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

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:114

Thêm vào BST

Báo xấu

42
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài được kết cấu thành 3 chương: 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. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: 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.
1 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 và hiện tại để xác định xu hướng vận động của các hiện tượng trong tương lai nhờ [1] PGS. TS. Nguyễn Trọng Hoài, Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê 2009
2 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 - Tổng hợp lực lượng Phương bán hàng. pháp định - Ý kiến ban quản trị. tính - Khảo sát/hoặc kiểm chứng thị trường. - Phương pháp Delphi Phương - Mô hình chuỗi thời gian pháp dự + Dự báo thô báo + Hồi quy hàm xu thế + San mũ Phương + Phân tích chuỗi thời pháp định gian lượng + ARIMA - Mô hình nhân quả + Hồi quy dữ liệu chéo Hình 1.1 + 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 định tùy đặc điểm của từng đối tượng nghiên cứu, ví dụ theo ngày (chứng khoán, [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
3 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. Các giai đoạn của dự báo Dữ liệu quá khứ Y76 Y99 Yt Y76 Y92 Mẫu -∞ ∞ Ŷ70 Ŷ75 Ŷ76 Ŷ92 Ŷ99 Ŷ100 Ŷ∞ 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.
4 + Tương ứng với giai đoạn ước lượng Y1,….Yn những giá trị dự báo Ŷ1,…. Ŷn 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
5 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.
6 Phương pháp luận của dự báo chuỗi thời gian Mục tiêu Biến cần Thời gian Thu nhập dự báo dự báo dự báo số liệu Khảo sát số liệu Lựa chọn mô hình dự báo Hình 1.3 (Nguồn: Dự báo và phân tích dữ liệu trong Dự báo các giai kinh tế và tài chính, đoạn quá khứ NXB Thống kê 2009)[6] Đánh giá Không tốt Tốt Khảo sát Dự báo các giai đoạn lại dạng dữ tương lai và sử dụng cho liệu việc ra quyết định Kiểm tra độ chính Tốt xác của các dự báo Đánh giá Không tốt Khảo sát dạng dữ liệu bằng các dữ liệu cập nhật
7 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
8 Phương pháp luận của dự báo nhân quả 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 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:
9 - 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: - E(Yt) là một hằng số cho tất cả các thời điểm t E (Yt ) = µ - Var(Yt) là một hằng số cho tất cả các thời điểm t Var (Yt ) = E (Yt − µ ) 2 = δ 2 - Cov(Yt,Yt+k) là một hằng số cho tất cả các thời điểm t và k khác không. Lưu ý, giá trị của hiệp phương sai giữa hai giai đoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng cách giữa hai giai đoạn. Cov(Yt , Yt + k ) = γ k = E[(Yt − µ )(Yt + k − µ )] 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]. [3] PGS. TS. Nguyễn Trọng Hoài, Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê 2009.