trường
dầu thô trong tháng.
Nhóm dự báo Delphi
Cơ quan Tập đoàn
Các dữ liệu được tổng hợp, xử lý các số liệu công
bố từ Wood Mackenzie, Thomson Reuters... Thống
kê kết quả dự báo của nhóm chuyên gia trong tháng
trước đó (các chỉ số đo lường mức độ chính xác của
dự báo mà nhóm chuyên gia thực hiện trong quá
khứ). Những thông tin này giúp các chuyên gia theo
dõi và đánh giá được hiệu quả hoạt động.
PVOIL
PVEP
BSR
VPI
Kết quả dự báo
Thông tin, dữ liệu
• Bước 2: Chuyên gia gửi dự báo vòng 1
Hình 2 . Mô hình thí điểm sử dụng phương pháp Delphi để dự báo giá dầu thô
Bước 2
Bước 4
Bước 5
Bước 1
Bước 3
Chuyên gia
gửi dự báo
vòng 1
Chuyên gia
Tổng hợp
Tổng hợp
kết quả
vòng 1 gửi
chuyên gia
Gửi chuyên gia
câu hỏi/thông tin
thị trường
gửi dự báo
và gửi dự báo
vòng 2
cuối cùng
Hình 3. Quy trình dự báo giá dầu thô bằng phương pháp Delphi
DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
48
PETROVIETNAM
Sau khi xử lý các thông tin do thư ký của nhóm cung cấp, các chuyên
gia sẽ gửi lại kết quả dự báo sau 1 ngày. Thông tin được gửi lại gồm giá dầu
dự báo cho tháng tiếp theo, các yếu tố mà chuyên gia cho rằng ảnh hưởng
tới giá dầu trong tháng tới (chia làm 3 nhóm: cung - cầu, địa - chính trị, tài
chính kinh tế). Để đảm bảo tính khách quan, kết quả dự báo cá nhân sẽ
được bảo mật với các chuyên gia còn lại trong nhóm.
tháng tới. Trong trường hợp có ý kiến
khác nhau về cùng một vấn đề, cán bộ
điều phối phải tổng hợp và phản ánh các
ý kiến đó.
• Bước 4: Chuyên gia gửi dự báo
vòng 2
• Bước 3: Tổng hợp kết quả vòng 1 và gửi lại cho các chuyên gia
Các chuyên gia sẽ tiến hành gửi dự
báo vòng 2 vào ngày 3 hàng tháng. Bên
cạnh giá dầu dự báo, các chuyên gia có
thể bổ sung thêm các yếu tố ảnh hưởng
đến giá dầu trong tháng tới mà trong
vòng trước chưa được đề cập tới.
Sau khi nhận được dự báo của các chuyên gia, cán bộ điều phối sẽ tiến
hành tổng hợp thông tin theo nguyên tắc trung lập, khách quan và gửi lại
cho các chuyên gia với các nội dung sau:
- Giá dầu dự báo trung bình là trung bình các kết quả dự báo được
đưa ra bởi các chuyên gia.
• Bước 5: Tổng hợp và gửi dự báo cuối
cùng
- Giá dự báo cao nhất và thấp nhất.
- Số lượng dự báo tăng và giảm.
Kết quả dự báo cuối cùng được
tổng hợp tương tự vòng 1. Sau khi tổng
hợp, cán bộ điều phối sẽ gửi lại cho các
chuyên gia bản tin tổng hợp, gồm các nội
dung về thị trường tháng trước, thống kê
hoạt động của nhóm chuyên gia trong
quá khứ và kết quả dự báo các vòng.
- Các yếu tố mà các chuyên gia cho rằng ảnh hưởng tới giá dầu trong
3.3. Kết quả dự báo giá dầu thô bằng
phương pháp Delphi
Bản tin Dự báo giá dầu thô theo
phương pháp Delphi (Hình 4) được công
bố hằng tháng, cung cấp đầy đủ các
thông tin: Biểu đồ giá dầu và diễn biến
thị trường dầu thô thế giới, dữ liệu về thị
trường kỳ hạn và thị trường tài chính tiền
tệ trong tháng trước đó, thống kê kết quả
hoạt động của nhóm chuyên gia trong
quá khứ, công bố kết quả dự báo giá dầu
sau các vòng cũng như các yếu tố có thể
ảnh hưởng đến thị trường trong tháng
kế tiếp. Các thông tin này giúp các đơn
vị nắm bắt bối cảnh thị trường, đưa ra các
quyết định sản xuất kinh doanh. Nhóm
dự báo đã mở rộng thêm dự báo giá dầu
theo quý để phục vụ nhu cầu thống kê
và tiến độ lập kế hoạch/báo cáo của các
đơn vị.
Về chất lượng dự báo, thực tế triển
khai cho thấy kết quả dự báo giá dầu
cuối cùng bám sát diễn biến thực tế giá
dầu Dated Brent. Chênh lệch dự báo
thấp nhất với giá dự báo cao nhất trong
Hình 4. Bản tin dự báo giá dầu thô bằng phương pháp Delphi
DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
49
KINH TẾ - QUẢN LÝ DẦU KHÍ
Wood Mackenzie hay EIA đều có sai số lớn hơn kết quả
dự báo từ Delphi trong cùng khoảng thời gian công
bố từ ngày 1 - 5 hàng tháng theo số liệu thống kê từ
các báo cáo tháng phát hành định kỳ. Tuy nhiên, việc
tham khảo các thông tin từ Wood Mackenzie, EIA là
khó kiểm chứng bởi tính độc lập trong việc thu thập
thông tin từ các chuyên gia. Do vậy, phân tích từ các số
liệu thống kê là cơ sở để đưa ra kết luận kết quả dự báo
giá dầu thô theo phương pháp Delphi phản ánh khá
sát xu hướng thị trường cũng như tương đồng với dự
báo của các tổ chức uy tín khác như Wood Mackenzie
hay EIA.
USD/thùng
95
85
75
65
55
45
35
25
Giá Dated Brent
Đường biên dự báo Delphi
Kết quả Delphi
VPI đã xây dựng quy trình thu thập thông tin, quy
trình phối hợp với các chuyên gia. Cơ sở dữ liệu dự báo
được lưu trữ một cách có hệ thống để thuận lợi cho việc
chuyển giao trong điều kiện cần thiết.
Hình 5. So sánh dự báo nhóm Delphi và giá dầu Dated Brent thực tế
36
33
30
27
24
21
18
15
12
9
32
24 24
4. Kết luận
Dự báo giá dầu thô bằng phương pháp Delphi có
ưu điểm đơn giản, dễ thực hiện, dễ theo dõi và phù hợp
với hệ thống dự báo của Tập đoàn Dầu khí Việt Nam.
7,12
6,48
6
3
0
3,94
3,27
3,36
- Phương pháp Delphi tận dụng triệt để đội ngũ
chuyên gia đến từ các đơn vị, có kinh nghiệm, am hiểu
và nhạy bén với thị trường dầu thô trong nước và quốc
tế. Vì vậy, kết quả dự báo cuối cùng phản ánh quá trình
xử lý thông tin đa dạng và đa chiều, không chỉ dự báo
giá dầu trong tháng tiếp theo mà còn cung cấp dự báo
về các yếu tố có khả năng ảnh hưởng tới thị trường
trong tương lai. Các chuyên gia làm việc độc lập, có
thể rút ngắn thời gian đưa ra dự báo so với các phương
pháp khác.
1,66
Sai số tuyệt đối
trung bình
Sai số tương đối
trung bình (%)
Số lần đúng xu thế
Delphi
Wood Mackenzie EIA
Hình 6. So sánh kết quả dự báo bằng phương pháp Delphi của VPI và dự báo của Wood
Mackenzie, EIA
khoảng 1%, cho thấy mức độ chính xác rất cao (Hình 5).
Bên cạnh đó, so sánh với dự báo của các tổ chức dự báo
quốc tế (Wood Mackenzie1 và EIA2) trên 3 tiêu chí: dự báo
đúng xu thế (tăng/giảm), sai số tuyệt đối3 và sai số tương
đối4 so với giá dầu thực tế, kết quả dự báo bằng phương
pháp Delphi được đánh giá có xu hướng tương đồng với
dự báo của các tổ chức quốc tế như đã đề cập. Theo thống
kê từ tháng 1/2016 - 3/2019, kết quả dự báo bằng phương
pháp Delphi đưa ra đúng xu thế biến động giá 32 lần trong
tổng số 38 lần. Sai số tuyệt đối trung bình là 1,66 USD/
thùng, mức sai số nhỏ nhất là 0,12 USD/thùng. Sai số tương
đối trung bình của nhóm ở mức 3,27%. Trong khi đó các
mức sai số từ Wood Mackenzie hay Cơ quan Quản lý Thông
tin Năng lượng Mỹ (EIA) đều dao động trong khoảng 6 -
7%. Theo nhận định của nhóm tác giả, các thông tin của
- Kết quả dự báo giá dầu thô bằng phương pháp
Delphi của nhóm chuyên gia Tập đoàn Dầu khí Việt
Nam có tỷ lệ chính xác cao về xu thế, sai số so với giá
thực tế nhỏ và chất lượng lượng dự báo tốt.
- Phương pháp Delphi khắc phục được sự thiếu
thống nhất trong hệ thống dự báo của Tập đoàn Dầu
khí Việt Nam. Kết quả dự báo được đưa ra dựa trên cơ
sở thống nhất ý kiến chuyên gia, do đó chỉ có 1 dự báo
duy nhất được sử dụng trong các báo cáo và tính toán,
tránh gây ra mâu thuẫn trong quá trình đưa ra quyết
định của các cấp lãnh đạo.
Việc áp dụng phương pháp Delphi trong công tác
dự báo giá dầu thô có tính ứng dụng cao, đặc biệt trong
bối cảnh giá dầu biến động. Nhóm tác giả đánh giá
phương pháp này có tiềm năng phát triển và duy trì lâu
dài, với mục tiêu đưa ra dự báo giá dầu thô hàng tháng
1Tổng hợp dự báo từ báo cáo Macro oils short-term outlook hàng tháng của Wood Mackenzie
2Tổng hợp dự báo từ báo cáo Short-term Energy Outlook hàng tháng của EIA
3Sai số tuyệt đối = Giá dầu dự báo cho tháng t - giá dầu thực tế tháng t
Giá dầu dự báo cho tháng t - giá dầu thực tế tháng t
4Sai số tương đối =
× 100 (%)
(
)
Giá dầu thực tế tháng t
DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
50
PETROVIETNAM
từ chính nguồn nội lực (là các chuyên gia về công tác thị
trường) của Tập đoàn Dầu khí Việt Nam và các đơn vị; hỗ
trợ các cấp lãnh đạo trong việc xây dựng chiến lược và đưa
ra các quyết định về sản xuất kinh doanh; nâng cao năng
lực phân tích và dự báo thị trường.
2. Nguyễn Quang Dong, Nguyễn Thị Minh. Giáo trình
Kinh tế lượng. Nhà xuất bản Đại học Kinh tế Quốc dân.
2013.
3. Kesten C.Green, J.Scott Armstrong, Andreas
Graefe. Methods to elicit forecasts from groups: Delphi and
prediction markets compared. 2007.
Trên cơ sở đó, VPI đã đề xuất Tập đoàn Dầu khí Việt
Nam đưa mô hình này đi vào hoạt động chính thức, xây
dựng hệ thống dự báo hoàn chỉnh và thống nhất, ban
hành cơ chế phối hợp, công nhận kết quả dự báo là cơ
sở để tính toán, xây dựng chiến lược và đưa ra các quyết
định sản xuất kinh doanh, giảm sự phụ thuộc vào dự báo
của các tổ chức bên ngoài. Ngoài ra, Tập đoàn Dầu khí Việt
Nam cần bổ sung chuyên gia để nâng cao chất lượng dự
báo và áp dụng mô hình dự báo này cho các sản phẩm
khác (xăng, dầu…) cũng như hỗ trợ VPI hoàn thiện hơn
nữa quy trình dự báo, từ giai đoạn thu thập thông tin ban
đầu, trao đổi giữa cán bộ điều phối và chuyên gia cho đến
giai đoạn chốt và công bố kết quả dự báo, rút ngắn quá
trình dự báo và khai thác triệt để các thông tin.
4. Mansoureh Hasanzadeh, Afshin Danehkar, Ali
Pak. Application of Delphi method for criteria selection in
site survey of oil jetties in Iran. Environment and Natural
Resources. 2012; 2(1): p. 119 - 128.
5. Y.Nelson, G.Gemis, H.D.Nix. Results of the Delphi IX
survey of oil price forecasts. California Energy Commission.
1997.
6. Kerstin Cuhls. Fraunhofer institute for systems and
innovation research ISI.
7. J.Scott Armstrong. Principles of forecasting: A
handbook for researchers and practitioners. Springer. 2001.
8. Damodar N.Gujarati, Dawn C.Porter. Basic
econometrics. McGraw Hill. 2003.
Tài liệu tham khảo
1. Viện Dầu khí Việt Nam. Báo cáo nghiên cứu đê xuất
định hướng phát triển và giải pháp nâng cao năng lực công
tác dự báo thị trường tại Tập đoàn Dầu khí Việt Nam. 2015.
FORECASTING CRUDE OIL PRICE AMID VOLATILITY OF GLOBAL MARKET
USING THE DELPHI METHOD
1Doan Tien Quyet, Vu Tuyet Vy2
1Vietnam Petroleum Institute
2Auckland University of Technology
Email: quyetdt@vpi.pvn.vn
Summary
In a competitive and risky oil and gas market, governments or oil and gas companies will face difficulties if they cannot identify the
oil and gas market movements (supply/demand/price). Accurate market forecast helps the governments and companies to be more pro-
active in handling situations, taking advantage of business opportunities and avoiding losses. Accurate forecast is also an important basis
for making policies and strategic decisions.
In the context of volatile oil prices, the errors of forecasting models are relatively large. The Vietnam Petroleum Institute (VPI) has
piloted a price forecasting model for Dated Brent crude oil using the Delphi method. The forecasting results show that this method
accurately predicts trends, errors are small compared with the actual price and the forecasting quality is good.
Key words: Forecast model, crude oil price, Dated Brent, expert’s forecast, Delphi.
DẦU KHÍ - SỐ 7/2019
51
8 trang
16/04/2022
2020
Bạn đang xem tài liệu "Dự báo giá dầu thô trong giai đoạn thị trường biến động bằng phương pháp Delphi", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- du_bao_gia_dau_tho_trong_giai_doan_thi_truong_bien_dong_bang.pdf
