3.3.1. Các giả định để thực hiện mơ hình dự báo kết hợp:
Do việc thực hiện mơ hình dự báo kết hợp dựa trên hệ thống cơ sở dữ liệu trong quá khứ nên nĩ chưa chứa đựng những yếu tố cĩ thể làm thay đổi đến thu ngân sách, vì vậy mơ hình dự báo kết hợp cần cĩ những giả định sau:
Thứ nhất, các chính sách liên quan đến thu ngân sách khơng thay đổi trong thời gian dự báo.
Thứ hai, tình hình kinh tế - xã hội trong tỉnh, trong nước cũng như trên thế giới khơng cĩ biến động mạnh.
Thứ ba, tốc độ phát triển các chỉ số kinh tế vĩ mơ khơng thay đổi.
3.3.2. Các bước xây dựng mơ hình dự báo kết hợp:
Trên cơ sở của các bước thực hiện thuật tốn vịng biên, tác giả xây dựng các bước thực hiện mơ hình dự báo kết hợp gồm 5 bước cụ thể như sau:
Bước 2: Lựa chọn những mơ hình dự báo thành phần phù hợp với dạng dữ liệu đưa vào danh sách các mơ hình thành phần.
Bước 3: Sơ loại các mơ hình thành phần ra khỏi sanh sách bằng cách tính tốn các giá trị dự báo của mơ hình thành phần và kiểm định sự phù hợp của từng mơ hình thành phần.
Bước 4: Loại bỏ những mơ hình bị hàm chứa thơng tin bởi các mơ hình khác. Bước 5: Tính trung bình các giá trị dự báo của các mơ hình cịn lại sau khi thực hiện Bước 4. Mơ hình dự báo kết hợp đề nghị: 3.3.2.1. Xác định dạng dữ liệu: Xác định dạng dữ liệu Lựa chọn những mơ hình dự báo thành phần
Sơ loại mơ hình thành phần ra khỏi danh sách
Loại bỏ những mơ hình dự báo thành phần bị hàm chứa thơng tin
bởi các mơ hình khác
Tính trung bình các giá trị dự báo của các mơ hình cịn lại
Dữ liệu gồm nhiều dạng khác nhau cĩ thể là dữ liệu chéo, dữ liệu theo chuỗi thời gian, dữ liệu theo dạng bảng,…Xác định được dạng dữ liệu là yếu tố quan trọng để lựa chọn mơ hình dự báo phù hợp. Tuy nhiên dạng dữ liệu được quyết định chọn như thế nào phụ thuộc vào bản chất của nghiên cứu. Do giới hạn của đề tài nghiên cứu về dạng dữ liệu thuộc dạng chuỗi theo thời gian. Như vậy bước xác định dạng dữ liệu tập trung vào phân tích thành phần của một chuỗi thời gian thuộc dạng nào trong các dạng: dạng dữ liệu cĩ yếu tố mùa, dạng dữ liệu dừng, dạng dữ liệu cĩ tính xu thế, dạng dữ liệu cĩ tính chu kỳ.
3.3.2.2. Lựa chọn mơ hình dự báo thành phần:
Sự lựa chọn mơ hình dự báo phụ thuộc vào dạng dữ liệu, một dạng dữ liệu cĩ thể cĩ nhiều mơ hình dự báo thích hợp để dự báo. Như vậy bước lựa chọn mơ hình dự báo thành phần là bước tìm hết những mơ hình dự báo phù hợp với dạng dữ liệu thu thập được. Càng nhiều mơ hình dự báo được đưa vào danh sách các mơ hình thành phần thì kết quả dự báo sẽ được chính xác hơn. Như vậy theo kết quả nghiên cứu từ cơ sở lý thuyết thì ta cần danh sách mơ hình dự báo thành phần phải bao gồm ít nhất là 5 mơ hình và tiêu chí cụ thể để lựa chọn mơ hình là:
- Mơ hình dự báo phải phù hợp với dạng dữ liệu, dựa vào cơ sở lý thuyết ở Chương 1.
- Mơ hình dự báo thường được sử dụng để dự báo thu nhập (theo kinh nghiệm của một số nước).
3.3.2.3. Sơ loại mơ hình thành phần:
Bước sơ loại mơ hình nhằm mục đích loại bớt mơ hình khơng phù hợp với dạng dữ liệu sau khi đã thực hiện dự báo và so sánh với các kết quả thực tế trong quá khứ. Các mơ hình phù hợp sẽ được đưa vào thực hiện thuật tốn vịng biên. Bước này quan trọng vì nếu cĩ mơ hình khơng phù hợp với dạng dữ liệu trong khi thực hiện thuật tốn vịng biên thì sẽ ảnh hưởng đến kết quả dự báo sau cùng.
Bước này ta dựa trên phần mềm Eviews để tính tốn các giá trị dự báo của các mơ hình được lựa chọn và kiểm định sự phù hợp của mơ hình. Nếu mơ hình nào khơng phù hợp ta loại khỏi danh sách các mơ hình thành phần.
3.3.2.4. Loại bỏ những mơ hình bị hàm chứa thơng tin trong các mơ hình khác:
Bước này thực chất là ta thực hiện thuật tốn vịng biên đối với các mơ hình đã được chọn qua bước sơ loại mơ hình. Các bước thực hiện như sau:
Bước 1: Tính tốn RMSE (độ lệch bình phương trung bình) của các mơ hình
đã được kiểm định (các mơ hình đã được đưa vào danh sách mơ hình thành phần). Phân loại những mơ hình này dựa trên RMSE. Ta gọi mơ hình cĩ RMSE là mơ hình tốt nhất và mơ hình được chọn để kiểm định cùng với mơ hình tốt nhất là mơ hình lựa chọn (mơ hình lựa chọn cĩ thể là bất kỳ mơ hình nào ngồi mơ hình tốt nhất).
Bước 2: Kiểm định sự hàm chứa thơng tin giữa mơ hình tốt nhất và mơ hình
lựa chọn, dùng kiểm định HLN. Nếu mơ hình tốt nhất hàm chứa thơng tin của mơ hình lựa chọn tại mức ý nghĩa α, thì ta loại bỏ mơ hình lựa chọn khỏi danh sách các mơ hình thành phần.
Bước 3: Lặp lại bước 2 với mơ hình tốt thứ hai. Lúc này danh sách những
mơ hình bây giờ chỉ bao gồm những mơ hình khơng bị hàm chứa thơng tin bởi mơ hình tốt nhất và mơ hình tốt nhất.
Bước 4: và 4+: Tiếp tục với mơ hình tốt thứ 3 và tiếp tục cho đến khi khơng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
cĩ mơ hình bị hàm chứa thơng tin cịn lại trong danh sách.
3.3.2.5. Mơ hình dự báo kết hợp:
Sau khi đã loại những mơ hình bị hàm chứa những thơng tin bởi các mơ hình khác sau thực hiện thuật tốn vịng biên, ta cịn lại những mơ hình hàm chứa thơng tin tốt nhất cho dự báo. Như vậy mơ hình dự báo kết hợp chính là trung bình của
các mơ hình cịn lại trong danh sách mơ hình thành phần sau khi đã thực hiện thuật tốn vịng biên. Giá trị dự báo của mơ hình dự báo kết hợp chính là trung bình của các giá trị dự báo của các mơ hình tốt nhất cịn lại.
3.4. Quy trình thực hiện dự báo: Thu thập dữ liệu Thu thập dữ liệu Xử lý số liệu Chạy chương trình dự báo trên hệ thống máy tính Kết quả dự báo bằng mơ hình kinh tế lượng Thu thập dữ liệu Phân tích, đánh giá Kết quả ước lượng Cơng bố kết quả dự báo Bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo Bộ phận dự báo Xử lý số liệu Sơ đồ 3.2
Quy trình thực hiện dự báo theo Sơ đồ 3.2 được diễn giải cụ thể như sau: Dự báo được thực hiện bởi bộ phận dự báo sau đĩ kết quả dự báo sẽ được chuyển đến bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo. Sau khi kết quả dự báo được đánh giá, điều chỉnh sẽ được cơng bố chính thức.
Trước hết bộ phận dự báo sẽ tiến hành song song hai phương pháp dự báo là phương pháp dự báo định lượng và phương pháp định tính. Phương pháp dự báo định lượng ở đề tài nghiên cứu này chính là sử dụng phương pháp dự báo theo phương pháp kết hợp như đã trình bày ở trên và được thực hiện trên hệ thống máy tính, tác giả gọi là quy trình dự báo trên hệ thống máy tính. Phương pháp dự báo định tính chính là phương pháp ước lượng đã thực hiện như trước đây, tác giả gọi là quy trình ước lượng.
Quy trình dự báo trên hệ thống máy tính và quy trình ước lượng được thực hiện song song, bởi bộ phận dự báo. Sau đĩ 2 kết quả dự báo được đưa ra bởi hai quy trình này được chuyển sang bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo. Sau khi các kết quả dự báo được đánh giá, kết quả dự báo cuối cùng sẽ được lựa chọn và cơng bố, bước này tác giả gọi là quy trình đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo. Như vậy quy trình dự báo được chia thành 03 quy trình dự báo cụ thể được mơ tả cụ thể như sau:
3.4.1. Quy trình dự báo trên hệ thống máy tính:
Trước hết ta tiến hành thu thập dữ liệu gồm dữ liệu thu ngân sách, dữ liệu GDP và các dữ liệu khác ảnh hưởng đến thu ngân sách được sử dụng trong các mơ hình dự báo được lựa chọn, dữ liệu thu thập là dữ liệu dạng chuỗi theo thời gian, chuỗi dữ liệu càng nhiều càng tốt. Chuỗi dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được xử lý như:
- Đối với số thu ngân sách: Loại bỏ những khoản thu khơng mang tính ổn định, những khoản thu bất thường;
- Đối với các dữ liệu khác: chuyển hĩa cùng đơn vị tính như thu ngân sách. Dữ liệu sau khi được xử lý xong được nhập vào hệ thống máy tính để thực hiện dự báo.
Quy trình thực hiện trong hệ thống máy tính chính là các bước để xây dựng mơ hình dự báo kết hợp, được thực hiện trên hệ thống máy tính. Quy trình này cĩ thể thực hiện trên chương trình Eviews hoặc một chương trình thống kê khác. Riêng đối với bước thực hiện thuật tốn vịng biên cĩ thể thực hiện thủ cơng bằng tay tuy nhiên với số lượng mơ hình thành phần lớn thì cần xây dựng một chương trình ứng dụng riêng. Để quy trình này được thực hiện tốt ta cần xây dựng một chương trình ứng dụng từ bước đầu đến bước cuối trong phương pháp xây dựng mơ hình dự báo theo phương pháp kết hợp.
Kết quả dự báo từ quy trình dự báo trên hệ thống máy tính sẽ được chuyển cho bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả.
3.4.2. Quy trình ước lượng:
Bước thu thập dữ liệu và xử lý số liệu của quy trình ước lượng cũng được thực hiện như ở quy trình dự báo trên hệ thống máy tính. Tuy nhiên điều khác biệt ở hai quy trình là:
- Dữ liệu ở quy trình ước lượng được thu thập nhiều hơn, bao gồm các dữ liệu ảnh hưởng đến thu ngân sách trong tương lai như: dữ liệu thu ngân sách quá khứ; các thơng tin kinh tế - xã hội; các chỉ tiêu tăng trưởng kinh tế của tỉnh, của Trung ương; chính sách kinh tế, chính sách thu,…
- Dữ liệu chỉ được thu thập ở thời gian ngắn: Đối với dữ liệu thu ngân sách lấy số liệu thực hiện năm trước, ước lượng thực hiện năm hiện hành (ước lượng dựa vào số liệu thu 6 tháng hoặc số liệu đến thời gian thực hiện dự báo trong năm hiện hành). Đối với các dữ liệu khác lấy số liệu thực hiện năm trước, chỉ tiêu năm hiện tại, chỉ tiêu phát triển tương lai.
Sau khi dữ liệu quá khứ được thu thập, dựa vào các thơng tin kinh tế - xã hội, các chỉ tiêu tăng trưởng kinh tế của tỉnh, hướng dẫn của Bộ Tài chính và các chính sách khác, Bộ phận ước lượng sẽ đánh giá, phân tích sau đĩ đưa ra kết quả ước lượng số thu cho năm hiện hành và dự báo cho năm sau và chuyển kết quả này cho bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả.
3.4.3. Quy trình đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo:
Sau khi cĩ kết quả dự báo từ quy trình dự báo trên hệ thống máy tính và quy trình ước lượng. Bộ phận đánh giá, điều chỉnh kết quả dự báo sẽ tiến hành so sánh hai kết quả, đánh giá khả năng thực hiện, sau đĩ đưa ra kết quả dự báo cuối cùng. Việc đưa ra kết quả dự báo cuối cùng cĩ thể dựa vào hai cách:
Cách 1, Việc lựa chọn kết quả dự báo cuối cùng này cĩ thể lấy ý kiến của các chuyên gia, các cơ quan quản lý thu.
Cách 2, Kết quả dự báo cuối cùng cĩ thể thực hiện kết hợp giữa kết quả dự báo từ quy trình dự báo trên hệ thống máy tính và quy trình ước lượng, bằng cách thực hiện trung bình của hai kết quả dự báo.
3.5. Các giải pháp để thực hiện mơ hình kết hợp:
Trên cơ sở thực nghiệm dự báo thu ngân sách tỉnh Khánh Hịa bằng các mơ hình kinh tế lượng, ta thấy rằng việc sử dụng mơ hình dự báo kết hợp cĩ kết quả dự báo tốt nhất. Vì vậy các giải pháp sẽ tập trung vào làm thế nào để cho kết quả dự báo từ mơ hình kết hợp được chính xác, từ đĩ dẫn đến kết quả dự báo thu ngân sách sẽ chính xác hơn, tác giả gọi chung là giải pháp về mặt kỹ thuật. Ngồi những giải pháp về mặt kỹ thuật thì các giải pháp về chính sách để triển khai thực hiện đồng bộ giữa các ngành cũng rất quan trọng. Vì vậy tác giả sẽ đưa ra hai nhĩm giải pháp như sau:
Thứ nhất, tập trung hồn thiện hệ thống thơng tin kinh tế - xã hội chung của tỉnh, đặt biệt các thơng tin kinh tế - xã hội cĩ ảnh hưởng đến thu ngân sách, bảo đảm cho các cơ sở dữ liệu cĩ đầy đủ và kịp thời những thơng tin, số liệu cần thiết cho mọi cán bộ làm cơng tác dự báo và được cơng bố rộng rãi trên mạng tin học của UBND tỉnh. Đặc biêt, tập trung vào hướng xây dựng các hệ thống thơng tin kinh tế chuyên ngành ở các đơn vị Sở Tài chính, Cục Thuế, Hải Quan, Kho bạc, Kế hoạch và Đầu tư, Cục Thống kê,…
Việc hồn thiện hệ thống thơng tin và cơ sở dữ liệu cĩ ý nghĩa quan trọng trong việc dự báo và điều chỉnh các kết quả dự báo.
Thứ hai, xây dựng cơ sở dữ liệu thu ngân sách đảm bảo đầy đủ, chính xác: Trong bất cứ dự báo bằng mơ hình kinh tế lượng nào thì dữ liệu quá khứ rất quan trọng, dữ liệu khơng chính xác sẽ ảnh hưởng đến kết quả dự báo trong tương lai. Vì vậy vấn đề đặt ra đối với việc cung cấp dữ liệu thu ngân sách tỉnh Khánh Hịa chính xác là điều đầu tiên được đưa ra. Để làm được điều này cần cĩ các giải pháp như sau:
- Xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu hồn chỉnh từ các đơn vị trực tiếp thu đến các đơn vị tổng hợp. Hiện nay tỉnh Khánh Hịa chỉ cĩ hệ thống thu thập dữ liệu thu ngân sách dùng chung giữa hai cơ quan Kho bạc và Tài chính nhưng chưa cĩ hệ thống thu thập dữ liệu thu ngân sách chung giữa các đơn vị trực tiếp thu, Kho bạc nhà nước và các cơ quan tổng hợp thu như cơ quan thuế, hải quan và cơ quan tài chính.
- Dữ liệu thu ngân sách được cập nhật hàng ngày và phải được đối chiếu giữa cơ quan thu và cơ quan tổng hợp, dữ liệu được đối chiếu giữa số liệu thu trên chứng từ và số liệu nhập từ chương trình dùng chung. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Đến thời điểm xây dựng kế hoạch (tháng 7 hàng năm), so sánh kết quả dự báo từ chương trình của năm hiện hành và số ước thu từ bộ phận quản lý thu để
điều chỉnh, bổ sung vào chuỗi dữ liệu dùng để dự báo năm sau. Khi chuỗi dữ liệu đã thay đổi, ta điều chỉnh lại kết quả dự báo của từng mơ hình thành phần, kiểm định sự phù hợp từng mơ hình thành phần và thực hiện lại thuật tốn vịng biên, xác định lại kết quả dự báo từ mơ hình kết hợp. Vì vậy sẽ dự báo được chính xác hơn số thu của năm tiếp theo.
Thứ ba, cải thiện độ chính xác của các mơ hình đưa vào danh sách mơ hình thành phần và mơ hình cịn lại sau khi thực hiện thuật tốn vịng biên:
Cần tập trung vào nghiên cứu cải thiện độ chính xác của các mơ hình đã được kiểm định sự phù hợp với số liệu thu ngân sách tỉnh Khánh Hịa, nhất là nghiên cứu cải thiện độ chính xác của các mơ hình cịn lại sau khi thực hiện thuật tốn vịng biên.
Thứ tư, sử dụng nhiều kết quả dự báo từ các mơ hình khác nhau trong kết