Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Xây dựng mô hình dự báo số thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa theo phương pháp kết hợp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SỸ

XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO SỐ THU NGÂN SÁCH CỦA TỈNH KHÁNH HÒA THEO PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP

CHUYÊN NGÀNH : KINH TẾ - TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG MÃ SỐ :60.31.12

TÁC GIẢ: LÊ QUỐC THÀNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS. TRƯƠNG THỊ HỒNG

TP HỒ CHÍ MINH – 2011

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan: Luận văn “Xây dựng mô hình dự báo số thu ngân sách

của tỉnh Khánh Hòa theo phương pháp kết hợp” là công trình nghiên cứu riêng của

tôi. Các số liệu trong luận văn được sử dụng trung thực. Kết quả nghiên cứu được

trình bày trong luận văn này chưa từng được công bố tại bất kỳ công trình nào

khác.

Tôi xin chân thành cám ơn các Thầy Cô trường Đại học Kinh tế TPHCM đã

truyền đạt cho tôi kiến thức trong suốt những năm học ở trường.

Tôi xin chân thành cám ơn Sở Tài chính Khánh Hòa, Sở Kế hoạch và Đầu tư

Khánh Hòa đã tạo điều kiện cho tôi khảo sát trong thời gian làm Luận văn.

Tôi xin chân thành cảm ơn PGS. TS. Trương Thị Hồng đã tận tình hướng

dẫn tôi hoàn thành tốt luận văn này.

TP HCM, ngày 25 tháng 01 năm 2011

Tác giả luận văn

Lê Quốc Thành

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH, BẢNG, BIỂU, PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ

PHẦN MỞ ĐẦU

CÁC CHƯƠNG Trang

CHƯƠNG I. TỔNG QUAN VỀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO VÀ KINH

NGHIỆM DỰ BÁO SỐ THU NGÂN SÁCH CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA….....1

1.1. Định nghĩa dự báo.……………………………………………………………1

1.1.1. Dự báo……………………….………………………………………..1

1.1.2. Phân loại phương pháp dự báo……………………………………......2

1.1.3. Phương pháp luận của dự báo định lượng…………………………….2

1.1.4. Tính dừng………………………………………………………….......8

1.1.5. Kiểm tra thành phần của một chuỗi thời gian…………………………9

1.2. Vai trò dự báo...…….………………………………………………………..10

1.3. Mô hình dự báo……………………………………………………………...10

1.3.1. Lựa chọn mô hình dự báo….………………………………………...10

1.3.2. Mô hình dự báo kết hợp……………………………………………...11

1.4. Kinh nghiệm dự báo số thu ngân sách của một số quốc gia………………14

1.4.1. Singapore……………..……………………………………………...14

1.4.2. Philippines……………………………………………………………17

1.4.3. Hàn Quốc…………………………………………………………….18

1.4.4. Niu-Di-Lân…………………………………….……………………..22

1.4.5. Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam………….………………………23

Kết luận Chương 1………………………………………………………….25

CHƯƠNG 2. THỰC TRẠNG CÔNG TÁC DỰ BÁO THU NGÂN SÁCH NHÀ

NƯỚC CỦA TỈNH KHÁNH HÒA………………………..…………………….26

2.1. Sơ nét về tình hình kinh tế - xã hội của tỉnh Khánh Hòa giai đoạn 1989-

2010………………………………………………………………………………..26

2.1.1. Quy hoạch phát triển kinh tế…………………………………….......26

2.1.2. Tình hình kinh tế - xã hội…………………………………………….29

2.2. Tình hình thu ngân sách nhà nước tỉnh Khánh Hòa giai đoạn 1989-

2010………………………………………………………………………………..33

2.2.1. Về quy mô thu ngân sách nhà nước………………………………….33

2.2.2. Về tốc độ tăng thu NSNN……………………………………………35

2.2.3. Về mức độ thu NSNN………………………………………………..37

2.2.4. Thu ngân sách theo hoạt động kinh tế……………………………….38

2.3. Thực trạng công tác dự báo thu NSNN tại tỉnh Khánh Hòa……..………43

2.3.1. Công tác dự báo thu NSNN…..……………………………………...43

2.3.2. Những thuận lợi……………………………………………………...46

2.3.3. Những khó khăn……………………………………………………..47

2.3.4. Nguyên nhân…………………………………………………………49

2.4. Kết quả dự báo thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa thông qua một số mô

hình kinh tế lượng..................................................................................................51

2.4.1. Mô hình dự báo trung bình di động kép…………………………......52

2.4.2. Mô hình dự báo san mũ Holt………………………………………...54

2.4.3. Mô hình dự báo hàm xu thế………………………………………….56

2.4.4. Mô hình dự báo hồi quy đơn…………………………………………58

2.4.5. Mô hình dự báo Arima……………………………………………….59

2.4.6. Mô hình dự báo kết hợp……………………………………………...62

2.4.7. Đánh giá kết quả dự báo của mô hình kết hợp.………………………64

Kết luận Chương 2………………………………………………………….66

CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO SỐ THU NGÂN SÁCH CỦA

TỈNH KHÁNH HÒA THEO PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP…………………...67

3.1. Phương hướng phát triển kinh tế tỉnh Khánh Hòa đến 2020…...………..67

3.1.1. Mục tiêu phát triển kinh tế.………………………………………......67

3.1.2. Phương hướng chuyển dịch cơ cấu kinh tế…………………………..68

3.2. Mục tiêu thu ngân sách nhà nước tỉnh Khánh Hòa đến năm 2015………72

3.3. Giả định và các bước xây dựng mô hình dự báo kết hợp…………………73

3.3.1. Các giả định để thực hiện mô hình dự báo kết hợp…..……………...73

3.3.2. Các bước xây dựng mô hình dự báo kết hợp.………………………..73

3.4. Quy trình thực hiện dự báo……………………………...………………….78

3.4.1. Quy trình dự báo trên hệ thống máy tính…………………………….79

3.4.2. Quy trình ước lượng………………………………………………….80

3.4.3. Quy trình đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo………………………81

3.5. Các giải pháp để thực hiện mô hình kết hợp………………………………81

3.5.1. Giải pháp về kỹ thuật………………………………………………...81

3.5.2. Giải pháp về chính sách……………………………………………...84

Kết luận Chương 3………………………………………………………….86

PHẦN KẾT LUẬN………………………………………………………………88

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

ARCH: Mô hình Arima: Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy CPI: Chỉ số giá tiêu dùng DM: Diebold and Mariano DNNN: Doanh nghiệp nhà nước GDP: Tổng sản phẩm trong nước GNP: Tổng sản phẩm quốc nội GST: Thuế hàng hóa và dịch vụ HLN: Harvey, Leybourne and Newbold Holt: Mô hình san mũ Holt IRAS: Cơ quan thu nội địa Singapore IRD: Phòng Tư vấn chính sách của Cơ quan thu nội địa MAPE: Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình NSNN: Ngân sách nhà nước RMSE: Độ lệch bình phương trung bình TBDD: Trung bình di động UBND: Ủy ban nhân dân VAR: Mô hình hồi quy vectơ Winters: Mô hình san mũ Winters

DANH MỤC CÁC HÌNH, BẢNG, BIỂU, PHỤ LỤC

Hình 1.1: Các phương pháp dự báo

Hình 1.2: Các giai đoạn của dự báo

Hình 1.3: Phương pháp luận của dự báo chuỗi thời gian

Hình 1.4: Phương pháp luận của dự báo nhân quả

Bảng 1.1: Cách lựa chọn các mô hình dự báo thích hợp

Bảng 2.1 : Cơ cấu các ngành kinh tế từ năm 1990 đến năm 2010

Bảng 2.2 : Bảng so sánh tốc độ tăng thu NSNN và tốc độ tăng GDP

Bảng 2.3 : Bảng các khoản thu nội địa qua các giai đoạn

Bảng 2.4 : Bảng tỷ trọng các khoản thu nội địa qua các giai đoạn

Bảng 2.5 : Bảng kết quả dự báo và sai số từ mô hình dự báo trung bình di động kép

Bảng 2.6 : Bảng kết quả dự báo và sai số từ mô hình dự báo san mũ holt

Bảng 2.7 : Bảng kết quả dự báo và sai số từ mô hình dự báo hàm xu thế

Bảng 2.8 : Bảng kết quả dự báo và sai số từ mô hình dự báo hồi quy đơn

Bảng 2.9 : Bảng kết quả dự báo và sai số từ mô hình dự báo Arima

Bảng 2.10 : Bảng xếp loại các mô hình theo tiêu chí RMSE

Bảng 2.11 : Mô hình dự báo kết hợp sau khi thực hiện thuật toán vòng biên tại các

mức ý nghĩa khác nhau

Bảng 2.12 : Kết quả RMSE của mô hình dự báo kết hợp tại các mức ý nghĩa

Bảng 2.13 : Bảng so sánh RMSE giữa các mô hình

Bảng 2.14 : Bảng kết quả dự báo năm 2010 của các mô hình

Bảng 3.1 : Bảng chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế

Bảng 3.2 : Bảng chuyển dịch cơ cấu giữa khu vực nông nghiệp và phi nông nghiệp,

giữa khu vực sản xuất và dịch vụ

Bảng 3.3 : Bảng cơ cấu thành phần kinh tế

Bảng 3.4 : Bảng cơ cấu kinh tế theo lãnh thổ, tính theo giá trị gia tăng

Bảng 3.5 : Bảng chuyển dịch cơ cấu sử dụng lao động theo ngành của Khánh Hoà

Bảng 3.6 : Mục tiêu thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa đến năm 2015

Biểu đồ 2.1 : Biểu đồ tình hình thu ngân sách nhà nước từ 1989 – 2010

Biểu đồ 2.2: Biểu đồ mức độ thu NSNN so với GDP giai đoạn 1991-2010

Biểu đồ 2.3: Biểu đồ thu ngân sách nhà nước tỉnh Khánh Hòa từ 1989 – 2010

Sơ đồ 3.1: Mô hình dự báo kết hợp đề nghị

Sơ đồ 3.2: Sơ đồ về quy trình thực hiện dự báo

Phụ lục số 01: Bảng tính RMSE từ các mô hình

Phụ lục số 02: Bảng số liệu thực hiện thuật toán vòng biên

Phụ lục số 03: Các mô hình dự báo

Phụ lục số 04: Các Bản đồ quy hoạch tỉnh Khánh Hòa

PHẦN MỞ ĐẦU

1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Với vị trí địa lý, điều kiện tự nhiên, truyền thống lịch sử, văn hoá, con người

đã tạo cho Khánh Hoà lợi thế để phát triển toàn diện các ngành kinh tế trong đó có

kinh tế biển như: xây dựng cảng và kinh doanh dịch vụ hàng hải; đóng mới và sửa

chữa tàu thuyền; nuôi trồng, khai thác và chế biến thuỷ sản; du lịch,...là mũi nhọn.

Trong những năm qua, Khánh Hoà đã tập trung đầu tư nhiều hệ thống hạ tầng cơ sở

tương đối đồng bộ, nhiều khu công nghiệp đã được qui hoạch và xây dựng đáp ứng

nhu cầu của các dự án đầu tư. Hệ thống các dịch vụ như: ngân hàng, tài chính, bảo

hiểm, hệ thống cung ứng dịch vụ, điện nuớc, viễn thông,...phát triển nhanh. Môi

trường thiên nhiên được bảo vệ, tôn tạo, tình hình an ninh, trật tự được đảm bảo.

Khánh Hoà là một trong 10 tỉnh dẫn đầu của Việt Nam về tốc độ phát triển, tăng

trưởng kinh tế hàng năm đạt 10,84%, GDP bình quân đầu người năm 2009 đạt 24,4

triệu đồng.

Tuy vậy trong bối cảnh kinh tế Việt Nam và Thế giới có nhiều biến động đã

đặt các nhà quản lý của tỉnh Khánh Hòa phải quan tâm nhiều hơn đến công tác dự

báo, đặt biệt là dự báo số thu ngân sách của tỉnh. Bởi vì tầm quan trọng của nguồn

thu ngân sách có quyết định lớn đến hầu hết các quyết định chính sách quan trọng

của tỉnh nên dự báo chính xác được số thu ngân sách đã và đang là nhu cầu cần

thiết của các nhà lãnh đạo của tỉnh.

Dự báo thu một cách chính xác đảm bảo cho ngân sách Nhà nước có được

tác động kinh tế một cách có kế hoạch. Việc bội thu hoặc bội chi ngân sách ngoài

dự kiến do dự báo thu không chính xác có thể gây ra các tác động kinh tế vĩ mô

không lường trước. Thí dụ, bội thu ngân sách có kế hoạch là phương tiện để kiềm

chế sức ép lạm phát đối với nền kinh tế, nhưng nếu bội thu theo kế hoạch đó lại

xuất phát từ việc đánh giá quá cao về nguồn thu và do đó, kết quả thực tế là bội chi

thì tác động tiếp theo sẽ là thúc đẩy hơn nữa lạm phát. Một sự bội chi ngoài dự kiến

như vậy còn có thể gây nên các vấn đề về dòng luân chuyển tiền tệ cho Nhà nước.

Với tầm quan trọng của dự báo thu ngân sách như trên, tôi đã lựa chọn đề tài:

“Xây dựng mô hình dự báo số thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa theo

phương pháp kết hợp”

2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Đề tài được nghiên cứu nhằm mục đích đưa ra được mô hình dự báo thích

hợp số thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa.

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đề tài được nghiên cứu theo phương pháp thống kê, phương pháp kiểm định

mô hình kinh tế lượng.

4. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

- Đối tượng nghiên cứu: Các mô hình dự báo thu nhập theo phương pháp

định lượng.

- Phạm vi nghiên cứu: Đề tài chỉ dừng lại ở việc dự báo số thu ngân sách tỉnh

Khánh Hòa mà không đi theo hướng phân tích cơ cấu thu cũng như những nhân tố

ảnh hưởng đến số thu. Dữ liệu là tập hợp số thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa trong

giai đoạn từ năm 1989-2010, GDP của tỉnh Khánh Hòa từ năm 1991 đến 2010.

5. Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

Lập được mô hình dự báo thích hợp để dự báo số thu của tỉnh để chủ động

trong công tác điều hành ngân sách.

6. KẾT CẤU ĐỀ TÀI

Đề tài được kết cấu thành 3 chương chính, bao gồm:

Chương 1: Tổng quan về các mô hình dự báo và kinh nghiệm dự báo số thu

của một số quốc gia.

Chương 2: Thực trạng công tác dự báo thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa.

Chương 3: Xây dựng mô hình dự báo thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa theo

phương pháp kết hợp.

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO VÀ KINH

NGHIỆM DỰ BÁO SỐ THU NGÂN SÁCH CỦA MỘT SỐ QUỐC GIA

1.1. Định nghĩa dự báo:

1.1.1. Dự báo:

Dự báo hàm ý dự đoán điều gì đó cho tương lai. Dự báo có thể là bất kỳ một

phát biểu nào về tương lai và phát biểu đó có thể hoặc không dựa trên một hoặc

một số căn cứ khoa học nào đó. Chính vì vậy, kết quả dự báo có thể chính xác hoặc

không chính xác. Để tránh những dự báo thiếu căn cứ, người làm dự báo cần được

trang bị các phương pháp khoa học và có hệ thống.

Dự báo được hiểu là việc ước lượng một sự kiện hoặc một điều kiện nào đó

trong tương lai vốn nằm ngoài khả năng kiểm soát của tổ chức nhằm cung cấp cơ

sở cho việc ra quyết định. Dự báo tốt có thể giúp tổ chức hình dung ra tương lai của

mình sẽ như thế nào để hoạch định hướng đi phù hợp [1].

Các tổ chức đang hoạt động trong một thế giới liên tục thay đổi nhưng các

quyết định phải được thực hiện ngay hôm nay và ảnh hưởng sống còn đến tương lai

của tổ chức, nên dự báo dĩ nhiên luôn luôn cần thiết nếu thực sự tổ chức muốn tồn

tại và phát triển bền vững.

Người ta thường nhấn mạnh rằng một phương pháp tiếp cận hiệu quả đối với

dự báo là phần quan trọng trong hoạch định. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch,

trong hiện tại họ xác định hướng tương lai cho các hoạt động mà họ sẽ thực hiện.

Bước đầu tiên trong hoạch định là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho

sản phẩm hoặc dịch vụ và các nguồn lực cần thiết để sản xuất sản phẩm hoặc dịch

vụ đó. Như vậy, dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ

xảy ra trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập

được. Khi tiến hành dự báo ta căn cứ vào việc thu thập xử lý số liệu trong quá khứ

[1] PGS. TS. Nguyễn Trọng Hoài, Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê 2009

và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ

vào một số mô hình toán học. Dự báo có thể là một dự đoán chủ quan hoặc trực

giác về tương lai. Nhưng để cho dự báo được chính xác hơn, người ta cố loại trừ

những tính chủ quan của người dự báo.[2]

1.1.2. Phân loại phương pháp dự báo:

Phương pháp dự báo gồm có hai phương pháp là: Phương pháp định tính và

phương pháp định lượng. Các phương pháp dự báo được biểu diễn ở Hình 1.1

Các phương pháp dự báo

Phương pháp định tính

- Tổng hợp lực lượng bán hàng. - Ý kiến ban quản trị. - Khảo sát/hoặc kiểm chứng thị trường. - Phương pháp Delphi

Phương pháp dự báo

Phương pháp định lượng

Hình 1.1 - Mô hình chuỗi thời gian + Dự báo thô + Hồi quy hàm xu thế + San mũ + Phân tích chuỗi thời gian + ARIMA - Mô hình nhân quả + Hồi quy dữ liệu chéo + Hồi quy chuỗi thời gian

1.1.3. Phương pháp luận của dự báo định lượng:

1.1.3.1. Phương pháp luận của dự báo chuỗi thời gian:

- Dữ liệu chuỗi thời gian là các dữ liệu mà các biến quan sát được thu thập

theo thời gian, chẳng hạn như GDP, CPI, việc làm, thất nghiệp, cung tiền, lãi suất,

chỉ số giá chứng khoán, suất sinh lợi của một cổ phiếu, giá dầu, giá vàng, doanh

số,…Các dữ liệu thời gian có thể được thu thập theo một tần suất quan sát nhất

[2]Trung tâm Thông tin và Dự báo Kinh tế - xã hội Quốc gia, Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Nâng cao chất lượng công tác dự báo và cảnh báo, năm 2008

định tùy đặc điểm của từng đối tượng nghiên cứu, ví dụ theo ngày (chứng khoán,

lãi suất, tỷ giá hối đoái), theo tuần (lương tuần, cung tiền), theo tháng (tỷ lệ thất

nghiệp, tỷ lệ lạm phát, sản lượng công nghiệp, doanh số), theo quý (GDP, doanh

số), theo năm (ngân sách Chính phủ, tốc độ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, giá

trị xuất khẩu).

- Dự báo các giai đoạn quá khứ được gọi là dự báo hậu nghiệm và dự báo các

giai đoạn tương lai được gọi là dự báo tiền nghiệm. Để hiểu rõ hơn về các loại dự

báo này trong quy trình dự báo, chúng ta phân tích sơ đồ ở Hình 1.2.

Dữ liệu quá khứ

Y76

Y99

Y76

Y92

Mẫu

Các giai đoạn của dự báo

∞

Ŷ∞

Ŷ70

Ŷ75

Ŷ76

Ŷ92

Ŷ99

Ŷ100

Dự báo lùi

Dự báo trong mẫu Dự báo

Dự báo tiền nghiệm

hậu nghiệm

Giai đoạn dự báo lùi

Giai đoạn dự báo (Nguồn: Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê 2009)[6]

-∞

Hình 1.2

+ Dữ liệu lịch sử được cung cấp từ thời đoạn Ybeg (Y76) tới Yend (Y99). Chúng

ta định nghĩa Ybeg là thời đoạn bắt đầu của chuỗi thời gian. Yend là thời đoạn mới

nhất của chuỗi thời gian thu thập. Đối với chúng ta Yend có thể là quan sát hiện tại.

+ Dữ liệu mẫu phân tích, Y1,….Yn, là những quan sát mà chúng ta sử dụng

để xây dựng mô hình dự báo. Giữa Ybeg và Y1 không nhất thiết trùng khớp lẫn

nhau.

+ Tương ứng với giai đoạn ước lượng Y1,….Yn những giá trị dự báo Ŷ1,….

Ŷ n

Những giá trị dự báo này được tìm trong mô hình hay trong mẫu dữ liệu khi tiến

hành dự báo. Từ những giá trị thực tế và những giá trị dự báo chúng ta có thể xác

định sai số dự báo e1,….en (với en = Yn - Ŷ n) cho mô hình (trong giai đoạn ước

lượng), từ độ chính xác của mô hình có thể xác định. Tất cả những giá trị vượt ra

ngoài Yn phải là giá trị dự báo. Trong khuôn khổ của đường thời gian, những giá trị

dự báo sẽ nằm trong giai đoạn ước lượng. Tất cả những giá trị dự báo hình thành

trong giai đoạn dự báo được gọi là dự báo ngoài phạm vi mẫu bởi vì nó xuất hiện

sau khi chấm dứt giai đoạn ước lượng.

+ Toàn bộ giai đoạn dự báo sẽ được phân chia thành hai bộ phận phân biệt là

dự báo hậu nghiệm và dự báo tiền nghiệm.

++ Giai đoạn dự báo hậu nghiệm là thời gian từ quan sát đầu tiên sau khi

chấm dứt giai đoạn mẫu Ŷ n+1 tới quan sát mới nhất Ŷ N. Đặc trưng quan trọng trong

giai đoạn này là các nhà nghiên cứu đã có giá trị thực tế của đối tượng dự báo Yt.

Giai đoạn hậu nghiệm sẽ cung cấp cho nhà nghiên cứu cơ hội đánh giá mức độ

chính xác của mô hình dự báo trong giai đoạn này bằng cách sử dụng chênh lệch

giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo hậu nghiệm. Nếu như độ chính xác của mô

hình không thỏa mãn thì lúc đó nhà nghiên cứu sẽ lựa chọn hai giải pháp: tìm kiếm

một mô hình thay thế với độ chính xác cao hơn hoặc mở rộng giai đoạn mẫu bao

gồm cả những quan sát trong giai đoạn hậu nghiệm đang xét. Nếu nhà nghiên cứu

mở rộng giai đoạn ước lượng tới hiện tại thì dự báo trong phạm vi mẫu sẽ hình

thành từ Ŷ 1…… Ŷ N. Những quan sát giai đoạn mẫu và giá trị dự báo đã mở rộng

trong giai đoạn hậu nghiệm được minh họa bằng đường không liên tục trong hình

vẽ. Chú ý rằng lúc này giai đoạn dự báo không bao gồm giá trị dự báo hậu nghiệm.

++ Giai đoạn dự báo tiền nghiệm là giai đoạn không có giá trị thực tế về đối

tượng dự báo (hay bất kỳ những biến số ảnh hưởng khác). Đây chính là dự báo cho

tương lai. Chúng ta ký hiệu những dự báo tiền nghiệm là Ŷ N+1…….. Ŷ N+K. Bởi vì

trong giai đoạn này không có giá trị thực tế của đối tượng dự báo do đó sẽ không

xác định được độ chính xác của những dự báo tiền nghiệm.

Phía dưới đường thời gian chúng ta mô tả một giai đoạn phía trước Ybeg mà dữ liệu

mô tả hầu như không có. Chúng ta có thể dự báo lùi cho những thời đoạn trước

Ybeg. Chúng ta có thể sử dụng những dự báo lùi nhằm đạt những giá trị bổ sung cho

thời đoạn lịch sử trong quá trình phân tích.

Sơ đồ biểu diễn phương pháp luận dự báo theo chuỗi thời gian thể hiện ở

Hình 1.3.

Mục tiêu dự báo

Biến cần dự báo

Thời gian dự báo

Thu nhập số liệu

Khảo sát số liệu

Lựa chọn mô hình dự báo

Phương pháp luận của dự báo chuỗi thời gian

Hình 1.3

(Nguồn: Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê 2009)[6]

Dự báo các giai đoạn quá khứ

Đánh giá

Tốt

Không tốt

Khảo sát lại dạng dữ liệu

Dự báo các giai đoạn tương lai và sử dụng cho việc ra quyết định

Tốt

Kiểm tra độ chính xác của các dự báo

Đánh giá

Không tốt

Khảo sát dạng dữ liệu bằng các dữ liệu cập nhật

Trước hết người làm dự báo phải xác định được mục tiêu dự báo, từ đó xác

định được biến cần dự báo. Sau đó người dự báo cần xác định được thời gian dự

báo rồi tiến hành thu thập, khảo sát số liệu. Từ các số liệu thu thập được ta tiến

hành lựa chọn mô hình dự báo phù hợp với dạng dữ liệu để tiến hành dự báo biến

dự báo ở các giai đoạn quá khứ. Từ các giá trị dự báo ở giai đoạn quá khứ ta tiến

hành so sánh với các kết quả thực tế của biến dự báo để đánh giá việc lựa chọn mô

hình dự báo có phù hợp hay không. Có hai trường hợp xảy ra:

Trường hợp 1, nếu kết quả đánh giá tốt ta tiến hành dự báo các giai đoạn

tương lai và sử dụng cho việc ra quyết định.

Trường hợp 2, nếu kết quả đánh giá không tốt ta phải tiến hành khảo sát lại

dữ liệu và quay lại bước lựa chọn mô hình dự báo.

Trong giai đoạn tương lai ta tiếp tục kiểm tra độ chính xác của các dự báo từ

mô hình khi đã có các dữ liệu thực tế thu thập được. Nếu kết quả tốt ta vẫn dùng

mô hình này cho việc ra quyết định. Nếu kết quả không tốt ta khảo sát lại dạng dữ

liệu bằng các dữ liệu cập nhật và quay về bước khảo sát số liệu.

1.1.3.2. Phương pháp luận của dự báo nhân quả:

Khi dự báo bằng mô hình nhân quả, xuất phát từ mục tiêu dự báo; người làm

dự báo cần dựa trên các lý thuyết kinh tế, các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan,

kinh nghiệm của các chuyên gia trong ngành,…để từ đó xác định các biến số (biến

giải thích) có thể ảnh hưởng đến biến cần dự báo (biến phụ thuộc). Sau đó mới tiến

hành thu thập dữ liệu; xây dựng, ước lượng mô hình; kiểm định giả thuyết và thực

hiện dự báo. Nói chung, phương pháp luận của dự báo bằng các mô hình nhân quả

có thể được minh họa như Hình 1.4

Mục tiêu dự báo

Lý thuyết kinh tế, kinh nghiệm, các nghiên cứu khác

Thu thập dữ liệu

Thiết lập mô hình

Ước lượng mô hình

Kiểm định giả thuyết

Thiết lập lại mô hình

Diễn dịch kết quả

Ra quyết định

Dự báo

Phương pháp luận của dự báo nhân quả

Hình 1.4 (Nguồn: Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê 2009)[6]

Trong giai đoạn kiểm định giả thiết, nếu kết quả tốt ta tiến hành diễn dịch

kết quả và dự báo, sau đó ra quyết định hoặc sau khi diễn dịch kết quả, không cần

dự báo mà ra quyết định luôn. Nếu kết quả kiểm định giả thiết không tốt ta tiến

hành thiết lập lại mô hình và quay lại bước ước lượng mô hình.

1.1.4. Tính dừng:

Một chuỗi thời gian dừng có những đặc điểm sau:

- Dữ liệu dao động xung quanh một giá trị trung bình cố định trong dài hạn.

- Dữ liệu có giá trị phương sai xác định không thay đổi theo thời gian.

- Dữ liệu có một giản đồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm

dần khi độ trễ tăng lên.

Theo ngôn ngữ thống kê, các đặc điểm trên của một chuỗi thời gian Yt được

thể hiện như sau:

( tYE

Var

)

−

2 δµ =

µ=) - E(Yt) là một hằng số cho tất cả các thời điểm t

Y ( t

YE ( t

- Var(Yt) là một hằng số cho tất cả các thời điểm t

- Cov(Yt,Yt+k) là một hằng số cho tất cả các thời điểm t và k khác không.

YYCov (

)

−

µ )(

µ )]

Lưu ý, giá trị của hiệp phương sai giữa hai giai đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng

γ k

YE [( t

+ kt

cách giữa hai giai đoạn.

1.1.5. Kiểm tra các thành phần của một chuỗi thời gian:

- Kiểm tra tính dừng: Có hai lý do quan trọng khi biết một chuỗi thời gian

có dừng hay không. Thứ nhất, nếu một chuỗi thời gian không dừng, chúng ta chỉ có

thể nghiên cứu hành vi của nó chỉ trong khoảng thời gian đang được xem xét. Vì

thế, mỗi một mẫu dữ liệu thời gian sẽ mang một tình tiết nhất định. Kết quả là,

chúng ta không thể khái quát hóa cho các giai đoạn thời gian khác. Đối với mục

đích dự báo, các chuỗi thời gian không dừng như vậy có thể sẽ không có giá trị

thực tiễn. Vì như chúng ta đã biết, trong dự báo chuỗi thời gian, chúng ta luôn giả

định rằng xu hướng vận động của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại được duy trì

cho các giai đoạn tương lai. Và như vậy, chúng ta không thể dự báo được điều gì

cho tương lai nếu như bản thân dữ liệu luôn thay đổi. Thứ hai, khi biết dữ liệu dừng

hay không, chúng ta sẽ giới hạn được số mô hình dự báo phù hợp nhất cho dữ liệu

[3] PGS. TS. Nguyễn Trọng Hoài, Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê 2009.

[3].

Kiểm định tính dừng bằng hệ số tự tương quan và giản đồ tự tương quan.

Nếu dữ liệu không dừng ta sẽ chuyển đổi dữ liệu thành chuỗi dữ liệu có tính dừng,

bằng cách lấy sai phân cho đến khi chuỗi dừng.

- Kiểm tra dạng dữ liệu: Thông thường chuỗi thời gian có thể có một trong

bốn dạng dữ liệu sau: dữ liệu dừng, dữ liệu có tính xu thế, dữ liệu có yếu tố mùa vụ

và dữ liệu có tính chu kỳ.

1.2. Vai trò của dự báo:

- Dùng để dự báo các mức độ tương lai của hiện tượng, qua đó giúp các nhà

quản lý chủ động trong việc đề ra các kế hoạch và các quyết định cần thiết phục vụ

cho quá trình sản xuất kinh doanh, đầu tư, quảng bá, quy mô sản xuất, kênh phân

phối sản phẩm, nguồn cung cấp tài chính… và chuẩn bị đầy đủ điều kiện cơ sở vật

chất, kỹ thuật cho sự phát triển trong thời gian tới (kế hoạch cung cấp các yếu tố

đầu vào như: lao động, nguyên vật liệu, tư liệu lao động… cũng như các yếu tố đầu

ra dưới dạng sản phẩm vật chất và dịch vụ).

- Trong các doanh nghiệp nếu công tác dự báo được thực hiện một cách

nghiêm túc, chính xác còn tạo điều kiện nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị

trường, giảm bớt mức độ rủi ro cho doanh nghiệp nói riêng và toàn bộ nền kinh tế

nói chung. Nhờ có dự báo thường xuyên và kịp thời, các nhà quản trị doanh nghiệp

có khả năng kịp thời đưa ra những biện pháp điều chỉnh các hoạt động kinh tế của

đơn vị mình nhằm thu được hiệu quả sản xuất kinh doanh cao nhất.

- Dự báo chính xác là căn cứ để các nhà hoạch định các chính sách phát triển

kinh tế văn hoá xã hội trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân. Nhờ có dự báo mà các

chính sách kinh tế, các kế hoạch và chương trình phát triển kinh tế được xây dựng

có cơ sở khoa học và mang lại hiệu quả kinh tế cao.

1.3. Mô hình dự báo:

1.3.1. Lựa chọn mô hình dự báo:

Cách lựa chọn mô hình dự báo thích hợp

Dữ liệu tối thiểu

Phương pháp Dạng dữ liệu Thời đoạn dự báo Loại mô hình

S Không có mùa vụ 1 Có mùa vụ TS ST, T, S

S 30 TS ST

S 4-20 TS ST

S 2 TS ST

S 3 TS T

S 2 x s TS S

I I S I, L S S 10 10 x V 10 24 24 5 x s C C TS TS TS TS T C, S S T ST, T, C, S ST, T, C, S

I, L 6 x s C T, S Dự báo thô Trung bình giản đơn Trung bình di động San mũ giản đơn San mũ Holt San mũ Winters Hồi quy đơn Hồi quy bội Phân tích Xu thế ARIMA ARCH Hồi quy chuỗi thời gian

Dạng dữ liệu: ST = Chuỗi dừng, T = xu thế, S= Mùa vụ, C= Chu kỳ

Thời đoạn dự báo: S = Ngắn hạn, I = Trung hạn, L = Dài hạn

Loại mô hình: TS = Chuỗi thời gian, C = Nhân quả

Yêu cầu dữ liệu: V = Biến giải thích, s = Số mùa vụ (4 hoặc 12).

Bảng 1.1

(Nguồn: Dự báo và phân tích dữ liệu

trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê 2009)[6]

1.3.2. Mô hình dự báo kết hợp:

Mô hình dự báo kết hợp là mô hình dự báo sử dụng kết quả dự báo từ nhiều

mô hình dự báo đơn lẻ khác nhau. Dự báo kết hợp thường dùng để cải thiện độ

chính xác của dự báo. Sự kết hợp tuyến tính giữa hai hay nhiều dự báo thường có

thể đạt được những dự báo chính xác hơn khi dùng một dự báo, bằng cách mở rộng

những dự báo thành phần chứa thông tin hữu ích và độc lập. Để tổng hợp những dự

báo độc lập có thể theo hai cách. Thứ nhất là khảo sát những dữ liệu khác nhau và

thứ hai dùng những phương pháp dự báo khác nhau. Một mặt, việc sử dụng nhiều

nguồn dữ liệu khác nhau có thể thêm thông tin hữu ích và cũng có thể điều chỉnh

được phương hướng. Ở khía cạnh khác, những phương pháp kết hợp dự báo có thể

giảm sai lệch do giả định sai, do độ lệch, hay dữ liệu không chính xác [4].

Có nhiều phương pháp để kết hợp dự báo như tính trung bình giản đơn của

các kết quả dự báo của các mô hình đơn, tính trung bình theo tỷ trọng, hồi

quy,…Tuy nhiên tác giả xin giới thiệu một phương pháp hiệu quả là tính trung bình

các kết quả dự báo sau khi thực hiện thuật toán vòng biên của tác giả Mauro

Costantini, Carmine Pappalardo và Turgut Kisinbay, như sau:

Thuật toán vòng biên

Thuật toán kiểm định vòng biên là thuật toán làm tăng hiệu quả của phương

pháp kết hợp dự báo. Theo thuật toán này, toàn bộ những mô hình dự báo được

phân loại đầu tiên dựa trên chỉ tiêu độ lệch bình phương trung bình (RMSE) và

trong mỗi bước liên tục, mỗi dự báo được chọn để kết hợp nếu nó không bị bao

quanh bởi những mô hình dự báo khác. Một kiểm định vòng biên đa được dùng để

thực hiện quy trình lựa chọn trong nhiều mô hình dự báo khác nhau [5].

Kỹ thuật vòng biên cơ bản:

Đặt f1 và f2 là hai tập hợp dự báo của một biến. Giả định rằng một trong hai

có f1 tốt hơn do so sánh tiêu chuẩn RMSE. Ý tưởng là đằng sau dự báo kết hợp là

dự báo không tốt hơn có thể cung cấp một vài thông tin biên không bao gồm trong

[4] Mauro Costantini and Carmine Pappalardo, Combination of Forecast Methods Using Encompassing Tests: An Algorithm-Based Procedure, 2008. [5] IMF Working paper: The use of encompassing test for forecast combinations prepared by Turgut Kisinbay, November 2007. .

dự báo tốt hơn. Trong trường hợp như vậy, dự báo kết hợp sẽ tốt hơn dự báo đơn.

Tuy nhiên nếu dự báo không tốt hơn f2 không chứa đựng thông tin biên hữu

ích thì ta gọi f1 vòng biên f2.

Để kiểm định dự báo vòng biên, dùng kiểm định Harvey, Leybourne and

Newbold (HLN). Kiểm định HLN dựa trên kiểm định của Diebold and Mariano

(DM). Kiểm định DM dùng để kiểm định khả năng tiên đoán của hai dự báo cạnh

it.

tranh bằng nhau. Nó xem xét một tập mẫu của chuỗi lệch khác nhau dt = L(e1t) – L(e2t) với L() là một vài hàm mất mát chênh lệch như là RMSE, khi đó L(eit)= e2

eit là độ lệch dự báo t giai đoạn của mô hình i=1,2 t= 1…T. Nếu hai tiên đoán chính

/1(

)

xác bằng nhau thì E(dt) = 0. Kiểm định này dựa trên trung bình mẫu quan sát được

. Giả định hiệp phương sai tĩnh của chuỗi sai lệch khác nhau, kiểm

∑

1 =

định DM gần với phân phối chuẩn với giả thuyết không của tiên đoán chính xác

DM =

(ˆ dV

)

bằng nhau. Kiểm định thống kê như sau:

d (ˆ dV

)

d và giả định rằng đối với những dự báo tiền nghiệm h giai đoạn, tất cả tự tương

− 1

(ˆ dV

)

≈

)

với là ước lệch không chệch của phương sai tiệm cận của

iγ là tự hiệp

γ i

0 ∑ ( + 2 γ

1 T

= 1

1 −

−

)( dd

−

)

với quan bậc h hay cao hơn chuỗi dt bằng 0.

−

ˆγ i

phương sai của d , ước lượng bởi . So sánh giá trị thống

∑

( 1 += i

kê với giá trị của phân phối Student bậc tự do là T-1, nếu tập dữ liệu nhỏ ta có thể

−

2/1

MDM

[ T

−+

1 − hhTh

(

−

)]1

tính MDM thay cho DM.

Kiểm định HLN gần với kiểm định DM. Nó đơn giản thay dt = (ei,t-ej,t)ei,t.

Giả thuyết không là mô hình dự báo i vòng biên mô hình dự báo j. Có nghĩa là

thông tin của mô hình j bao hàm trong mô hình i.

Các bước thực hiện thuật toán như sau:

Bước 1: Bắt đầu tại thời điểm t và tính toán RMSE của các mô hình dự báo

và phân loại những mô hình theo thành quả quá khứ của nó dựa trên RMSE.

Bước 2: Lựa mô hình tốt nhất (ví dụ mô hình với RMSE nhỏ nhất) và kiểm

định liên tục ở đó mô hình tốt nhất dự báo vòng biên những mô hình khác, dùng

kiểm định HLN. Nếu mô hình tốt nhất vòng biên mô hình lựa chọn tại mức ý nghĩa

α, loại bỏ mô hình lựa chọn khỏi danh sách các mô hình.

Bước 3: Lặp lại bước 2 với mô hình tốt thứ hai. Danh sách những mô hình

bây giờ chỉ bao gồm những mô hình không bị vòng biên bởi mô hình tốt nhất và

mô hình tốt nhất.

Bước 4: và 4+: Tiếp tục với mô hình tốt thứ 3 và tiếp tục cho đến khi không

có mô hình bị vòng biên còn lại trong danh sách.

Bước cuối cùng: Tính toán dự báo sau khi kiểm định vòng biên bằng cách

tính trung bình của các dự báo của những mô hình còn lại.

1.4. Kinh nghiệm dự báo số thu ngân sách của một số quốc gia:

1.4.1. Singapore:

Hệ thống quản lý thuế của Singapore được tổ chức lại thành một tổ chức tự

chủ hơn và được gọi là Cơ quan thu nội địa Singapore (viết tắt là IRAS). IRAS đã

kế thừa các chức năng trước đó thuộc Cục thu nội địa Singapore và trở thành một

đại lý cho Nhà nước trong việc quản lý thu và cưỡng chế thu các khoản thanh toán

về thuế thu nhập, thuế tài sản, thuế tem, thuế cờ bạc và cá ngựa, thuế xổ số tư nhân

và thuế tài sản người quá cố. IRAS cũng quản lý thuế hàng hoá và dịch vụ (viết tắt

là GST) từ khi sắc thuế này được ban hành vào ngày 1/4/1994. Các chức năng

không có tính chất thu thuế của IRAS bao gồm giám sát các hoạt động từ thiện và

đại diện cho Nhà nước Singapore trong các vấn đề về thuế (thí dụ thuế quốc tế). Do

cung cấp các dịch vụ như trên cho Nhà nước, IRAS được thanh toán một khoản phí

dịch vụ.

IRAS là một đại lý thu quan trọng nhất của Nhà nước Singapore. IRAS thu

khoảng 50% số thu hoạt động của Nhà nước, trong đó chủ yếu là thu từ thuế thu

nhập, thuế tài sản và thuế GST. Trong tổng nguồn thu từ thuế thu nhập, thuế thu

nhập công ty chiếm 70%. Đây là một trường hợp khá khác biệt so với rất nhiều các

quốc gia đã phát triển khác nơi mà nguồn thu chủ yếu là thuế thu nhập cá nhân.

Việc tổ chức lại hệ thống quản lý thuế ở Singapore có ý nghĩa tạo ra sự năng

động hơn trong các vấn đề về nhân sự và tài chính cho IRAS. Nó cũng làm cho

IRAS trở nên có trách nhiệm hơn đối với những người bên ngoài như Nhà nước và

người nộp thuế. Việc thiết lập và sử dụng các chỉ tiêu thực hiện cho IRAS là một sự

phát triển có tính chất song song.

Năm tài chính của Singapore kết thúc vào tháng 3. Quá trình dự báo số thu

hàng năm được bắt đầu vào tháng 10 hoặc tháng 11 là có mục đích kép. Ngoài việc

dự báo số thu của năm tài chính mới, quá trình này cho phép dựa trên cơ sở số thu

thực tế 6 tháng trước đó để xem xét lại tình hình của năm tài chính hiện tại.

Trong phạm vi IRAS, có các phòng và bộ phận khác nhau cùng tham gia vào

quá trình dự báo số thu. Đối với thuế thu nhập, các Phòng xử lý thuế, Phòng thuế

thu nhập công ty, thuế doanh nghiệp và cá nhân cung cấp các ước tính về tổng số

thuế sẽ có thể phát sinh. Phòng cưỡng chế thu - phòng có chức năng thu thuế - sẽ

ước tính số thuế có thể thu được trên cơ sở số thuế có thể phát sinh. Bộ phận kế

hoạch và chính sách thuộc Phòng Dịch vụ công ty sẽ đánh giá sự phù hợp của các

ước tính nêu trên với nhau và sự phù hợp của chúng với các yếu tố kinh tế vĩ mô.

Đối với thuế GST, vì đây là sắc thuế mới và dựa trên cơ sở tự kê khai tính thuế, Bộ

phận kế hoạch và chính sách là đơn vị duy nhất ước tính số thu.

Ngoài việc có một phương pháp tốt để dự báo số thu, một hệ thống kiểm soát

thường xuyên đối với công tác thu thuế thực tế liên quan đến sự dự báo cũng rất

quan trọng. Đối với IRAS, số thu thực tế của mỗi sắc thuế được theo dõi sát và

thông báo với các cán bộ quản lý trên cơ sở hàng tuần.

Quá trình dự báo của IRAS cung cấp một cơ chế kiểm tra hai chiều đối với

việc ước tính thu nhập. Sự đánh giá của các phòng, bộ phận nghiệp vụ chủ yếu dựa

trên các yếu tố vi mô (phương pháp vi mô). Mặt khác, Bộ phận chính sách và kế

hoạch sử dụng yếu tố nổi, một phương pháp vĩ mô để kiểm tra lại việc ước tính.

Phương pháp vĩ mô mà IRAS sử dụng là mô hình hồi quy phổ biến là mô

hình log-log tuyến tính: log T = loga + b logGDP

Trong đó, T là số thu thuế, b là hệ số của logGDP đại diện cho độ dốc của

đường thẳng. Nếu b là quan trọng về phương diện thống kê, có nghĩa là GDP có tác

động đối với số thu từ thuế và do đó có một mối quan hệ giữa GDP và số thu từ thuế đang tồn tại. Một hệ số xác định R2 cao biểu thị rằng đường hồi quy là hoàn

toàn phù hợp với các tập hợp quan sát được.

Với sự thay đổi đã biết của GDP, người ta có thể dự báo thay đổi số thu từ

bxg

=/ T

thuế trong năm sau:

dT dGDP

/ /

T GDP

, , trong đó g = tỷ lệ tăng trưởng GDP (dGDP/GDP) =>

dT = b x g x T. Số thu từ thuế trong năm tới sẽ tăng bằng dT:

T + dT = T + b x g x T = T x (1 + b x g).

Trong một mức độ nhất định, phương thức dự báo số thu của IRAS bao gồm

cả các phương pháp vĩ mô và vi mô. Một phương thức như vậy đảm bảo ở một mức

nào đó sự kiểm tra chéo đối với các ước tính đã được đưa ra. Mặc dù mô hình

phương trình bậc nhất hai biến số với sự tham gia của yếu tố nổi đã thực hiện một

cách tốt đẹp, cả phương pháp vĩ mô và đặc biệt là phương pháp vi mô của IRAS

vẫn có thể cần phải được sàng lọc và cải tiến hơn nữa. Sự triển khai song song việc

thanh toán cho IRAS phụ thuộc vào việc thu thuế của nó đã thắt chặt các phương

pháp dự báo thu của IRAS với cơ sở hình thành nguồn tài chính của nó.

Việc sử dụng các chỉ số thực hiện trong IRAS là đúng lúc và có tác dụng.

Chúng đã giúp cho công tác quản lý tập trung vào các nghĩa vụ trọng tâm nhất của

mình và đưa ra một sự rõ ràng về trách nhiệm trong bản thân IRAS và với các đơn

vị cá nhân bên ngoài và do đó đã thúc đẩy việc phân bổ các nguồn tài lực để đạt

được các mục tiêu của IRAS.

1.4.2. Philippines:

Độ co giãn thuế được sử dụng để ước tính số thu ở Philippines. Độ co giãn

tính mức tăng trưởng tự động về số thu. Đây là phương pháp tính sự tăng thu do

thay đổi về diện chịu thuế nhưng với cơ cấu thuế không thay đổi.

Có hai bước chính để ước tính hệ thống thuế:

1. Điều chỉnh chuỗi số thu thuế để loại bỏ tác động của các biện pháp tuỳ ý

như các luật và ban hành quy định hành chính có thể ảnh hưởng đến hệ thống hiện

hành; và

2. Ước tính độ co giãn của các số liệu thu được điều chỉnh.

Độ co giãn được tính dựa trên tỷ lệ thay đổi trung bình về thuế và những thay

đổi trung bình về GNP trong cùng giai đoạn. Các số liệu về thuế được điều chỉnh

để loại bỏ các ảnh hưởng của nhân tố tùy ý. Độ co giãn của mỗi loại thuế trong số

bốn loại chính được tính riêng trong mối quan hệ với GNP.

Dự báo các điều chỉnh do những thay đổi về chính sách thuế:

Việc dự toán số thu thuế khi không có các biện pháp tùy ý không được coi là

phức tạp khi Tổng thống thông báo những thay đổi về chính sách thuế, hoặc có

những chỉ đạo về việc nền kinh tế sẽ tăng trưởng tiếp như thế nào trong những năm

tới. Bên cạnh những thông báo của Tổng thống, các nhà quản lý thuế có thể ban

hành những phát kiến liên quan đến quy trình và quy chế trong ngành. Luật có thể

quy định các biện pháp nhằm bãi bỏ một số loại thuế hoặc giới thiệu những biện

pháp thuế mới. Những vấn đề này có thể khiến cho việc dự toán thu trở nên khó

khăn do những điều chỉnh tương ứng. Do vậy, dự báo thu trong một năm hiện nay

đang được tính dựa trên các nguồn (a) hệ thống thuế hiện hành (b) các biện pháp

thuế mới (c) các biện pháp chính sách dự kiến.

Số thu từ hệ thống thuế hiện hành là khoản thu theo các luật hiện hành. Số

thu từ các biện pháp mới là những khoản thu dự kiến sẽ thu được trong năm dự

báo. Mặt khác, các biện pháp thi hành dự kiến là những biện pháp Tổng thống dự

kiến trình Quốc hội để ban hành Luật và có khả năng được thông qua và áp dụng

trong năm dự báo.

1.4.3. Hàn Quốc:

Do mối quan tâm về dự báo số thu ngày càng tăng lên ở Hàn quốc, rất nhiều

nỗ lực đã được thực hiện để tăng cường tính chính xác của dự báo số thu. Trước

đây, do sự khác biệt của cơ quan chịu trách nhiệm dự báo tình hình kinh tế trong

tương lai, Uỷ ban Kế hoạch Kinh tế và cơ quan chịu trách nhiệm dự báo số thu (Bộ

Tài chính) đã có rất nhiều khó khăn trong vấn đề này. Nhưng những vấn đề này đã

được giải quyết do việc hợp nhất Uỷ ban Kế hoạch Kinh tế và Bộ Tài chính thành

Bộ Tài chính và Kinh tế.

Dự báo số thu của chính phủ tập trung vào dự báo các giai đoạn ngắn hạn

đặc biệt là dự báo số thu trong 1 năm tới. Quy trình dự báo ngắn hạn như sau: 1) dự

báo số thu được thực hiện cho năm hiện hành kể từ cuối tháng 6 của năm hiện

hành; 2) dựa vào dữ liệu của (1) và các nguồn khác, dự báo cho năm tiếp theo. Dự

báo số thu dài hạn được tính dựa trên các chỉ số kinh tế dài hạn, do Cục Kế hoạch

Kinh tế của Bộ Tài chính và Kinh tế và Viện Thuế Hàn quốc - đơn vị trực thuộc Bộ

Tài chính đảm nhận.

Các phương pháp dự báo số thu thường được sử dụng ở Hàn quốc là các

phương pháp sử dụng tỷ lệ tiến độ thu và các phương pháp sử dụng chức năng thu.

Trong đó, Vụ Thuế của Bộ Tài chính và Kinh tế từ trước đến nay tập trung vào

phân tích tỷ lệ tiến độ thu khi dự báo số thu thuế của năm hiện hành. Tỷ lệ tiến độ

thu cho thấy số thuế thu được thực tế vào mỗi tháng so với tổng số thu hàng năm

của mỗi năm trước. Bên cạnh các tỷ lệ tiến độ thu, phân tích tỷ lệ tiến độ thu còn sử

dụng các dữ liệu về thay đổi theo tỷ lệ phần trăm của các chỉ số kinh tế (chủ yếu là

các chỉ số thu nhập).

Mặc dù mô hình dự báo điển hình do Chính phủ Hàn quốc sử dụng có thay

đổi nhỏ qua các năm, về cơ bản các ước tính số thu của năm sau tính được bằng

cách nhân tỷ lệ tăng trưởng kinh tế với số thu thuế dự báo của năm hiện hành kể từ

thời điểm tháng 6 và cộng/trừ tác động sửa đổi chính sách thuế với điều kiện độ co

giãn của số thu thuế là 1. Lý do tại sao độ co giãn của số thu được coi là 1 là vì điều

này tiện cho mục đích hành chính và vì hành vi của đối tượng nộp thuế không giả

định là thay đổi đáng kể trong giai đoạn ngắn hạn. Các hình thức tính toán đơn giản

hoá như sau:

*Năm hiện hành:

Phương pháp dự báo khác nhau giữa các loại thuế thể hiện đặc tính của mỗi

loại thuế. Trong mỗi loại thuế, tỷ lệ tiến độ thu của những năm trước thường được

sử dụng, mặc dù số liệu về thay đổi theo phần trăm của một vài chỉ tiêu khác cũng

thường xuyên được sử dụng. Nhìn chung có hai phương pháp dự báo số thu.

- Sử dụng "Tỷ lệ tiến độ thu":

Như chúng ta thấy trong công thức dưới đây, số thu thực tế thu được kể từ

một tháng nhất định trong năm hiện hành được chia cho tỷ lệ tiến độ thu trung bình

của vài năm trước để có được số thu thuế dự báo của năm hiện hành

Tt = PTt kể từ một tháng nhất định/PR

Tt: Số thu thuế dự báo của năm hiện hành

PTt: Số thu thuế thực tế thu được kể từ một tháng nhất định của năm hiện

hành

PR: Trung bình tỷ lệ tiến độ thu của một vài năm trước

- Sử dụng " thay đổi theo phần trăm của chỉ số khác":

Như chúng ta thấy trong công thức dưới đây, số thu thuế thực tế kể từ tháng

6 của năm hiện hành cộng với kết quả nhân của số thu thuế thu được của nửa cuối

năm trước (hoặc một số ước tính nhất định của diện chịu thuế trong nửa cuối của

năm hiện hành) và thay đổi theo phần trăm phù hợp của một chỉ tiêu nhất định

(hoặc thuế suất ước tính nhất định) liên quan đến thay đổi đó.

Tt = Pt + Rt * PC

Tt: Số thu thuế dự báo của năm hiện hành

Pt: Số thu thuế thực tế thu được kể từ tháng 6 của năm hiện hành

Rt: số thuế thu được của nửa cuối của năm trước (hoặc một số dự tính của

diện chịu thuế trong nửa cuối của năm hiện hành)

PC: thay đổi theo phần trăm phù hợp của một chỉ số nhất định (hoặc thuế

suất dự kiến nhất định)

* Năm sau:

Tt+1 = Tt * (1+ g) + T

Tt+1: Số thu thuế dự báo của năm sau

Tt: Số thu thuế dự báo của năm hiện hành

g: tỷ lệ tăng trưởng của một chỉ số thu nhập như GNP, v.v.

T: Tác động của sửa đổi chính sách thuế

Khi dự báo số thu của năm hiện hành, Vụ Thuế của Bộ Tài chính và Kinh tế

cân nhắc dự báo của Tổng cục thuế. Mỗi Cơ quan thuế địa phương của Tổng cục

Thuế dự báo số thu thuế của khu vực mình quản lý trên cơ sở hàng tháng hoặc 2

tháng một lần. Dự báo số thu thuế của các địa phương được chuyển cho Tổng cục

Thuế thông qua Cơ quan thuế vùng của Tổng cục Thuế, tại giai đoạn này các dự

báo theo của mỗi Cục thuế địa phương được kiểm tra chung và điều chỉnh nếu cần

thiết.

Vụ Thuế của Bộ Tài chính và Kinh tế đang mở rộng việc sử dụng chính thức

phương pháp hồi quy do Viện thuế Hàn Quốc phát triển khi dự báo số thu và sẵn

sàng sử dụng thêm các phương pháp dự báo do Viện thuế Hàn Quốc hay các viện

khác sử dụng. Đặc biệt mô hình tuyến tính logarít tự nhiên được sử dụng chính

thức để dự báo thuế tiêu thụ đặc biệt và thuế rượu của Bộ Tài chính và Kinh tế.

Chính phủ còn tham chiếu đến các kết quả của mô hình tuyến tính logarít tự nhiên

của Viện thuế Hàn Quốc đối với các loại thuế khác. Cũng như vậy, để tăng cường

tính khách quan, chính phủ Hàn quốc đang cố gắng thể hiện các phương pháp ước

tính khoa học trong các kết quả của ước tính của mình.

Các mô hình ước tính số thu do Viện Thuế Hàn quốc sử dụng là mô hình hồi

quy, mô hình kinh tế vĩ mô, và mô hình mô phỏng, ... Mô hình kinh tế vĩ mô hiện

nay đang được Viện thuế Hàn quốc phát triển, nhưng mô hình mô phỏng chưa được

phát triển đầy đủ để đáp ứng toàn bộ tác động của sửa đổi về thuế. Nhiều nghiên

cứu đã được thực hiện về mô hình hồi quy trong vài thập kỷ và một số kết quả của

mô hình hồi quy do Viện thuế Hàn quốc phát triển đã được Bộ Kinh tế và Tài chính

sử dụng chính thức.

Mô hình hồi quy tìm kiếm các biến độc lập giải thích số thu và tìm ra các

mối quan hệ nhân - quả bằng cách sử dụng dữ liệu theo chuỗi thời gian. Bằng cách

giả định là các biến độc lập thay đổi trong năm tới, mô hình này ước tính số thu

trong năm tới. Do đó, nếu chúng ta giả định là số thu trong năm i là Ri, hàm số cho

thấy mối quan hệ giữa số thu và biến độc lập Xi như sau: Ri = f (X1, X2, X3, - - -,

Xn).

Một mặt, các dự báo ngắn hạn về một số loại thuế bằng phân tích hồi quy

được Bộ Kinh tế và Tài chính chính thức sử dụng (ví dụ: thuế tiêu thụ đặc biệt, thuế

rượu) như ước tính dự báo, mặt khác các dự báo về các loại thuế khác được Bộ

Kinh tế và Tài chính lựa chọn để kiểm tra chéo với những ước tính do sử dụng

phương pháp phân tích tỷ lệ tiến độ thu. Các ước tính dài hạn về số thu bằng mô

hình hồi quy được Bộ Kinh tế và Tài chính sử dụng để tham chiếu cho các mục

đích chính sách thuế dài hạn.

Các biến độc lập được sử dụng cho mô hình hồi quy là GNP, chi phí tiêu

dùng, xuất khẩu, nhập khẩu,... Ước tính dự báo của các biến độc lập này lấy từ

Viện Phát triển Hàn quốc cũng là đơn vị trực thuộc Bộ Tài chính và Kinh tế (trước

khi thống nhất Uỷ ban Kế hoạch kinh tế và Bộ Tài chính thành Bộ Tài chính và

Kinh tế, Viện Phát triển Hàn quốc thuộc Uỷ ban Kế hoạch Kinh tế).

1.4.4. Niu-Di-Lân:

Công tác dự báo số thu từ thuế tại Niu Di Lân do hai cơ quan cùng phối hợp

đảm nhiệm. Có hai nhóm Dự báo số thu, một nhóm thuộc Phòng Tư vấn Chính

sách của Cơ quan Thu Nội địa và nhóm thứ hai thuộc Bộ phận Quản lý Ngân sách

của Bộ Ngân khố. Mỗi nhóm xây dựng các kỹ thuật dự báo số thu riêng từ đó để

lựa chọn ra các phương pháp thích hợp nhất để tiến hành dự báo mỗi loại số thu và

toàn bộ số thu. Hai nhóm thường xuyên trao đổi thông tin với nhau.

Đầu tiên, mỗi nhóm độc lập thực hiện dự báo. Sau đó, so sánh các kết quả dự

báo và thảo luận và phân tích nguyên nhân những điểm khác biệt. Tiếp theo, mỗi

nhóm điều chỉnh lại và sàng lọc các kết quả dự báo, sau đó sẽ ra quyết định lựa

chọn kết quả dự báo nào là kết quả chính thức. Khi Ban thư ký của Bộ Ngân sách

chịu trách nhiệm ra quyết định này thì người ta sẽ lên kế hoạch sử dụng một chuyên

gia độc lập để hỗ trợ quá trình này.

Mỗi năm có hai kỳ dự báo chính: một kỳ liên quan đến Ngân sách hàng năm

và phải trình bày vào tháng 5 hoặc tháng 6 hàng năm, có nghĩa là trước khi kết thúc

năm tài chính tháng 6; và một kỳ liên quan đến Cập nhật Kinh tế và Tài chính

tháng 12. Đối với các cuộc bầu cử Nghị viện, việc dự báo phải được hoàn thành

trong vòng từ 4 đến 6 tuần trước ngày bầu cử.

Niu-Di-Lân sử dụng mô hình dự báo là mô hình hồi quy vector (viết tắt là

VAR) theo quý với mức GDP danh nghĩa, khối lượng hàng xuất khẩu và nhập khẩu

là các biến độc lập để dự báo cho loại thuế GST. Số thu từ thuế GST của Hải quan

được dự tính từ việc dự báo khối lượng hàng nhập khẩu và sau đó được trừ đi để

tính số thu từ thuế GST của Phòng Tư vấn chính sách của Cơ quan thu nội địa (viết

tắt IRD). Số thuế GST được hoàn của IRD được dự tính bằng việc sử dụng mô hình

VAR theo quý khác với khối lượng hàng nhập khẩu và xuất khẩu chưa tính giá trị

được hoàn là các biến độc lập. Số thu thực của IRD được tính bằng cách lại trừ đi

số thuế GST được hoàn đã tính. Các mô hình hồi quy hàng quý một biến số cũng

được sử dụng để dự tính tổng số thu và số thuế hoàn. Các phương pháp toán kinh tế

được IRD sử dụng rộng rãi và mang lại kết quả tốt tới 4 quý trước đó.

Tại Niu-Di-Lân, trước khi công bố các kết quả dự báo thu được điều chỉnh

có xét đến các thay đổi về chính sách đã được ban hành từ ngày biết hoặc dự kiến

thực thi. Tại Niu-Di-Lân, phạm vi chính sách thuế được ban hành trong các dự luật

thuế tăng dần qua từng năm và không thường xuyên thông báo. Trong một số

trường hợp, Chính phủ sẽ thông báo dự định ban hành các chính sách và phạm vi vì

thay đổi chính sách có thể áp dụng từ thời gian công bố. Những thay đổi chính sách

khác có hiệu lực kể từ ngày ban hành dự Luật, những thay đổi khác có hiệu lực kể

từ một thời điểm trong tương lai được ghi nhận trong luật và một số thay đổi có

hiệu lực kể từ ngày Luật được phê chuẩn. Những thay đổi chính sách không được

công bố nằm ngoài các kết quả dự báo được công bố ngay cả khi những thay đổi

này cũng tác động đến chi phí. Tác động của các thay đổi chính sách được nêu chi

tiết rõ ràng trong các số liệu dự báo được công bố.

1.4.5. Bài học kinh nghiệm cho Việt Nam:

Thứ nhất, hệ thống cơ quan dự báo thu ngân sách của các nước được xác

định rõ ràng. Hầu hết các quốc gia được khảo sát có hệ thống cơ quan thực hiện dự

báo thu ngân sách được rõ ràng, đặt biệt có cơ quan chịu trách nhiệm chính trong

việc dự báo thu ngân sách. Trong hệ thống có nhiều cơ quan cùng thực hiện dự báo

thu ngân sách, các kết quả dự báo của các cơ quan này được trao đổi với nhau để có

sự điều chỉnh cho phù hợp.

Thứ hai, quy trình và phương pháp dự báo được thống nhất từ Trung ương

đến địa phương. Việc sử dụng quy trình và phương pháp thống nhất có nhiều ưu

điểm như: có thể sử dụng dữ liệu thông tin chung, triển khai phần mềm dùng

chung, tập huấn,...

Thứ ba, cả hai phương pháp định tính và định lượng đều được áp dụng để dự

báo thu ngân sách. Bên cạnh việc sử dụng phương pháp định tính (ước lượng số thu

của các bộ phận thu), các nước đã và đang áp dụng các mô hình dự báo định lượng

(ước lượng từ mô hình kinh tế lượng) để dự báo thu các loại thuế.

Thứ tư, mô hình dự báo định lượng thường được áp dụng là mô hình hồi

quy. Mô hình hồi quy tìm kiếm các biến độc lập có ảnh hưởng đến số thu ngân sách

và tìm ra các mối quan hệ nhân quả giữa biến độc lập và số thu.

Thứ năm, dữ liệu dùng để dự báo thu ngân sách trong các mô hình dự báo

định lượng là dữ liệu thuộc dạng chuỗi theo thời gian. Dữ liệu chuỗi thu ngân sách,

GDP, GNP,... được thu thập theo thời gian từ quá khứ đến trước thời điểm dự báo.

Thứ sáu, thu nhập quốc gia có mối quan hệ với thu ngân sách nhà nước. Qua

việc sử dụng mô hình dự báo log-log tuyến tính: log T = loga + b logGDP tại

Singapore; sử dụng độ co giãn thuế theo GNP ở Philippines; Hàn Quốc và Niu-Di-

Lân sử dụng GNP, GDP danh nghĩa trong mô hình hồi quy. Chứng tỏ rằng thu nhập

quốc gia (GDP hay GNP) có mối quan hệ với thu ngân sách nhà nước.

Thứ bảy, điều chỉnh kết quả dự báo sau khi thực hiện dự báo từ các mô hình.

Do các yếu tố thay đổi về chính sách chưa được phản ánh trong dữ liệu quá khứ thu

thập được, dẫn đến các kết quả dự báo từ mô hình sẽ không được cập nhật các yếu

tố thay đổi này. Vì vậy trước khi công bố các kết quả dự báo thu, các nước đều tiến

hành điều chỉnh các kết quả dự báo có xét đến các thay đổi về chính sách đã được

ban hành từ ngày biết hoặc dự kiến thực thi.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Qua nghiên cứu về lý thuyết dự báo, các mô hình dự báo và kinh nghiệm của

một số nước đã thực hiện dự báo thu. Tác giả rút ra được những kết luận sau:

1. Ngoài các phương pháp định tính các nước đã sử dụng mô hình dự báo

định lượng để thực hiện dự báo thu các loại thuế. Như vậy ngoài việc ước lượng số

thu ngân sách theo định tính thì việc áp dụng phương pháp dự báo định lượng là

cần thiết để thực hiện công tác dự báo thu ngân sách.

2. Dữ liệu thu ngân sách hiện có của tác giả thu thập được là dữ liệu chuỗi

theo thời gian do đó việc lựa chọn sử dụng mô hình dự báo định lượng phải phù

hợp với dữ liệu chuỗi theo thời gian. Một số mô hình định lượng có thể được áp

dụng phù hợp với dạng dữ liệu thu ngân sách thu thập được như: Mô hình dự báo

trung bình di động kép; Mô hình dự báo san mũ Holt; Mô hình dự báo hàm xu thế;

Mô hình dự báo hồi quy đơn, với biến độc lập là GDP; Mô hình dự báo ARIMA,...

3. Về mặt lý thuyết việc kết hợp các kết quả dự báo từ các phương pháp khác

nhau sẽ đem lại kết quả chính xác hơn. Thuật toán kiểm định vòng biên là thuật

toán làm tăng hiệu quả của phương pháp kết hợp dự báo.

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG CÔNG TÁC DỰ BÁO THU NGÂN SÁCH CỦA

TỈNH KHÁNH HÒA.

2.1. Sơ nét về tình hình kinh tế-xã hội của tỉnh Khánh Hòa giai đoạn

1989-2010:

2.1.1. Quy hoạch phát triển kinh tế:

Trong 20 tái lập tỉnh Khánh Hòa từ năm 1989 đến nay, với vị trí địa lý, điều

kiện tự nhiên, truyền thống lịch sử, văn hoá, con người đã tạo cho Khánh Hoà lợi

thế để phát triển toàn diện các ngành kinh tế trong đó có kinh tế biển như: xây

dựng cảng và kinh doanh dịch vụ hàng hải; đóng mới và sửa chữa tàu thuyền;

nuôi trồng, khai thác và chế biến thuỷ sản; du lịch,...là mũi nhọn. Trong quy

hoạch phát triển, Khánh Hoà đã và đang hình thành ba khu vực kinh tế trọng

điểm:

- Khu vực Phía Nam là thị xã Cam Ranh (xem bản đồ tại phụ lục số 04):

Cam Ranh từ lâu đã là vị trí chiến lược quan trọng của khu vực và thế giới,

ngày nay Cam Ranh đang hứa hẹn phát triển thành khu kinh tế đa ngành. Tỉnh

Khánh Hòa đã triển khai lập Quy hoạch tổng thể phát triển Khu du lịch tại Bắc

Cam Ranh để trình Thủ tướng Chính phủ phê duyệt. Cùng với việc quy hoạch cảng

hàng không Cam Ranh đã được phê duyệt đến năm 2015 là cảng hàng không quốc

tế của Khu vực Nam trung bộ sẽ là động lực để đẩy nhanh tiến trình khai thác tiềm

năng thế mạnh của khu vực bán đảo Cam Ranh góp phần phát triển kinh tế của

tỉnh Khánh Hoà, với việc đưa khu vực Bắc bán đảo Cam Ranh vào phát triển du

lịch Khánh Hòa sẽ trở thành một vùng du lịch trọng điểm của cả nước trong thời

gian sắp tới. Định hướng quy hoạch phát triển:

Khu vực Bắc Bán đảo (khu vực khai thác kinh tế dân sự) có tổng diện tích

khoảng 1.300ha (phần đất liền không tính mặt nước). Là vùng đất có địa thế, địa

hình, cảnh quan môi trường rất thuận lợi cho việc phát triển du lịch nghỉ mát. Du

lịch là ngành kinh tế cơ bản đối với khu vực Bắc Bán đảo Cam Ranh, toàn bộ khu

vực này được quy hoạch như sau:

+ Khu lưu trú tập trung, du lịch trở về cội nguồn được tổ chức trong các làng

chài.

+ Không gian du lịch sinh thái biển, nét đặc trưng khu vực bán đảo bao gồm

các loại hình du lịch, giải trí trên biển, dưới biển, trên cát. Cát, biển là hai đặc

trưng của bán đảo để tạo nên các lạo hình vui chơi giải trí như thể thao trên cát,

thưởng ngoạn cảnh trên sa mạc, bơi, lặn.

+ Không gian lưu trú, dịch vụ trên, ven bờ bao gồm khách sạn, nhà, nhà

hàng… Không gian du lịch được tổ chức đa dạng, bao gồm các khu du lịch cao

cấp và một số khu du lịch bình dân.

+ Trung tâm thương mại - tài chính quốc tế..

+ Ngoài ra, khu vực phía Bắc vịnh Thuỷ Triều được quy hoạch thành công

viên sinh thái biển quy mô khoảng 1.100ha, trong đó phần xây dựng thuộc Bắc

Bán đảo Cam Ranh khoảng 50 ha, phần mặt nươc khoảng 1.000 ha và phần đất

xây dựng thuộc xã Cam Hải Tây và Cam Hoà khoảng 50 ha.

Xây dựng tại Khu vực Bắc Bán đảo Cam Ranh một trung tâm thương mại,

tài chính, văn phòng, cấp quốc gia và quốc tế, quy mô khoảng 70ha. Với vị trí

thuận lợi về giao lưu quốc tế cũng như nội địa và cảnh quan thiên nhiên hấp dẫn

như tại bán đảo Cam Ranh, việc xây dựng tại đây một trung tâm thương mại văn

phòng và hệ thống các cửa hàng trưng bày giới thiệu và bán sản phẩm hàng hoá sẽ

tạo ra một hoạt động kinh tế sôi động phù hợp với khu vực này.

- Trục chính Nha Trang- Diên Khánh (xem bản đồ tại phụ lục số 04):

Thành phố Nha Trang gần 400 ngàn dân, nằm trên bờ biển dài hơn 10 km,

có hệ thống cơ sở hạ tầng tương đối khá, là nơi tập trung trụ sở các cơ quan nhà

nước, các tổ chức chính trị xã hội, các viện nghiên cứu, các trường đại học, và

nhiều nhà máy, xí nghiệp lớn cũng như nhiều cơ sở văn hoá xã hội, danh lam thắng

cảnh. Vịnh Nha Trang là thành viên Câu lạc bộ các Vịnh đẹp nhất thế giới. Nha

Trang là trung tâm du lịch nổi tiếng với hệ thống khách sạn phong phú, trong đó có

nhiều khách sạn đạt tiêu chuẩn quốc tế 4 đến 5 sao có khả năng đón khách và phục

vụ các hội nghị lớn mang tầm quốc tế và nhiều dịch vụ phong phú như: tham quan

đảo, lặm biển ngắm san hô, tắm bùn,...Với lợi thế vị trí địa lý thuận lợi, được thiên

nhiên ưu đãi cả về cảnh quan đẹp, khí hậu ôn hoà, Nha Trang hiện tại và trong

tương lai sẽ là trung tâm kinh tế, văn hóa du lịch của Việt Nam.

Tỉnh đang quy hoạch khu vực mở rộng thành phố Nha Trang về phía tây,

nối với Diên Khánh. Cơ sở hạ tầng đang xây dựng: Kè và đường hai bên bờ sông

Cái, tiếp tục hoàn thiện trục đường nối Nha Trang – Đà Lạt, đường Nha Trang –

Cầu Lùng, đường Nguyễn Tất Thành, Phạm Văn Đồng, các khu dân cư lớn: Tây

Lê Hồng Phong, Đất lành, Tây sông Tắc, Vĩnh Thái… Các khu công nghiệp: Suối

Dầu giai đoạn 2, các Cụm công nghiệp vừa và nhỏ Diên Phú, Đắc Lộc.

- Khu vực Phía Bắc là Vịnh Vân Phong (xem bản đồ tại phụ lục số 04):

Nằm ở cực Đông của Việt Nam, cách hải phận quốc tế 14km, gần các tuyến

hàng hải quốc tế (cách 130km) và nằm trên ngã ba đường hàng hải quốc tế tuyến

Châu Âu-Bắc Á, Châu Úc-Đông Bắc Á và tuyến Manila-Panama hoặc

Sanfrancisco(Mỹ) hoặc Victoria (Canada). Vân Phong là vịnh lớn với 41.000 ha

mặt nước, có độ sâu từ 10-40m, kín gió và không bị bồi lấp. Riêng Vũng Đầm

Môn rộng 3.500ha, hoàn toàn kín gió với độ sâu 20m, có lạch Cửa Lớn có bề rộng

hơn 950m, sâu trên 18m và lạch Cửa Bé rộng trên 700m, sâu hơn 27m. Phía sau

vũng này là bán đảo Hòn Gốm rất thuận tiện cho phát triển cảng. Với điều kiện đó,

Chính phủ đã phê duyệt quy hoạch và Ban hành Quyết định thành lập khu kinh tế

Vân phong với diện tích 150.000ha trong đó khoảng 80.000ha mặt biển và

70.000ha đất liền, mục tiêu xây dựng thành khu kinh tế tổng hợp trong đó Cảng

trung chuyển container quốc tế giữ vai trò chủ đạo (có thể đạt tới 17- 18triệu

TEU/năm), kết hợp phát triển kinh tế tổng hợp đa ngành, đa lĩnh vực với trọng tâm

là phát triển công nghiệp, du lịch, dịch vụ, nuôi trồng hải sản, các ngành kinh tế

khác và xây dựng các khu đô thị. Khu kinh tế Vân phong được hưởng các chính

sách ưu đãi đặc biệt cao nhất hiện nay.

Hiện nay, tại khu vực Vịnh Vân Phong đã có nhiều dự án của các nhà đầu tư

trong nước và nước ngoài như: Dự án nhà máy tàu biển Huyndai –Vinashin, Dự án

chuyển tải xăng dầu; Khu du lịch Hòn Ông, các dự án nuôi trai lấy ngọc và nuôi cá

lồng xuất khẩu của các nhà đầu tư Nhật Bản, Úc, Đài loan, các dự án nuôi tôm

hùm xuất khẩu của các doanh nghiệp Việt Nam,...đã hoạt động có hiệu quả từ

nhiều năm nay. Bên cạnh đó, nhiều dự án như: Tổng kho ngoại quan xăng dầu Mỹ

Giang công suất là 1 triệu tấn/năm, Khu công nghiệp Ninh Thuỷ diện tích 202ha;

Khu công nghiệp Vạn Thắng diện tích 200ha; Dự án đầu tư cảng và khu kinh tế

của Tập đoàn Sumimoto Nhật bản; Dự án Nhà máy đóng tàu cỡ lớn của tập đoàn

Hàn Quốc,... đang được nghiên cứu đầu tư. Trong những năm tới đây sẽ là khu

kinh tế phát triển sôi động của Miền Trung và cả nước.

2.1.2. Tình hình kinh tế - xã hội:

Với những lợi thế, tiềm năng của tỉnh, trong những năm qua, dưới sự lãnh

đạo của Tỉnh ủy, UBND tỉnh đã huy động nguồn lực trong và ngoài nước có hiệu

quả để phát triển kinh tế - xã hội theo Nghị quyết Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ

VII – khóa X của Đảng đã đề ra.

Tốc độ tăng trưởng GDP của tỉnh cao hơn tốc độ tăng bình quân của cả

nước, cụ thể: tốc độ tăng trưởng GDP bình quân thời kỳ 1996-2005 là 9,6%/năm

(cả nước 7,1%-7,2%), trong đó giai đoạn 2001-2005 tăng bình quân 10,8%/năm;

giai đoạn 2006-2010 bình quân tăng bình quân khoảng 11%/năm. Với tốc độ tăng

trưởng kinh tế của tỉnh đạt được tương đối cao trong thời gian qua đã góp phần cải

thiện đáng kể mức thu nhập bình quân trên đầu người (GDP/người), cụ thể năm

1995 chỉ đạt 3,43 triệu đồng tăng lên 5,99 triệu đồng năm 2000, tăng lên 12,1 triệu

đồng năm 2005 và 24,4 triệu đồng năm 2010. Đóng góp vào tốc độ tăng trưởng cao

và ổn định của tỉnh qua các năm, nhiệm vụ thu ngân sách nhà nước của tỉnh đã đạt

được nhiều kết quả khả quan, quy mô nguồn thu ngân sách ngày càng lớn và đóng

góp cho ngân sách Trung ương. Năm 2000 thu ngân sách nhà nước đạt 948 tỷ đồng,

lên 3.288 tỷ đồng năm 2005, đến năm 2010 ước đạt trên 7.526 tỷ đồng, tăng gấp

2,3 lần so năm 2005 và 7,9 lần so năm 2000.

Cơ cấu kinh tế của tỉnh đã chuyển dịch tích cực theo hướng tăng tỷ trọng khu

vực dịch vụ - du lịch và công nghiệp - xây dựng. Cụ thể, tỷ trọng của khu vực dịch

vụ - du lịch tăng từ 36,3% năm 1990 lên 38,4% năm 1995, lên 40,5% năm 2005 và

tăng lên 43,3% năm 2009; công nghiệp - xây dựng tăng từ 19,1% năm 1990 lên

31% năm 1995, lên 41,6% năm 2005 và tăng lên 42,3% năm 2010.

Cơ cấu các ngành kinh tế từ năm 1990 đến năm 2010

ĐVT Chỉ tiêu Cơ cấu kinh tế: - Nông, lâm, thủy sản % - Công nghiệp, xây dựng % % - Dịch vụ, du lịch

1990 100 44,6 19,1 36,3

1995 100 30,6 31,0 38,4

2000 100 26,9 35,3 37,8

2005 100 17,9 41,6 40,5

2010 100 15,0 41,7 43,3

Bảng 2.1 (Nguồn: Quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Khánh Hòa đến

năm 2020)

Ngành công nghiệp trong thời kỳ 1996-2005 luôn nằm trong số những địa

phương dẫn đầu cả nước, trong đó giai đoạn 2001-2005 có tốc độ tăng trưởng bình

quân khá cao là 22,6%, do các cơ sở sản xuất công nghiệp được đầu tư giai đoạn

1998-2000 và sau năm 2000 đã bắt đầu phát huy hiệu quả như chế biến thủy sản

đông lạnh, thuốc lá điếu, đóng mới và sửa chữa tàu thuyền, khai thác khoáng

sản,…Tuy nhiên, từ sau năm 2005 đến nay ngành công nghiệp của tỉnh có xu

hướng tăng chậm, cụ thể năm 2006 tăng 15,47%, năm 2007 tăng 12,4%, năm 2010

tăng 10% do tình hình kinh tế thế giới có nhiều biến động và trong nước đang gặp

khó khăn, lạm phát tăng cao làm cho chi phí sản xuất tăng cao và thị trường tiêu

thụ bị chựng lại, đồng thời năng lực sản xuất một số sản phẩm công nghiệp chủ lực

đang dần bão hòa trong khi năng lực đưa vào sản xuất mới ít nên giá trị sản xuất

công nghiệp tăng không cao trong 2 năm vừa qua. Đặc biệt trong 2 năm 2008-2009

với sự ảnh hưởng của cuộc khủng hoảng tài chính và suy thoái kinh tế thế giới đã

tác động mạnh đến lĩnh vực công nghiệp, làm cho giá trị sản xuất công nghiệp của

tỉnh không tăng cao như những năm trước và có dấu hiệu tăng chậm lại trong

những năm cuối của giai đoạn 2006-2010.

Ngành du lịch tiếp tục phát huy thế mạnh của tỉnh, trong thời gian qua đã tập

trung đầu tư cơ sở vật chất, phát triển đa dạng các loại hình du lịch với thế mạnh là

biển đảo kết hợp với du lịch sinh thái núi rừng. Vì vậy sản phẩm chủ yếu của ngành

du lịch là nghỉ dưỡng, vui chơi, giải trí biển kết hợp với du lịch sinh thái đảo, suối,

thác, du lịch kết hợp hội thảo, mua sắm,… trên địa bàn tỉnh. Toàn tỉnh từ năm 2000

với 136 khách sạn đã tăng lên 272 khách sạn năm 2005 và lên 400 khách sạn năm

2010 với hơn 9.300 phòng và hơn 927 doanh nghiệp hoạt động kinh doanh du lịch.

Doanh thu du lịch từ năm 2000 có 199 tỷ đồng đã tăng lên 643,1 tỷ đồng năm

2005, lên 1.020 tỷ đồng năm 2007 và đến năm 2010 đạt 1.567 tỷ đồng; bình quân

tăng 25,3%/năm. Khách lưu trú từ năm 2000 có 398 ngàn người đã tăng lên 900

ngàn người năm 2005 và lên 1.585 ngàn người năm 2010; trong đó khách quốc tế

năm 2010 đạt 338 ngàn người, tăng 18% so với năm 2005 và gấp 2,6 lần năm 2000.

Ngành nông nghiệp, khai thác và nuôi trồng thủy hải sản vẫn tiếp tục tăng

trưởng mặc dù thời tiết không thuận lợi và dịch bệnh kéo dài, giá trị sản xuất nông,

lâm ngư nghiệp tăng bình quân hàng năm 3,26%. Đã duy trì diện tích trồng lúa và

đổi mới nhiều giống cây trồng, phát triển đàn gia súc, gia cầm, đồng thời mở rộng

diện tích nuôi trồng thủy sản và tăng cường khai thác hải sản xa bờ đã góp phần

đáp ứng nhu cầu lương thực và nguồn nguyên liệu cho các cơ sở chế biến thực

phẩm trên địa bàn tỉnh.

Cùng với những tiềm năng và lợi thế của tỉnh, sự chỉ đạo của Tỉnh ủy;

UBND tỉnh đã triển khai nhiều hoạt động nhằm xúc tiến đầu tư, kêu gọi các nhà

đầu tư trong và ngoài nước đầu tư các dự án trên địa bàn tỉnh. Huy động vốn đầu tư

toàn xã hội được tăng dần qua từng năm với tốc độ tăng bình quân từ 25% -

30%/năm. Năm 2000 tổng vốn đầu tư toàn xã hội đạt 1.849 tỷ đồng, đến năm 2005

đạt 3.981 tỷ đồng, đến năm 2010 đạt 15.500 tỷ đồng. Huy động vốn đầu tư toàn xã

hội giai đoạn 2006-2010 ước đạt khoảng 62.500 nghìn tỷ đồng.

Các công trình trọng điểm của tỉnh đầu tư từ nguồn vốn ngân sách nhà nước

trong các năm qua được đưa vào sử dụng như: cầu và đường Trần Phú nối dài

(đường Phạm Văn Đồng), đường Nguyễn Tất Thành, đường Nha Trang – Đà Lạt,

đường Phạm Văn Đồng thông tuyến với Quốc lộ 1A, sân bay Cam ranh được nâng

cấp thành sân bay quốc tế…đã góp phần vào sự phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh,

tạo sự khang trang của một trung tâm đô thị của vùng và dần hình thành trung tâm

dịch vụ, du lịch, văn hóa của cả nước. Đồng thời là điều kiện thuận lợi trong việc

hợp tác, liên kết giữa tỉnh Khánh Hòa với các tỉnh lân cận như Lâm Đồng, Ninh

Thuận, Phú Yên và các tỉnh Tây Nguyên, mở ra khả năng mới trong hợp tác và đầu

tư, trở thành trung tâm kinh tế, dịch vụ - du lịch của vùng Nam Trung Bộ và Tây

Nguyên. Một số công trình đưa vào hoạt động như tuyến cáp treo vượt biển dài

nhất thế giới và các khu du lịch đang hoạt động có phong cách hiện đại theo chuẩn

quốc tế như khu du lịch Evason Hideway, khu du lịch Hòn Ngọc Việt, khu du lịch

tắm khoáng nóng,…đã thu hút lượng khách du lịch nghỉ dưỡng cao cấp khá lớn,

bên cạnh các khách sạn cao cấp như Anamadara, Sunrise, Yasaka,…đáp ứng nhu

cầu khách tham quan du lịch trong và ngoài nước, đồng thời phát triển loại hình

khách du lịch tàu biển từ các nước trên thế giới tham quan, mua sắm đã làm phong

phú tiềm năng du lịch của tỉnh.

Quan hệ sản xuất tiếp tục củng cố và ngày càng hoàn thiện. Các thành phần

kinh tế phát triển tích cực, đúng hướng. Công tác sắp xếp, đổi mới doanh nghiệp

nhà nước thực hiện theo lộ trình đề ra; hầu hết các doanh nghiệp nhà nước kinh

doanh có hiệu quả, đóng góp lớn cho ngân sách của tỉnh. Kinh tế ngoài nhà nước

phát triển nhanh và có tổng giá trị gia tăng chiếm tỷ lệ khá cao trong GDP. Các

doanh nghiệp ngoài quốc doanh và doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài góp

phần quan trọng vào việc phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh, tạo ra nhiều sản phẩm,

dịch vụ cho xã hội và xuất khẩu, giải quyết thêm nhiều việc làm mới cho người lao

động và tăng thu ngân sách nhà nước. Kinh tế tập thể được củng cố, tăng về số

lượng, mở rộng về quy mô, với các trình độ và hình thức phù hợp. Kinh tế tư nhân

tăng nhanh, hoạt động năng động, có hiệu quả; kinh tế hợp tác xã, kinh tế trang trại

có bước phát triển, khai thác được lợi thế của từng địa phương.

Tốc độ đô thị hóa có bước phát triển nhanh, diện mạo đô thị văn minh, hiện

đại ngày càng định hình rõ nét. Xây dựng các đồ án quy hoạch đô thị tại các khu

vực Nha Trang, Cam Ranh, Ninh Hòa, Vạn Ninh; đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng

giao thông, điện, nước, viễn thông, vệ sinh môi trường,… cùng với các dự án xây

dựng các khu dân cư, đô thị mới, tạo cơ sở ban đầu cho việc nâng cấp và mở rộng

hệ thống đô thị trong tỉnh. Đến nay, thành phố Nha Trang đã được công nhận là đô

thị loại I; thị xã Cam Ranh là đô thị loại III và thị trấn Ninh Hòa là đô thị loại IV;

tập trung nâng cấp đô thị ở các khu vực Đại Lãnh, Tu Bông, Ninh Sim, Ninh Diêm,

Lạc An, Diên Phước, Diên An, Suối Cát,…

2.2. Tình hình thu ngân sách nhà nước tỉnh Khánh Hòa giai đoạn 1989 –

2010

2.2.1. Về quy mô thu ngân sách nhà nước (NSNN):

Cùng với những thành tựu đạt được trong cải cách và phát triển kinh tế, từ

năm 1989 tới nay, thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa luôn tăng với tốc độ nhanh, năm

sau cao hơn năm trước. Thu ngân sách cao là cơ sở quan trọng để Khánh Hòa thực

hiện các mục tiêu về phát triển kinh tế xã hội đã được phê duyệt trong ngắn hạn

cũng như dài hạn. Tình hình thu ngân sách nhà nước từ 1989 – 2010 được thể hiện

trong biểu đồ sau:

Biểu đồ tình hình thu ngân sách nhà nước từ 1989 - 2010

Đơn vị: triệu đồng

Nguồn: Niên giám thống kê và Sở Tài chính Khánh Hòa

Năm 1989, tổng thu NSNN trên địa bàn đạt 42 tỷ đồng, năm 1990 thu được

44 tỷ đồng, tăng 5% so với thực hiện năm 1989, đến năm 2010 tổng thu NSNN là

7.526 tỷ đồng, tăng 179 lần so với năm 1989. Sau 20 năm tái lập tỉnh, nền kinh tế

của tỉnh phát triển và tăng trưởng khá cao, theo đó quy mô thu NSNN trên địa bàn

tỉnh qua các giai đoạn cũng tăng khá nhanh: năm 1995 tăng 13,5 lần so với năm

1990; năm 2000 tăng 1,6 lần so với năm 1995; năm 2005 tăng 3,5 lần so với năm

2000 và thu năm 2010 tăng 2,3 lần so với năm 2005 vượt chỉ tiêu theo Nghị quyết

tỉnh đảng bộ lần thứ 15 phấn đấu đến năm 2010 tổng thu NSNN tăng gấp 2 lần so

với năm 2005 (khoảng trên 6.800 tỷ đồng), đạt tỷ lệ huy động vào ngân sách trên

22% GDP.

2.2.2. Về tốc độ tăng thu NSNN:

Bình quân từ năm 1992 đến 2010, tốc độ tăng thu bình quân là 26,53%/năm,

trong khi đó tăng trưởng kinh tế bình quân là 10% (theo giá so sánh 1994). Nếu so

sánh với tốc độ tăng trưởng kinh tế bình quân theo giá hiện hành thì, tốc độ tăng

thu NSNN bình quân từ 1992 đến 2010, gấp hơn 1,36 lần tốc độ tăng GDP bình

quân năm (26,53%). Tình hình tăng thu NSNN trong giai đoạn 1992 – 2010 được

thể hiện trong bảng số liệu sau đây:

Bảng so sánh tốc độ tăng thu NSNN và tốc độ tăng GDP

Đơn vị tính: %

Năm

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 Tốc độ tăng thu NSNN (giá thực tế) 57,39 66,47 51,94 35,13 12,05 13,72 8,60 3,44 31,89 20,26 33,84 30,12 33,71 5,08 1,63 20,91 20,83 30,49 19,12 Tốc độ tăng GDP (giá so sánh 1994) 8,63 6,97 20,64 12,95 8,99 10,09 7,72 5,33 9,21 10,77 11,81 10,95 10,60 10,05 10,27 10,27 11,34 10,22 12,05 Tốc độ GDP (theo giá hiện hành) 36,07 18,92 38,57 24,81 14,64 14,28 20,92 3,76 16,47 15,12 15,18 16,04 19,69 14,96 16,50 19,73 25,26 21,04 20,05

Bảng 2.2

Nguồn: Niên giám thống kê và Sở Tài chính Khánh Hòa

Bảng số liệu trên đây cho thấy những năm đầu tiên của đổi mới, do hệ thống

các chính sách thu ngân sách nhà nước được đổi mới cơ bản, hàng loạt các Luật

thuế được ban hành như: Luật thuế lợi tức, Luật thuế doanh thu, Luật thuế xuất

khẩu, thuế nhập khẩu, Luật thuế tiêu thụ đặc biệt, Luật thuế sử dụng đất nông

nghiệp... cùng với những quy định về quản lý thu nộp phù hợp được ban hành đã

làm cho tốc độ tăng thu tăng nhanh hơn so với tốc độ tăng trưởng kinh tế. Từ năm

1996 trở đi, khi hệ thống chính sách đã tương đối ổn định thì mức độ tăng thu

NSNN đã dần đi vào ổn định. Nếu lấy mốc từ năm 1996-2010 để phân tích thì thấy

rằng tốc độ tăng thu NSNN bình quân là 19,04% so với tốc độ tăng trưởng kinh tế

theo giá hiện hành là: 16,69%.

2.2.3. Về mức độ thu NSNN:

Trung bình từ 1991 – 2010 mức độ thu NSNN trên 20,57% GDP. Tuy nhiên,

những năm đầu chuyển đổi và phát triển kinh tế, mức độ thu NSNN còn tương đối

thấp, giai đoạn 1991-1994 chỉ đạt 14,23%. Giai đoạn năm 1995 – 2000 mức thu

tương đối khá khoảng 18,66%, tuy nhiên do bị tác động ảnh hưởng của khủng

hoảng tài chính tiền tệ châu Á 1997-1998 làm cho tăng trưởng kinh tế chậm lại,

hoạt động xuất nhập khẩu bị giảm sút cả về lượng cũng như về giá, hiệu quả hoạt

động của nền kinh tế thấp nên thu NSNN trong giai đoạn này có sụt giảm đáng kể,

chỉ đạt khoảng 17% GDP.

Giai đoạn 2001 – 2010, khi nền kinh tế đã thoát khỏi những tác động xấu của

khủng hoảng và dần lấy lại được tốc độ phát triển cao thì thu NSNN cũng đã tăng

đáng kể. Bình quân thu NSNN so GDP giai đoạn 2001 – 2010 đạt mức 24,66%,

tăng cao hơn nhiều so với 10 năm trước đó, đặc biệt năm 2004 tổng thu NSNN

bằng 29,55% so GDP. Mức độ thu NSNN so với GDP giai đoạn 1991 – 2010 được

biểu diễn cụ thể như sau:

Biểu đồ mức độ thu NSNN so với GDP giai đoạn 1991 - 2010

Thu NS/GDP

35,00

30,00

25,00

20,00

15,00

10,00

5,00

0,00

2.0 0 9

2.0 0 7

1.9 9 5

1.9 9 7

2.0 0 3

2.0 0 1

2.0 0 5

1.9 9 9

1.9 9 3

1.9 9 1

Đơn vị: %

Biểu đồ 2.2

Nguồn: Niên giám thống kê và Sở Tài chính Khánh Hòa

2.2.4. Thu ngân sách theo hoạt động kinh tế:

Nội dung thu theo hoạt động kinh tế tập trung chủ yếu vào nguồn thu nội địa

và thu thuế xuất nhập khẩu. Thu từ hoạt động xuất nhập khẩu (gồm thu thuế xuất

khẩu, nhập khẩu, tiêu thu đặc biệt hàng hóa nhập khẩu, thuế giá trị gia tăng hàng

hóa nhập khẩu); thu nội địa (gồm thu từ Doanh nghiệp nhà nước Trung ương, Thu

từ Doanh nghiệp nhà nước địa phương, Thu từ doanh nghiệp có vốn đầu tư nước

ngoài, Thu từ khu vực ngoài quốc doanh, lệ phí trước bạ, Thuế sử dụng đất nông

nghiệp, Thuế nhà đất, Thuế thu nhập cá nhân, Thu phí xăng dầu, Thu phí và lệ phí,

Thuế chuyển quyền sử dụng đất, Tiền sử dụng đất, Thu tiền cho thuê mặt đất, mặt

nước, Thu tiền bán và thuê nhà thuộc sở hữu nhà nước, Thu khác ngân sách).

2.2.4.1. Đối với thu hoạt động xuất nhập khẩu:

Năm 1989, thu thuế xuất nhập khẩu 3,29 tỷ đồng chiếm tỷ trọng 6,6%; đến

năm 2010 thu thuế xuất nhập khẩu 2.682,35 tỷ đồng chiếm tỷ trọng 35,64%. Tỷ

trọng thu thuế xuất nhập khẩu thay đổi qua từng giai đoạn:

Giai đoạn 1991-1995, thu thuế xuất nhập khẩu chiếm 13,76%. Giai đoạn

1996-2000 do bị tác động ảnh hưởng của khủng hoảng tài chính tiền tệ châu Á

1997-1998 làm cho tăng trưởng kinh tế chậm lại, hoạt động xuất nhập khẩu bị giảm

sút cả về lượng cũng như về giá, do đó thu thuế xuất nhập khẩu trong giai đoạn này

chỉ chiếm 9,5%. Giai đoạn 2001-2005, thu thuế xuất nhập khẩu chiếm 24,7%. Giai

đoạn từ năm 2006 đến năm 2010, thu thuế xuất nhập khẩu chiếm 30,35%.

Thu thuế xuất nhập khẩu tăng cao qua các giai đoạn từ 13,76% giai đoạn

1991-1995 lên 30,35% tổng thu của giai đoạn 2006-2010 đã khẳng định sự hội

nhập kinh tế quốc tế trên địa bàn tỉnh ngày càng được mở rộng và phát triển.

BIỂU ĐỒ THU NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC TỈNH KHÁNH HÒA TỪ 1989 ĐẾN 2010

7.000.000

6.322.279

6.000.000

4.843.745

5.000.000

) g n ồ đ

3.845.143

4.000.000

u ệ i r T

(

3.287.939

3.337.050

h c á s

3.045.332

3.000.000

n â g n

2.264.394

u h T

2.000.000

1.755.538

1.148.284

948.449

Tổng thu

721.203

708.835

1.000.000

708.794

591.006 638.229

440.825

Thu xuất nhập khẩu

273.195

105.762 163.544

42.144 43.859

Thu nội địa

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Biểu đồ 2.3

Năm

Nguồn: Niên giám thống kê và Sở Tài chính Khánh Hòa

2.2.4.2. Đối với các khoản thu nội địa:

Năm 1989, thu từ nội địa 38,854 tỷ đồng chiếm tỷ trọng 92,19% tổng số thu;

đến năm 2010 thu nội địa 4.843,177 tỷ đồng, chiếm 64,35%. Cơ cấu thu nội địa

cũng thay đổi qua từng giai đoạn: Giai đoạn 1991-1995, thu nội địa chiếm 85,16%

tổng thu; Giai đoạn 1996-2000, chiếm 88,81%; Giai đoạn 2001-2005, chiếm

73,52%; Giai đoạn từ năm 2006 đến năm 2010, chiếm 69,65%.

Thu nội địa đến năm 2010 vẫn chiếm tỷ trọng lớn 64,35% tổng thu trong cân

đối, đảm bảo được cân đối chi ngân sách địa phương hàng năm. Tuy nhiên tỷ trọng

thu nội địa giảm dần theo từng giai đoạn từ năm 1989 đến 2010. Nguyên nhân do:

Thứ nhất: sự hội nhập kinh tế quốc tế của Khánh Hòa ngày càng sâu rộng, dẫn đến

thu từ hoạt động xuất nhập khẩu ngày càng chiếm tỷ trọng cao trong tổng thu. Thứ

hai, tốc độ tăng thu nội địa thấp hơn so với tăng thu từ hoạt động xuất nhập khẩu.

Trong các khoản thu từ nội địa các khoản thu chiếm tỷ trọng lớn là thu từ

DNNN Trung ương đóng trên địa bàn, thu từ DNNN địa phương, thu từ Doanh

nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài, thu từ Doanh nghiệp ngoài quốc doanh và thu

tiền sử dụng đất. Số liệu thu nội địa qua các giai đoạn như sau:

Bảng các khoản thu nội địa qua các giai đoạn

Đvt: triệu đồng

Nội dung

296.133

1991-1995 1996-2000 2001-2005 2006-2010 3.308.811 8.456.092 18.021.031 1.340.684 693.574 414.669 203.045 9.142.323 1.632.746 4.528.019 672.110

10.236 199.485 437.624 762.487

161.257 426.256 837.238 2.810.322

39.705 151.326 749.318 2.021.538

254.331 602.865 1.489.224 2.590.787 Thu nội địa Thu từ DNNN Trung ương Thu từ DNNN Địa phương Thu từ Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài Thu từ Doanh nghiệp ngoài quốc doanh Thu tiền sử dụng đất Thu thuế, phí, lệ phí và thu khác

Bảng 2.3 (Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả)

Bảng tỷ trọng các nguồn thu nội địa qua các giai đoạn

Tỷ trọng (%)

Nội dung 1991- 1995 1996- 2000 2001- 2005 2006- 2010

Thu từ DNNN Trung ương Thu từ DNNN Địa phương Thu từ Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài 15,14 50,13 0,76 3,85 4,90 8,95 49,35 53,55 50,73 4,23 5,18 6,03

Thu từ Doanh nghiệp ngoài quốc doanh 12,03 12,88 9,90 15,59

Thu tiền sử dụng đất 2,96 4,57 8,86 11,22

Thu thuế, phí, lệ phí và thu khác 18,97 18,22 17,61 14,38

Bảng 2.4 (Nguồn: Số liệu tổng hợp của tác giả)

Từ bảng số liệu ta thấy thu từ các hoạt động của DNNN địa phương luôn

chiếm tỷ trọng cao và ổn định qua các giai đoạn, khoảng 49%-53% tổng thu nội

địa, thể hiện sự hoạt động hiệu quả của các doanh nghiệp nhà nước của tỉnh, làm cơ

sở nội lực để phát triển các khu vực kinh tế khác và là nguồn thu chủ lực của tỉnh

để đảm bảo cân đối chi NSNN. Tuy nhiên, về xu thế thì khoản thu từ khu vực kinh

tế này đang có xu hướng giảm. Nếu như năm 2001-2005, tỷ trọng chiếm tới

53,55% tổng thu nội địa thì giai đoạn 2006-2010 giảm còn 50,73%. Cùng với xu

thế đó là nguồn thu từ DNNN Trung ương cũng giảm mạnh qua các giai đoạn, nếu

như giai đoạn 1991-1995 chiếm đến 15,14% tổng thu nội địa thì đến giai đoạn

2006-2010 chỉ còn 3,85%. Sự sụt giảm thu từ khu vực kinh tế nhà nước có thể giải

thích bởi một số nguyên nhân:

- Thứ nhất, hiệu quả và chất lượng hoạt động của các doanh nghiệp nhà nước

đang ngày càng suy giảm, do khả năng cạnh tranh ngày càng yếu trước các loại

hình doanh nghiệp khác mới thành lập, được trang bị công nghệ và kỹ thuật hiện

đại hơn, tổ chức sản xuất gọn nhẹ, hợp lý, khoa học hơn, khả năng tìm kiếm thị

trường và chất lượng sản phẩm, dịch vụ cung cấp tốt hơn hẳn.

- Thứ hai, khu vực doanh nghiệp nhà nước phải thực hiện các đầu tư, kinh

doanh những sản phẩm, cung cấp các dịch vụ do nhà nước đặt hàng hoặc yêu cầu,

có số vốn lớn nhưng lợi nhuận lại thấp hơn các dự của các khu vực kinh tế khác

cho nên đóng góp của khu vực này vào ngân sách nhà nước thấp đi.

- Thứ ba, trong những năm gần đây, các doanh nghiệp nhà nước đang thực

hiện quá trình sắp xếp, đổi mới, cổ phần hoá nên số lượng các doanh nghiệp, công

ty nhà nước đang bị giảm đi, thay vào đó là khu vực kinh tế ngoài nhà nước lại có

tốc độ phát triển nhanh hơn. Như vậy, khi khu vực kinh tế nhà nước đang có xu

hướng giảm dần về đóng góp số thu cho NSNN, thì khu vực kinh tế ngoài quốc

doanh và kinh tế có vốn đầu tư nước ngoài, đặt biệt là khu vực kinh tế ngoài quốc

doanh tăng cao.

Nguồn thu từ các Doanh nghiệp ngoài quốc doanh là nguồn thu được chú ý

hơn so với các loại khác. Trong giai doạn hội nhập và phát triển, vai trò và vị trí

của các thành phần kinh tế ngoài quốc doanh rất quan trọng, có thể nhận thấy thông

qua việc Việt Nam hội nhập tổ chức thương mại thế giới. Ở phạm vi một địa

phương, Khánh Hòa cũng không nằm ngoài chiến lược phát triển của cả nước về

vấn đề phát triển kinh tế ngoài quốc doanh. Khoản thu từ doanh nghiệp ngoài quốc

doanh chiếm từ 9%-15% trong số tổng thu nội địa. Đây là cũng nguồn lực quan

trọng của tỉnh Khánh Hòa. Tuy nhiên xét về cơ cấu nguồn thu, khoản thu thuế

ngoài quốc doanh không có sự thay đổi lớn về tỷ trọng so với tổng nguồn thu ngân

sách trên địa bàn, do phần lớn quy mô của các doanh nghiệp ngoài quốc doanh ở

mức vừa và nhỏ nên nguồn thu này chưa đáp ứng sự kỳ vọng chung.

Nguồn thu từ Doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài ổn định qua các giai

đoạn, tuy nhiên còn chiếm tỷ trọng khá thấp, trung bình khoảng 4-5% tổng thu nội

địa. Nguyên nhân các dự án thu hút đầu tư và tiến độ thực hiện dự án qua các năm

còn chậm. Đến thời điểm năm 2010, toàn tỉnh chỉ có 72 dự án có vốn đầu tư nước

ngoài, với tổng số vốn ký kết đầu tư là 1.196.143 ngàn USD, nhưng tổng vốn thực

hiện chỉ có 439.250 ngàn USD. Như vậy nguồn thu này cùng với nguồn thu từ

Doanh nghiệp ngoài quốc doanh chưa đáp ứng được kỳ vọng của tỉnh.

Khoản thu từ tiền sử dụng đất là khoản thu tăng nhanh qua các giai đoạn, đến

giai đoạn 2006-2010 chiếm 11,22%. Nguồn thu tiền sử dụng đất là nội dung nổi

bật, phản ánh tính năng động của Khánh Hòa trong thời gian qua, chứng tỏ chính

sách, quy hoạch, phát triển quỹ đất của Khánh Hòa là tương đối tốt. Vì vậy Khánh

Hòa đã xây dựng và từng bước hoàn thiện hệ thống cơ sở hạ tầng, là điều kiện cần

thiết trong việc thu hút đầu tư trong và ngoài nước, đẩy mạnh phát triển du lịch.

Theo đặc điểm phân cấp, nguồn thu tiền sử dụng đất cũng với nguồn thu từ DNNN

địa phương và thu từ Doanh nghiệp ngoài quốc doanh là nguồn thu địa phương

được hưởng 100%, việc 3 khoản thu này chiếm tỷ trọng cao, đến giai đoạn 2006-

2010 chiếm 77% trong tổng thu nội địa, đã tạo được sự ổn định vững chắc của kinh

tế Khánh Hòa, là nguồn nội lực quan trọng của tỉnh.

2.3. Thực trạng công tác dự báo thu NSNN tại Khánh Hòa:

2.3.1. Công tác dự báo thu NSNN:

Công tác dự báo thu ở Khánh Hòa gắn liền với công tác lập dự toán thu hàng

năm. Hàng năm căn cứ vào Thông tư hướng dẫn xây dựng dự toán NSNN của Bộ

Tài chính, Sở Tài chính Khánh Hòa phối hợp với Cục thuế và Cục Hải quan để ước

tính số thu của năm hiện hành và dự toán số thu của năm sau. Từng nội dung thu

được phân chia cơ quan tổng hợp như: Về thuế nội địa: do Cục thuế tổng hợp từ

các Chi cục thuế địa phương. Về phí, lệ phí: Sở Tài chính tổng hợp từ các đơn vị sự

nghiệp có thu trên địa bàn. Về thuế xuất, nhập khẩu: Do cơ quan Hải quan tổng

hợp.

Việc ước lượng dự toán thu cho năm hiện hành và năm tiếp theo được thực

hiện thủ công, chưa thực hiện việc tin hóa trong khâu lập dự toán, giữa các đơn vị

dự toán thu như Cục thuế, Hải quan và Sở Tài chính chưa có một hệ thống thông

tin chung, chưa có sự liên kết về cơ sở dữ liệu, đặc biệt chưa có một công cụ nào để

dự báo số thu NSNN. Công tác ước thực hiện số thu NSNN hiện tại và lập dự toán

thu của năm sau, dựa trên hướng dẫn của Bộ Tài chính cụ thể như sau:

Nguyên tắc chung: Căn cứ mục tiêu kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội của

từng giai đoạn đã được Đại hội Đảng các cấp thông qua, khả năng thực hiện các chỉ

tiêu kinh tế - xã hội và ngân sách từng năm, trên cơ sở dự báo tốc độ tăng trưởng

kinh tế và nguồn thu đối với từng ngành, từng lĩnh vực, các cơ sở kinh tế của từng

địa phương và những nguồn thu mới phát sinh trên địa bàn để tính đúng, tính đủ

từng lĩnh vực thu, từng khoản thu theo chế độ; Thu NSNN được ước tính dựa vào

tỷ lệ phân trăm theo GDP, còn tốc độ tăng trưởng GDP dựa là chỉ tiêu được Tỉnh

ủy giao nhiệm vụ.

Xây dựng dự toán thu của từng nội dung cụ thể:

2.3.1.1. Dự toán thu nội địa:

Xây dựng dự toán thu NSNN trên địa bàn trên cơ sở dự báo tăng trưởng kinh tế

của năm trước đối với từng ngành, từng lĩnh vực thu, các cơ sở kinh tế của từng địa

phương để tính đúng, tính đủ từng lĩnh vực thu, từng sắc thuế theo đúng các luật thuế,

chế độ thu. Dự toán thu phải có căn cứ kinh tế và chi tiết đến từng ngành, từng đơn vị

trọng điểm, từng khu vực kinh tế. Đồng thời, lưu ý những chế độ, chính sách thu đã

được sửa đổi, bổ sung hướng dẫn, như:

- Về thuế thu nhập doanh nghiệp: thực hiện theo quy định tại Luật thuế thu

nhập doanh nghiệp; Nghị định của Chính phủ quy định chi tiết thi hành Luật thuế

Thu nhập doanh nghiệp và các văn bản hướng dẫn của Bộ Tài chính. Trong đó, khi

lập dự toán khoản thu này chú ý đến một số thay đổi quan trọng trong chính sách

như: quy định tỷ số thuế suất chung; quy định về việc phân bổ số thuế giữa địa

phương nơi doanh nghiệp đặt trụ sở chính và địa phương nơi doanh nghiệp thực

hiện sản xuất kinh doanh; quy định cụ thể về các khoản chi không được khấu trừ

khi xác định thu nhập chịu thuế,...

- Về thuế giá trị gia tăng: thực hiện theo quy định tại Luật thuế giá trị gia tăng;

Nghị định của Chính phủ quy định chi tiết thi hành Luật thuế Giá trị gia tăng và các

văn bản hướng dẫn của Bộ Tài chính.

- Về thuế thu nhập cá nhân: thực hiện theo quy định tại Luật thuế thu nhập cá

nhân; Nghị định của Chính phủ quy định chi tiết thi hành Luật thuế thu nhập cá

nhân và các văn bản hướng dẫn của Bộ Tài chính.

- Về thuế tài nguyên nước: Tính và lập dự toán theo hướng dẫn tại Nghị định

của Chính phủ quy định chi tiết thi hành Pháp lệnh thuế Tài nguyên, Thông tư

hướng dẫn của Bộ Tài chính.

- Về thu tiền sử dụng đất: Trên cơ sở quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất đai được

cấp có thẩm quyền phê duyệt, dự kiến tiến độ giao đất có thu tiền sử dụng đất, cho

thuê đất, đấu giá quyền sử dụng đất hoặc đấu thầu các dự án có sử dụng đất theo

quy định của pháp luật; lập dự toán thu tiền sử dụng đất khi Nhà nước giao đất có

thu tiền sử dụng đất theo hình thức đấu giá quyền sử dụng đất hoặc không thông

qua đấu giá; dự toán thu tiền chuyển nhượng quyền sử dụng đất khi thực hiện việc

sắp xếp lại, xử lý nhà, đất thuộc sở hữu nhà nước theo quy định.

- Về lệ phí trước bạ và các khoản thu phí, lệ phí khác: Tính và lập dự toán theo

quy định tại Nghị định của Chính phủ và các văn bản hướng dẫn của Bộ Tài chính.

2.3.1.2. Dự toán thu từ hoạt động xuất nhập khẩu:

- Dự toán thu từ hoạt động xuất nhập khẩu được xây dựng trên cơ sở đánh giá

tác động đến thu ngân sách thông qua phân tích, dự báo tình hình kinh tế thế giới;

nhu cầu nhập khẩu trong nước để phục vụ sản xuất, tiêu dùng; tác động của việc

điều chỉnh hàng rào thuế và phi quan thuế nhằm kiềm chế nhập siêu và hạn chế

xuất khẩu tài nguyên dạng thô và việc thực hiện lộ trình cắt giảm thuế để thực hiện

các cam kết hội nhập.

- Ngoài ra dự toán thu từ hoạt động xuất nhập khẩu được xây dựng trên cơ sở

thực hiện tốt công tác quản lý thu; tăng cường các biện pháp chống thất thu như: xử

lý nợ đọng, chống buôn lậu, trốn thuế, chống gian lận thương mại.

2.3.1.3. Các khoản thu được để lại:

Các khoản thu được để lại chi theo chế độ như: học phí, viện phí, thu xổ số

kiến thiết, các khoản huy động đóng góp,...: Dự toán các khoản thu này căn cứ số

thực hiện thu năm trước, ước thực hiện thu năm nay, những yếu tố dự kiến tác động

đến thu để xây dựng dự toán thu cho phù hợp, mang tính tích cực. Các khoản thu

này thường được dự toán tăng theo một tỷ lệ nhất định, theo tốc độ phát triển kinh

tế của Tỉnh.

2.3.2. Những thuận lợi:

Thứ nhất, việc ước lượng số thu ngân sách năm hiện hành và lập dự toán thu

năm sau dễ thực hiện:

Công tác dự báo của tỉnh Khánh Hòa chỉ đơn giản là ước lượng số thực hiện

năm hiện hành và dự toán số thu năm sau theo hướng dẫn của Bộ Tài chính. Hơn

nữa việc thực hiện ước lượng số thu ngân sách và dự toán thu được thực hiện hàng

năm nên có sự kế thừa, tích lũy kinh nghiệm trong quá khứ nên hầu hết các chỉ tiêu,

biểu mẫu đã được xây dựng hoàn chỉnh, do đó công việc này được thực hiện dễ

dàng.

Do việc xây dựng dự toán chỉ thực hiện trong ngắn hạn 1 năm nên không cần

phân tích các chính sách thu ở quá khứ mà chỉ quan tâm đến chính sách thu đang

được áp dụng hiện hành nên không mất nhiều thời gian trong việc xây dựng dự

toán. Hơn nữa chính sách thu chung có hiệu lực hiện hành của Trung ương được

Bộ Tài chính tổng hợp trong Thông tư hướng dẫn hàng năm. Chính sách thu riêng

của địa phương cũng được Sở Tài chính tổng hợp để hướng dẫn các đơn vị cơ sở

cấp dưới. Vì vậy công tác xây dựng dự toán được tiến hành dễ dàng.

Thứ hai, việc đầu tư hệ thống máy tính và phần mềm dùng chung giữa hai đơn

vị Tài chính và Kho bạc Nhà nước đang được Bộ Tài chính và UBND Tỉnh Khánh

Hòa chú trọng:

Hiện nay được sự quan tâm của tỉnh và của Bộ Tài chính, hệ thống máy tính

được nâng cấp và đầu tư mới hàng năm. Hiện nay Tỉnh Khánh Hòa đã triển khai

được phần mềm dùng chung và hệ thống mạng máy tính kết nối giữa cơ quan Kho

bạc và Tài chính, hệ thống mạng được kết nối từ địa phương đến Trung ương. Vì

vậy việc cập nhật số liệu thu hàng ngày, hàng tháng, hàng quý và hàng năm giữa

các cơ quan được nhanh chóng và đầy đủ, đảm bảo được yêu cầu điều hành ngân

sách của lãnh đạo Tỉnh.

Thứ ba, đội ngũ cán bộ làm công tác lập dự toán được chuẩn hóa, có trình độ

chuyên môn được đào tạo sâu:

Hầu hết các cán bộ làm công tác lập dự toán ngân sách đều được đào tạo từ

chuyên ngành tài chính, có trình độ đại học trở lên, được tập huấn nâng cao trình độ

thường xuyên nên việc lập dự toán hàng năm được thuận lợi.

2.3.3. Những khó khăn:

Thứ nhất, hệ thống thông tin kinh tế chưa được hoàn chỉnh và chưa có cơ cở

dữ liệu dùng chung:

Hệ thống thông tin kinh tế là yếu tố không thể thiếu trong công tác dự báo. Kết

quả dự báo phụ thuộc rất nhiều từ hệ thống thông tin này. Tuy nhiên hiện nay

Khánh Hòa chưa có một hệ thống thông tin hoàn chỉnh vì vậy đây là một trở ngại

lớn nhất của công tác dự báo hiện nay. Hệ thống cơ sở dữ liệu dùng chung chưa

được xây dựng, việc xử lý số liệu còn chưa thống nhất, mỗi nơi theo một kiểu, rất

khó làm chất liệu cho công tác dự báo.

Thứ hai, chưa có nguồn lực được đào tạo trong lĩnh vực dự báo:

Trở ngại lớn nữa là nguồn nhân lực. Bộ phận làm công tác xây dựng dự toán có

trình độ chuyên môn nhưng chưa được đào tạo trong lĩnh vực dự báo. Trong các

ngành kinh tế của tỉnh Khánh Hòa chưa có chuyên gia dự báo ở trình độ cao, cũng

như thiếu lực lượng cán bộ chuyên môn - nghiệp vụ về dự báo để trải rộng, tiến

hành dự báo thu ngân sách. Hầu hết các cán bộ làm công tác xây dựng dự toán đều

phải kiêm nhiệm nhiều nhiệm vụ khác.

Thứ ba, cơ sở vật chất – kỹ thuật phục vụ công tác dự báo chưa được đầu tư

đúng mức:

Cơ sở vật chất - kỹ thuật phục vụ trực tiếp cho lĩnh vực dự báo cũng còn nhiều

yếu kém, hệ thống máy tính đã và đang được trang bị nhưng được dùng chung, sử

dụng vào nhiều công việc khác nhau, nhiều chương trình dùng chung của ngành

được thực hiện trên cùng một máy chủ, cộng thêm thiết bị mạng chưa được đồng

bộ dẫn đến tốc độ xử lý chậm, chưa đáp ứng được yêu cầu. Về mặt kỹ thuật Tỉnh

chưa có những công cụ đủ mạnh và hiệu quả, như các mô hình kinh tế lượng và

công cụ phân tích định lượng với quy mô và kích cỡ khác nhau.

Thứ tư, rủi ro thị trường, rủi ro chính sách:

Một trở ngại khác là rủi ro thị trường, rủi ro chính sách. Sự thay đổi và không

nhất quán của các cơ chế chính sách trong nền kinh tế thị trường chưa phát triển

đầy đủ như ở nước ta hiện nay cũng như ở tỉnh Khánh Hòa, khiến cho các dự báo

đưa ra khó có thể có độ tin cậy cao. Cụ thể: Các chính sách thu phí, lệ phí của tỉnh

không có kế hoạch dự kiến trước nên không được đưa vào kết quả dự báo, hoặc các

chính sách thu phí, lệ phí đã có kế hoạch trước, tuy nhiên kết quả phê duyệt của cơ

quan có thẩm quyền có khác so với dự thảo hoặc không được thông qua nên việc

dự toán chưa được chính xác.

Thứ năm, hệ thống cơ quan làm dự báo chưa được hình thành rõ ràng:

Công tác dự báo thu ngân sách có ý nghĩa quan trọng trong điều hành ngân

sách, tuy nhiên hiện nay hệ thống cơ quan làm công tác dự báo chưa được quy định

cụ thể. Cơ quan được giao nhiệm vụ làm đầu mối trong công tác dự báo trong lĩnh

vực thu ngân sách chưa được quy định rõ bằng văn bản pháp quy, chỉ có cơ quan

tổng hợp dự toán thu ngân sách.

Thứ sáu, công tác dự báo chưa có phương pháp dự báo cụ thể:

Hiện nay tỉnh Khánh Hòa chưa thực hiện công tác dự báo một cách đúng

nghĩa vì vậy chưa có một phương pháp dự báo nào được quy định cụ thể, cũng như

chưa có một quy trình dự báo nào được đưa ra. Việc lập dự toán mang tính chủ

quan chưa ứng dụng các mô hình kinh tế lượng làm cơ sở khoa học để dự báo thu

ngân sách.

Thứ bảy, khó khăn trong việc lựa chọn mô hình dự báo thích hợp với số thu

ngân sách tỉnh Khánh Hòa:

Với xu thể phát triển nhanh như hiện nay, có rất nhiều mô hình dự báo được

đưa ra để dự báo các chỉ tiêu kinh tế - xã hội. Tuy nhiên mỗi mô hình dự báo có thể

phù hợp với dự báo chỉ tiêu này nhưng lại không phù hợp để dự báo chỉ tiêu khác,

ngay cả việc mô hình dự báo đó được áp dụng nhiều trong lĩnh vực thu ngân sách

nhưng chưa chắc đã phù hợp để dự báo số thu ngân sách của Tỉnh Khánh Hòa. Vì

vậy việc áp dụng mô hình dự báo định lượng nào cho phù hợp là điều khó khăn.

2.3.4. Nguyên nhân:

2.3.4.1. Nguyên nhân chủ quan:

Thứ nhất, các ngành, các cấp ở tỉnh Khánh Hòa chưa chú trọng công tác dự

báo nói chung và công tác dự báo thu ngân sách nói riêng:

Điều này thể hiện rõ ở chỗ, Sở Tài chính là đơn vị chịu trách nhiệm chính trong

công tác thu ngân sách cũng chưa thực hiện dự báo thu ngân sách. Tỉnh Khánh Hòa

cũng chưa có một văn bản nào quy định hoặc hướng dẫn dự báo các chỉ tiêu kinh tế

- xã hội nói chung. Công tác dự báo chưa được chú trọng còn thể hiện ở chỗ hiện

nay tỉnh Khánh Hòa chưa có đơn vị dự báo độc lập, chưa có hệ thống cơ quan làm

dự báo và cũng như chưa có văn bản quy định trách nhiệm cơ quan làm dự báo.

Chính vì vậy việc xây dựng toán thu chỉ được thực hiện cho 1 năm tiếp theo, không

xây dựng được dự toán cho giai đoạn trung hạn cũng như dài hạn. Việc xây dựng

dự toán chỉ dựa vào định tính, nhận định chủ quan.

Thứ hai, các cơ quan quản lý thu cũng chưa nhận thấy được tầm quan trọng

vai trò của dự báo:

Dự báo thu trong tương lai giúp cơ quan quản lý có thể chủ động hoạch định

được chính sách, có khả năng đưa ra các biện pháp điều chỉnh chính sách kịp thời,

có định hướng phát triển cho tương lai. Tuy nhiên các cơ quan quản lý chưa nhận

thức được tầm quan trọng này, điều này thể hiện ở chỗ hiện nay chưa có một báo

cáo chính thức nào liên quan đến thu ngân sách cho giai đoạn trung hạn hay dài

hạn, cũng như các hoạch định chính sách dựa trên kết quả dự báo trung hạn và dài

hạn.

Thứ ba, các cơ quan, đơn vị trực tiếp thu cũng như các cơ quan quản lý trong

tỉnh chưa thật sự chủ động triển khai công tác dự báo, còn trông chờ vào sự hướng

dẫn của cấp trên.

2.3.4.2. Nguyên nhân khách quan:

Thứ nhất, chi phí cho hoạt động dự báo cao:

Chi phí cho công tác dự báo gồm chi phí đầu tư cơ sở hạ tầng, chi phí đầu tư về

kỹ thuật, chi phí thiết lập hệ thống thông tin, chi phí về tổ chức bộ máy, chi phí đào

tạo,... Chi phí cho các hoạt động này tương đối cao vì vậy sẽ khó khăn cho tỉnh

Khánh Hòa triển khai các hoạt động liên quan đến công tác dự báo.

Thứ hai, công tác dự báo chưa được triển khai đồng bộ từ Trung ương đến địa

phương:

Hiện nay chưa có sự triển khai hướng dẫn việc dự báo từ các cơ quan ở Trung

ương cho các địa phương thực hiện, vì vậy chưa có phương pháp luận cũng như

chưa có quy trình dự báo thống nhất từ Trung ương đến địa phương, dẫn đến các

địa phương chưa có cơ sở để triển khai thực hiện.

Thứ ba, do chính sách của Nhà nước nói chung, của tỉnh Khánh Hòa nói riêng

luôn thay đổi, vì vậy rất khó để dự báo chính xác, dẫn đến kết quả dự báo không

được chú trọng và không được sử dụng, dẫn đến tâm lý người làm công tác thu

ngân sách không muốn làm dự báo.

Thứ tư, cơ sở dữ liệu cho dự báo không đầy đủ:

Muốn dự báo được phải có số liệu thống kê, tuy nhiên cơ sở dữ liệu thống kê ở

Khánh Hòa chưa được cập nhật đầy đủ và kịp thời. Hơn nữa thu thập được số liệu

hàng chục năm theo dãy ở Khánh Hòa là rất khó, vì Khánh Hòa được tách tỉnh từ

năm 1989, những năm đầu do mới tách tỉnh nên thu ngân sách chưa ổn định nên

nếu sử dụng số liệu ở các năm đầu sẽ ảnh hưởng đến kết quả dự báo. Như vậy dãy

số liệu thu ngân sách thu thập được để dự báo chỉ dưới 20 năm. Điều này sẽ khó

khăn vì một số mô hình dự báo kinh tế lượng đòi hỏi số quan sát cao hơn con số 20

rất nhiều.

2.4. Kết quả dự báo thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa thông qua một số

mô hình kinh tế lượng:

Số liệu hiện có để thực hiện mô hình dự báo là chuỗi số liệu thu NSNN tỉnh

Khánh Hòa giai đoạn 1991-2009 (do hai năm đầu 1989 và 1990 tỉnh Khánh Hòa

mới tách tỉnh, số thu chưa ổn định sẽ ảnh hưởng đến kết quả dự báo nên không đưa

vào chuỗi số liệu), riêng số thu năm 2010 không đưa vào chuỗi dữ liệu dự báo mà

để so sánh kết quả thực thu năm 2010 và kết quả dự báo năm 2010 từ mô hình. Số

thu NSNN đã loại trừ các khoản thu viện trợ, thu huy động đầu tư theo Điều 3,

Điều 8, Luật NSNN và các khoản thu ngoài cân đối.

Do số liệu là chuỗi thời gian nên dựa vào tiêu chí lựa chọn các mô hình như

ở trên ta có thể chọn được rất nhiều mô hình phù hợp với chuỗi số liệu theo thời

gian nhưng để đơn giản và dễ tính toán, tác giả chỉ sử dụng 5 mô hình thông dụng

và được sử dụng ở một nước như (lý do chọn 5 mô hình vì đây là số lượng mô hình

tối thiểu để dự báo kết hợp có hiệu quả): Mô hình dự báo trung bình di động kép;

Mô hình dự báo san mũ Holt; Mô hình dự báo hàm xu thế; Mô hình dự báo hồi quy

đơn, với biến độc lập là GDP; Mô hình dự báo ARIMA. Có thể trong từng phương

pháp dự báo có nhiều kết quả dự báo khác nhau. Tuy nhiên theo cơ sở lý thuyết của

mô hình kết hợp thì ta chỉ sử dụng kết quả dự báo của mỗi phương pháp khác nhau

để thực hiện dự báo kết hợp. Vì vậy trong mỗi phương pháp tác giả chỉ chọn 1 kết

quả dự báo phù hợp, không đi sâu việc chọn kết quả dự báo phù hợp nhất trong

từng phương pháp. Mục đích chính của tác giả muốn chứng minh phương pháp dự

báo kết hợp với thuật toán vòng biên dự báo chính xác số thu ngân sách tỉnh Khánh

Hòa hơn so với các phương pháp dự báo đơn khác.

Kết quả dự báo của các mô hình sau khi chạy chương trình Eviews như sau:

2.4.1. Mô hình dự báo trung bình di động kép:

Do giới hạn về số liệu, tác giả chọn hệ số trượt k = 2 để tính toán giá trị dự

báo của mô hình trung bình di động kép (nếu chọn hệ số trượt lớn thì bậc tự do của

mô hình sẽ giảm). Kết quả tính toán như sau:

Bảng kết quả dự báo và sai số của mô hình dự báo

trung bình di động kép

Đvt: triệu đồng

Năm Số thu thực MA(2)

MA(2)'

a

b

Dự báo

Sai số

105.762 163.544 273.195 440.825 591.006 638.229 721.203 708.794 708.835 948.449

134.653 83.716 260.228 176.512 218.370 343.944 138.640 426.330 287.690 357.010 564.970 158.906 595.369 436.463 515.916 754.275 98.702 663.969 565.267 614.618 762.671 65.098 712.265 647.167 679.716 777.363 35.282 732.640 697.358 714.999 767.922 -6.184 705.723 711.907 708.815 119.826 699.539 768.729 888.555 828.642 219.724 1.008.381 1.148.284 1.048.367 938.505 1.158.229 403.544 1.377.953 1.755.538 1.451.911 1.250.139 1.653.683 558.054 2.057.227 2.264.394 2.009.966 1.730.939 2.288.993 644.896 2.847.047 3.045.332 2.654.863 2.332.415 2.977.311 511.772 3.622.207 3.287.939 3.166.636 2.910.750 3.422.522 145.858 3.934.294 3.337.050 3.312.495 3.239.566 3.385.424 278.602 3.531.282 3.845.143 3.591.097 3.451.796 3.730.398 753.346 4.009.000 4.843.745 4.344.444 3.967.771 4.721.117 6.322.279 5.583.012 4.963.728 6.202.296 1.238.568 5.474.463 7.440.864 7.525.526

96.881 26.036 -116.046 -41.468 -68.569 -59.087 248.910 139.903 377.585 207.167 198.285 -334.268 -597.244 313.861 834.745 847.816 84.662

1.991 1.992 1.993 1.994 1.995 1.996 1.997 1.998 1.999 2.000 2.001 2.002 2.003 2.004 2.005 2.006 2.007 2.008 2.009 2010

Bảng 2.5 (Nguồn tính toán của tác giả)

Nhờ vào các số liệu tính toán trên ta tính được sai số phần trăm tuyệt đối

trung bình (MAPE) là: 12,41%, sai số này tương đối nhỏ nên mô hình dự báo này

có thể sử dụng để dự báo thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa. Hơn nữa so sánh kết

quả dự báo từ mô hình trung bình di động kép với kết quả thực tế thu ngân sách tại

tỉnh Khánh Hòa năm 2010 ta thấy rằng sai số tương đối nhỏ (chênh lệch 84.662

triệu đồng). Như vậy mô hình trung bình di động kép đã dự báo khá chính xác thu

ngân sách của tỉnh Khánh Hòa trong năm 2010.

2.4.2. Mô hình dự báo san mũ Holt:

Kết quả chạy trên chương trình Eview như sau:

Nhìn kết quả từ chương trình ta có giá trị α = 1 và β =1

Kết quả kiểm định phần dư từ chương trình như sau:

Nhìn vào giản đồ ta thấy rằng các hệ số tự tương quan nằm trong “biên độ” –

hai đường biên không liên tục ở cột ‘Autocorrelation’của giản đồ tự tương quan.

Như vậy sai số dự báo là một chuỗi ngẫu nhiên nên mô hình san mũ Holt là mô

hình thích hợp với dạng dữ liệu thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa thu thập được

trong giai đoạn 1991-2009. Như vậy có thể sử dụng mô hình này để dự báo thu

ngân sách tại tỉnh Khánh Hòa.

Bảng kết quả dự báo và sai số của mô hình dự báo san mũ Holt

Đơn vị tính: triệu đồng

Số thu thực Dự báo

Sai số

Năm 1991 1.992 1.993 1.994 1.995 1.996 1.997 1.998 1.999 2.000 2.001 2.002 2.003 2.004 2.005 2.006 2.007 2.008 2.009 2010 105.762 163.544 273.195 440.825 591.006 638.229 721.203 708.794 708.835 948.449 1.148.284 1.755.538 2.264.394 3.045.332 3.287.939 3.337.050 3.845.143 4.843.745 6.322.279 7.525.526 105.762 199.394 221.326 382.846 608.455 741.187 685.452 804.177 696.385 708.876 1.188.063 1.348.119 2.362.792 2.773.250 3.826.270 3.530.546 3.386.161 4.353.236 5.842.347 7.800.813 -35.850 51.869 57.979 -17.449 -102.958 35.751 -95.383 12.450 239.573 -39.779 407.419 -98.398 272.082 -538.331 -193.496 458.982 490.509 479.932 -275.287

Bảng 2.6 (Nguồn tính toán của tác giả)

Nhờ vào các số liệu tính toán trên ta tính được MAPE là: 11,21%, sai số này

tương đối nhỏ nên mô hình dự báo này có thể chấp nhận được để dự báo thu ngân

sách tỉnh Khánh Hòa. Tuy nhiên nếu so sánh với kết quả dự báo từ mô hình và giá

trị thực tế thu ngân sách năm 2010 của tỉnh Khánh Hòa, ta thấy rằng mức chênh

lệch tương đối lớn (275.287 triệu đồng) nên có thể cẩn trọng khi sử dụng mô hình

này trong dự báo thời đoạn tương lai.

2.4.3. Mô hình dự báo hàm xu thế:

Dựa vào đồ thị dữ liệu thu ngân sách thực tế ta chọn dạng mô hình là dạng

hàm xu thế bậc 3. Kết quả ước lượng mô hình xu thế bậc 3 trên Eviews như sau:

ˆβ có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%, bởi vì Prob(

ˆβ ) bằng 0,0195 < 0,05. Tuy

Nhìn vào các chỉ số thống kê của mô hình ước lượng ta thấy rằng chỉ có

nhiên đối với hàm đa thức bậc 3, chỉ cần có ít nhất một hệ số độ dốc có ý nghĩa

thống kê là được, đặc biệt là hệ số độ dốc đứng trước biến thời gian có số mũ lớn

nhất.

Đánh giá mức độ phù hợp với mô hình hồi quy: R2 = 0.981. Thống kê F bằng

263.21 với Prob 0.000 nhỏ hơn 0.05, điều này cho ta kết luận rằng mô hình phù

57 hợp với dữ liệu thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa. Adjusted R2 = 0.9776 nó cho

biết 97,76% biến thiên của biến thu được giải thích bởi mô hình.

Kết quả dự báo như sau:

Bảng kết quả dự báo và sai số của mô hình dự báo hàm xu thế

Đơn vị tính: triệu đồng

Số thu thực Dự báo Sai số

Năm 1991 1.992 1.993 1.994 1.995 1.996 1.997 1.998 1.999 2.000 2.001 2.002 2.003 2.004 2.005 2.006 2.007 2.008 2.009 2.010 105.762 163.544 273.195 440.825 591.006 638.229 721.203 708.794 708.835 948.449 1.148.284 1.755.538 2.264.394 3.045.332 3.287.939 3.337.050 3.845.143 4.843.745 6.322.279 7.525.526 118.470 215.942 299.892 377.889 457.500 546.293 651.837 781.699 943.447 1.144.649 1.392.873 1.695.686 2.060.657 2.495.353 3.007.343 3.604.194 4.293.475 5.082.752 5.979.594 6.991.570 -12.708 -52.398 -26.697 62.936 133.506 91.936 69.366 -72.905 -234.612 -196.200 -244.589 59.852 203.737 549.979 280.596 -267.144 -448.332 -239.007 342.685 533.956

Bảng 2.7 (Nguồn số liệu tính toán của tác giả)

Nhờ vào các số liệu tính toán trên ta tính được MAPE là: 13,8%, sai số này

tương đối nhỏ nên mô hình dự báo này có thể sử dụng để dự báo số thu ngân sách

của tỉnh Khánh Hòa. Tuy nhiên nếu so sánh với kết quả dự báo từ mô hình và giá

trị thực tế thu ngân sách năm 2010 của tỉnh Khánh Hòa, ta thấy rằng mức chênh

lệch tương đối lớn (533.956 triệu đồng) nên có thể cẩn trọng khi sử dụng mô hình

này trong dự báo giai đoạn tương lai.

2.4.4. Mô hình dự báo hồi quy đơn:

Để sử dụng mô hình dự báo hồi quy đơn, ta chọn biến độc lập là GDP của

tỉnh Khánh Hòa, do số liệu thu ngân sách tính theo giá thực tế, vì vậy số liệu GDP

cũng tính theo giá thực tế. Do chỉ thu thập được số liệu GDP Khánh Hòa từ năm

1991, nhưng số thu ngân sách phụ thuộc vào số GDP của năm trước. Vì vậy, ta tiến

hành dự báo số thu ngân sách từ năm 1992 (do năm 1990 không có số liệu GDP để

dự báo thu ngân sách năm 1991). Kết quả kiểm định các hệ số hồi quy của mô hình

như sau:

Ta thấy rằng các hệ số hồi quy đều có mức ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy

95% . Như vậy mô hình phù hợp với dạng dữ liệu thu ngân sách của tỉnh Khánh

Hòa.

Kết quả dự báo của mô hình hồi quy đơn như sau:

Bảng kết quả dự báo và sai số của mô hình dự báo hồi quy đơn

Đơn vị tính: triệu đồng

Số thu thực Dự báo Sai số

GDP 1.181.000 1.607.000 1.911.000 2.648.000 3.305.000 3.789.000 4.330.000 5.236.000 5.433.000 6.328.000 7.285.000 8.391.000 9.737.000 11.654.000 13.397.000 15.608.000 18.687.000 23.408.000 28.333.000 Năm 1.992 1.993 1.994 1.995 1.996 1.997 1.998 1.999 2.000 2.001 2.002 2.003 2.004 2.005 2.006 2.007 2.008 2.009 2.010 163.544 273.195 440.825 591.006 638.229 721.203 708.794 708.835 948.449 1.148.284 1.755.538 2.264.394 3.045.332 3.287.939 3.337.050 3.845.143 4.843.745 6.322.279 7.525.526 41.374 160.478 245.473 451.530 635.219 770.540 921.797 1.175.104 1.230.183 1.480.415 1.747.981 2.057.206 2.433.531 2.969.502 3.456.825 4.074.995 4.935.847 6.255.784 7.632.756 122.170 112.717 195.352 139.476 3.010 -49.337 -213.003 -466.269 -281.734 -332.131 7.557 207.188 611.801 318.437 -119.775 -229.852 -92.102 66.495 -107.230

Bảng 2.8 (Nguồn số liệu tính toán của tác giả)

Nhờ vào các số liệu tính toán trên ta tính được MAPE là: 21%, sai số của mô

hình này tuy cao hơn một số mô hình đã khảo sát nhưng mức độ sai số này có thể

chấp nhận được để dự báo thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa. Hơn nữa nếu so sánh giá

trị dự báo từ mô hình hồi quy đơn và giá trị thực tế thu ngân sách năm 2010 ta thấy

rằng giá trị chênh lệch tương đối nhỏ (107.230 triệu đồng). Như vậy mô hình hồi

quy đơn có thể được sử dụng để dự báo thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa cho giai

đoạn tương lai.

2.4.5. Mô hình dự báo ARIMA.

Xét chuỗi dữ liệu thu ngân sách xem dừng hay không dừng (xác định d):

Biểu đồ tự tương quan của Thu ngân sách:

Nhìn vào biểu đồ ta thấy rằng chuỗi thu ngân sách không dừng, do hệ số tự

tương quan không giảm dần về không khi độ trễ tăng. Ta lấy sai phân bậc 1 của

chuỗi thu ngân sách được biểu đồ tự tương quan như sau:

Ta thấy rằng hệ số tự tương quan giảm nhanh về không khi độ trễ tăng thêm

1. Như vậy chuỗi thu ngân sách dừng khi lấy sai phân bậc 1. Vậy d=1

Theo kết quả nghiên cứu lý thuyết ta nên chọn các độ trễ p, q sao cho các giá

trị AC hoặc PAC nằm ngoài đường viền trong giản đồ tự tương quan thì đó là mô

hình ARIMA tốt nhất.

Nhìn vào biểu đồ tự tương quan của thu ngân sách ta thất rằng p=1 và q=1.

Như vậy ta sẽ sử dụng mô hình ARIMA(1,1,1) để dự báo. Kết quả dự báo như sau:

Bảng kết quả dự báo và sai số của mô hình dự báo Arima

Đơn vị tính: triệu đồng

Số thu thực Dự báo Sai số

Năm 1.993 1.994 1.995 1.996 1.997 1.998 1.999 2.000 2.001 2.002 2.003 2.004 2.005 2.006 2.007 2.008 2.009 2010 273.195 440.825 591.006 638.229 721.203 708.794 708.835 948.449 1.148.284 1.755.538 2.264.394 3.045.332 3.287.939 3.337.050 3.845.143 4.843.745 6.322.279 7.525.526 229.710 362.063 564.491 741.585 791.278 887.821 868.889 866.784 1.158.090 1.400.879 2.140.615 2.760.250 3.711.532 4.006.786 4.066.379 4.685.345 5.902.022 7.703.491 43.485 78.762 26.515 -103.356 -70.075 -179.027 -160.054 81.665 -9.806 354.659 123.779 285.082 -423.593 -669.736 -221.236 158.400 420.257 -177.965

Bảng 2.9 (Nguồn số liệu tính toán của tác giả)

Nhờ vào các số liệu tính toán trên ta tính được MAPE là: 12%, sai số của mô

hình này tương đối thấp nên có thể sử dụng để dự báo thu ngân sách tỉnh Khánh

Hòa. Hơn nữa nếu so sánh giá trị dự báo từ mô hình Arima và giá trị thực tế thu

ngân sách năm 2010 ta thấy rằng giá trị chênh lệch tương đối nhỏ (177.965 triệu

đồng). Như vậy mô hình Arima có thể được sử dụng để dự báo thu ngân sách tỉnh

Khánh Hòa cho giai đoạn tương lai.

DM =

/1(

)

ta tính được

2.4.6. Mô hình dự báo kết hợp:

, . Do ta thực hiện Từ: dt = (ei,t-ej,t)ei,t

∑

1 =

d (ˆ dV

)

1 −

(ˆ dV

)

≈

)

γ i

0 ∑ ( + 2 γ

1 T

1 =

1 −

(

−

)

= dự báo tiền nghiệm 1 giai đoạn (năm 2010) nên h=1, vì vậy

ˆγ 0

γ 0

0γ là hiệp phương sai của d , ước lượng bởi

, với . Do tập dữ

∑

1 T

1 =

− 2/1

2/1

MDM

[ T

−+

− 1 hhTh

(

−

)]1

liệu nhỏ ta tính MDM thay cho DM, với h =1:

− T

, so sánh giá trị này với

giá trị của phân phối Student bậc tự do T-1.

Giả thuyết H0: mô hình dự báo i vòng biên mô hình dự báo j. Có nghĩa là

thông tin của mô hình j bao hàm trong mô hình i. Nếu MDM < giá trị của phân

phối Student bậc tự do là T-1, chấp nhận giả thuyết. Ngược lại, bác bỏ giả thuyết.

Sau khi tính toán các giá trị và kiểm định kết quả của các mô hình dự báo

thành phần ta thấy 5 mô hình đều phù hợp. Do mô hình Trung bình di động kép chỉ

thực hiện dự báo từ năm 1994, để xếp hạng các mô hình theo tiêu chuẩn RMSE, tác

giả thống nhất dùng giai đoạn dự báo từ năm 1994 – 2009 (T=16) để tính RMSE ở

tất cả các mô hình. Kết quả phân loại các mô hình theo tiêu chuẩn RMSE như sau

(Bảng tính toán cụ thể tại Phụ lục số 01):

Bảng xếp loại các mô hình theo tiêu chí RMSE

RMSE 263.544 258.233 380.978 289.646 272.481 Xếp loại 2 1 5 4 3 Mô hình Hồi quy Xu thế Trung bình di động kép Holt Arima

Bảng 2.10 (Nguồn tính toán của tác giả)

Dựa vào kết quả trên ta chọn mô hình Hàm xu thế làm mô hình chuẩn để

thực hiện thuật toán kiểm định vòng biên. Thực hiện thuật toán với từng mức ý

nghĩa α = 0,01; 0,05; 0,1; 0,15; 0,2; 0,25; 0,3; 0,35; 0,4; 0,45, để chọn ra mô hình

kết hợp tốt nhất. (Bảng tính toán cụ thể tại Phụ lục số 02)

Kết quả như sau:

Mô hình dự báo kết hợp sau khi thực hiện thuật toán vòng biên tại các

mức ý nghĩa khác nhau

Mô hình dự báo kết hợp

Mức ý nghĩa 0,01 Mô hình còn lại Mô hình hàm xu thế

0,05 Mô hình hàm xu thế, Mô hình Holt

0,1; 0,15; 0,2; 0,25 Mô hình hàm xu thế, Mô hình Arima

0,3; 0,35; 0,4

0,45

Mô hình hàm xu thế, Mô hình Arima và Mô hình Holt Mô hình hàm xu thế, Mô hình Arima, Mô hình Holt và Mô hình hồi quy. Mô hình hàm xu thế Trung bình kết quả dự báo của 02 mô hình: Mô hình hàm xu thế và Mô hình Holt. Trung bình kết quả dự báo của 02 mô hình: Mô hình hàm xu thế và Mô hình Arima. Trung bình kết quả dự báo của 03 mô hình: Mô hình hàm xu thế, Mô hình Arima và Mô hình Holt Trung bình kết quả dự báo của 04 mô hình: Mô hình hàm xu thế, Mô hình Arima, Mô hình Holt và Mô hình hồi quy.

Bảng 2.11 (Nguồn tính toán của tác giả)

Ta thấy rằng với mức ý nghĩa cao thì số lượng mô hình còn lại nhiều hơn.

Dựa vào kết quả dự báo của các mô hình thành phần ta tính được giá trị dự báo của

mô hình kết hợp và kết quả so sánh RMSE của mô hình kết hợp với các mức ý

nghĩa khác nhau (bảng tính toán cụ thể theo phụ lục số 01):

Kết quả RMSE của mô hình dự báo kết hợp tại các mức ý nghĩa

Mô hình dự báo kết hợp

Mức ý nghĩa 0,01 RMSE 258.233

0,05 182.157

0,1; 0,15; 0,2; 0,25 225.499

0,3; 0,35; 0,4 202.352

0,45 189.943

Mô hình hàm xu thế Trung bình kết quả dự báo của 02 mô hình: Mô hình hàm xu thế và Mô hình Holt. Trung bình kết quả dự báo của 02 mô hình: Mô hình hàm xu thế và Mô hình Arima. Trung bình kết quả dự báo của 03 mô hình: Mô hình hàm xu thế, Mô hình Arima và Mô hình Holt Trung bình kết quả dự báo của 04 mô hình: Mô hình hàm xu thế, Mô hình Arima, Mô hình Holt và Mô hình hồi quy.

Bảng 2.12 (Nguồn tính toán của tác giả)

Dựa vào tiêu chuẩn RMSE của các mô hình kết hợp với các mức ý nghĩa, ta

thấy rằng mô hình kết hợp với mức ý nghĩa 0,05 là mô hình kết hợp có giá trị

RMSE = 182.157 thấp nhất. Như vậy ta chọn mô hình kết hợp với trung bình của

của 02 mô hình: Mô hình hàm xu thế và Mô hình Holt là mô hình dự báo thích hợp

số thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa.

2.4.7. Đánh giá kết quả dự báo của mô hình kết hợp:

Tác giả đánh giá các mô hình dựa trên tiêu chí RMSE. Tác giả tiến hành so

sánh kết quả RMSE của mô hình kết hợp với các mô hình đơn đã được thực hiện ở

phần trên. Tuy nhiên tác giả đưa thêm mô hình dự báo trung bình giản đơn (giá trị

dự báo của mô hình trung bình giản đơn là giá trị trung bình của các mô hình dự

báo đơn – trước khi thực hiện thuật toán vòng biên) vào so sánh với mô hình dự

báo kết hợp với thuật toán vòng biên, để chứng tỏ sau thuật toán vòng biên đã loại

bớt được những mô hình bị hàm chứa thông tin bởi các mô hình khác. Ta có kết

quả so sánh RMSE giữa các mô hình như sau:

Bảng so sánh RMSE giữa các mô hình

RMSE 263.544 258.233 380.978 289.646 272.481 207.964

Mô hình Hồi quy Xu thế Trung bình di động kép Holt Arima Mô hình dự báo trung bình giản đơn Mô hình kết hợp với thuật toán vòng biên 182.157

Bảng 2.13 (Nguồn tính toán của tác giả)

Nhìn vào Bảng so sánh ta thấy rằng mô hình dự báo kết hợp với thuật toán

vòng biên có RMSE thấp hơn nhiều so với các mô hình dự báo khác. Vì vậy mô

hình dự báo kết hợp với thuật toán vòng biên có độ chính xác tốt nhất trong các mô

hình.

Kết quả dự báo năm 2010 của các mô hình

Đơn vị tính: triệu đồng

Kết quả dự báo năm 2010 7.632.756 6.991.570 7.440.864 7.800.813 7.703.491 7.513.899

7.396.192 Mô hình Hồi quy Xu thế Trung bình di động kép Holt Arima Mô hình dự báo trung bình giản đơn Mô hình kết hợp với thuật toán vòng biên

Bảng 2.14 (Nguồn tính toán của tác giả)

So với kết quả thu thực tế năm 2010 là: 7.525.526 triệu đồng, cao hơn mô

hình dự báo kết hợp với thuật toán vòng biên là 129.334 triệu đồng, sai lệch 1,7%.

Như vậy mô hình dự báo kết hợp với thuật toán vòng biên là dự báo thu ngân sách

tỉnh Khánh Hòa tương đối chính xác.

Kết luận Chương 2

Qua phân tích ở trên cho thấy công tác dự báo thu ở Khánh Hòa gắn liền với

công tác lập dự toán thu hàng năm. Hàng năm căn cứ vào Thông tư hướng dẫn xây

dựng dự toán NSNN của Bộ Tài chính, Sở Tài chính Khánh Hòa phối hợp với Cục

thuế và Cục Hải quan để ước tính số thu của năm hiện hành và dự toán số thu của

năm sau. Nhìn chung, công tác dự báo thu của tỉnh Khánh Hòa vừa mang tính pháp

định vừa xét đến các yếu tố ảnh hưởng đến nguồn thu. Tuy nhiên yếu tố mang tính

pháp định có yếu tố căn bản và then chốt, tỷ số tăng trưởng nguồn thu dựa vào chỉ

tiêu pháp định là chủ yếu, chưa xét nhiều đến yếu tố khách quan. Như vậy hiện nay

tỉnh Khánh Hòa chưa có một công cụ nào để dự báo số thu ngân sách mà chỉ đơn

giản là công tác ước thực hiện số thu NSNN hiện tại và lập dự toán thu của năm sau

theo cảm tính, chưa có cơ sở khoa học, cũng như chưa áp dụng các mô hình kinh tế

lượng vào công tác dự báo. Vì vậy cần có một công cụ dự báo khoa học bằng cách

áp dụng mô hình kinh tế lượng vào dự báo thu ngân sách như một nước đã thực

hiện.

Qua so sánh các kết quả dự báo thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa bằng các mô

hình kinh tế lượng, ta thấy rằng mô hình dự báo theo phương pháp kết hợp với

thuật toán vòng biên có kết quả tốt nhất. Cụ thể mô hình kết hợp với trung bình của

của 02 mô hình: Mô hình hàm xu thế và Mô hình Holt là mô hình dự báo thích hợp

số thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa.

Chương 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO SỐ THU NGÂN SÁCH CỦA

TỈNH KHÁNH HÒA THEO PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP.

3.1. Phương hướng phát triển kinh tế tỉnh Khánh Hòa đến 2020 :

3.1.1. Mục tiêu phát triển kinh tế:

- Đẩy nhanh và duy trì tốc độ tăng trưởng kinh tế cao hơn mức bình quân của

cả nước, tốc độ tăng GDP thời kỳ 2011 - 2015 khoảng 12,5 % và thời kỳ 2016 -

2020 khoảng 13,0%. GDP/người đạt khoảng 1.200 USD vào năm 2010, đến năm

2015 tăng khoảng gần 1,6 lần so với năm 2010, năm 2020 tăng khoảng gần 2,9 lần

so với năm 2010.

- Nhịp độ tăng bình quân hàng năm của khu vực nông, lâm nghiệp và thuỷ

sản thời kỳ 2011 - 2015 khoảng 3,0% và thời kỳ 2016 - 2020 khoảng 2,8%. Tương

tự theo các thời kỳ trên, tăng trưởng của khu vực công nghiệp - xây dựng 14,5% và

14,8%; khu vực dịch vụ có mức tăng trưởng cao là 13,1% và 12,8%.

- Cơ cấu kinh tế có sự chuyển dịch nhanh theo hướng tăng tỷ trọng ngành

dịch vụ và công nghiệp. Tỷ trọng GDP khu vực dịch vụ sẽ tăng lên 43,5% năm

2010 và 47% vào năm 2020; khu vực công nghiệp - xây dựng theo các mốc năm

trên là 43,5% và 47%. GDP khu vực nông nghiệp giảm dần 13% vào năm 2010 và

6% vào năm 2020.

- Tỷ lệ huy động vào ngân sách thời kỳ 2011 - 2015 khoảng 22 - 23% GDP

và thời kỳ 2016 - 2020 khoảng 24% so với GDP.

- Phát triển mạnh kinh tế đối ngoại, ổn định và mở rộng thị trường trong

nước và xuất khẩu. Tăng cường năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp chủ

động và khẩn trương trong hội nhập kinh tế quốc tế. Kim ngạch xuất khẩu tăng

bình quân hàng năm giai đoạn 2011 - 2020 khoảng 15 - 16%.

- Kết cấu hạ tầng sản xuất và xã hội được xây dựng đồng bộ, đạt tiêu chí của

đô thị loại I trên phạm vi toàn tỉnh.

- Tăng nhanh đầu tư toàn xã hội, giải quyết tốt quan hệ tích lũy và tiêu dùng,

thu hút mạnh các nguồn vốn bên ngoài, thời kỳ 2011 - 2020 khoảng 40 - 45%.

3.1.2. Phương hướng chuyển dịch cơ cấu kinh tế:

Quan điểm chủ đạo về chuyển dịch cơ cấu kinh tế Khánh Hoà là đẩy nhanh

quá trình chuyển dịch cơ cấu kinh tế theo hướng CNH - HĐH, xây dựng cơ cấu

kinh tế của đô thị loại 1, tăng nhanh khu vực có năng suất lao động cao, hiệu quả

lớn; hình thành rõ nét những động lực, mũi nhọn, sản phẩm có năng lực cạnh tranh.

Tăng tỷ lệ lao động làm việc trong các ngành và lĩnh vực tạo ra sản phẩm xuất

khẩu, đặc biệt là sản phẩm du lịch, dịch vụ xuất khẩu. Cơ cấu kinh tế hướng vào

những điều kiện tiên quyết tạo thế và lực cho phát triển và xây dựng Khánh Hoà trở

thành đô thị loại I trực thuộc Trung ương.

- Cơ cấu giữa các ngành

Cơ cấu 3 khu vực có sự chuyển đổi. Khu vực công nghiệp - xây dựng tăng từ

3,0 điểm % trong thời kỳ 2005 - 2010 đến 3,5 điểm % thời kỳ 2011 - 2020. Trong

khu vực dịch vụ tăng thêm 1,5 điểm % thời kỳ 2005 - 2010 và tăng 3,5 điểm % ở

thời kỳ 2011 - 2020. Khu vực nông, lâm nghiệp và thuỷ sản giảm 4,5 điểm % thời

kỳ 2005 - 2010 và giảm 7,0 điểm % ở thời kỳ 2011 - 2020.

Chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế

Đơn vị: %

Mức thay đổi theo thời kỳ (%) 2005 2010 2015 2020

Cơ cấu - Công nghiệp - xây dựng - Nông, lâm, thuỷ sản - Dịch vụ 2005 - 2010 +3,0 -4,5 +1,5 2011 - 2020 +3,5 -7,0 +3,5 100 40,5 17,5 42,0 100 43,5 13,0 43,5 100 45,0 8,0 47,0 100 47,0 6,0 47,0

Bảng 3.1 (Nguồn: Đề án quy hoạch kinh tế xã hội tỉnh Khánh Hòa đến 2020)

- Cơ cấu nông nghiệp và phi nông nghiệp, giữa sản xuất và dịch vụ

Cơ cấu nông nghiệp và phi nông nghiệp có sự chuyển đổi theo hướng phát

triển nhanh các ngành phi nông nghiệp (công nghiệp, tiểu thủ công nghiệp, thương

mại dịch vụ) và ngay trong khu vực nông nghiệp có sự chuyển đổi theo hướng công

nghiệp hoá, hiện đại hoá nông nghiệp, nông thôn để thu hút lao động, nâng cao

mức sống nhân dân.

Tỷ lệ nông, lâm, ngư nghiệp trong trong cơ cấu GDP sẽ tiếp tục giảm xuống;

tương ứng là khu vực phi nông nghiệp tăng lên. Nông nghiệp giảm từ mức 17,5%

năm 2005 xuống còn 13,0% năm 2010 và 6% năm 2020 trong khi khu vực phi

nông nghiệp tăng từ mức 82,5% năm 2005 lên 87% năm 2010 và 94% năm 2020.

Chuyển dịch cơ cấu giữa khu vực nông nghiệp và phi nông nghiệp, giữa

khu vực sản xuất và dịch vụ:

Đơn vị: %

Mức thay đổi theo thời kỳ (%) 2005 2010 2015 2020

Cơ cấu kinh tế Phân ra - Nông nghiệp - Phi nông nghiệp Phân ra - Sản xuất - Dịch vụ 100 17,5 82,5 58,0 42,0 100 13,0 87,0 56,5 43,5 100 8 92 53,0 47,0 100 6 94 53,0 47,0 2005 - 2010 -4,5 +4,5 -1,5 +1,5 2011- 2020 -7,0 +7,0 -3,5 +3,5

Bảng 3.2 (Nguồn: Đề án quy hoạch kinh tế xã hội tỉnh Khánh Hòa đến 2020)

Quan hệ tỷ lệ giữa khu vực sản xuất và khu vực dịch vụ được điều chỉnh hợp

lý hơn theo hướng gia tăng khu vực dịch vụ từ mức 43,5% năm 2010 đến 47% năm

2020.

Phát triển mạnh các ngành, các lĩnh vực có lợi thế cạnh tranh, chiếm lĩnh thị

trường trong nước và gia tăng tỷ trọng xuất khẩu trong các lĩnh vực sản xuất các

sản phẩm công nghiệp có hàm lượng khoa học và công nghệ, chế biến, thực phẩm

hàng hoá; sản xuất và chế biến các sản phẩm từ cây công nghiệp, rau quả; công

nghiệp da giầy, may mặc; du lịch, thương mại; dịch vụ bưu chính viễn thông, ngân

hàng, dịch vụ vận tải biển, dịch vụ chuyển giao khoa học và công nghệ, dịch vụ bảo

hiểm... với công nghệ hiện đại, phù hợp với điều kiện của tỉnh, bảo đảm chất lượng

sản phẩm, quy mô sản xuất hiệu quả,...

Hình thành và phát triển 3 khu vực kinh tế trọng điểm của tỉnh là khu kinh tế

Vân Phong, Nha Trang và khu kinh tế Cam Ranh với hệ thống khu công nghiệp,

cụm công nghiệp, hệ thống các khu du lịch, hệ thống dịch vụ cung ứng, tiêu thụ và

tư vấn bảo đảm địa bàn phát huy các nhân tố động lực khoa học và công nghệ, thị

trường và không gây ô nhiễm môi trường trong từng khu vực đó.

Sử dụng phổ biến các công nghệ, thiết bị, hệ thống điện tử, tin học mới.

- Cơ cấu thành phần kinh tế

Trong lĩnh vực nông nghiệp, kinh tế hộ dân doanh vẫn là chủ yếu; kinh tế

hợp tác được xây dựng phát triển để làm chức năng dịch vụ đầu vào và ra, tư vấn,

chuyển giao công nghệ cho các hộ nông dân và một số các dịch vụ khác. Với

hướng phát triển như vậy, kinh tế hợp tác có thể tăng lên 10% còn hộ dân doanh là

90%, trong đó kinh tế trang trại chiếm 6 - 8%.

Trong công nghiệp và dịch vụ, nhà nước trực tiếp định hướng và chi phối sự

phát triển các ngành như điện, nước, bưu chính, viễn thông, xây dựng kết cấu hạ

tầng và các cơ sở phúc lợi khác, an ninh, quốc phòng. Sự chuyển dịch các hình thức

sở hữu trong lĩnh vực công nghiệp và dịch vụ cho đến năm 2020 theo xu thế tỉ lệ

loại hình thuần tuý nhà nước giảm xuống từ 2/3 hiện nay xuống còn 1/2, còn lại các

hình thức kinh tế khác chiếm 1/2 hoặc nhiều hơn.

Cơ cấu thành phần kinh tế:

Đơn vị : %

Chỉ tiêu Tổng số 1. Kinh tế Nhà nước a. Kinh tế QD Trung ương b. Kinh tế QD địa phương 2. Kinh tế ngoài Nhà nước 3. Kinh tế có VĐT nước ngoài 2010 100 27 8 19 55 18 2020 100 20 8 12 60 20 2005 100 30 10 20 55 15

Bảng 3.3 (Nguồn: Đề án quy hoạch kinh tế xã hội tỉnh Khánh Hòa đến 2020)

- Cơ cấu kinh tế lãnh thổ

Quy hoạch phát triển lãnh thổ tỉnh trong thời kỳ đến năm 2020 là phát triển

có trọng điểm, tạo ra các vùng lãnh thổ động lực, các trung tâm phát triển đủ mạnh

để góp phần vào tăng trưởng kinh tế chung của tỉnh như khu kinh tế Vân Phong,

thành phố Nha Trang và phụ cận, khu kinh tế Cam Ranh. Từ đó tạo điều kiện thúc

đẩy, hỗ trợ các khu vực khác phát triển... Đồng thời, nhà nước hỗ trợ đúng mức từ

ngân sách và sử dụng hiệu quả các nguồn vốn của chương trình quốc gia phát triển

kinh tế - xã hội ở các vùng khó khăn, vùng miền núi dân tộc, đặc biệt với hai huyện

Khánh Vĩnh, Khánh Sơn nhằm từng bước xoá đói, giảm nghèo, nâng dần trình độ

dân trí để thoát khỏi đói nghèo và chậm phát triển.

Cơ cấu kinh tế theo lãnh thổ, tính theo giá trị gia tăng (giá hiện hành):

Đơn vị : %

Chỉ tiêu Toàn tỉnh 1. Các khu vực kinh tế trọng điểm - Khu kinh tế Vân Phong - Thành phố Nha Trang - Khu kinh tế Cam Ranh 2. Các khu vực khác của tỉnh 2005 100 73 6,0 55 12 27 2010 100 80 13 51 16 20 2020 100 85 17 51 17 15

Bảng 3.4 (Nguồn: Đề án quy hoạch kinh tế xã hội tỉnh Khánh Hòa đến 2020)

- Cơ cấu sử dụng lao động theo các ngành kinh tế quốc dân

Tương ứng với chuyển dịch cơ cấu ngành kinh tế, phân công lao động xã hội

theo ngành sẽ có bước thay đổi quan trọng. Cơ cấu sử dụng lao động ở tỉnh sẽ có sự

chuyển dịch theo hướng tăng lao động dịch vụ và công nghiệp. Năng suất lao động

trong khu vực dịch vụ và công nghiệp sẽ đạt ở mức cao và đóng góp vào chuyển

dịch cơ cấu kinh tế của tỉnh.

Chuyển dịch cơ cấu sử dụng lao động theo ngành của Khánh Hoà

Đơn vị : %

Chỉ tiêu

2005 100 25,5 41,5 33 2010 100 29 35 36 2020 100 31 29 40

13,8 22,3 61,3

Cơ cấu sử dụng lao động theo ngành (%) 1. Công nghiệp - xây dựng 2. Nông, lâm, ngư nghiệp 3. Dịch vụ Năng suất lao động theo ngành (triệu đồng/lao động) (giá so sánh 1994) 1. Công nghiệp - xây dựng 2. Nông, lâm, ngư nghiệp 3. Dịch vụ 20,6 7,0 17,1 32,7 9,2 26,7 87,9 13,1 75,7

Bảng 3.5 (Nguồn: Đề án quy hoạch kinh tế xã hội tỉnh Khánh Hòa đến 2020)

3.2. Mục tiêu thu ngân sách nhà nước tỉnh Khánh Hòa đến năm 2015 :

Thu ngân sách năm 2015 tăng gấp 2,5 lần so với năm 2010. Tỷ lệ bình quân

tăng thu ngân sách hàng năm 22,1%, trong đó thu xuất, nhập khẩu tăng bình quân

28,3% ; thu nội địa tăng bình quân 18,1%. Mục tiêu thu ngân sách nhà nước tỉnh

Khánh Hòa đến năm 2015, cụ thể như sau :

Mục tiêu thu ngân sách nhà nước tỉnh Khánh Hòa đến năm 2015

Giai đoạn 2011-2015

Chỉ tiêu Đơn vị tính 2011 2012 2013 2014 2015

Bình quân 2011- 2015 (%)

Tỷ đồng 8.340 10.260 12.720 15.750 19.520 22,1

xuất, 3.800 5.000 6.600 8.700 28,3% Tỷ đồng 3.000

Tỷ đồng 5.340 6.460 7.720 9.150 10.820 18,1% Thu ngân sách Nhà nước trên địa bàn - Thu nhập khẩu - Thu nội địa

Bảng 3.6 (Nguồn: Văn kiện Đại hội Đảng bộ tỉnh Khánh Hòa lần thứ XVI –

Nhiệm kỳ 2010-2015)

3.3. Giả định và các bước xây dựng mô hình dự báo kết hợp:

3.3.1. Các giả định để thực hiện mô hình dự báo kết hợp:

Do việc thực hiện mô hình dự báo kết hợp dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu

trong quá khứ nên nó chưa chứa đựng những yếu tố có thể làm thay đổi đến thu

ngân sách, vì vậy mô hình dự báo kết hợp cần có những giả định sau:

Thứ nhất, các chính sách liên quan đến thu ngân sách không thay đổi trong

thời gian dự báo.

Thứ hai, tình hình kinh tế - xã hội trong tỉnh, trong nước cũng như trên thế

giới không có biến động mạnh.

Thứ ba, tốc độ phát triển các chỉ số kinh tế vĩ mô không thay đổi.

3.3.2. Các bước xây dựng mô hình dự báo kết hợp:

Trên cơ sở của các bước thực hiện thuật toán vòng biên, tác giả xây dựng các

bước thực hiện mô hình dự báo kết hợp gồm 5 bước cụ thể như sau:

Bước 1: Xác định dạng dữ liệu.

Bước 2: Lựa chọn những mô hình dự báo thành phần phù hợp với dạng dữ

liệu đưa vào danh sách các mô hình thành phần.

Bước 3: Sơ loại các mô hình thành phần ra khỏi sanh sách bằng cách tính

toán các giá trị dự báo của mô hình thành phần và kiểm định sự phù hợp của từng

mô hình thành phần.

Bước 4: Loại bỏ những mô hình bị hàm chứa thông tin bởi các mô hình khác.

Bước 5: Tính trung bình các giá trị dự báo của các mô hình còn lại sau khi

thực hiện Bước 4.

Mô hình dự báo kết hợp đề nghị:

Xác định dạng dữ liệu

Lựa chọn những mô hình dự báo thành phần

Sơ loại mô hình thành phần ra khỏi danh sách

Loại bỏ những mô hình dự báo thành phần bị hàm chứa thông tin bởi các mô hình khác

Tính trung bình các giá trị dự báo của các mô hình còn lại

Sơ đồ 3.1

3.3.2.1. Xác định dạng dữ liệu:

Dữ liệu gồm nhiều dạng khác nhau có thể là dữ liệu chéo, dữ liệu theo chuỗi

thời gian, dữ liệu theo dạng bảng,…Xác định được dạng dữ liệu là yếu tố quan

trọng để lựa chọn mô hình dự báo phù hợp. Tuy nhiên dạng dữ liệu được quyết

định chọn như thế nào phụ thuộc vào bản chất của nghiên cứu. Do giới hạn của đề

tài nghiên cứu về dạng dữ liệu thuộc dạng chuỗi theo thời gian. Như vậy bước xác

định dạng dữ liệu tập trung vào phân tích thành phần của một chuỗi thời gian thuộc

dạng nào trong các dạng: dạng dữ liệu có yếu tố mùa, dạng dữ liệu dừng, dạng dữ

liệu có tính xu thế, dạng dữ liệu có tính chu kỳ.

3.3.2.2. Lựa chọn mô hình dự báo thành phần:

Sự lựa chọn mô hình dự báo phụ thuộc vào dạng dữ liệu, một dạng dữ liệu có

thể có nhiều mô hình dự báo thích hợp để dự báo. Như vậy bước lựa chọn mô hình

dự báo thành phần là bước tìm hết những mô hình dự báo phù hợp với dạng dữ liệu

thu thập được. Càng nhiều mô hình dự báo được đưa vào danh sách các mô hình

thành phần thì kết quả dự báo sẽ được chính xác hơn. Như vậy theo kết quả nghiên

cứu từ cơ sở lý thuyết thì ta cần danh sách mô hình dự báo thành phần phải bao

gồm ít nhất là 5 mô hình và tiêu chí cụ thể để lựa chọn mô hình là:

- Mô hình dự báo phải phù hợp với dạng dữ liệu, dựa vào cơ sở lý thuyết ở

Chương 1.

- Mô hình dự báo thường được sử dụng để dự báo thu nhập (theo kinh

nghiệm của một số nước).

3.3.2.3. Sơ loại mô hình thành phần:

Bước sơ loại mô hình nhằm mục đích loại bớt mô hình không phù hợp với

dạng dữ liệu sau khi đã thực hiện dự báo và so sánh với các kết quả thực tế trong

quá khứ. Các mô hình phù hợp sẽ được đưa vào thực hiện thuật toán vòng biên.

Bước này quan trọng vì nếu có mô hình không phù hợp với dạng dữ liệu trong khi

thực hiện thuật toán vòng biên thì sẽ ảnh hưởng đến kết quả dự báo sau cùng.

Bước này ta dựa trên phần mềm Eviews để tính toán các giá trị dự báo của

các mô hình được lựa chọn và kiểm định sự phù hợp của mô hình. Nếu mô hình

nào không phù hợp ta loại khỏi danh sách các mô hình thành phần.

3.3.2.4. Loại bỏ những mô hình bị hàm chứa thông tin trong các mô hình

khác:

Bước này thực chất là ta thực hiện thuật toán vòng biên đối với các mô hình

đã được chọn qua bước sơ loại mô hình. Các bước thực hiện như sau:

Bước 1: Tính toán RMSE (độ lệch bình phương trung bình) của các mô hình

đã được kiểm định (các mô hình đã được đưa vào danh sách mô hình thành phần).

Phân loại những mô hình này dựa trên RMSE. Ta gọi mô hình có RMSE là mô

hình tốt nhất và mô hình được chọn để kiểm định cùng với mô hình tốt nhất là mô

hình lựa chọn (mô hình lựa chọn có thể là bất kỳ mô hình nào ngoài mô hình tốt

nhất).

Bước 2: Kiểm định sự hàm chứa thông tin giữa mô hình tốt nhất và mô hình

lựa chọn, dùng kiểm định HLN. Nếu mô hình tốt nhất hàm chứa thông tin của mô

hình lựa chọn tại mức ý nghĩa α, thì ta loại bỏ mô hình lựa chọn khỏi danh sách các

mô hình thành phần.

Bước 3: Lặp lại bước 2 với mô hình tốt thứ hai. Lúc này danh sách những

mô hình bây giờ chỉ bao gồm những mô hình không bị hàm chứa thông tin bởi mô

hình tốt nhất và mô hình tốt nhất.

Bước 4: và 4+: Tiếp tục với mô hình tốt thứ 3 và tiếp tục cho đến khi không

có mô hình bị hàm chứa thông tin còn lại trong danh sách.

3.3.2.5. Mô hình dự báo kết hợp:

Sau khi đã loại những mô hình bị hàm chứa những thông tin bởi các mô hình

khác sau thực hiện thuật toán vòng biên, ta còn lại những mô hình hàm chứa thông

tin tốt nhất cho dự báo. Như vậy mô hình dự báo kết hợp chính là trung bình của

các mô hình còn lại trong danh sách mô hình thành phần sau khi đã thực hiện thuật

toán vòng biên. Giá trị dự báo của mô hình dự báo kết hợp chính là trung bình của

các giá trị dự báo của các mô hình tốt nhất còn lại.

3.4. Quy trình thực hiện dự báo:

Sơ đồ về quy trình thực hiện dự báo

Thu thập dữ liệu Thu thập dữ liệu

Xử lý số liệu Xử lý số liệu

Bộ phận dự báo

Chạy chương Phân tích, đánh trình dự báo trên giá hệ thống máy tính

Kết quả dự báo Kết quả ước

bằng mô hình lượng

kinh tế lượng

Sơ đồ 3.2

Bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo

Công bố kết quả dự báo

Quy trình thực hiện dự báo theo Sơ đồ 3.2 được diễn giải cụ thể như sau:

Dự báo được thực hiện bởi bộ phận dự báo sau đó kết quả dự báo sẽ được

chuyển đến bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo. Sau khi kết quả dự báo

được đánh giá, điều chỉnh sẽ được công bố chính thức.

Trước hết bộ phận dự báo sẽ tiến hành song song hai phương pháp dự báo là

phương pháp dự báo định lượng và phương pháp định tính. Phương pháp dự báo

định lượng ở đề tài nghiên cứu này chính là sử dụng phương pháp dự báo theo

phương pháp kết hợp như đã trình bày ở trên và được thực hiện trên hệ thống máy

tính, tác giả gọi là quy trình dự báo trên hệ thống máy tính. Phương pháp dự báo

định tính chính là phương pháp ước lượng đã thực hiện như trước đây, tác giả gọi là

quy trình ước lượng.

Quy trình dự báo trên hệ thống máy tính và quy trình ước lượng được thực

hiện song song, bởi bộ phận dự báo. Sau đó 2 kết quả dự báo được đưa ra bởi hai

quy trình này được chuyển sang bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo. Sau

khi các kết quả dự báo được đánh giá, kết quả dự báo cuối cùng sẽ được lựa chọn

và công bố, bước này tác giả gọi là quy trình đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo.

Như vậy quy trình dự báo được chia thành 03 quy trình dự báo cụ thể được mô tả

cụ thể như sau:

3.4.1. Quy trình dự báo trên hệ thống máy tính:

Trước hết ta tiến hành thu thập dữ liệu gồm dữ liệu thu ngân sách, dữ liệu

GDP và các dữ liệu khác ảnh hưởng đến thu ngân sách được sử dụng trong các mô

hình dự báo được lựa chọn, dữ liệu thu thập là dữ liệu dạng chuỗi theo thời gian,

chuỗi dữ liệu càng nhiều càng tốt. Chuỗi dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được xử

lý như:

- Đối với số thu ngân sách: Loại bỏ những khoản thu không mang tính ổn

định, những khoản thu bất thường;

- Đối với các dữ liệu khác: chuyển hóa cùng đơn vị tính như thu ngân sách.

Dữ liệu sau khi được xử lý xong được nhập vào hệ thống máy tính để thực

hiện dự báo.

Quy trình thực hiện trong hệ thống máy tính chính là các bước để xây dựng

mô hình dự báo kết hợp, được thực hiện trên hệ thống máy tính. Quy trình này có

thể thực hiện trên chương trình Eviews hoặc một chương trình thống kê khác.

Riêng đối với bước thực hiện thuật toán vòng biên có thể thực hiện thủ công bằng

tay tuy nhiên với số lượng mô hình thành phần lớn thì cần xây dựng một chương

trình ứng dụng riêng. Để quy trình này được thực hiện tốt ta cần xây dựng một

chương trình ứng dụng từ bước đầu đến bước cuối trong phương pháp xây dựng mô

hình dự báo theo phương pháp kết hợp.

Kết quả dự báo từ quy trình dự báo trên hệ thống máy tính sẽ được chuyển

cho bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả.

3.4.2. Quy trình ước lượng:

Bước thu thập dữ liệu và xử lý số liệu của quy trình ước lượng cũng được

thực hiện như ở quy trình dự báo trên hệ thống máy tính. Tuy nhiên điều khác biệt

ở hai quy trình là:

- Dữ liệu ở quy trình ước lượng được thu thập nhiều hơn, bao gồm các dữ

liệu ảnh hưởng đến thu ngân sách trong tương lai như: dữ liệu thu ngân sách quá

khứ; các thông tin kinh tế - xã hội; các chỉ tiêu tăng trưởng kinh tế của tỉnh, của

Trung ương; chính sách kinh tế, chính sách thu,…

- Dữ liệu chỉ được thu thập ở thời gian ngắn: Đối với dữ liệu thu ngân sách

lấy số liệu thực hiện năm trước, ước lượng thực hiện năm hiện hành (ước lượng

dựa vào số liệu thu 6 tháng hoặc số liệu đến thời gian thực hiện dự báo trong năm

hiện hành). Đối với các dữ liệu khác lấy số liệu thực hiện năm trước, chỉ tiêu năm

hiện tại, chỉ tiêu phát triển tương lai.

Sau khi dữ liệu quá khứ được thu thập, dựa vào các thông tin kinh tế - xã

hội, các chỉ tiêu tăng trưởng kinh tế của tỉnh, hướng dẫn của Bộ Tài chính và các

chính sách khác, Bộ phận ước lượng sẽ đánh giá, phân tích sau đó đưa ra kết quả

ước lượng số thu cho năm hiện hành và dự báo cho năm sau và chuyển kết quả này

cho bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả.

3.4.3. Quy trình đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo:

Sau khi có kết quả dự báo từ quy trình dự báo trên hệ thống máy tính và quy

trình ước lượng. Bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo sẽ tiến hành so sánh

hai kết quả, đánh giá khả năng thực hiện, sau đó đưa ra kết quả dự báo cuối cùng.

Việc đưa ra kết quả dự báo cuối cùng có thể dựa vào hai cách:

Cách 1, Việc lựa chọn kết quả dự báo cuối cùng này có thể lấy ý kiến của

các chuyên gia, các cơ quan quản lý thu.

Cách 2, Kết quả dự báo cuối cùng có thể thực hiện kết hợp giữa kết quả dự

báo từ quy trình dự báo trên hệ thống máy tính và quy trình ước lượng, bằng cách

thực hiện trung bình của hai kết quả dự báo.

3.5. Các giải pháp để thực hiện mô hình kết hợp:

Trên cơ sở thực nghiệm dự báo thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa bằng các mô

hình kinh tế lượng, ta thấy rằng việc sử dụng mô hình dự báo kết hợp có kết quả dự

báo tốt nhất. Vì vậy các giải pháp sẽ tập trung vào làm thế nào để cho kết quả dự

báo từ mô hình kết hợp được chính xác, từ đó dẫn đến kết quả dự báo thu ngân sách

sẽ chính xác hơn, tác giả gọi chung là giải pháp về mặt kỹ thuật. Ngoài những giải

pháp về mặt kỹ thuật thì các giải pháp về chính sách để triển khai thực hiện đồng

bộ giữa các ngành cũng rất quan trọng. Vì vậy tác giả sẽ đưa ra hai nhóm giải pháp

như sau:

3.5.1. Giải pháp về kỹ thuật:

Thứ nhất, tập trung hoàn thiện hệ thống thông tin kinh tế - xã hội chung của

tỉnh, đặt biệt các thông tin kinh tế - xã hội có ảnh hưởng đến thu ngân sách, bảo

đảm cho các cơ sở dữ liệu có đầy đủ và kịp thời những thông tin, số liệu cần thiết

cho mọi cán bộ làm công tác dự báo và được công bố rộng rãi trên mạng tin học

của UBND tỉnh. Đặc biêt, tập trung vào hướng xây dựng các hệ thống thông tin

kinh tế chuyên ngành ở các đơn vị Sở Tài chính, Cục Thuế, Hải Quan, Kho bạc, Kế

hoạch và Đầu tư, Cục Thống kê,…

Việc hoàn thiện hệ thống thông tin và cơ sở dữ liệu có ý nghĩa quan trọng

trong việc dự báo và điều chỉnh các kết quả dự báo.

Thứ hai, xây dựng cơ sở dữ liệu thu ngân sách đảm bảo đầy đủ, chính xác:

Trong bất cứ dự báo bằng mô hình kinh tế lượng nào thì dữ liệu quá khứ rất

quan trọng, dữ liệu không chính xác sẽ ảnh hưởng đến kết quả dự báo trong tương

lai. Vì vậy vấn đề đặt ra đối với việc cung cấp dữ liệu thu ngân sách tỉnh Khánh

Hòa chính xác là điều đầu tiên được đưa ra. Để làm được điều này cần có các giải

pháp như sau:

- Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu hoàn chỉnh từ các đơn vị trực tiếp thu

đến các đơn vị tổng hợp. Hiện nay tỉnh Khánh Hòa chỉ có hệ thống thu thập dữ liệu

thu ngân sách dùng chung giữa hai cơ quan Kho bạc và Tài chính nhưng chưa có hệ

thống thu thập dữ liệu thu ngân sách chung giữa các đơn vị trực tiếp thu, Kho bạc

nhà nước và các cơ quan tổng hợp thu như cơ quan thuế, hải quan và cơ quan tài

chính.

- Dữ liệu thu ngân sách được cập nhật hàng ngày và phải được đối chiếu giữa

cơ quan thu và cơ quan tổng hợp, dữ liệu được đối chiếu giữa số liệu thu trên

chứng từ và số liệu nhập từ chương trình dùng chung.

- Đến thời điểm xây dựng kế hoạch (tháng 7 hàng năm), so sánh kết quả dự

báo từ chương trình của năm hiện hành và số ước thu từ bộ phận quản lý thu để

điều chỉnh, bổ sung vào chuỗi dữ liệu dùng để dự báo năm sau. Khi chuỗi dữ liệu

đã thay đổi, ta điều chỉnh lại kết quả dự báo của từng mô hình thành phần, kiểm

định sự phù hợp từng mô hình thành phần và thực hiện lại thuật toán vòng biên, xác

định lại kết quả dự báo từ mô hình kết hợp. Vì vậy sẽ dự báo được chính xác hơn

số thu của năm tiếp theo.

Thứ ba, cải thiện độ chính xác của các mô hình đưa vào danh sách mô hình

thành phần và mô hình còn lại sau khi thực hiện thuật toán vòng biên:

Cần tập trung vào nghiên cứu cải thiện độ chính xác của các mô hình đã

được kiểm định sự phù hợp với số liệu thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa, nhất là

nghiên cứu cải thiện độ chính xác của các mô hình còn lại sau khi thực hiện thuật

toán vòng biên.

Thứ tư, sử dụng nhiều kết quả dự báo từ các mô hình khác nhau trong kết

hợp:

Mô hình kết hợp dự báo chính xác khi sử dụng kết quả dự báo từ nhiều mô

hình khác nhau, vì vậy việc sử dụng nhiều kết quả dự báo từ các mô hình khác

nhau rất quan trọng. Do đó cần nghiên cứu mở rộng hơn nữa việc sử dụng các công

cụ kinh tế lượng mới đã được áp dụng trong nước cũng trên thế giới để có thể có

nhiều kết quả dự báo. Tuy nhiên mô hình được sử dụng phải phù hợp với dạng dữ

liệu và được kiểm định sự phù hợp trước khi sử dụng. Nếu mô hình dự báo sử dụng

phương pháp giống nhau thì cần chọn ra mô hình dự báo tốt nhất.

Thứ năm, xây dựng chương trình tin học hóa để thực hiện mô hình dự báo

kết hợp trên hệ thống máy tính:

Thực hiện mô hình kết hợp theo thuật toán vòng biên nên khi đưa nhiều mô

hình khác nhau sẽ dẫn đến mô hình thành phần trong thuật toán vòng biên tăng lên,

vì vậy khối lượng tính toán để kiểm định mô hình thành phần rất nhiều, không thể

tính toán bằng tay. Vì vậy việc thực hiện mô hình dự báo kết hợp bằng chương

trình tin học là một yếu tố then chốt để thực hiện được dự báo theo phương pháp

kết hợp.

3.5.2. Giải pháp về chính sách:

Trên cơ sở những đánh giá và phân tích thực trạng dự báo thu ngân sách tại

tỉnh Khánh Hòa, tác giả xin nêu một số giải pháp chính sách cụ thể với hy vọng

từng bước tăng cường và cải tiến hoạt động dự báo thu ngân sách, khắc phục các

yếu kém và đáp ứng ngày càng tốt hơn đòi hỏi của công tác dự báo thu ngân sách

trong giai đoạn mới.

3.5.2.1. Giải pháp để nâng cao trình độ cán bộ trong công tác dự báo:

Thứ nhất, nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của công tác dự báo:

Muốn công tác dự báo được quan tâm thực hiện thì điều đầu tiên là cần đẩy

mạnh các hoạt động tuyên truyền cho các đơn vị quản lý, đơn vị thu ngân sách

trong tỉnh, nhằm tiếp tục nâng cao nhận thức về vai trò của dự báo thu ngân sách

trong công tác điều hành các chính sách kinh tế của tỉnh, từ đó tăng cường sự quan

tâm và hỗ trợ đối với lĩnh vực này; đồng thời cũng đặt ra yêu cầu cần có sự quan

tâm lãnh đạo, chỉ đạo thường xuyên của UBND tỉnh đối với hoạt động này, để xác

định nhu cầu, đưa ra mục tiêu cho từng thời kỳ.

Thứ hai, xây dựng hệ thống văn bản quy định về thu ngân sách, văn bản quy

định khác có ảnh hưởng đến kết quả thu ngân sách:

Để có thể phục vụ công tác điều hành ngân sách một cách thiết thực và hiệu

quả, hoạt động dự báo thu phải bám sát thực tiễn. Điều đó đòi hỏi người làm dự báo

phải tập hợp được hệ thống văn bản quy định thu đang còn hiệu lực, bao gồm chính

sách thu của Trung ương và chính sách thu của tỉnh; đồng thời phải theo sát chương

trình và kế hoạch hoạt động của tỉnh, cũng như các đề án quy hoạch kinh tế - xã hội

đã được phê duyệt;

Thứ ba, tiến hành nghiên cứu xây dựng và trình lãnh đạo UBND tỉnh sớm

ban hành Quy định về việc công khai, minh bạch các loại thông tin kinh tế xã hội

làm chất liệu cho dự báo, để các cơ quan làm dự báo có thể sử dụng các thông tin

này nhanh chóng, chính xác.

Thứ tư, cần sớm hoàn thiện và ban hành các quy định của UBND tỉnh về

quy trình nghiệp vụ làm cơ sở xây dựng quy trình thông tin, đặc biệt phải quy định

rõ phương pháp dự báo, quy trình dự báo và các bước thực hiện dự báo, đảm bảo sử

dụng thống nhất trong phạm vi toàn tỉnh. Tiếp đó xây dựng quy định khen thưởng

và xử phạt nhằm nâng cao hiệu lực thi hành các quy trình này, đồng thời tăng

cường kỷ luật làm việc, cũng như chế độ thông tin, báo cáo.

Thứ năm, tổ chức các đề tài nghiên cứu phối hợp giữa nhiều đơn vị thuộc

Tỉnh để tiến hành các phân tích và dự báo, cả chuyên đề và tổng hợp, cả ngắn,

trung và dài hạn. Trước mắt, tập trung vào ngắn và trung hạn phục vụ công tác xây

dựng kế hoạch thu ngân sách và điều hành ngân sách của các đơn vị tổng hợp cấp

Sở và của UBND tỉnh. Nghiên cứu nội dung và hình thức phù hợp để tiến tới định

kỳ tổ chức giao ban và họp báo công bố các kết quả dự báo thu ngân sách.

3.5.2.2. Giải pháp về cơ cấu tổ chức hoạt động của bộ máy dự báo thu

ngân sách:

Thứ nhất, xây dựng hệ thống cơ quan làm công tác dự báo:

UBND tỉnh cần ban hành quy định hệ thống các cơ quan làm công tác dự

báo trong toàn tỉnh, trong đó giao cho một cơ quan chịu trách nhiệm chính trong dự

báo thu ngân sách; từ đó có hướng tăng cường năng lực kể cả về vật lực và nhân

lực cho hệ thống cơ quan làm công tác dự báo thu ngân sách trong toàn tỉnh, đặc

biệt tập trung tăng cường năng lực cho cơ quan chịu trách nhiệm chính trong dự

báo.

Thứ hai, xây dựng cơ cấu của mỗi cơ quan làm dự báo:

Trong mỗi cơ quan trong hệ thống cơ quan làm công tác dự báo cần thành

lập song song hai bộ phận là bộ phận dự báo và bộ phận đánh giá kết quả dự báo,

điều chỉnh kết quả dự báo. Hai bộ phận này là hai bộ phận không thể thiếu trong

công tác dự báo. Trong bộ phận dự báo, thành lập hai tổ: Tổ dự báo bằng mô hình

kinh tế lượng và tổ ước lượng thu ngân sách.

Thứ ba, thành lập đơn vị sự nghiệp chuyên về dự báo thuộc tỉnh:

Đơn vị sự nghiệp dự báo có thể là Trung tâm dự báo kinh tế - xã hội độc lập

trực thuộc UBND tỉnh, có chức năng dự báo các chỉ số kinh tế - xã hội, trong đó có

chỉ tiêu thu ngân sách.

3.5.2.3. Giải pháp về đầu tư:

Thứ nhất, tập trung vào đầu tư cơ sở hạ tầng phục vụ công tác dự báo:

Phát huy hệ thống hạ tầng kỹ thuật đã xây dựng, tiếp tục đẩy mạnh đầu tư

trang thiết bị phục vụ hoạt động tin học hóa, kết hợp với chuẩn hóa thông tin và

nâng cao chất lượng của thông tin, số liệu. Tập trung đầu tư mạnh các trang thiết bị

cho các đơn vị tổng hợp thu ngân sách như: Sở Tài chính, Cục Thuế, Hải Quan,

Kho bạc, Kế hoạch và Đầu tư, Cục Thống kê.

Thứ hai, đầu tư vào “phần mềm”:

Dự báo kinh tế nói chung hay dự báo thu ngân sách nói riêng là lĩnh vực hoạt

động đòi hỏi thời gian và đòi hỏi đầu tư. Vì vậy để phát huy và nâng tầm các kết

quả dự báo, ngoài những đầu tư về “phần cứng” như hệ thống máy móc, trang thiết

bị,…cần có thêm những đầu tư về "phần mềm", như nguồn lực thông tin, nguồn lực

con người và kinh nghiệm chuyên gia, chương trình dùng chung...

Kết luận Chương 3

Từ các nghiên cứu lý thuyết, kinh nghiệm một số quốc gia ở Chương 1 và

kết quả thực nghiệm ở Chương 2 tác giả đã đưa ra được:

- Mô hình dự báo kết hợp đề nghị và các giả định để thực hiện mô hình dự báo

kết hợp.

- Trong các nhóm giải pháp, thì nhóm giải pháp về mặt kỹ thuật là nhóm giải

pháp then chốt nhất để thực hiện mô hình.

PHẦN KẾT LUẬN

1. Hạn chế của đề tài:

- Do điều kiện và thời gian nghiên cứu của tác giả có hạn nên số lượng mô

hình thành phần khảo sát chưa nhiều (chỉ 5 mô hình). Theo tác giả Turgut Kisinbay

thì số lượng mô hình dự báo thành phần là hàng trăm mô hình.

- Về số liệu: Do tỉnh Khánh Hòa được chia tách từ tỉnh Phú Khánh từ năm

1989 nên chỉ có số liệu thu ngân sách từ năm 1989. Tuy nhiên do mới chia tách

tỉnh nên số thu những năm đầu không phản ánh được bản chất thực sự nên tác giả

chỉ sử dụng số liệu từ năm 1991 – 2009 để dự báo, như vậy chuỗi thời gian chỉ có

17 quan sát. Hơn nữa do một số mô hình dự báo làm giảm bậc tự do như mô hình

trung bình di động, mô hình arima,.. nên chỉ tính toán RMSE của các giá trị dự báo

từ năm 1994-2009 để so sánh giữa các mô hình khi thực hiện thuật toán vòng biên.

Do số lượng quan sát ít nên đối với mô hình dự báo theo chuỗi thời gian sẽ không

được chính xác.

- Tác giả chỉ phân loại mô hình tốt dựa trên tiêu chí RMSE mà chưa so sánh

với các chỉ tiêu khác.

- Do việc lựa chọn các mô hình dự báo thành phần là các mô hình chuỗi thời

gian và các mô hình thành phần được lựa chọn chỉ thích hợp với dự báo ngắn hạn

nên mô hình dự báo kết hợp cũng chỉ phù hợp với việc dự báo ngắn hạn.

2. Ưu điểm của mô hình dự báo kết hợp với thuật toán vòng biên:

- Sau khi thực hiện thuật toán vòng biên đã làm bớt số lượng mô hình thành

phần để tính toán giá trị trung bình. Đặt biệt sau khi thực hiện thuật toán ta thấy

rằng với tất cả các mức ý nghĩa, mô hình kết hợp có RMSE thấp hơn nhiều so với

mô hình dự báo đơn thành phần. Điều này thể hiện việc thực hiện thuật toán kiểm

định vòng biên trước khi tính giá trị trung bình có ý nghĩa quan trọng là loại bỏ

những mô hình không chứa đựng thông tin hữu ích hoặc thông tin hữu ích đã bao

hàm trong mô hình khác. Với kết quả thực nghiệm trên ta thấy rằng mô hình kết

hợp lý thuyết phù hợp với số liệu thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa. Vì vậy mô

hình dự báo kết hợp với thuật toán vòng biên là mô hình thích hợp nhất trong các

mô hình được lựa chọn.

- Có 02 ưu điểm nổi bật của mô hình dự báo kết hợp với thuật toán kiểm

định vòng biên là: độ chính xác tăng và giảm bớt mô hình mà thông tin hữu ích đã

hàm chứa trong mô hình khác, do đó giảm số lượng mô hình đưa vào tính toán giá

trị trung bình, điều này rất có ý nghĩa đối với trường hợp có nhiều mô hình dự báo

thành phần.

- Qua thực nghiệm ta thấy mô hình dự báo kết hợp dự báo chính xác số thu

ngân sách tỉnh Khánh Hòa. Tuy nhiên mô hình dự báo kết hợp với thuật toán vòng

biên có thể ứng dụng để thực hiện dự báo các chỉ tiêu kinh tế khác như: CPI, GDP,

lợi nhuận, lãi suất,…bằng cách thay đổi các tiêu chí lựa chọn mô hình thành phần

để đưa vào danh sách dự báo kết hợp.

3. Hạn chế của mô hình kết hợp: Mô hình dự báo kết hợp dựa vào kết quả dự

báo của nhiều mô hình nên việc tính toán khó khăn và thực hiện thuật toán kiểm

định vòng biên phức tạp hơn khi mô hình dự báo thành phần tăng lên, cần có

chương trình được lập trình trên máy tính để thực hiện. Việc tính toán bằng tay là

không thể.

Tóm lại dù mô hình dự báo kết hợp có nhiều ưu điểm so với các mô hình dự

báo đơn. Tuy nhiên do chúng ta chỉ mới đánh giá trên số liệu quá khứ, chưa có số

liệu tương lai để kiểm chứng. Vì vậy việc sử dụng mô hình dự báo kết hợp (hay bất

cứ mô hình nào khác), cần có sự phân tích thêm các thông tin khác nhau. Do đó

việc dự báo còn là một nghệ thuật. Việc sử dụng mô hình dự báo chỉ mang tính

chất tham khảo.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. David Harvey, Stephen Leybourne and Paul Newbold, Testing the equality of

prediction mean squared errors, International Journal of Forecasting, 1997.

2. David Harvey, Stephen Leybourne and Paul Newbold, Tests for Forecast

Encompassing, Journal of Business & Economic Statistics, 1998.

3. J.Scott Armstrong – The Wharton School, A handbook for researchers and

practitioners, Principles of forecasting , 2001.

4. Mauro Costantini and Carmine Pappalardo, Combination of Forecast

Methods Using Encompassing Tests: An Algorithm-Based Procedure, 2008.

5. IMF Working paper: The use of encompassing test for forecast combinations

prepared by Turgut Kisinbay, November 2007.

6. PGS. TS. Nguyễn Trọng Hoài, Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và

tài chính, NXB Thống kê 2009.

7. Th.s Nguyễn Văn Huân, Phân tích và dự báo kinh tế, Trường Đại học Thái

Nguyên, năm 2009.

8. TS. Nguyễn Công Liêm, Phó Giám đốc Trung tâm Thông tin và Dự báo kinh

tế - xã hội Quốc gia, Nâng cao vai trò của thông tin và dự báo kinh tế phục vụ công

tác kế hoạch hóa trong giai đoạn mới, năm 2006.

9. TS. Nguyễn Ngọc Tuyến, Phó viện trưởng Viện Khoa học Tài chính, Thu

NSNN và các giải pháp thực hiện trong năm 2009.

10. Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright, Kinh tế lượng căn bản.

11. Cục Thống kê Khánh Hòa, Niên giám thống kê các năm 2003, 2004, 2005,

2006, 2007, 2008, 2009, 2010.

12. Luật Ngân sách nhà nước và các văn bản hướng dẫn.

13. Quy hoạch phát triển kinh tế xã hội tỉnh Khánh Hòa đến năm 2020.

14. Tỉnh ủy Khánh Hòa, Báo cáo tình hình thực hiện các nhiệm vụ kinh tế xã -

hội của tỉnh Khánh Hòa trong 20 năm (giai đoạn 1989-2009).

15. Tổng cục thống kê, Kinh nghiệm dự báo thuế của Hàn Quốc.

16. Tổng cục thống kê , Kinh nghiệm dự báo thuế của Niu-Di-Lân.

17. Tổng cục thống kê, Kinh nghiệm dự báo thuế của Philippines.

18. Tổng cục thống kê, Kinh nghiệm dự báo thuế của Thái Lan.

19. Tổng cục thống kê, Kinh nghiệm dự báo thuế của Singapore.

20. Trung tâm Thông tin và Dự báo Kinh tế - xã hội Quốc gia, Bộ Kế hoạch và

Đầu tư, Nâng cao chất lượng công tác dự báo và cảnh báo, năm 2008.

21. Ủy ban nhân dân tỉnh Khánh Hòa, Báo cáo quyết toán NSNN tỉnh Khánh

Hòa từ năm 1989 đến 2009.

22. Văn kiện Đại hội Đảng bộ tỉnh Khánh Hòa lần thứ XVI, nhiệm kỳ 2010-

2015.

23. Website của Ủy ban nhân dân tỉnh Khánh Hòa: http://khanhhoa.gov.vn.

Phụ lục số 01

BẢNG TÍNH RMSE TỪ CÁC MÔ HÌNH

Năm

t

Thu

TBDD (5)

Xu thế (1)

Hồi quy (2)

Holt (4)

ARIMA (3)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

440,825

343,944

96,881

9,385,928,161

377,889

62,936

3,960,940,096

245,473 195,352

38,162,403,904

382,846

57,979

3,361,564,441

362,063

78,762

6,203,452,644

1,994

591,006

564,970

26,036

677,873,296

457,500 133,506

17,823,852,036

451,530 139,476

19,453,554,576

608,455

-17,449

304,467,601

564,491

26,515

703,045,225

1,995

638,229

754,275 -116,046

13,466,674,116

546,293

91,936

8,452,228,096

635,219

3,010

9,060,100

741,187 -102,958

10,600,349,764

741,585 -103,356

10,682,462,736

1,996

721,203

762,671

-41,468

1,719,595,024

651,837

69,366

4,811,641,956

770,540

-49,337

2,434,139,569

685,452

35,751

1,278,134,001

791,278

-70,075

4,910,505,625

1,997

708,794

777,363

-68,569

4,701,707,761

781,699

-72,905

5,315,139,025

921,797 -213,003

45,370,278,009

804,177

-95,383

9,097,916,689

887,821 -179,027

32,050,666,729

1,998

708,835

767,922

-59,087

3,491,273,569

943,447 -234,612

55,042,790,544 1,175,104 -466,269

217,406,780,361

696,385

12,450

155,002,500

868,889 -160,054

25,617,282,916

1,999

948,449

699,539 248,910

61,956,188,100 1,144,649 -196,200

38,494,440,000 1,230,183 -281,734

79,374,046,756

708,876 239,573

57,395,222,329

866,784

81,665

6,669,172,225

2,000

1,148,284 1,008,381 139,903

19,572,849,409 1,392,873 -244,589

59,823,778,921 1,480,415 -332,131

110,311,001,161 1,188,063

-39,779

1,582,368,841 1,158,090

-9,806

96,157,636

2,001

1,755,538 1,377,953 377,585

142,570,432,225 1,695,686

59,852

3,582,261,904 1,747,981

7,557

57,108,249 1,348,119 407,419

165,990,241,561 1,400,879 354,659

125,783,006,281

2,002

2,003 10 2,264,394 2,057,227 207,167

42,918,165,889 2,060,657 203,737

41,508,765,169 2,057,206 207,188

42,926,867,344 2,362,792

-98,398

9,682,166,404 2,140,615 123,779

15,321,240,841

2,004 11 3,045,332 2,847,047 198,285

39,316,941,225 2,495,353 549,979

302,476,900,441 2,433,531 611,801

374,300,463,601 2,773,250 272,082

74,028,614,724 2,760,250 285,082

81,271,746,724

2,005 12 3,287,939 3,622,207 -334,268

111,735,095,824 3,007,343 280,596

78,734,115,216 2,969,502 318,437

101,402,122,969 3,826,270 -538,331

289,800,265,561 3,711,532 -423,593

179,431,029,649

2,006 13 3,337,050 3,934,294 -597,244

356,700,395,536 3,604,194 -267,144

71,365,916,736 3,456,825 -119,775

14,346,050,625 3,530,546 -193,496

37,440,702,016 4,006,786 -669,736

448,546,309,696

2,007 14 3,845,143 3,531,282 313,861

98,508,727,321 4,293,475 -448,332

201,001,582,224 4,074,995 -229,852

52,831,941,904 3,386,161 458,982

210,664,476,324 4,066,379 -221,236

48,945,367,696

2,008 15 4,843,745 4,009,000 834,745

696,799,215,025 5,082,752 -239,007

57,124,346,049 4,935,847

-92,102

8,482,778,404 4,353,236 490,509

240,599,079,081 4,685,345 158,400

25,090,560,000

2,009 16 6,322,279 5,474,463 847,816

718,791,969,856 5,979,594 342,685

117,433,009,225 6,255,784

66,495

4,421,585,025 5,842,347 479,932

230,334,724,624 5,902,022 420,257

176,615,946,049

2,322,313,032,337

1,066,951,707,638

1,111,290,182,557

1,342,315,296,461

1,187,937,952,672

RMSE

380,978

258,233

263,544

289,646

272,481

Phụ lục số 01

BẢNG TÍNH RMSE TỪ CÁC MÔ HÌNH

Năm

t

Thu

Trung bình giản đơn

Trung bình HLN (Xu thế và Holt)

Trung bình HLN (Xu thế và Arima)

Trung bình HLN (Xu thế, Arima và Holt)

Trung bình HLN (Xu thế, Arima, Holt và Hồi quy)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

Dự báo

Sai số

Sqr(e)

440,825

342,443

98,382

9,679,017,924

380,368

60,457

3,655,048,849

369,976

70,849

5,019,580,801

374,266

66,559

4,430,100,481

342,068

98,757

9,752,945,049

1,994

591,006

529,389

61,617

3,796,630,042

532,978

58,028

3,367,248,784

510,996

80,010

6,401,600,100

543,482

47,524

2,258,530,576

520,494

70,512

4,971,942,144

1,995

638,229

683,712

-45,483

2,068,685,096

643,740

-5,511

30,371,121

643,939

-5,710

32,604,100

676,355

-38,126

1,453,591,876

666,071

-27,842

775,176,964

1,996

721,203

732,356

-11,153

124,380,487

668,645

52,558

2,762,343,364

721,558

-355

126,025

709,522

11,681

136,445,761

724,777

-3,574

12,773,476

1,997

708,794

834,571

-125,777

15,819,954,351

792,938

-84,144

7,080,212,736

834,760

-125,966

15,867,433,156

824,566

-115,772

13,403,155,984

848,874 -140,080

19,622,406,400

1,998

708,835

890,349

-181,514

32,947,477,407

819,916

-111,081

12,338,988,561

906,168

-197,333

38,940,312,889

836,240

-127,405

16,232,034,025

920,956 -212,121

44,995,318,641

1,999

948,449

930,006

18,443

340,136,872

926,763

21,686

470,282,596 1,005,717

-57,268

3,279,623,824

906,770

41,679

1,737,139,041

987,623

-39,174

1,534,602,276

2,000

1,148,284 1,245,564

-97,280

9,463,476,224 1,290,468

-142,184

20,216,289,856 1,275,482

-127,198

16,179,331,204 1,246,342

-98,058

9,615,371,364 1,304,860 -156,576

24,516,043,776

2,001

1,755,538 1,514,124

241,414

58,280,912,527 1,521,903

233,635

54,585,313,225 1,548,283

207,255

42,954,635,025 1,481,561

273,977

75,063,396,529 1,548,166 207,372

43,003,146,384

2,002

2,003 10 2,264,394 2,135,699

128,695

16,562,300,069 2,211,725

52,669

2,774,023,561 2,100,636

163,758

26,816,682,564 2,188,021

76,373

5,832,835,129 2,155,318 109,076

11,897,573,776

2,004 11 3,045,332 2,661,886

383,446 147,030,681,538 2,634,302

411,030 168,945,660,900 2,627,802

417,530 174,331,300,900 2,676,284

369,048 136,196,426,304 2,615,596 429,736

184,673,029,696

2,005 12 3,287,939 3,427,371

-139,432

19,441,226,851 3,416,807

-128,868

16,606,961,424 3,359,438

-71,499

5,112,107,001 3,515,048

-227,109

51,578,497,881 3,378,662

-90,723

8,230,662,729

2,006 13 3,337,050 3,706,529

-369,479 136,514,731,441 3,567,370

-230,320

53,047,302,400 3,805,490

-468,440 219,436,033,600 3,713,842

-376,792 141,972,211,264 3,649,588 -312,538

97,680,001,444

2,007 14 3,845,143 3,870,458

-25,315

640,869,477 3,839,818

5,325

28,355,625 4,179,927

-334,784 112,080,326,656 3,915,338

-70,195

4,927,338,025 3,955,253 -110,110

12,124,212,100

2,008 15 4,843,745 4,613,236

230,509

53,134,399,081 4,717,994

125,751

15,813,314,001 4,884,049

-40,304

1,624,412,416 4,707,111

136,634

18,668,849,956 4,764,295

79,450

6,312,302,500

2,009 16 6,322,279 5,890,842

431,437 186,137,884,969 5,910,971

411,308 169,174,270,864 5,940,808

381,471 145,520,123,841 5,907,988

414,291 171,637,032,681 5,994,937 327,342

107,152,784,964

691,982,764,357

530,895,987,867

813,596,234,102

655,142,956,877

577,254,922,319

RMSE

207,964

182,157

225,499

202,352

189,943

Phụ lục số 02 BẢNG SỐ LIỆU THỰC HIỆN THUẬT TOÁN VÒNG BIÊN

Xu the (1) so với TBDD (5)

Năm

Yo

dt

-2,136,362,520 14,347,889,820 19,121,033,152 7,688,111,244 316,116,080 41,180,271,300 87,330,582,000 94,042,513,788 -19,016,955,516 -698,817,910 193,424,314,426 172,528,378,944 -88,184,234,400 341,715,512,076 256,634,244,264 -173,100,816,735 59,074,486,251

e(TBDD) 5 96,881 26,036 -116,046 -41,468 -68,569 -59,087 248,910 139,903 377,585 207,167 198,285 -334,268 -597,244 313,861 834,745 847,816

e(Hoi quy) 2 195,352 139,476 3,010 -49,337 -213,003 -466,269 -281,734 -332,131 7,557 207,188 611,801 318,437 -119,775 -229,852 -92,102 66,495

e(xu the) 1 62,936 133,506 91,936 69,366 -72,905 -234,612 -196,200 -244,589 59,852 203,737 549,979 280,596 -267,144 -448,332 -239,007 342,685

e(arima) 3 78,762 26,515 -103,356 -70,075 -179,027 -160,054 81,665 -9,806 354,659 123,779 285,082 -423,593 -669,736 -221,236 158,400 420,257

e(Holt) 4 57,979 -17,449 -102,958 35,751 -95,383 12,450 239,573 -39,779 407,419 -98,398 272,082 -538,331 -193,496 458,982 490,509 479,932

1,994 1,995 1,996 1,997 1,998 1,999 2,000 2,001 2,002 2,003 2,004 2,005 2,006 2,007 2,008 2,009 Trung bình V(d) = Yo/16

3,746,768,007,243,280,000,000 2,000,468,428,284,770,000,000 1,596,278,414,519,010,000,000 2,640,559,536,340,760,000,000 3,452,546,065,130,230,000,000 320,202,928,705,882,000,000 798,406,946,987,252,000,000 1,222,762,949,841,500,000,000 6,098,273,277,219,470,000,000 3,572,847,890,301,010,000,000 18,049,876,330,702,400,000,000 12,871,785,767,237,300,000,000 21,685,130,807,714,000,000,000 79,885,949,479,514,300,000,000 39,029,857,986,229,200,000,000 53,905,371,316,553,800,000,000 15,679,817,883,282,800,000,000 979,988,617,705,173,000,000 1.887076202 1.827154

DM= MDM=DM x sqrt(15/16) Giá trị kiểm định Xu thế Xu thế+Holt Xu thế+Arima Xu thế+Arima Xu thế+Arima Xu thế+Arima Xu thế+Arima+Holt Xu thế+Arima+Holt Xu thế+Arima+Holt Xu thế+Arima+Holt+Hồi quy

0.01 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45

2.946713 2.131450 1.753050 1.517228 1.340606 1.196689 1.073531 0.964682 0.866245 0.775672

Phụ lục số 02

BẢNG SỐ LIỆU THỰC HIỆN THUẬT TOÁN VÒNG BIÊN

Xu the (1) so với Holt (4)

Xu the (1) so với Arima (3)

Xu the (1) so với Hồi quy (2)

dt

Yo

dt

Yo

dt

Yo

-797,030,820 8,175,500,736 8,233,952,298

-996,025,136 1,328,327,569,227,300,000,000 448,010,684,376,702,000,000 306,104,347,871,176,000,000 664,491,823,914,683,000,000

5,670,083,495,126,650,000,000 3,075,648,808,079,810,000,000 3,328,615,610,582,750,000,000 5,369,986,608,284,520,000,000 5,967,668,973,985,770,000,000 311,459,690,873,505,000,000 97,747,470,451,771,900,000 651,150,842,702,022,000,000 9,295,757,862,517,110,000,000 197,566,977,243,296,000,000

-8,333,733,376 269,672,491,588,656,000,000 311,973,752 78,943,320,631,505,200,000 14,283,940,446 20,153,398,230 7,660,831,200,722,910 17,954,365,312 17,917,774,784 21,309,499,517,169,000 9,672,464,406 2,331,738,090 -7,736,824,410 1,865,119,364,815,790,000,000 -10,213,844,690 334,956,587,919,151,000,000 -1,638,758,590 322,489,829,786,892,000,000 -54,349,512,084 3,898,439,738,622,600,000,000 17,492,201,496 57,963,709,944 363,547,044,452,124,000,000 -16,781,770,800 618,504,234,352,068,000,000 54,517,113,000 85,498,662,600 482,906,596,035,242,000,000 -21,411,810,238 870,237,303,224,186,000,000 57,425,339,187 50,094,273,090 24,581,905,021,835,800,000 3,129,960,340 -17,644,788,564 2,819,078,163,978,360,000,000 -20,802,580,084 77,282,928,423,758,500,000 -703,096,387 367,097,946,834,152,000,000 16,290,403,046 61,556,078,495 152,837,514,163 5,963,790,762,988,050,000,000 145,687,787,163 12,152,324,889,847,600,000,000 -34,000,801,738 1,771,465,090,399,880,000,000 229,787,640,492 23,770,149,533,363,800,000,000 197,592,616,644 26,290,162,196,037,900,000,000 -10,618,033,236 349,914,727,724,807,000,000 19,674,621,312 3,128,982,565,787,520,000,000 -107,550,037,248 20,449,068,804,704,500,000,000 39,368,744,136 978,486,545,165,145,000,000 406,777,900,248 109,670,899,480,097,000,000,000 101,814,403,872 4,404,207,113,885,730,000,000 97,951,575,360 8,075,466,748,449,700,000,000 94,983,054,849 3,544,160,410,258,640,000,000 35,111,323,335 730,261,378,927,468,000,000 174,359,430,612 9,751,068,766,729,580,000,000 -26,582,760,820 3,848,088,640,948,280,000,000 94,646,170,150 7,492,321,223,515,380,000,000 -47,032,488,195 15,041,653,451,491,200,000,000 8,087,974,562 1,598,160,199,643,550,000,000 75,611,930,559 12,580,764,431,269,000,000,000 35,450,203,328 4,978,449,089,185,940,000,000 99,885,012,477,722,100,000 0.809262866 0.783565

311,153,068,074,121,000,000 2.009702102 1.945886 2.946713 2.131450 1.753050 1.517228 1.340606 1.196689 1.073531 0.964682 0.866245 0.775672

786,297,776,954,314,000,000 2.696477513 2.610853 2.946713 2.131450 1.753050 1.517228 1.340606 1.196689 1.073531 0.964682 0.866245 0.775672

2.946713 2.131450 1.753050 1.517228 1.340606 1.196689 1.073531 0.964682 0.866245 0.775672

Phụ lục số 02 BẢNG SỐ LIỆU THỰC HIỆN THUẬT TOÁN VÒNG BIÊN

Arima (3) so với TBDD (5)

Arima (3) so với Hồi quy (2)

Arima (3) so với Holt (4) Yo

dt

Yo

dt

Yo

1,636,910,646 1,165,705,460 41,135,688 7,415,756,950 14,974,534,388 27,609,955,216 -12,895,556,820 -293,915,238 -18,711,808,840 27,500,846,883 3,706,066,000 -48,602,213,634 318,955,072,640 150,488,709,448 -52,606,065,600 -25,078,836,475 24,706,643,545

532,212,576,008,133,000,000 554,175,765,898,263,000,000 608,387,277,819,063,000,000 298,974,759,223,860,000,000 94,713,948,634,031,100,000 8,429,218,661,868,120,000 1,413,925,472,252,000,000,000 625,027,939,437,238,000,000 1,885,162,007,465,090,000,000 7,807,572,296,884,550,000 441,024,257,202,558,000,000 5,374,188,540,817,710,000,000 86,582,138,025,169,500,000,000 15,821,128,102,952,400,000,000 5,977,254,995,262,050,000,000 2,478,594,020,772,030,000,000 7,668,946,529,992,040,000,000

-1,427,088,678 12,700,685 -1,311,587,640 2,004,635,525 19,774,964,366 16,160,172,218 -13,658,062,925 1,468,046,454 -8,130,912,234 -10,321,683,252 24,744,262,354 37,837,444,725 48,550,502,112 118,382,719,892 -107,133,048,000 -179,684,662,663 -3,295,724,816

3,491,801,017,407,450,000 10,945,679,297,734,900,000 3,936,800,334,425,340,000 28,093,819,747,758,400,000 532,256,699,346,871,000,000 378,531,929,409,770,000,000 107,378,051,078,757,000,000 22,693,516,715,854,800,000 23,379,037,364,163,500,000 49,364,091,940,008,300,000 786,240,880,511,290,000,000 1,691,937,636,514,360,000,000 2,688,031,246,702,080,000,000 14,805,643,906,633,900,000,000 10,782,189,685,953,600,000,000 31,113,057,394,682,600,000,000 3,939,198,261,078,160,000,000

-9,182,861,580 -2,995,160,915 10,993,564,296 1,453,215,350 -6,082,621,352 -49,010,935,610 29,676,979,335 -3,160,718,950 123,102,848,218 -10,324,282,611 -93,141,705,958 314,318,713,790 368,328,680,296 -1,906,169,376 39,679,516,800 148,670,956,834 53,776,251,160

34,658,379,274,360,900,000 90,338,658,772,190,200 204,183,783,335,253,000,000 22,552,432,703,216,200,000 7,766,792,300,626,990,000 2,089,880,497,911,280,000,000 1,087,199,219,049,980,000,000 18,226,583,938,788,600 15,976,599,265,110,400,000,000 49,400,624,673,262,400,000 8,072,300,327,312,470,000,000 100,878,931,611,203,000,000,000 138,104,698,475,080,000,000,000 1,930,864,321,702,070,000 1,846,871,391,980,440,000,000 23,093,872,331,807,400,000,000 18,216,934,660,081,600,000,000 1,138,558,416,255,100,000,000 1.593723089 1.543116

479,309,158,124,503,000,000 1.128511232 1.092676 2.946713 2.131450 1.753050 1.517228 1.340606 1.196689 1.073531 0.964682 0.866245 0.775672

246,199,891,317,385,000,000 -0.21004242 -0.203373 2.946713 2.131450 1.753050 1.517228 1.340606 1.196689 1.073531 0.964682 0.866245 0.775672

2.946713 2.131450 1.753050 1.517228 1.340606 1.196689 1.073531 0.964682 0.866245 0.775672

Phụ lục 03

CÁC MÔ HÌNH DỰ BÁO

1. Mô hình trung bình di động kép:

Phương pháp trung bình di động kép nhằm sử dụng dự báo dữ liệu chuỗi thời

pb t

)( kMA

[

)( kMA

−

kMA

)( kMA

−

)( kMA

=′ 2])( t

′ t

)( kMA

−

)( kMA

++ ...

)( kMA

Y t

− 1

+− kt 1

)( kMA

gian có yếu tố xu thế: Ký hiệu DMA(k). ) Y , trong đó:

ˆ Y t

+ 1

=′ t

=tkMA )(

++ ... k

− 2 k

[

kMA )(

−

kMA

b t

′ ])( t

2 −

Với ;

p: là số giai đoạn dự báo

Theo Nguyễn Trọng Hoài, muốn biết mô hình có phù hợp không ta sử dụng giản đồ tự tương quan để xem xét phần dư (sai số dự báo) có thật sự là một ngẫu nhiên chưa. Nếu phần dư là ngẫu nhiên, thì mô hình dự báo thật sự là mô hình phù hợp với dữ liệu. Ngược lại, nếu có một hoặc một số hệ số tự tương quan nằm ngoài “biên độ” – hai đường biên không liên tục ở cột ‘Autocorrelation’của giản đồ tự tương quan thì điều này cảnh báo rằng đó chưa phải là mô hình dự báo tốt.

2. Mô hình san mũ Holt:

Ý tưởng cơ bản của phương pháp Holt là sử dụng các hệ số san mũ khác nhau để ước lượng giá trị trung bình và độ dốc của chuỗi thời gian (theo mô hình san mũ giản đơn). Trên cơ sở san mũ giản đơn, các hệ số san mũ này sẽ đưa ra các giá trị ước lượng về mức trung bình và độ dốc ngay khi có sẵn một quan sát mới. Nói cách khác, giá trị trung bình hiện tại vẫn là trung bình với trọng số giảm dần của tất cả các giá trị trung bình quá khứ và độ dốc hiện tại sẽ là trung bình với trọng số giảm dần của tất cả các độ dốc quá khứ. Mô hình san mũ Holt được thể hiện qua ba phương trình sau:

++ 1(

)(

)

− +

− 1

L t

α Y t

L t

T t

−

... ++

αα 1( ) −

αα − 1( )

L t

ααα ) Y t

Y t

− 1

−

− nt

(1) Ước lượng giá trị trung bình hiện tại:

−

)

−+ 1(

β (

T t

L t

β ) T t

− 1

−

)

)(

−

)

2 ()

−

)

++ ...

n ()

−

)

β (

ββ 1( −

T t

L t

− 1

−

− nt

−− nt 1

(2) Ước lượng xu thế (độ dốc):

ˆ Y pt

L t

pT t

(3) Dự báo p giai đoạn trong tương lai:

tL = Giá trị san mũ mới (hoặc giá trị ước lượng trung bình hiện tại).

Trong đó:

tY = Giá trị quan sát hoặc giá trị thực tế vào thời điểm t.

α = Hệ số san mũ của giá trị trung bình (0<α<1).

tT = Giá trị ước lượng của xu thế

β = Hệ số san mũ của giá trị xu thế (0< β<1).

ˆ = Giá trị dự báo cho p giai đoạn trong tương lai. ptY +

p = Thời đoạn dự báo trong tương lai.

3. Mô hình hồi quy đơn:

Để mô hình hóa quan hệ tuyến tính trong đó diễn tả sự thay đổi của biến Y

theo biến X cho trước người ta sử dụng mô hình hồi qui tuyến tính đơn giản.

Mô hình hồi qui tuyến tính đơn giản có dạng sau:

Y i

e i

iY : Giá trị của biến phụ thuộc Y trong lần quan sát thứ i.

iX : Giá trị của biến độc lập X trong lần quan sát thứ i .

(mô hình hồi qui tuyến đơn giản Y theo X)

ei : Giá trị đối với sự dao động ngẫu nhiên hay sai số trong lần quan sát thứ i. A : là thông số diễn tả tung độ gốc của đường hồi qui của tập hợp chính, hay A là

giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X thay đổi 1 đơn vị.

B : là thông số diễn tả độ dốc của đường hồi qui của tập hợp chính, hay B diễn tả

sự thay đổi của giá trị trung bình của biến phụ thuộc Y khi biến độc lập X thay

đổi 1 đơn vị.

4. Mô hình hàm xu thế:

- Xu thế là sự vận động tăng hay giảm của dữ liệu trong một thời gian dài. Sự vận động này có thể được mô tả bằng một đường thẳng (xu thế tuyến tính) hoặc bởi một vài dạng đường cong toán học (xu thế phi tuyến). Có thể mô hình hóa xu thế bằng cách thực hiện một hàm hồi quy thích hợp giữa biến cần dự báo (biến Y) và thời gian (biến t). Sau đó, hàm hồi quy này được sử dụng để tạo ra các giá trị dự báo trong tương lai.

- Muốn biết xu thế của dữ liệu sẽ tuân thủ theo dạng hàm nào thường ta vẽ đồ thị của biến phụ thuộc Yt theo thời gian (Time), sau đó nhận dạng xem đồ thị đó

biến động gần với dạng đồ thị của hàm số tương ứng với dạng hàm toán học nào. Dưới đây là một số dạng hàm xu hướng được sử dụng phổ biến và đồ thị tương ứng:

Một số dạng xu thế điển hình

Dạng hàm xu thế Phương trình hồi quy tổng thể

0 ββ +

Time 1

Y t

Time

A Tuyến tính

ββ + Time 1

β 2

Y t

Time

B Bậc hai

ββ + Time 1

β 2

β 3

Y t

ln(

Time

)

C Bậc ba

0 ββ +

Y t

Time

)

D Tuyến tính – log

0 ββ +

/1(1

Y t

E Nghịch đảo

Time + 0 ββ 1

ln(

)

F Tăng trưởng mũ

Y t

ββ + Time 1

G Log – tuyến tính

5. Mô hình ARIMA (Mô hình trung bình trượt kết hợp tự hồi quy):

Các mô hình ARIMA chỉ có thể được thực hiện khi chuỗi Yt là chuỗi dừng. Tuy nhiên, hầu hết các chuỗi thời gian liệu kinh tế và tài chính đều là các chuỗi có yếu tố xu thế, nghĩa là, giá trị trung bình của Yt trong năm này có thể khác năm kia. Nói cách khác, các chuỗi thời gian trong kinh tế và tài chính là các chuỗi không dừng. Chính vì thế, để suy ra các chuỗi dừng chúng ta phải khử yếu tố xu thế trong các chuỗi dữ liệu gốc thông qua quy trình lấy sai phân. Nếu lấy sai phân bậc 1 ta có được chuỗi dừng thì được gọi là dừng sai phân bậc 1, và ký hiệu là I(1). Mở rộng ra, nếu một chuỗi dừng ở sai phân bậc d, ta có ký hiệu là I(d). Như vậy mô hình ARIMA được ký hiệu chung là ARIMA(p,d,q), với p biểu thị số các số hạng tự hồi quy AR(p) và q là số các số hạng trung bình trượt MA(q).

Phương pháp luận BOX-JENKINS (BJ)

Làm sao ta biết được là chuỗi thời gian tuân theo một quá trình AR thuần túy (và nếu có thì giá trị của p bằng bao nhiêu) hay một quá trình MA thuần túy (và nếu có thì giá trị của q bằng bao nhiêu) hay một quá trình ARMA (và nếu có thì các giá trị của p và q bằng bao nhiêu) hay một quá trình ARIMA mà ta phải biết các giá trị của p, d và q. Phương pháp luận BJ để trả lời cho câu hỏi trên. Phương pháp này gồm bốn bước:

Bước 1. Nhận dạng. Tức là, tìm các giá trị thích hợp của p, d và q. Ta sẽ dùng biểu đồ tương quan (correlogram) và biểu đồ tương quan riêng phần (partial correlogram).

Bước 2. Ước lượng. Sau khi đã nhận dạng các giá trị thích hợp của p và q, bước tiếp theo là ước lượng các thông số của các số hạng tự hồi quy và trung bình trượt trong mô hình. Đôi khi phép tính này có thể được thực hiện bằng phương pháp bình phương tối thiểu nhưng đôi khi ta phải sử dụng các phương pháp ước lượng phi tuyến (thông số phi tuyến).

Bước 3. Kiểm tra chẩn đoán. Sau khi đã lựa chọn mô hình ARIMA cụ thể và ước lượng các tham số của nó, ta tìm hiểu xem mô hình lựa chọn có phù hợp với dữ liệu ở mức chấp nhận hay không bởi vì có thể một mô hình ARIMA khác cũng phù hợp với dữ liệu. Đó là lý do tại sao phương pháp lập mô hình ARIMA của Box- Jenkins là một nghệ thuật nhiều hơn là một khoa học; cần phải có kỹ năng tốt để lựa chọn đúng mô hình ARIMA. Một kiểm định đơn giản về mô hình lựa chọn là xem các phần dư ước lượng từ mô hình này có tính ngẫu nhiên thuần túy hay không; nếu có, ta có thể chấp nhận sự phù hợp này của mô hình; nếu không, ta phải lặp lại từ đầu: Như vậy, phương pháp luận BJ là một quá trình lặp lại.

Bước 4. Dự báo. Một trong số các lý do về tính phổ biến của phương pháp lập mô hình ARIMA là thành công của nó trong dự báo. Trong nhiều trường hợp, các dự báo thu được từ phương pháp này tin cậy hơn so với các dự báo tính từ phương pháp lập mô hình kinh tế lượng truyền thống, đặc biệt là đối với dự báo ngắn hạn. Tất nhiên, từng trường hợp phải được kiểm tra cụ thể.

Định hướng quy hoạch phát triển khu kinh tế Cam Ranh Nguồn: Wesite:http//khanhhoa.gov.vn [21]

Phụ lục số 04 CÁC BẢN ĐỒ QUY HOẠCH TỈNH KHÁNH HÒA

Bản đồ thành phố Nha Trang - tỉnh Khánh Hoà

Nguồn: Website: http://khanhhoa.gov.vn[21]

Định hướng quy hoạch cảng trung chuyển quốc tế

và khu kinh tế tổng hợp Vân Phong

Nguồn: Website http://khanhhoa.gov.vn [21]