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 ñoan: 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 ñược sử dụng trung thực. Kết quả nghiên cứu ñược
trình bày trong luận văn này chưa từng ñược công bố tại bất kỳ công trình nào
khác.
Tôi xin chân thành cám ơn các Thầy Cô trường Đại học Kinh tế TPHCM ñã
truyền ñạt 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 ñã tạo ñiều kiện cho tôi khảo sát trong thời gian làm Luận văn.
Tôi xin chân thành cảm ơn PGS. TS. Trương Thị Hồng ñã 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 ñịnh 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 ñoạn 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 ñoạn 1989-
2010……………………………………………………………………………… 33
2.2.1. Về quy mô thu ngân sách nhà nước………………………………….33
2.2.2. Về tốc ñộ tăng thu NSNN……………………………………………35
2.2.3. Về mức ñộ thu NSNN……………………………………………… 37
2.2.4. Thu ngân sách theo hoạt ñộng 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 ñộng 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 ñơn…………………………………………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 ñến 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 ñến năm 2015………72
3.3. Giả ñịnh và các bước xây dựng mô hình dự báo kết hợp…………………73
3.3.1. Các giả ñịnh ñể 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 ñánh giá, ñiều chỉnh kết quả dự báo………………………81
3.5. Các giải pháp ñể 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 ñịa Singapore
IRD: Phòng Tư vấn chính sách của Cơ quan thu nội ñịa
MAPE: Sai số phần trăm tuyệt ñối trung bình
NSNN: Ngân sách nhà nước
RMSE: Độ lệch bình phương trung bình
TBDD: Trung bình di ñộng
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 ñoạn 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 ñến năm 2010
Bảng 2.2 : Bảng so sánh tốc ñộ tăng thu NSNN và tốc ñộ tăng GDP
Bảng 2.3 : Bảng các khoản thu nội ñịa qua các giai ñoạn
Bảng 2.4 : Bảng tỷ trọng các khoản thu nội ñịa qua các giai ñoạn
Bảng 2.5 : Bảng kết quả dự báo và sai số từ mô hình dự báo trung bình di ñộng 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 ñơn
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 ñộng theo ngành của Khánh Hoà
Bảng 3.6 : Mục tiêu thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa ñến năm 2015
Biểu ñồ 2.1 : Biểu ñồ tình hình thu ngân sách nhà nước từ 1989 – 2010
Biểu ñồ 2.2: Biểu ñồ mức ñộ thu NSNN so với GDP giai ñoạn 1991-2010
Biểu ñồ 2.3: Biểu ñồ thu ngân sách nhà nước tỉnh Khánh Hòa từ 1989 – 2010
Sơ ñồ 3.1: Mô hình dự báo kết hợp ñề nghị
Sơ ñồ 3.2: Sơ ñồ 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 ñồ quy hoạch tỉnh Khánh Hòa

PHẦN MỞ ĐẦU
1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Với vị trí ñịa lý, ñiều kiện tự nhiên, truyền thống lịch sử, văn hoá, con người
ñã tạo cho Khánh Hoà lợi thế ñể phát triển toàn diện các ngành kinh tế trong ñó có
kinh tế biển như: xây dựng cảng và kinh doanh dịch vụ hàng hải; ñóng 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 ñã tập trung ñầu tư nhiều hệ thống hạ tầng cơ sở
tương ñối ñồng bộ, nhiều khu công nghiệp ñã ñược qui hoạch và xây dựng ñáp ứng
nhu cầu của các dự án ñầu tư. Hệ thống các dịch vụ như: ngân hàng, tài chính, bảo

hiểm, hệ thống cung ứng dịch vụ, ñiện nuớc, viễn thông, phát triển nhanh. Môi
trường thiên nhiên ñược bảo vệ, tôn tạo, tình hình an ninh, trật tự ñược ñảm bảo.
Khánh Hoà là một trong 10 tỉnh dẫn ñầu của Việt Nam về tốc ñộ phát triển, tăng
trưởng kinh tế hàng năm ñạt 10,84%, GDP bình quân ñầu người năm 2009 ñạt
24,4
triệu ñồng
.
Tuy vậy trong bối cảnh kinh tế Việt Nam và Thế giới có nhiều biến ñộng ñã
ñặt các nhà quản lý của tỉnh Khánh Hòa phải quan tâm nhiều hơn ñến công tác dự
báo, ñặt biệt là dự báo số thu ngân sách của tỉnh. Bởi vì tầm quan trọng của nguồn
thu ngân sách có quyết ñịnh lớn ñến hầu hết các quyết ñịnh chính sách quan trọng
của tỉnh nên dự báo chính xác ñược số thu ngân sách ñã và ñang là nhu cầu cần
thiết của các nhà lãnh ñạo của tỉnh.
Dự báo thu một cách chính xác ñảm bảo cho ngân sách Nhà nước có ñược
tác ñộng 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 ñộng kinh tế vĩ mô
không lường trước. Thí dụ, bội thu ngân sách có kế hoạch là phương tiện ñể kiềm
chế sức ép lạm phát ñối với nền kinh tế, nhưng nếu bội thu theo kế hoạch ñó lại
xuất phát từ việc ñánh giá quá cao về nguồn thu và do ñó, kết quả thực tế là bội chi
thì tác ñộng tiếp theo sẽ là thúc ñẩy hơn nữa lạm phát. Một sự bội chi ngoài dự kiến
như vậy còn có thể gây nên các vấn ñề về dòng luân chuyển tiền tệ cho Nhà nước.
Với tầm quan trọng của dự báo thu ngân sách như trên, tôi ñã lựa chọn ñề 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 ñược nghiên cứu nhằm mục ñích ñưa ra ñược mô hình dự báo thích
hợp số thu ngân sách của tỉnh Khánh Hòa.
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đề tài ñược nghiên cứu theo phương pháp thống kê, phương pháp kiểm ñịnh
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
ñịnh lượng.
- Phạm vi nghiên cứu: Đề tài chỉ dừng lại ở việc dự báo số thu ngân sách tỉnh
Khánh Hòa mà không ñi theo hướng phân tích cơ cấu thu cũng như những nhân tố
ảnh hưởng ñến số thu. Dữ liệu là tập hợp số thu ngân sách tỉnh Khánh Hòa trong
giai ñoạn từ năm 1989-2010, GDP của tỉnh Khánh Hòa từ năm 1991 ñến 2010.
5. Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
Lập ñược mô hình dự báo thích hợp ñể dự báo số thu của tỉnh ñể chủ ñộng
trong công tác ñiều hành ngân sách.
6. KẾT CẤU ĐỀ TÀI
Đề tài ñược 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 ñoán ñiều gì ñó cho tương lai. Dự báo có thể là bất kỳ một
phát biểu nào về tương lai và phát biểu ñó có thể hoặc không dựa trên một hoặc
một số căn cứ khoa học nào ñó. 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 ñược
trang bị các phương pháp khoa học và có hệ thống.
Dự báo ñược hiểu là việc ước lượng một sự kiện hoặc một ñiều kiện nào ñó
trong tương lai vốn nằm ngoài khả năng kiểm soát của tổ chức nhằm cung cấp cơ
sở cho việc ra quyết ñịnh. Dự báo tốt có thể giúp tổ chức hình dung ra tương lai của
mình sẽ như thế nào ñể hoạch ñịnh hướng ñi phù hợp [1].
Các tổ chức ñang hoạt ñộng trong một thế giới liên tục thay ñổi nhưng các
quyết ñịnh phải ñược thực hiện ngay hôm nay và ảnh hưởng sống còn ñến 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 ñối với
dự báo là phần quan trọng trong hoạch ñịnh. Khi các nhà quản trị lên kế hoạch,
trong hiện tại họ xác ñịnh hướng tương lai cho các hoạt ñộng mà họ sẽ thực hiện.
Bước ñầu tiên trong hoạch ñịnh là dự báo hay là ước lượng nhu cầu tương lai cho
sản phẩm hoặc dịch vụ và các nguồn lực cần thiết ñể sản xuất sản phẩm hoặc dịch
vụ ñó. Như vậy, dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên ñoán những sự việc sẽ
xảy ra trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu ñã thu thập
ñược. Khi tiến hành dự báo ta căn cứ vào việc thu thập xử lý số liệu trong quá khứ
và hiện tại ñể xác ñịnh xu hướng vận ñộng của các hiện tượng trong tương lai nhờ
[
1
]

PGS. TS. Nguy
ễn Trọng Ho
ài, D
ự báo v
à phân tích d
ữ liệu trong kinh tế v
à t
ài chính, NXB Th
ống k
ê
2009
2
vào một số mô hình toán học. Dự báo có thể là một dự ñoán chủ quan hoặc trực
giác về tương lai. Nhưng ñể cho dự báo ñược 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 ñịnh tính và
phương pháp ñịnh lượng. Các phương pháp dự báo ñược biểu diễn ở Hình 1.1

1.1.3. Phương pháp luận của dự báo ñịnh 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 ñược 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 ñược thu thập theo một tần suất quan sát nhất
ñịnh tùy ñặc ñiểm của từng ñối tượng nghiên cứu, ví dụ theo ngày (chứng khoán,
Phương
pháp dự
báo
Phương

pháp ñịnh
tính
Phương
pháp ñịnh
lư
ợng

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

- 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
Hình 1.1
[2]Trung tâm Thông tin và D
ự báo Kinh tế
-
xã h
ội Quốc gia, Bộ Kế hoạch v

à Đ
ầu t
ư,

Nâng cao ch
ất
lượng công tác dự báo và cảnh báo, năm 2008
Các phương pháp dự báo
3
lãi suất, tỷ giá hối ñoái), 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 ñộ tăng trưởng kinh tế, tỷ lệ lạm phát, giá
trị xuất khẩu).
- Dự báo các giai ñoạn quá khứ ñược gọi là dự báo hậu nghiệm và dự báo các
giai ñoạn tương lai ñược 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 ñồ ở Hình 1.2.

+ Dữ liệu lịch sử ñược cung cấp từ thời ñoạn Y
beg
(Y
76
) tới Y
end
(Y
99
). Chúng
ta ñịnh nghĩa Y
beg
là thời ñoạn bắt ñầu của chuỗi thời gian. Y
end

là thời ñoạn mới
nhất của chuỗi thời gian thu thập. Đối với chúng ta Y
end
có thể là quan sát hiện tại.
+ Dữ liệu mẫu phân tích, Y
1
,….Y
n
, là những quan sát mà chúng ta sử dụng
ñể xây dựng mô hình dự báo. Giữa Y
beg
và Y
1
không nhất thiết trùng khớp lẫn
nhau.
Dữ liệu quá khứ
Giai ñoạn dự báo lùi
Giai ñoạn dự báo
Dự báo lùi Dự báo trong mẫu
Dự báo
hậu nghiệm
Dự báo tiền nghiệm
Mẫu
(Nguồn: Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính,
NXB Thống kê 2009)[6]

Y
76

Y

99

Y
76

Y
92

Y
t

Ŷ
7
0

Ŷ
7
5

Ŷ
76

Ŷ
92

Ŷ
99

Ŷ
100

Ŷ
∞

∞
-
∞

Hình 1.2
Các giai ño
ạn của dự báo

4
+ Tương ứng với giai ñoạn ước lượng Y
1
,….Y
n
những giá trị dự báo Ŷ
1
,….
Ŷ
n

Những giá trị dự báo này ñược 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
ñịnh sai số dự báo e
1,….
e
n
(với e

n
= Y
n
- Ŷ
n
) cho mô hình (trong giai ñoạn ước
lượng), từ ñộ chính xác của mô hình có thể xác ñịnh. Tất cả những giá trị vượt ra
ngoài Y
n
phải là giá trị dự báo. Trong khuôn khổ của ñường thời gian, những giá trị
dự báo sẽ nằm trong giai ñoạn ước lượng. Tất cả những giá trị dự báo hình thành
trong giai ñoạn dự báo ñược gọi là dự báo ngoài phạm vi mẫu bởi vì nó xuất hiện
sau khi chấm dứt giai ñoạn ước lượng.
+ Toàn bộ giai ñoạn dự báo sẽ ñược phân chia thành hai bộ phận phân biệt là
dự báo hậu nghiệm và dự báo tiền nghiệm.
++ Giai ñoạn dự báo hậu nghiệm là thời gian từ quan sát ñầu tiên sau khi
chấm dứt giai ñoạn mẫu Ŷ
n+1
tới quan sát mới nhất Ŷ
N
. Đặc trưng quan trọng trong
giai ñoạn này là các nhà nghiên cứu ñã có giá trị thực tế của ñối tượng dự báo Y
t
.
Giai ñoạn hậu nghiệm sẽ cung cấp cho nhà nghiên cứu cơ hội ñánh giá mức ñộ
chính xác của mô hình dự báo trong giai ñoạn này bằng cách sử dụng chênh lệch
giữa giá trị thực tế và giá trị dự báo hậu nghiệm. Nếu như ñộ chính xác của mô
hình không thỏa mãn thì lúc ñó nhà nghiên cứu sẽ lựa chọn hai giải pháp: tìm kiếm
một mô hình thay thế với ñộ chính xác cao hơn hoặc mở rộng giai ñoạn mẫu bao
gồm cả những quan sát trong giai ñoạn hậu nghiệm ñang xét. Nếu nhà nghiên cứu

mở rộng giai ñoạn ước lượng tới hiện tại thì dự báo trong phạm vi mẫu sẽ hình
thành từ Ŷ
1
…… Ŷ
N
. Những quan sát giai ñoạn mẫu và giá trị dự báo ñã mở rộng
trong giai ñoạn hậu nghiệm ñược minh họa bằng ñường không liên tục trong hình
vẽ. Chú ý rằng lúc này giai ñoạn dự báo không bao gồm giá trị dự báo hậu nghiệm.
++ Giai ñoạn dự báo tiền nghiệm là giai ñoạn không có giá trị thực tế về ñối
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 ñoạn này không có giá trị thực tế của ñối tượng dự báo do ñó sẽ không
xác ñịnh ñược ñộ chính xác của những dự báo tiền nghiệm.
Phía dưới ñường thời gian chúng ta mô tả một giai ñoạn phía trước Y
beg
mà dữ liệu
mô tả hầu như không có. Chúng ta có thể dự báo lùi cho những thời ñoạn trước
Y
beg
. Chúng ta có thể sử dụng những dự báo lùi nhằm ñạt những giá trị bổ sung cho
thời ñoạn lịch sử trong quá trình phân tích.
Sơ ñồ biểu diễn phương pháp luận dự báo theo chuỗi thời gian thể hiện ở
Hình 1.3.

6

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
Dự báo các giai
ñoạn quá khứ
Đánh giá
Khảo sát
lại dạng dữ
liệu
Dự báo các giai ñoạn
tương lai và sử dụng cho

việc ra quyết ñịnh
Kiểm tra ñộ chính
xác của các dự báo
Đánh giá
Khảo sát dạng
dữ liệu bằng các
dữ liệu cập nhật
Không
tốt
Không tốt
Tốt
Tốt
Hình 1.3
(Nguồn: Dự báo và
phân tích dữ liệu trong
kinh tế và tài chính,
NXB Thống kê 2009)[6]


Phương pháp luận của dự báo chuỗi thời gian
7
Trước hết người làm dự báo phải xác ñịnh ñược mục tiêu dự báo, từ ñó xác
ñịnh ñược biến cần dự báo. Sau ñó người dự báo cần xác ñịnh ñược thời gian dự
báo rồi tiến hành thu thập, khảo sát số liệu. Từ các số liệu thu thập ñược ta tiến
hành lựa chọn mô hình dự báo phù hợp với dạng dữ liệu ñể tiến hành dự báo biến
dự báo ở các giai ñoạn quá khứ. Từ các giá trị dự báo ở giai ñoạn quá khứ ta tiến
hành so sánh với các kết quả thực tế của biến dự báo ñể ñánh 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 ñánh giá tốt ta tiến hành dự báo các giai ñoạn
tương lai và sử dụng cho việc ra quyết ñịnh.

Trường hợp 2, nếu kết quả ñánh giá không tốt ta phải tiến hành khảo sát lại
dữ liệu và quay lại bước lựa chọn mô hình dự báo.
Trong giai ñoạn tương lai ta tiếp tục kiểm tra ñộ chính xác của các dự báo từ
mô hình khi ñã có các dữ liệu thực tế thu thập ñược. Nếu kết quả tốt ta vẫn dùng
mô hình này cho việc ra quyết ñịnh. 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,…ñể từ ñó xác ñịnh các biến số (biến
giải thích) có thể ảnh hưởng ñến biến cần dự báo (biến phụ thuộc). Sau ñó mới tiến
hành thu thập dữ liệu; xây dựng, ước lượng mô hình; kiểm ñịnh giả thuyết và thực
hiện dự báo. Nói chung, phương pháp luận của dự báo bằng các mô hình nhân quả
có thể ñược minh họa như Hình 1.4
8

Trong giai ñoạn kiểm ñịnh giả thiết, nếu kết quả tốt ta tiến hành diễn dịch
kết quả và dự báo, sau ñó ra quyết ñịnh hoặc sau khi diễn dịch kết quả, không cần
dự báo mà ra quyết ñịnh luôn. Nếu kết quả kiểm ñịnh 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 ñặc ñiểm sau:
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 ñịnh giả thuyết
Thiết lập lại mô hình Diễn dịch kết quả
Ra quyết ñịnh Dự báo

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

Phương pháp luận của dự báo nhân quả
9
- Dữ liệu dao ñộng xung quanh một giá trị trung bình cố ñịnh trong dài hạn.
- Dữ liệu có giá trị phương sai xác ñịnh không thay ñổi theo thời gian.
- Dữ liệu có một giản ñồ tự tương quan với các hệ số tự tương quan sẽ giảm
dần khi ñộ trễ tăng lên.
Theo ngôn ngữ thống kê, các ñặc ñiểm trên của một chuỗi thời gian Y
t
ñược
thể hiện như sau:
- E(Y
t
) là một hằng số cho tất cả các thời ñiểm t
µ
=)(
t
YE

- Var(Y
t
) là một hằng số cho tất cả các thời ñiểm t
22
)()(
δµ
=−=
tt

YEYVar

- Cov(Y
t
,Y
t+k
) là một hằng số cho tất cả các thời ñiểm t và k khác không.
Lưu ý, giá trị của hiệp phương sai giữa hai giai ñoạn chỉ phụ thuộc vào khoảng
cách giữa hai giai ñoạn.
)])([(),(
µµγ
−−==
++
kttkktt
YYEYYCov

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 ñang ñược xem xét. Vì
thế, mỗi một mẫu dữ liệu thời gian sẽ mang một tình tiết nhất ñịnh. Kết quả là,
chúng ta không thể khái quát hóa cho các giai ñoạn thời gian khác. Đối với mục
ñích dự báo, các chuỗi thời gian không dừng như vậy có thể sẽ không có giá trị
thực tiễn. Vì như chúng ta ñã biết, trong dự báo chuỗi thời gian, chúng ta luôn giả
ñịnh rằng xu hướng vận ñộng của dữ liệu trong quá khứ và hiện tại ñược duy trì
cho các giai ñoạn tương lai. Và như vậy, chúng ta không thể dự báo ñược ñiều gì
cho tương lai nếu như bản thân dữ liệu luôn thay ñổi. Thứ hai, khi biết dữ liệu dừng
hay không, chúng ta sẽ giới hạn ñược 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
.

10
Kiểm ñịnh tính dừng bằng hệ số tự tương quan và giản ñồ tự tương quan.
Nếu dữ liệu không dừng ta sẽ chuyển ñổi dữ liệu thành chuỗi dữ liệu có tính dừng,
bằng cách lấy sai phân cho ñến 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 ñể dự báo các mức ñộ tương lai của hiện tượng, qua ñó giúp các nhà
quản lý chủ ñộng trong việc ñề ra các kế hoạch và các quyết ñịnh cần thiết phục vụ
cho quá trình sản xuất kinh doanh, ñầu tư, quảng bá, quy mô sản xuất, kênh phân
phối sản phẩm, nguồn cung cấp tài chính… và chuẩn bị ñầy ñủ ñiều kiện cơ sở vật
chất, kỹ thuật cho sự phát triển trong thời gian tới (kế hoạch cung cấp các yếu tố
ñầu vào như: lao ñộng, nguyên vật liệu, tư liệu lao ñộng… cũng như các yếu tố ñầu
ra dưới dạng sản phẩm vật chất và dịch vụ).
- Trong các doanh nghiệp nếu công tác dự báo ñược thực hiện một cách
nghiêm túc, chính xác còn tạo ñiều kiện nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị
trường, giảm bớt mức ñộ 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 ñưa ra những biện pháp ñiều chỉnh các hoạt ñộng kinh tế của
ñơn vị mình nhằm thu ñược hiệu quả sản xuất kinh doanh cao nhất.
- Dự báo chính xác là căn cứ ñể các nhà hoạch ñịnh 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 ñược 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:
11
Cách lựa chọn mô hình dự báo thích hợp
Dữ liệu tối thiểu
Phương pháp Dạng dữ liệu

Thời ñoạn
dự báo
Loại mô
hình
Không có
mùa vụ
Có mùa
vụ
Dự báo thô ST, T, S S TS 1
Trung bình
giản ñơn
ST S TS 30
Trung bình di
ñộng
ST S TS 4-20
San mũ giản
ñơn
ST S TS 2
San mũ Holt T S TS 3
San mũ
Winters
S S TS 2 x s
Hồi quy ñơn T I C 10
Hồi quy bội C, S I C 10 x V

Phân tích S S TS 5 x s
Xu thế T I, L TS 10
ARIMA ST, T, C, S S TS 24
ARCH ST, T, C, S S TS 24
Hồi quy chuỗi
thời gian
T, S I, L C 6 x s
Dạng dữ liệu: ST = Chuỗi dừng, T = xu thế, S= Mùa vụ, C= Chu kỳ
Thời ñoạn 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 ñơn lẻ khác nhau. Dự báo kết hợp thường dùng ñể cải thiện ñộ
chính xác của dự báo. Sự kết hợp tuyến tính giữa hai hay nhiều dự báo thường có
12
thể ñạt ñược 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 ñộc lập. Để tổng hợp những dự
báo ñộc 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 ñiều chỉnh
ñược phương hướng. Ở khía cạnh khác, những phương pháp kết hợp dự báo có thể
giảm sai lệch do giả ñịnh sai, do ñộ lệch, hay dữ liệu không chính xác [4].
Có nhiều phương pháp ñể kết hợp dự báo như tính trung bình giản ñơn của
các kết quả dự báo của các mô hình ñơn, 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 ñịnh 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 ñược
phân loại ñầu tiên dựa trên chỉ tiêu ñộ lệch bình phương trung bình (RMSE) và
trong mỗi bước liên tục, mỗi dự báo ñược chọn ñể kết hợp nếu nó không bị bao
quanh bởi những mô hình dự báo khác. Một kiểm ñịnh vòng biên ña ñược dùng ñể
thực hiện quy trình lựa chọn trong nhiều mô hình dự báo khác nhau [5].
Kỹ thuật vòng biên cơ bản:
Đặt f
1
và f
2
là hai tập hợp dự báo của một biến. Giả ñịnh rằng một trong hai
có f
1
tốt hơn do so sánh tiêu chuẩn RMSE. Ý tưởng là ñằng sau dự báo kết hợp là
dự báo không tốt hơn có thể cung cấp một vài thông tin biên không bao gồm trong
dự báo tốt hơn. Trong trường hợp như vậy, dự báo kết hợp sẽ tốt hơn dự báo ñơn.


[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.
.

13
Tuy nhiên nếu dự báo không tốt hơn f
2
không chứa ñựng thông tin biên hữu
ích thì ta gọi f
1
vòng biên f
2
.
Để kiểm ñịnh dự báo vòng biên, dùng kiểm ñịnh Harvey, Leybourne and
Newbold (HLN). Kiểm ñịnh HLN dựa trên kiểm ñịnh của Diebold and Mariano
(DM). Kiểm ñịnh DM dùng ñể kiểm ñịnh khả năng tiên ñoán của hai dự báo cạnh
tranh bằng nhau. Nó xem xét một tập mẫu của chuỗi lệch khác nhau d
t
= L(e
1t
) –
L(e
2t
) với L() là một vài hàm mất mát chênh lệch như là RMSE, khi ñó L(e
it
)= e
2
it
.
e
it
là ñộ lệch dự báo t giai ñoạn của mô hình i=1,2 t= 1…T. Nếu hai tiên ñoán chính
xác bằng nhau thì E(d

t
) = 0. Kiểm ñịnh này dựa trên trung bình mẫu quan sát ñược
∑
=
=
T
t
t
dTd
1
)/1(
. Giả ñịnh hiệp phương sai tĩnh của chuỗi sai lệch khác nhau, kiểm
ñịnh DM gần với phân phối chuẩn với giả thuyết không của tiên ñoán chính xác
bằng nhau. Kiểm ñịnh thống kê như sau:
)(
ˆ
dV
d
DM =
với
)(
ˆ
dV
là ước lệch không chệch của phương sai tiệm cận của
d
và giả ñịnh rằng ñối với những dự báo tiền nghiệm h giai ñoạn, tất cả tự tương
quan bậc h hay cao hơn chuỗi d
t
bằng 0.
)2(

1
)(
ˆ
1
1
0
∑
−
=
+≈
h
h
i
T
dV
γγ
với
i
γ
là tự hiệp
phương sai của
d
, ước lượng bởi
∑
+=
−
−
−−=
T
it

itti
ddddT
1
1
))((
ˆ
γ
. So sánh giá trị thống
kê với giá trị của phân phối Student bậc tự do là T-1, nếu tập dữ liệu nhỏ ta có thể
tính MDM thay cho DM.
DMhhThTTMDM
2/112/1
)]1(21[ −+−+=
−−

Kiểm ñịnh HLN gần với kiểm ñịnh DM. Nó ñơn giản thay d
t
= (e
i,t
-e
j,t
)e
i,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:

14
Bước 1: Bắt ñầu tại thời ñiểm 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
ñịnh liên tục ở ñó mô hình tốt nhất dự báo vòng biên những mô hình khác, dùng
kiểm ñịnh 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 ñến khi không
có mô hình bị vòng biên còn lại trong danh sách.
Bước cuối cùng: Tính toán dự báo sau khi kiểm ñịnh 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 ñược tổ chức lại thành một tổ chức tự
chủ hơn và ñược gọi là Cơ quan thu nội ñịa Singapore (viết tắt là IRAS). IRAS ñã
kế thừa các chức năng trước ñó thuộc Cục thu nội ñịa Singapore và trở thành một
ñại 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 ñược ban hành vào ngày 1/4/1994. Các chức năng
không có tính chất thu thuế của IRAS bao gồm giám sát các hoạt ñộng từ thiện và
ñại diện cho Nhà nước Singapore trong các vấn ñề về thuế (thí dụ thuế quốc tế). Do
cung cấp các dịch vụ như trên cho Nhà nước, IRAS ñược thanh toán một khoản phí
dịch vụ.