បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះមានគោលបំណងកំណត់កត្តាដែលជះឥទ្ធិពលដល់បរិមាណនៃការនាំចេញតែរបស់ប្រទេសវៀតណាម (ដូចជាផ្ទៃដី ផលិតភាព និងតម្លៃ) និងធ្វើការព្យាករណ៍ពីនិន្នាការនៃកំណើនការនាំចេញរហូតដល់ឆ្នាំ ២០៣០។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានប្រើប្រាស់ទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំពីឆ្នាំ ១៩៦១ ដល់ ២០១៨ ដោយអនុវត្តគំរូតម្រូវការលីនេអ៊ែរស៊េរីពេលវេលា និងបច្ចេកទេសការព្យាករណ៍តាមបែបស្ថិតិ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Time-Series Linear Regression Model គំរូតម្រូវការលីនេអ៊ែរស៊េរីពេលវេលា |
ងាយស្រួលក្នុងការទាញរកទំនាក់ទំនងនិងឥទ្ធិពលរវាងអថេរឯករាជ្យ (ដូចជាផ្ទៃដី តម្លៃ ផលិតភាព) ទៅលើបរិមាណនៃការនាំចេញ។ | ទាមទារទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្ររយៈពេលវែង ហើយមិនអាចធ្វើការព្យាករណ៍ទៅអនាគតបានដោយសុក្រឹតខ្ពស់ប្រសិនបើគ្មានការកែតម្រូវទិន្នន័យ (Data transformation)។ | បង្ហាញថាការកើនឡើងផ្ទៃដី ១.០០០ ហិកតា ធ្វើឱ្យការនាំចេញកើន ១.៣០៧ តោន និងផលិតភាពកើន ១ តោន/ហិកតា ធ្វើឱ្យការនាំចេញកើន ១២,០៩៦ តោន។ |
| Simple Back-Transformed Forecast (Median) ការព្យាករណ៍បែបសាមញ្ញដោយបំលែង Box-Cox (តម្លៃមេដ្យាន) |
ជួយកម្រិតការព្យាករណ៍ឱ្យនៅតម្លៃវិជ្ជមាន និងងាយស្រួលក្នុងការគណនាបឋមសម្រាប់និន្នាការទូទៅ។ | មិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីតម្លៃមធ្យមពិតប្រាកដនៃរបាយទិន្នន័យ (Forecast distribution) ដែលអាចធ្វើឱ្យលទ្ធផលការព្យាករណ៍ទាបជាងជាក់ស្តែង។ | វាយតម្លៃថាបរិមាណនាំចេញតែរបស់វៀតណាមនឹងកើនឡើងដល់ ៤១៩.៦៤៣ តោន នៅឆ្នាំ២០៣០។ |
| Bias-Adjusted Forecast (Mean) ការព្យាករណ៍ដោយកែតម្រូវភាពលម្អៀង (តម្លៃមធ្យម) |
ផ្តល់លទ្ធផលការព្យាករណ៍ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីតម្លៃមធ្យមពិតប្រាកដ (Mean) ដែលមានភាពសុក្រឹតជាងសម្រាប់ការបូកសរុបទិន្នន័យទូទាំងប្រទេស។ | ការគណនានិងការកែតម្រូវសម្មតិកម្មមានភាពស្មុគស្មាញជាងវិធីសាស្ត្រប្រើតម្លៃមេដ្យានបន្តិច។ | ព្យាករណ៍ថាបរិមាណនាំចេញនឹងមានកំណើនកាន់តែខ្ពស់ដល់ ២៩១% ឬស្មើនឹង ៥៥៦.៦៩១ តោន នៅឆ្នាំ២០៣០។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាឯកសារមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតពីចំណាយថវិកា ប៉ុន្តែការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារនូវប្រភពទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលារយៈពេលវែង និងចំណេះដឹងផ្នែកស្ថិតិ។
ការសិក្សានេះផ្អែកទាំងស្រុងលើទិន្នន័យរបស់ប្រទេសវៀតណាម និងទីផ្សារតែសកលចាប់ពីឆ្នាំ ១៩៦១ ដល់ ២០១៨។ កត្តានេះអាចមានកម្រិតក្នុងការទាញយកសេចក្តីសន្និដ្ឋានដោយផ្ទាល់សម្រាប់ប្រទេសផ្សេងៗដែលមានលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុ គុណភាពដី និងគោលនយោបាយខុសគ្នា។ សម្រាប់កម្ពុជា ការអនុវត្តគំរូនេះតម្រូវឱ្យមានការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យក្នុងស្រុកច្បាស់លាស់ដើម្បីធានាភាពត្រឹមត្រូវ។
វិធីសាស្ត្រវិភាគស៊េរីពេលវេលា និងការព្យាករណ៍នេះ មានអត្ថប្រយោជន៍ខ្ពស់សម្រាប់ស្ថាប័នរដ្ឋ និងអ្នកស្រាវជ្រាវនៅកម្ពុជាក្នុងការរៀបចំផែនការយុទ្ធសាស្ត្រនាំចេញកសិផល។
ជារួម ការប្រើប្រាស់គំរូវិភាគសេដ្ឋកិច្ចនេះនឹងជួយឱ្យអ្នកធ្វើគោលនយោបាយកម្ពុជាអាចកំណត់យុទ្ធសាស្ត្រច្បាស់លាស់ ជំរុញការកែច្នៃស៊ីជម្រៅ និងកាត់បន្ថយហានិភ័យទីផ្សារនាពេលអនាគត។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Time-series linear model (គំរូតម្រូវការលីនេអ៊ែរស៊េរីពេលវេលា) | គឺជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រមូលបានតាមលំដាប់ពេលវេលាជាបន្តបន្ទាប់ (ឧទាហរណ៍ទិន្នន័យប្រចាំឆ្នាំក្នុងរយៈពេលរាប់សិបឆ្នាំ) ដើម្បីស្វែងរកទំនាក់ទំនងរវាងកត្តាផ្សេងៗ (ដូចជាផ្ទៃដី តម្លៃ) និងលទ្ធផលចុងក្រោយ (បរិមាណនាំចេញ) ព្រមទាំងប្រើសម្រាប់ទស្សន៍ទាយនិន្នាការនាពេលអនាគត។ | ប្រៀបដូចជាការកត់ត្រាពិន្ទុប្រឡងរបស់សិស្សម្នាក់ជារៀងរាល់ខែជាច្រើនឆ្នាំ ដើម្បីរកមើលថាតើម៉ោងសិក្សាបន្ថែមជួយឱ្យពិន្ទុគេកើនឡើងកម្រិតណា ហើយទាញយកវាទៅទស្សន៍ទាយពិន្ទុខែក្រោយរបស់គេ។ |
| Box-Cox transformations (ការបំលែងបែប Box-Cox) | គឺជារូបមន្តគណិតវិទ្យាសម្រាប់កែប្រែទិន្នន័យដែលមិនមានទម្រង់ស្តង់ដារ (មិនប្រក្រតី) ឱ្យទៅជារបាយទិន្នន័យដែលមានលក្ខណៈប្រក្រតី (Normal distribution) ដែលជួយឱ្យការវិភាគ និងការព្យាករណ៍ទិន្នន័យកាន់តែមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់ និងជួយកំណត់កុំឱ្យការព្យាករណ៍លោតដល់តម្លៃអវិជ្ជមាន។ | ប្រៀបដូចជាការប្រើប្រាស់កញ្ចក់កែវពង្រីកពិសេសមួយដែលជួយតម្រង់រូបភាពដែលវៀច ឬខូចទ្រង់ទ្រាយ ឱ្យត្រលប់មកត្រង់និងច្បាស់ល្អវិញ ដើម្បីងាយស្រួលមើល និងវាយតម្លៃ។ |
| Bias-adjustment (ការកែតម្រូវភាពលម្អៀង) | នៅក្នុងការព្យាករណ៍ស្ថិតិ នៅពេលមានការបំលែងទិន្នន័យត្រឡប់មកទម្រង់ដើមវិញ លទ្ធផលតែងតែមាននិន្នាការទៅរកតម្លៃមេដ្យាន (Median) ដែលធ្វើឱ្យទាបជាងការពិត។ ការកែតម្រូវភាពលម្អៀង គឺជាការគណនាបូកបន្ថែមដើម្បីទាញយកតម្លៃមធ្យម (Mean) ពិតប្រាកដ ដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីទិន្នន័យសរុបបានត្រឹមត្រូវជាង។ | ដូចជាការបូកបន្ថែមពិន្ទុប៉ះប៉ូវដល់សិស្សទាំងមូល បន្ទាប់ពីគ្រូដឹងថាវិញ្ញាសាប្រឡងមានកំហុសបច្ចេកទេសដែលធ្វើឱ្យសិស្សគ្រប់គ្នាបានពិន្ទុទាបជាងសមត្ថភាពពិតរបស់ពួកគេ។ |
| Explanatory variables (អថេរពន្យល់ ឬអថេរឯករាជ្យ) | នៅក្នុងគំរូស្ថិតិ វាគឺជាកត្តា ឬអថេរដែលត្រូវបានគេប្រើប្រាស់ដើម្បីពន្យល់ ឬទស្សន៍ទាយពីការប្រែប្រួលនៃលទ្ធផល (អថេរអាស្រ័យ)។ ឧទាហរណ៍ ផ្ទៃដី ផលិតភាព និងតម្លៃ គឺជាអថេរពន្យល់ដែលជះឥទ្ធិពលដល់បរិមាណនាំចេញតែ។ | ប្រៀបដូចជាបរិមាណទឹក និងពន្លឺព្រះអាទិត្យ (អថេរពន្យល់) ដែលជាកត្តាកំណត់ថាតើដើមឈើមួយនឹងលូតលាស់បានកម្ពស់ប៉ុន្មានម៉ែត្រ (លទ្ធផល)។ |
| Land accumulation (ការប្រមូលផ្តុំដីធ្លី) | គឺជាគោលនយោបាយ ឬដំណើរការសេដ្ឋកិច្ចនៃការប្រមូលផ្តុំកសិដ្ឋានតូចៗដែលនៅរាយប៉ាយ បញ្ចូលគ្នាជាកសិដ្ឋានធំៗតែមួយ ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការគ្រប់គ្រង អនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាទំនើប និងបង្កើនផលិតភាពកសិកម្មក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ | ប្រៀបដូចជាការរួបរួមគ្នារវាងតូបលក់ចាប់ហួយតូចៗចំនួន៥ បញ្ចូលគ្នាទៅជាផ្សារទំនើបខ្នាតតូចមួយ ដើម្បីងាយស្រួលទិញទំនិញបោះដុំក្នុងតម្លៃថោក និងទាក់ទាញអតិថិជនបានច្រើនជាងមុន។ |
| Simple back-transformed forecast (ការព្យាករណ៍បែបសាមញ្ញដោយបំលែងត្រឡប់) | ជាវិធីសាស្ត្រក្នុងការបំប្លែងលទ្ធផលការព្យាករណ៍ដែលស្ថិតក្នុងទម្រង់គណិតវិទ្យាស្មុគស្មាញ (ឧទាហរណ៍ ទម្រង់លោការីត) ឱ្យត្រឡប់មកជាខ្នាតរង្វាស់ដើម (ឧទាហរណ៍៖ តោន ឬដុល្លារ) វិញ ដើម្បីងាយស្រួលបកស្រាយ។ ប៉ុន្តែជាទូទៅ វាផ្តល់ត្រឹមតម្លៃកណ្តាលនៃរបាយទិន្នន័យប៉ុណ្ណោះ។ | ដូចជាការបកប្រែអត្ថបទពីភាសាបរទេសដែលស្មុគស្មាញ មកជាភាសាជាតិវិញ ដើម្បីឱ្យអ្នកអានយល់ន័យដើមដោយផ្ទាល់ ទោះបីជាពេលខ្លះអាចនឹងបាត់បង់អត្ថន័យលម្អិតបន្តិចបន្តួចក៏ដោយ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
