Sử dụng phần Eview để thực hiện dự báo số thuế TNDN bằng mô hình Arima. Sau đó ta tiến hành nhập dữ liệu vào phần mềm:
Khi nghiên cứu số liệu về số thu thuế TNDN theo quý trong giai đoạn 2006 – 2013, có những chính sách thuế và chính sách kinh tế của chính phủ tác động lên số thu thuế TNDN, nhưng vì đề tài chưa đủ dữ liệu để đo lường sự tác động của các thay đổi này đến số thu thuế TNDN nên đề tài chỉ sử dụng phương trình ARIMA có biến độc lập duy nhất là số thu thuế TNDN để miêu tả mối quan hệ của các biến độc lập tới biến phụ thuộc.
Chuỗi số liệu sử dụng trong mô hình ARIMA giả định là chuỗi dừng. Vì vậy để dự đoán số thu thuế TNDN trong 3 quý đầu năm 2014 bằng mô hình ARIMA, chúng ta cần phải xem xét liệu chuỗi đó có phải là chuỗi dừng hay không. Để khẳng định điều này trước tiên có thể dựa vào quan sát trực tiếp đồ thị của chuỗi số liệu đó, sau đó phải kiểm định. Hai phương pháp kiểm định rất phổ biến là Augmented Dickey- Fuller (ADF) và Perron-Phillips (PP) mà kinh tế lượng gọi là kiểm định gốc đơn vị (unit root test) cho các chuỗi số liệu gốc và các chuỗi sai phân.
Hình 4. 1 Đồ thị LNTNDN
Hình 4.2 ta thấy số thu thuế TNDN (đặt là “TNDN”) trong thời gian nghiên cứu lúc nào số thu thuế cũng tăng vào cuối năm, và có xu hướng tăng dần và không ổn định trong năm. Vì thông thường các doanh nghiệp thường sẽ tổng kết tình hình sản xuất kinh doanh vào cuối năm, cuối năm tình hình sản xuất kinh doanh tăng nên vì vậy số thu thuế cũng được tăng mạnh. Nhưng nhìn chung trong suốt giai đoạn, số thuế TNDN có xu hướng tăng và biến động theo từng thời kì. Như vậy có thể dự đoán chuỗi số thu thuế TNDN qua các quý là chuỗi không dừng.
Tuy vậy, khi lấy loga nepe của chuỗi này thì ta được chuỗi mới, được thực hiện bằng lệnh Genr ltndn=log(tndn) (tạm đặt là LNTNDN) chuỗi này không rõ xu hướng và xoay quanh một giá trị trung bình nào đó (Hình 4.1). Đây được xem như là biểu hiện của một chuỗi dừng. Để khẳng định những suy đoán trên, phương pháp kiểm định ADF được sử dụng để xem liệu kết quả có nhất quán hay không. Kết quả kiểm định cho chuỗi số liệu gốc và chuỗi lấy loga nepe được trình bày ở bảng …
Bảng 4. 2 Kết quả kiểm định ADF đối với chuỗi gốc và chuỗi laga nepe
Kí hiệu chuỗi Giá trị kiểm định
ADF
Chuỗi gốc TNDN 0,6994
Chuỗi loga nepe LNTNDN 0,0000
Hình 4.3 cho thấy rằng với kiểm định Unit Roor Test cho chuỗi số liệu đã lấy loga nepe, giá trị p-value=0 (nhỏ hơn các giá trị tới hạn ở mức thống kê 1%, 5%, 10%), chứng tỏ bác bỏ giả thiết H0: Biến có nghiệm đơn vị, hay dữ liệu ta đang xét đã dừng. Bên cạnh đó, ta cũng cần lưu ý p-value của C và Trend, nếu p-value này có giá trị thống kê thì dữ liệu có hệ số chẵn và có xu hướng, ở đây, bảng kết quả đã chỉ ra đã đúng, vậy dữ liệu của ta đã có tính dừng bậc 0.