Xây dựng mô hình dự báo số thu ngân sách của tỉnh Khánh hòa theo phương pháp kết hợp

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

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

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

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

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

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

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

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 3.6 : 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

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 ñạt24,4 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

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 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 MƠ 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 đốn điều gì đĩ cho tương lai Dự báo cĩ thể là bất kỳ một phát biểu nào về tương lai và phát biểu đĩ cĩ thể hoặc khơng dựa trên một hoặc một số căn cứ khoa học nào đĩ Chính vì vậy, kết quả dự báo cĩ thể chính xác hoặc khơng chính xác Để tránh những dự báo thiếu căn cứ, người làm dự báo cần được trang bị các phương pháp khoa học và cĩ hệ thống

Dự báo được hiểu là việc ước lượng một sự kiện hoặc một điều kiện nào đĩ trong tương lai vốn nằm ngồi khả năng kiểm sốt của tổ chức nhằm cung cấp cơ

sở cho việc ra quyết định Dự báo tốt cĩ 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 hơm nay và ảnh hưởng sống cịn đến tương lai của tổ chức, nên dự báo dĩ nhiên luơn luơn 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 đĩ Như vậy, dự báo là một khoa học và nghệ thuật tiên đốn 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 Hồi, Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê

2009

vào một số mơ hình tốn học Dự báo cĩ thể là một dự đốn 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 cĩ 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

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 khốn, suất sinh lợi của một cổ phiếu, giá dầu, giá vàng, doanh số,…Các dữ liệu thời gian cĩ 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 khốn,

Phương

pháp dự

báo

Phương pháp định tính

Phương pháp định lượng

- Tổng hợp lực lượng bán hàng

- Ý kiến ban quản trị

- Khảo sát/hoặc kiểm chứng thị trường

- Phương pháp Delphi

- Mơ hình chuỗi thời gian + Dự báo thơ

+ Hồi quy hàm xu thế + San mũ

+ Phân tích chuỗi thời gian

+ ARIMA

- Mơ hình nhân quả + Hồi quy dữ liệu chéo + Hồi quy chuỗi thời gian

Hình 1.1

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

Các phương pháp dự báo

lãi suất, tỷ giá hối đối), theo tuần (lương tuần, cung tiền), theo tháng (tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ lạm phát, sản lượng cơng 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 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 cĩ 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 mơ hình dự báo Giữa Ybeg và Y1 khơng nhất thiết trùng khớp lẫn nhau

Dữ liệu quá khứ

Giai đoạn dự báo lùi

Giai đoạn dự báo

Dự báo lùi Dự báo trong mẫu Dự báo

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

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 e1,….en (với en = Yn - 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 Yn 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 Yt 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

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 Ybeg mà dữ liệu

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

Ybeg 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

Lựa chọn mô hình dự báo

Dự báo các giai ñoạn quá khứ

Kiểm tra ñộ chính xác của các dự báo

Phương pháp luận của dự báo chuỗi thời gian

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

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

Ước lượng mô hình

Kiểm ñịnh giả thuyết

- 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 Yt ñược thể hiện như sau:

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

- Var(Yt) là một hằng số cho tất cả các thời ñiểm t Var(Y t) =E(Y t − µ ) 2 = δ 2

- Cov(Yt,Yt+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 Cov(Y t,Y t+k) = γk =E[(Y t − µ )(Y t+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 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

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:

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

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

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 f1 và f2 là hai tập hợp dự báo của một biến Giả ñịnh rằng một trong hai

có f1 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

Tuy nhiên nếu dự báo khơng tốt hơn f2 khơng chứa đựng thơng tin biên hữu ích thì ta gọi f1 vịng biên f2

Để kiểm định dự báo vịng 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 đốn của hai dự báo cạnh tranh bằng nhau Nĩ 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 đĩ L(eit)= e2it

eit là độ lệch dự báo t giai đoạn của mơ hình i=1,2 t= 1…T Nếu hai tiên đốn chính xác bằng nhau thì E(dt) = 0 Kiểm định này dựa trên trung bình mẫu quan sát được

) (

ˆ d V

d

DM = với V ˆ d( )là ước lệch khơng chệch của phương sai tiệm cận của

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

quan bậc h hay cao hơn chuỗi d t bằng 0 ( ) 1( 2 )

T d

i t t

h T h T

T MDM = −1/2[ + 1 − 2 + −1 ( − 1 )]1/2

Kiểm định HLN gần với kiểm định DM Nĩ đơn giản thay d t = (e i,t -e j,t )e i,t Giả thuyết khơng là mơ hình dự báo i vịng biên mơ hình dự báo j Cĩ nghĩa là thơng tin của mơ hình j bao hàm trong mơ hình i

Các bước thực hiện thuật tốn như sau:

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:

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

IRAS là một ñại lý thu quan trọng nhất của Nhà nước Singapore IRAS thu khoảng 50% số thu hoạt ñộng của Nhà nước, trong ñó 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 ñã 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 ñộng hơn trong các vấn ñề về nhân sự và tài chính cho IRAS Nó cũng làm cho IRAS trở nên có trách nhiệm hơn ñối 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 ñược bắt ñầu vào tháng 10 hoặc tháng 11 là có mục ñích 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 ñó ñể 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 ñược trên cơ sở số thuế có thể phát sinh Bộ phận kế hoạch và chính sách thuộc Phòng Dịch vụ công ty sẽ ñánh 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 ñây là sắc thuế mới và dựa trên cơ sở tự kê khai tính thuế, Bộ phận kế hoạch và chính sách là ñơn vị duy nhất ước tính số thu

Ngoài việc có một phương pháp tốt ñể dự báo số thu, một hệ thống kiểm soát thường xuyên ñối với công tác thu thuế thực tế liên quan ñến sự dự báo cũng rất quan trọng Đối với IRAS, số thu thực tế của mỗi sắc thuế ñược 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 ñối với việc ước tính thu nhập Sự ñánh 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 ñể 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 ñó, T là số thu thuế, b là hệ số của logGDP ñại diện cho ñộ dốc của ñường thẳng Nếu b là quan trọng về phương diện thống kê, có nghĩa là GDP có tác ñộng ñối với số thu từ thuế và do ñó có một mối quan hệ giữa GDP và số thu từ thuế ñang tồn tại Một hệ số xác ñịnh R2 cao biểu thị rằng ñường hồi quy là hoàn toàn phù hợp với các tập hợp quan sát ñược

Với sự thay ñổi ñã biết của GDP, người ta có thể dự báo thay ñổi số thu từ thuế trong năm sau:

b GDP

dGDP

T

dT

= /

/

, dT/T =bxg, trong ñó 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 ñộ nhất ñịnh, phương thức dự báo số thu của IRAS bao gồm

cả các phương pháp vĩ mô và vi mô Một phương thức như vậy ñảm bảo ở một mức nào ñó sự kiểm tra chéo ñối với các ước tính ñã ñược ñưa ra Mặc dù mô hình phương trình bậc nhất hai biến số với sự tham gia của yếu tố nổi ñã thực hiện một cách tốt ñẹp, cả phương pháp vĩ mô và ñặc biệt là phương pháp vi mô của IRAS vẫn có thể cần phải ñược 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 ñã 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 ñúng lúc và có tác dụng Chúng ñã giúp cho công tác quản lý tập trung vào các nghĩa vụ trọng tâm nhất của

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

vị cá nhân bên ngoài và do ñó ñã thúc ñẩy việc phân bổ các nguồn tài lực ñể ñạt ñược các mục tiêu của IRAS

1.4.2 Philippines:

Độ co giãn thuế ñược sử dụng ñể ước tính số thu ở Philippines Độ co giãn tính mức tăng trưởng tự ñộng về số thu Đây là phương pháp tính sự tăng thu do thay ñổi về diện chịu thuế nhưng với cơ cấu thuế không thay ñổi

Có hai bước chính ñể ước tính hệ thống thuế:

1 Điều chỉnh chuỗi số thu thuế ñể loại bỏ tác ñộng của các biện pháp tuỳ ý như các luật và ban hành quy ñịnh hành chính có thể ảnh hưởng ñến hệ thống hiện hành; và

2 Ước tính ñộ co giãn của các số liệu thu ñược ñiều chỉnh

Độ co giãn ñược tính dựa trên tỷ lệ thay ñổi trung bình về thuế và những thay ñổi trung bình về GNP trong cùng giai ñoạn Các số liệu về thuế ñược ñiều chỉnh

ñể loại bỏ các ảnh hưởng của nhân tố tùy ý Độ co giãn của mỗi loại thuế trong số bốn loại chính ñược tính riêng trong mối quan hệ với GNP

Dự báo các ñiều chỉnh do những thay ñổi về chính sách thuế:

Việc dự toán số thu thuế khi không có các biện pháp tùy ý không ñược coi là phức tạp khi Tổng thống thông báo những thay ñổi về chính sách thuế, hoặc có những chỉ ñạo 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 ñến quy trình và quy chế trong ngành Luật có thể quy ñịnh các biện pháp nhằm bãi bỏ một số loại thuế hoặc giới thiệu những biện pháp thuế mới Những vấn ñề này có thể khiến cho việc dự toán thu trở nên khó khăn do những ñiều chỉnh tương ứng Do vậy, dự báo thu trong một năm hiện nay

ñang ñược 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 ñược trong năm dự báo Mặt khác, các biện pháp thi hành dự kiến là những biện pháp Tổng thống dự kiến trình Quốc hội ñể ban hành Luật và có khả năng ñược 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 ñã ñược thực hiện ñể tăng cường tính chính xác của dự báo số thu Trước ñây, 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) ñã có rất nhiều khó khăn trong vấn ñề này Nhưng những vấn ñề này ñã ñược 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 ñoạn ngắn hạn ñặc biệt là dự báo số thu trong 1 năm tới Quy trình dự báo ngắn hạn như sau: 1) dự báo số thu ñược 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 ñược 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 - ñơn vị trực thuộc Bộ Tài chính ñảm nhận

Các phương pháp dự báo số thu thường ñược sử dụng ở Hàn quốc là các phương pháp sử dụng tỷ lệ tiến ñộ thu và các phương pháp sử dụng chức năng thu Trong ñó, Vụ Thuế của Bộ Tài chính và Kinh tế từ trước ñến nay tập trung vào phân tích tỷ lệ tiến ñộ thu khi dự báo số thu thuế của năm hiện hành Tỷ lệ tiến ñộ thu cho thấy số thuế thu ñược thực tế vào mỗi tháng so với tổng số thu hàng năm

của mỗi năm trước Bên cạnh các tỷ lệ tiến ñộ thu, phân tích tỷ lệ tiến ñộ thu còn sử dụng các dữ liệu về thay ñổi 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 ñiển hình do Chính phủ Hàn quốc sử dụng có thay ñổi nhỏ qua các năm, về cơ bản các ước tính số thu của năm sau tính ñược bằng cách nhân tỷ lệ tăng trưởng kinh tế với số thu thuế dự báo của năm hiện hành kể từ thời ñiểm tháng 6 và cộng/trừ tác ñộng sửa ñổi chính sách thuế với ñiều kiện ñộ co giãn của số thu thuế là 1 Lý do tại sao ñộ co giãn của số thu ñược coi là 1 là vì ñiều này tiện cho mục ñích hành chính và vì hành vi của ñối tượng nộp thuế không giả ñịnh là thay ñổi ñáng kể trong giai ñoạn ngắn hạn Các hình thức tính toán ñơn giản hoá như sau:

Tt = PTt kể từ một tháng nhất ñịnh/PR

Tt: Số thu thuế dự báo của năm hiện hành

PTt: Số thu thuế thực tế thu ñược kể từ một tháng nhất ñịnh của năm hiện hành

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

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

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

6 của năm hiện hành cộng với kết quả nhân của số thu thuế thu ñược của nửa cuối năm trước (hoặc một số ước tính nhất ñịnh của diện chịu thuế trong nửa cuối của năm hiện hành) và thay ñổi theo phần trăm phù hợp của một chỉ tiêu nhất ñịnh (hoặc thuế suất ước tính nhất ñịnh) liên quan ñến thay ñổi ñó

Tt = Pt + Rt * PC

Tt: Số thu thuế dự báo của năm hiện hành

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

Rt: số thuế thu ñược của nửa cuối của năm trước (hoặc một số dự tính của diện chịu thuế trong nửa cuối của năm hiện hành)

PC: thay ñổi theo phần trăm phù hợp của một chỉ số nhất ñịnh (hoặc thuế suất dự kiến nhất ñịnh)

* 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 ñộng của sửa ñổi 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 ñịa 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 ñịa phương ñược chuyển cho Tổng cục Thuế thông qua Cơ quan thuế vùng của Tổng cục Thuế, tại giai ñoạn này các dự

báo theo của mỗi Cục thuế ñịa phương ñược kiểm tra chung và ñiều chỉnh nếu cần thiết

Vụ Thuế của Bộ Tài chính và Kinh tế ñang 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 ñược sử dụng chính thức ñể dự báo thuế tiêu thụ ñặc biệt và thuế rượu của Bộ Tài chính và Kinh tế Chính phủ còn tham chiếu ñến các kết quả của mô hình tuyến tính logarít tự nhiên của Viện thuế Hàn Quốc ñối với các loại thuế khác Cũng như vậy, ñể tăng cường tính khách quan, chính phủ Hàn quốc ñang 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 ñang ñược Viện thuế Hàn quốc phát triển, nhưng mô hình mô phỏng chưa ñược phát triển ñầy ñủ ñể ñáp ứng toàn bộ tác ñộng của sửa ñổi về thuế Nhiều nghiên cứu ñã ñược 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 ñã ñược Bộ Kinh tế và Tài chính

sử dụng chính thức

Mô hình hồi quy tìm kiếm các biến ñộc 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 ñịnh là các biến ñộc lập thay ñổi trong năm tới, mô hình này ước tính số thu trong năm tới Do ñó, nếu chúng ta giả ñịnh là số thu trong năm i là Ri, hàm số cho thấy mối quan hệ giữa số thu và biến ñộc 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 ñược Bộ Kinh tế và Tài chính chính thức sử dụng (ví dụ: thuế tiêu thụ ñặc biệt, thuế rượu) như ước tính dự báo, mặt khác các dự báo về các loại thuế khác ñược Bộ

Kinh tế và Tài chính lựa chọn ñể kiểm tra chéo với những ước tính do sử dụng phương pháp phân tích tỷ lệ tiến ñộ thu Các ước tính dài hạn về số thu bằng mô hình hồi quy ñược Bộ Kinh tế và Tài chính sử dụng ñể tham chiếu cho các mục ñích chính sách thuế dài hạn

Các biến ñộc lập ñược sử dụng cho mô hình hồi quy là GNP, chi phí tiêu dùng, xuất khẩu, nhập khẩu, Ước tính dự báo của các biến ñộc lập này lấy từ Viện Phát triển Hàn quốc cũng là ñơn 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 ñảm nhiệm Có hai nhóm Dự báo số thu, một nhóm thuộc Phòng Tư vấn Chính sách của Cơ quan Thu Nội ñịa 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 ñó ñể lựa chọn ra các phương pháp thích hợp nhất ñể tiến hành dự báo mỗi loại số thu và toàn bộ số thu Hai nhóm thường xuyên trao ñổi thông tin với nhau

Đầu tiên, mỗi nhóm ñộc lập thực hiện dự báo Sau ñó, so sánh các kết quả dự báo và thảo luận và phân tích nguyên nhân những ñiểm khác biệt Tiếp theo, mỗi nhóm ñiều chỉnh lại và sàng lọc các kết quả dự báo, sau ñó sẽ ra quyết ñịnh 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 ñịnh này thì người ta sẽ lên kế hoạch sử dụng một chuyên gia ñộc lập ñể hỗ trợ quá trình này

Mỗi năm có hai kỳ dự báo chính: một kỳ liên quan ñến 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 ñến Cập nhật Kinh tế và Tài chính tháng 12 Đối với các cuộc bầu cử Nghị viện, việc dự báo phải ñược hoàn thành trong vòng từ 4 ñến 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 ñộc lập ñể dự báo cho loại thuế GST Số thu từ thuế GST của Hải quan ñược dự tính từ việc dự báo khối lượng hàng nhập khẩu và sau ñó ñược trừ ñi ñể tính số thu từ thuế GST của Phòng Tư vấn chính sách của Cơ quan thu nội ñịa (viết tắt IRD) Số thuế GST ñược hoàn của IRD ñược 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 ñược hoàn là các biến ñộc lập Số thu thực của IRD ñược tính bằng cách lại trừ ñi

số thuế GST ñược hoàn ñã tính Các mô hình hồi quy hàng quý một biến số cũng ñược sử dụng ñể dự tính tổng số thu và số thuế hoàn Các phương pháp toán kinh tế ñược IRD sử dụng rộng rãi và mang lại kết quả tốt tới 4 quý trước ñó

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

có xét ñến các thay ñổi về chính sách ñã ñược ban hành từ ngày biết hoặc dự kiến thực thi Tại Niu-Di-Lân, phạm vi chính sách thuế ñược 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 ñịnh ban hành các chính sách và phạm vi vì thay ñổi chính sách có thể áp dụng từ thời gian công bố Những thay ñổi chính sách khác có hiệu lực kể từ ngày ban hành dự Luật, những thay ñổi khác có hiệu lực kể

từ một thời ñiểm trong tương lai ñược ghi nhận trong luật và một số thay ñổi có hiệu lực kể từ ngày Luật ñược phê chuẩn Những thay ñổi chính sách không ñược công bố nằm ngoài các kết quả dự báo ñược công bố ngay cả khi những thay ñổi này cũng tác ñộng ñến chi phí Tác ñộng của các thay ñổi chính sách ñược nêu chi tiết rõ ràng trong các số liệu dự báo ñược 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 ñược xác

ñịnh rõ ràng Hầu hết các quốc gia ñược khảo sát có hệ thống cơ quan thực hiện dự báo thu ngân sách ñược rõ ràng, ñặt 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 ñược trao ñổi với nhau ñể có

sự ñiều chỉnh cho phù hợp

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

ñến ñịa phương Việc sử dụng quy trình và phương pháp thống nhất có nhiều ưu ñiểm như: có thể sử dụng dữ liệu thông tin chung, triển khai phần mềm dùng chung, tập huấn,

Thứ ba, cả hai phương pháp ñịnh tính và ñịnh lượng ñều ñược áp dụng ñể dự

báo thu ngân sách Bên cạnh việc sử dụng phương pháp ñịnh tính (ước lượng số thu của các bộ phận thu), các nước ñã và ñang áp dụng các mô hình dự báo ñịnh lượng (ước lượng từ mô hình kinh tế lượng) ñể dự báo thu các loại thuế

Thứ tư, mô hình dự báo ñịnh lượng thường ñược áp dụng là mô hình hồi

quy Mô hình hồi quy tìm kiếm các biến ñộc lập có ảnh hưởng ñến số thu ngân sách

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

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

ñịnh lượng là dữ liệu thuộc dạng chuỗi theo thời gian Dữ liệu chuỗi thu ngân sách, GDP, GNP, ñược thu thập theo thời gian từ quá khứ ñến trước thời ñiểm 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 ñộ 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, ñiều chỉnh kết quả dự báo sau khi thực hiện dự báo từ các mô hình

Do các yếu tố thay ñổi về chính sách chưa ñược phản ánh trong dữ liệu quá khứ thu thập ñược, dẫn ñến các kết quả dự báo từ mô hình sẽ không ñược cập nhật các yếu

tố thay ñổi này Vì vậy trước khi công bố các kết quả dự báo thu, các nước ñều tiến

hành ñiều chỉnh các kết quả dự báo có xét ñến các thay ñổi về chính sách ñã ñược ban hành từ ngày biết hoặc dự kiến thực thi

2 Dữ liệu thu ngân sách hiện có của tác giả thu thập ñược là dữ liệu chuỗi theo thời gian do ñó việc lựa chọn sử dụng mô hình dự báo ñịnh lượng phải phù hợp với dữ liệu chuỗi theo thời gian Một số mô hình ñịnh lượng có thể ñược áp dụng phù hợp với dạng dữ liệu thu ngân sách thu thập ñược như: Mô hình dự báo trung bình di ñộng kép; Mô hình dự báo san mũ Holt; Mô hình dự báo hàm xu thế;

Mô hình dự báo hồi quy ñơn, với biến ñộc 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 ñem lại kết quả chính xác hơn Thuật toán kiểm ñịnh 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 ñoạn 1989-2010:

2.1.1 Quy hoạch phát triển kinh tế:

Trong 20 tái lập tỉnh Khánh Hòa từ năm 1989 ñến nay, 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 quy hoạch phát triển, Khánh Hoà ñã và ñang hình thành ba khu vực kinh tế trọng ñiểm:

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

Cam Ranh từ lâu ñã là vị trí chiến lược quan trọng của khu vực và thế giới, ngày nay Cam Ranh ñang hứa hẹn phát triển thành khu kinh tế ña ngành Tỉnh Khánh Hòa ñã triển khai lập Quy hoạch tổng thể phát triển Khu du lịch tại Bắc Cam Ranh ñể trình Thủ tướng Chính phủ phê duyệt Cùng với việc quy hoạch cảng hàng không Cam Ranh ñã ñược phê duyệt ñến năm 2015 là cảng hàng không quốc

tế của Khu vực Nam trung bộ sẽ là ñộng lực ñể ñẩy nhanh tiến trình khai thác tiềm năng thế mạnh của khu vực bán ñảo Cam Ranh góp phần phát triển kinh tế của tỉnh Khánh Hoà, với việc ñưa khu vực Bắc bán ñảo Cam Ranh vào phát triển du lịch Khánh Hòa sẽ trở thành một vùng du lịch trọng ñiểm của cả nước trong thời gian sắp tới Định hướng quy hoạch phát triển:

Khu vực Bắc Bán ñảo (khu vực khai thác kinh tế dân sự) có tổng diện tích khoảng 1.300ha (phần ñất liền không tính mặt nước) Là vùng ñất có ñịa thế, ñịa hình, cảnh quan môi trường rất thuận lợi cho việc phát triển du lịch nghỉ mát Du

lịch là ngành kinh tế cơ bản ñối với khu vực Bắc Bán ñảo Cam Ranh, toàn bộ khu vực này ñược quy hoạch như sau:

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

+ Không gian du lịch sinh thái biển, nét ñặc trưng khu vực bán ñảo bao gồm các loại hình du lịch, giải trí trên biển, dưới biển, trên cát Cát, biển là hai ñặc trưng của bán ñảo ñể 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 ñược tổ chức ña 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 ñược quy hoạch thành công viên sinh thái biển quy mô khoảng 1.100ha, trong ñó phần xây dựng thuộc Bắc Bán ñảo Cam Ranh khoảng 50 ha, phần mặt nươc khoảng 1.000 ha và phần ñất xây dựng thuộc xã Cam Hải Tây và Cam Hoà khoảng 50 ha

Xây dựng tại Khu vực Bắc Bán ñảo 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 ñịa và cảnh quan thiên nhiên hấp dẫn như tại bán ñảo Cam Ranh, việc xây dựng tại ñây 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 ñộng kinh tế sôi ñộng phù hợp với khu vực này

- Trục chính Nha Trang- Diên Khánh (xem bản ñồ 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 ñối 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 ñại 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 ñẹp nhất thế giới Nha Trang là trung tâm du lịch nổi tiếng với hệ thống khách sạn phong phú, trong ñó có nhiều khách sạn ñạt tiêu chuẩn quốc tế 4 ñến 5 sao có khả năng ñón khách và phục

vụ các hội nghị lớn mang tầm quốc tế và nhiều dịch vụ phong phú như: tham quan ñảo, lặm biển ngắm san hô, tắm bùn, Với lợi thế vị trí ñịa lý thuận lợi, ñược thiên nhiên ưu ñãi cả về cảnh quan ñẹp, 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 ñang quy hoạch khu vực mở rộng thành phố Nha Trang về phía tây, nối với Diên Khánh Cơ sở hạ tầng ñang xây dựng: Kè và ñường hai bên bờ sông Cái, tiếp tục hoàn thiện trục ñường nối Nha Trang – Đà Lạt, ñường Nha Trang – Cầu Lùng, ñường 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 ñoạn 2, các Cụm công nghiệp vừa và nhỏ Diên Phú, Đắc Lộc

- Khu vực Phía Bắc là Vịnh Vân Phong (xem bản ñồ 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 ñường 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 ñộ sâu từ 10-40m, kín gió và không bị bồi lấp Riêng Vũng Đầm Môn rộng 3.500ha, hoàn toàn kín gió với ñộ 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 ñảo Hòn Gốm rất thuận tiện cho phát triển cảng Với ñiều kiện ñó, Chính phủ ñã phê duyệt quy hoạch và Ban hành Quyết ñịnh thành lập khu kinh tế Vân phong với diện tích 150.000ha trong ñó khoảng 80.000ha mặt biển và 70.000ha ñất liền, mục tiêu xây dựng thành khu kinh tế tổng hợp trong ñó Cảng trung chuyển container quốc tế giữ vai trò chủ ñạo (có thể ñạt tới 17- 18triệu TEU/năm), kết hợp phát triển kinh tế tổng hợp ña ngành, ña lĩnh vực với trọng tâm

là phát triển cơng nghiệp, du lịch, dịch vụ, nuơi trồng hải sản, các ngành kinh tế khác và xây dựng các khu đơ 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 cĩ nhiều dự án của các nhà đầu tư trong nước và nước ngồi như: Dự án nhà máy tàu biển Huyndai –Vinashin, Dự án chuyển tải xăng dầu; Khu du lịch Hịn Ơng, các dự án nuơi trai lấy ngọc và nuơi cá lồng xuất khẩu của các nhà đầu tư Nhật Bản, Úc, Đài loan, các dự án nuơi tơm hùm xuất khẩu của các doanh nghiệp Việt Nam, đã hoạt động cĩ hiệu quả từ nhiều năm nay Bên cạnh đĩ, nhiều dự án như: Tổng kho ngoại quan xăng dầu Mỹ Giang cơng suất là 1 triệu tấn/năm, Khu cơng nghiệp Ninh Thuỷ diện tích 202ha; Khu cơng nghiệp Vạn Thắng diện tích 200ha; Dự án đầu tư cảng và khu kinh tế của Tập đồn Sumimoto Nhật bản; Dự án Nhà máy đĩng tàu cỡ lớn của tập đồn Hàn Quốc, đang được nghiên cứu đầu tư Trong những năm tới đây sẽ là khu kinh tế phát triển sơi 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 ngồi nước cĩ hiệu quả để phát triển kinh tế - xã hội theo Nghị quyết Đại hội đại biểu tồn quốc lần thứ VII – khĩa 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 đĩ 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 gĩp 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 Đĩng gĩp vào tốc độ tăng trưởng cao