VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thực hướng dẫn tận tình giáo viên hướng dẫn Các số liệu kết nghiên cứu trình bày luận văn tác giả thu thập phân tích Tôi xin chịu trách nhiệm luận văn Tác giả Nguyễn Đăng Đức HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI LỜI CẢM ƠN Trong thời gian học tập lớp Cao học Công nghệ thông tin khóa 2012B, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, đào tạo tích lũy nhiều kiến thức cho thân phục vụ công việc Đặc biệt khoảng thời gian thực đề tài: “Xây dựng mô hình dự đoán xu hướng thay đổi tài khoản Kho bạc Hà Nội” Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn tới Thầy, Cô Viện Công nghệ thông tin Truyền thông –Trường Đại học Bách khoa Hà Nội tận tình hướng dẫn giúp đỡ học tập, nghiên cứu làm luận văn Đặc biệt xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến thầy giáo TS Trịnh Anh Phúc, dành nhiều thời gian công sức hướng dẫn thực hoàn thành luận văn Mặc dù thân cố gắng, song với kiến thức hạn chế thời gian có hạn, luận văn chắn tránh khỏi thiếu sót.Tôi mong nhận bảo Quý Thầy, Cô, góp ý bạn bè đồng nghiệp nhằm bổ sung hoàn thiện luận văn Xin trân trọng cảm ơn! HàNội, ngày 06 tháng 10 năm 2015 Họcviên Nguyễn Đăng Đức HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH DANH MỤC BẢNG MỞ ĐẦU CHƢƠNG GIỚI THIỆU CHỨC NĂNG, NHIỆM VỤ, MÔ HÌNH HOẠT ĐỘNG, HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ NGÂN SÁCH TẠI KHO BẠC NHÀ NƢỚC HÀ NỘI .13 I CHỨC NĂNG, NHIỆM VỤ, MÔ HÌNH HOẠT ĐỘNG CỦA KHO BẠC NHÀ NƯỚC HÀ NỘI TRONG QUẢN LÝ NGÂN SÁCH NHÀ NƯỚC .13 Chức năng, nhiệm vụ Kho bạc Nhà nước Hà Nội 13 Kho bạc Nhà nước Hà Nội hoạt động quản lý Ngân sách Nhà nước .15 II GIỚI THIỆU VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ NGÂN SÁCH CỦA KBNN HÀ NỘI .17 Chương trình TCS( Tax Collection System ) : 17 Chương trình CITAD: .19 Chương trình Thanh toán song phương: 19 Chương trình Thanh toán điện tử: .20 Hệ thống thông tin quản lý TABMIS( Treasury And Budget Management Information System ): 21 CHƢƠNG GIỚI THIỆU VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP XÂY DỰNG ĐƢỜNG CONG KHỚP .25 I.GIỚI THIỆU VỀ ĐƯỜNG CONG KHỚP : 25 II NỘI SUY 25 Công thức nội suy Lagrange: 26 Sai số nội suy: 29 Nội suy Spline: 30 Nội suy Spline bậc 3: 31 III HỒI QUY: 33 Hồi quy tuyến tính .33 Đường cong khớp bậc cao 34 CHƢƠNG NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH MATLABVÀ CÁC THUẬT TOÁN XÂY DỰNG ĐƢỜNG CONG KHỚP 36 I GIỚI THIỆU VỀ NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH MATLAB: 36 II CÁC THUẬT TOÁN XÂY DỰNG ĐƯỜNG CONG KHỚP: 37 Thuật toán Nội suy Lagrange: 37 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.Nội suy Spline bậc ba: 38 Hồi quy tuyến tính: 38 Đường cong khớp bậc cao: 39 CHƢƠNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN XU HƢỚNG THAY ĐỔI CỦA TÀI KHOẢN TẠI KBNN HÀ NỘI .40 I GIỚI THIỆU CHUNG VỀ HỆ THỐNG TÀI KHOẢN THU, CHI TẠI KBNN HÀ NỘI: .40 II MÔ HÌNH ĐỒ THỊ CÁC ĐIỂM SỐ LIỆU TRÊN MATLAB 42 Đồ thị biểu diễn điểm số liệu theo thời gian: 42 Đồ thị biểu diễn điểm số liệu theo đơn vị: 45 2.1 Các điểm số liệu tài khoản Y21 KBNN A năm 2012: 45 2.2 Các điểm số liệu tài khoản Y21 KBNN B năm 2012: 46 III MÔ HÌNH ĐỒ THỊ CÁC ĐIỂM SỐ LIỆU SỬ DỤNG CÁC THUẬT TOÁN ĐƢỜNG CONG KHỚP: 47 Đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Lagrange: .48 1.1 Đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Lagrange tương ứng với tài khoản XX1 theo thời gian: 48 1.2 Đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Lagrange tương ứng với tài khoản Y21 theo đơn vị: 48 Đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Spline bậc 50 2.1 Đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Spline bậc với tài khoản XX1 theo thời gian: 50 2.2 Đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Spline bậc với tài khoản Y21 theo đơn vị: 51 Đường cong khớp sử dụng công thức hồi quy tuyến tính: 53 3.1 Đường cong khớp sử dụng công thức hồi quy tuyến tính với tài khoản XX1 theo thời gian: 53 3.2 Đường cong khớp sử dụng công thức hồi quy tuyến tính với tài khoản Y21 theo đơn vị: 53 Đường cong khớp sử dụng đường cong khớp bậc cao 55 4.1 Đường cong khớp sử dụng công thức đường cong khớp bậc cao với tài khoản XX1 theo thời gian: 55 4.2 Đường cong khớp sử dụng đường cong khớp bậc cao với tài khoản Y21 theo đơn vị: 55 IV XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN XU HƢỚNG THAY ĐỔI CỦA TÀI KHOẢN: 57 Xây dựng mô hình dự đoán theo thời gian: .57 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 1.1 Dự đoán theo thời gian sử dụng công thức nội suy Lagrange: 59 1.2 Dự đoán theo thời gian sử dụng công thức nội suy Spline bậc 3: 61 1.3 Dự đoán theo thời gian sử dụng công thức hồi quy tuyến tính: 62 1.4 Dự đoán theo thời gian sử dụng đường cong khớp bậc cao: 63 Xây dựng mô hình dự đoán theo đơn vị: 64 2.1 Dự đoán theo đơn vị sử dụng công thức nội suy Lagrange 66 2.1.1 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng đường cong nội suy Lagrange 66 2.1.2 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng đường congnội suy Lagrange: .67 2.2 Dự đoán theo đơn vị sử dụng công thức nội suy Spline bậc .68 2.2.1 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng nội suy Spline bậc 3: 68 2.2.2 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng nội suy Spline bậc 3: 69 2.3 Dự đoán theo đơn vị sử dụng hồi quy tuyến tính 70 2.3.1 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng hồi quy tuyến tính: 70 2.3.2 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng hồi quy tuyến tính: 71 2.4 Dự đoán theo đơn vị sử dụng đường cong khớp bậc cao .72 2.4.1 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng đường cong khớp bậc cao: 72 2.4.2 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng đường cong khớp bậc cao: 73 V NHẬN XÉT : 74 KẾT LUẬN 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO 80 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI DANH MỤC HÌNH Hình 1: Đồ thị điểm số liệu tài khoản XX1 theo tháng từ năm 2008 đến 2012 44 Hình : Đồ thị điểm số liệu tài khoản Y21 KBNN A năm 2012 46 Hình : Đồ thị điểm số liệu tài khoản Y21 KBNN B năm 2012 47 Hình 4: Đồ thị điểm liệu tài khoản XX1 theo nội suy Lagrange .48 Hình 5: Đồ thị điểm liệu tài khoản Y21tại KBNN Atheo nội suy Lagrange .49 Hình 6: Đồ thị điểm liệu tài khoản Y21tại KBNN Atheo nội suy Lagrange .49 Hình : Đồ thị điểm liệu tài khoản XX1 theo nội suy Spline bậc 50 Hình : Đồ thị điểm liệu tài khoản Y21 KBNN A theo công thức nội suy Spline bậc 52 Hình : Đồ thị điểm liệu tài khoản Y21 KBNN B theo công thức nội suy Spline bậc 52 Hình 10: Đồ thị điểm liệu tài khoản XX1 sử dụng hồi quy tuyến tính 53 Hình 11 : Đồ thị điểm liệu tài khoản Y21 KBNN A theo công thức hồi quy tuyến tính .54 Hình 12 : Đồ thị điểm liệu tài khoản Y21 KBNN B theo công thức hồi quy tuyến tính .54 Hình 13: Đồ thị điểm liệu tài khoản XX1 sử dụng đường cong khớpbậc cao 55 Hình 14 : Đồ thị điểm liệu tài khoản Y21 KBNN A theo đường cong khớp bậc cao 56 Hình 15 : Đồ thị điểm liệu tài khoản Y21 KBNN B theo đường cong khớp bậc cao 56 Hình 16 : Đồ thị dự đoán tài khoản XX1 theo thời gian sử dụng nội suy Lagrange .60 Hình 17 : Đồ thị dự đoán tài khoản XX1 theo thời gian sử dụng nội suy Spline bậc .61 Hình 18 : Đồ thị dự đoán tài khoản XX1 theo thời gian sử dụng hồi quytuyến tính 62 Hình 19 : Đồ thị dự đoán tài khoản XX1 theo thời gian sử dụng nội sử dụng đường cong khớp bậc cao 63 Hình 20 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng nội suy Lagrange 66 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Hình 21 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng nội suy Lagrange 67 Hình 22 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng nội suy Spline bậc 68 Hình 23 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng nội suy Spline bậc 69 Hình 24 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng hồi quy tuyến tính 70 Hình 25 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng hồi quy tuyến tính 71 Hình 26 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng đường cong khớp bậc cao 72 Hình 27 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng đường cong khớp bậc cao 73 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI DANH MỤC BẢNG Bảng 1:Bảng số liệu thống kê số thu tài khoản XX1 KBNN Hà Nội từ năm 2008 đến năm 2012 theo tháng 42 Bảng 2: Bảng số liệu thống kê số thu tài khoản Y21 KBNN A năm 2012 theo tháng .45 Bảng 3:Bảng số liệu thống kê số thu tài khoản Y21 KBNN B năm 2012 theo tháng .46 Bảng 4:Bảng số liệu tài khoản XX1 sau bỏ 15 điểm số liệu 57 Bảng 5:Bảng số liệu KBNN A bỏ số liệu tháng 2,8,10 .65 Bảng 6: Bảng số liệu KBNN B bỏ số liệu tháng 4,7,11 .65 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT KBNN Kho bạc Nhà nƣớc NSNN Ngân sách nhà nƣớc TCS Tax Collection System TABMIS Treasury And Budget Management Information System HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI MỞ ĐẦU Tính cấp thiết luận văn Báo cáo phủ ngành, phương tiện thông tin đại chúng, thường có thông tin phản ánh việc quản lý sử dụng ngân sách nhà nước hiệu quả, lãng phí, việc quản lý thu chi đơn vị nhiều bất cập hạn chế Việc giải ngân cho đơn vị chậm, chí có thời kỳ cao điểm cuối năm thiếu nguồn nên số khoản chi phải tạm thời lùi thời gian toán Thời gian qua Đảng Nhà nước có nhiều biện pháp tích cực, hữu hiệu nhằm nâng cao hiệu việc quản lý nhà nước lĩnh vực thu, chi NSNN Điều thể việc Quốc hội thông qua Luật NSNN ngày 16/12/2002, có hiệu lực thi hành từ năm ngân sách 2004.Qua thời gian triển khai thực Luật NSNN (sửa đổi) năm 2002, lĩnh vực quản lý NSNN bộc lộ hạn chế từ khâu lập dự toán, chấp hành kế toán toán NSNN, làm hạn chế hiệu quản lý quan chức tác động tiêu cực đến hiệu sử dụng khoản chi NSNN Để khắc phục vấn đề Kho bạc Nhà nước đầu tư xây dựng nhiều hệ thống thông tin giúp phần giảm thiểu hạn chế việc quản lý ngân sách nhà nước Trong trình triển khai hệ thống thông tin số hạn chế đáp ứng nghiệp vụ chung toàn hệ thống, nghiệp vụ đặc thù phát sinh đơn vị đặc biệt Kho bạc Nhà nước Hà Nội hệ thống thông tin bất cập chưa bao quát tất nghiệp vụ Chính mà tác giả chọn nghiên cứu luận văn: “Xây dựng mô hình dự đoán xu hướng thay đổi tài khoản Kho bạc Hà Nội” làm luận văn tốt nghiệp với mong muốn đưa ramột mô hình đánh giá thay đổi tài khoản nhằm góp phần hoàn thiện công tác quản lý nguồn thu, chicủa Kho bạc Nhà nước Hà Nội HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 10 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.1 Dự đoán theo đơn vị sử dụng công thức nội suy Lagrange 2.1.1 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng đường cong nội suyLagrange Hình 20 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng nội suy Lagrange Ta có bảng sai số sau: Điểm liệu Giá trị Giá trị Sai số giá trị điểm liệu giá điểm liệu đường cong trị đường cong nội suy Lagrange 1418 3339 ΔBV_L2 = |1418– 3339| = 1921 26772 -534 ΔBV_L8 = |26772+ 534| = 27306 10 10751 39527 ΔBV_L10 = |10751– 39527| = 28776 Tính khoảng sai số trung bình đường cong nội suy Lagrange (ΔBV_L)giữa đồ thị với điểm liệu: Giá trị sai số trung bình ΔBV_L =(Δ BV_L2 + Δ BV_L8 + Δ BV_L10)/3=19334 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 66 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.1.2 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng đường cong nội suy Lagrange: Hình 21 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng nội suy Lagrange Ta có bảng sai số sau: Điểm liệu Giá trị Giá trị Sai số giá trị điểm liệu giá điểm liệu đường cong trị đường cong nội suy Lagrange 157837 104086 ΔHK_L4 = |157837– 104086| = 53751 197962 197762 ΔHK_L7 = |197962+ 197762| = 200 11 301498 402601 ΔHK_L11 = |301498– 402601| = 101103 Tính khoảng sai số trung bình đường cong nội suy Lagrange (ΔHK_L)giữa đồ thị với điểm liệu: Giá trị sai số trung bình ΔHK_L = (ΔHK_L4 + ΔHK_L7 + ΔHK_L11)/3 = 51684 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 67 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.2 Dự đoán theo đơn vị sử dụng đƣờng cong nội suy Spline bậc 2.2.1 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng đường cong nội suy Spline bậc 3: Hình 22 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng nội suy Spline bậc Ta có bảng sai số sau: Điểm liệu Giá trị Giá trị Sai số giá trị điểm liệu giá trị điểm liệu đường cong đường cong nội suy Spline bậc 1418 14979 ΔBV_S2 = |1418– 14979| = 13561 26772 9377 ΔBV_S8 = |26772 - 9377| = 17395 10 10751 13294 ΔBV_S10 = |10751– 13294| = 2543 Tính khoảng sai số trung bình đường cong nội suy Spline bậc (ΔBV_S)giữa đồ thị với điểm liệu: Giá trị sai số trung bình ΔBV_S = (Δ BV_S2 + Δ BV_S8 + Δ BV_S10)/3 = 11166 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 68 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.2.2 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng đường cong nội suy Spline bậc 3: Hình 23 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng nội suy Spline bậc Ta có bảng sai số sau: Điểm liệu Giá trị Giá trị Sai số giá trị điểm liệu giá trị điểm liệu đường cong đường cong nội suy Spline bậc 157837 107450 ΔHK_S4 = |157837– 107450| = 50387 197962 196226 ΔHK_S7 = |197962 - 196226| = 1736 11 301498 361052 ΔHK_S11 = |301498– 361052| = 59554 Tính khoảng sai số trung bình đường cong nội suy Spline bậc (ΔHK_S)giữa đồ thị với điểm liệu: Giá trị sai số trung bình ΔHK_S = (ΔHK_S4 + ΔHK_S7 + ΔHK_S11)/3 = 37225 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 69 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.3 Dự đoán theo đơn vị sử dụng hồi quy tuyến tính 2.3.1 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng hồi quy tuyến tính: Hình 24 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng hồi quy tuyến tính Ta có bảng sai số sau: Điểm liệu Giá trị Giá trị Sai số giá trị điểm liệu giá trị điểm liệu đường cong đường hồi quy tuyến tính 1418 3217 ΔBV_H2 = |1418 – 3217| = 1799 26772 15916 ΔBV_H8 = |26772 - 15916| = 10856 10 10751 20149 ΔBV_H10 = |10751 – 20149| = 9398 Tính khoảng sai số trung bình đường hồi quy tuyến tính (ΔBV_H)giữa đồ thị với điểm liệu: Giá trị sai số trung bình ΔBV_H = (Δ BV_H2 + Δ BV_H8 + Δ BV_H10)/3 = 7351 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 70 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.3.2 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng hồi quy tuyến tính: Hình 25 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng hồi quy tuyến tính Ta có bảng sai số sau: Điểm liệu Giá trị Giá trị Sai số giá trị điểm liệu giá trị điểm liệu đường cong đường cong nội suy Spline bậc 157837 104605 ΔHK_H4 = |157837– 104605| = 53232 197962 192738 ΔHK_H7 = |197962 - 192738| = 5224 11 301498 310249 ΔHK_H11 = |301498– 310249| = 8751 Tính khoảng sai số trung bình đường hồi quy tuyến tính (ΔHK_H)giữa đồ thị với điểm liệu: Giá trị sai số trung bình ΔHK_H = (ΔHK_H4 + ΔHK_H7 + ΔHK_H11)/3 = 22402 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 71 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.4 Dự đoán theo đơn vị sử dụng đƣờng cong khớp bậc cao 2.4.1 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng đường cong khớp bậc cao: Hình 26 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN A sử dụng đường cong khớp bậc cao Ta có bảng sai số sau: Điểm liệu Giá trị Giá trị Sai số giá trị điểm liệu giá trị điểm liệu đường cong đường cong khớp bậc cao 1418 9732 ΔBV_C2 = |1418 – 9732| = 8314 26772 9276 ΔBV_C8 = |26772 - 9276| = 17496 10 10751 19233 ΔBV_C10 = |10751 – 19233| = 8482 Tính khoảng sai số trung bình đường cong khớp bậc cao (ΔBV_C) đồ thị với điểm liệu: Giá trị sai số trung bình ΔBV_C = (Δ BV_C2 + Δ BV_C8 + Δ BV_C10)/3 = 11430 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 72 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI 2.4.2 Dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng đường cong khớp bậc cao: Hình 27 : Đồ thị dự đoán tài khoản Y21 KBNN B sử dụng đường cong khớp bậc cao Ta có bảng sai số sau: Điểm liệu Giá trị Giá trị Sai số giá trị điểm liệu giá trị điểm liệu đường cong đường cong khớp bậc cao 157837 98957 ΔHK_C4 = |157837– 98957| = 58880 197962 183419 ΔHK_C7 = |197962 - 183419| = 14543 11 301498 317120 ΔHK_C11 = |301498– 317120| = 15622 Tính khoảng sai số trung bình đường cong khớp bậc cao (ΔHK_C) đồ thị với điểm liệu: Giá trị sai số trung bình ΔHK_C = (ΔHK_C4 + ΔHK_C7 + ΔHK_C11)/3 = 29681 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 73 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI V NHẬN XÉT : Với bảng số liệu tài khoản XX1trong năm từ 2008 đến năm 2012: + Sai số dùng đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Larange: Giá trị ΔLrất lớn + Sai số dùng đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Spline bậc 3: ΔS = 6245949 + Sai số dùng đường hồi quy tuyến tính: ΔH = 37351814 + Sai số dùng đường cong khớp sử dụng đường cong khớp bậc cao: ΔC = 36552407 Ta thấy sai số bé bớt 15 điểm liệu năm sử dụng đường cong khớp nội suy Spline bậc Với việc theo dõi số liệu thời gian dài ta thấy việc sử dụng phương pháp nội suy Spline bậc đem lại kết tốt Đường cong sử dụng thuật toán Spline bậc với trường hợp có thay đổi lớn so với quy luật chung có sai số tốt phương pháp Có thể thấy với việc theo dõi tài khoản thời gian dài với điều kiện số liệu không đảm bảo, phương pháp nội suy Spline bậc lựa chọn tốt phương pháp xây dựng đường cong khớp Với bảng số liệu tài khoản Y21 năm 2012 đơn vị KBNN A, KBNN B: + Sai số dùng đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Larange: ΔBV_L = 19334 ΔHK_L = 51684 + Sai số dùng đường cong khớp sử dụng công thức nội suy Spline bậc 3: ΔBV_S = 11166 ΔHK_S = 37225 + Sai số dùng đường hồi quy tuyến tính: HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 74 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI ΔBV_H = 7351 ΔHK_H = 22402 + Sai số dùng đường cong khớp sử dụng đường cong khớp bậc cao: ΔBV_C = 11430 ΔHK_C = 29681 Ta thấy sai số bé bớt điểm liệu năm KBNN A, KBNN B sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính Trong trường hợp ta theo dõi tài khoản khoảng thời gian dài ta nhận thấy phương pháp nội suy Spline bậc lựa chọn tốt Nhưng ta cần theo dõi khoảng thời gian ngắn điều kiện dao động số liệu không lớn đơn vị sở, ta nhận thấy đường cong khớp hồi quy tuyến tính lại đem lại sai số nhỏ Như ta nhận thấy với tài khoản có thời gian theo dõi dài, quy luật không ổn định ta thấy phương pháp nội suy Spline bậc lựa chọn tốt việc xây dựng đường cong khớp Với tài khoản có tính quy luật tốt hơn, biến động hơn, có thời gian cần dự đoán thời ngắn tài khoản cấp sở quận, huyện việc sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính lựa chọn tốt Đề xuất Sau xây dựng mô hình dự đoán thay đổi tài khoản NSNN ta nhận thấy số vấn đề sau: - Đối với tài khoản thu biểu diễn đồ thị mặt thời gian ta nhận thấy số thu năm theo quy luật tăng dần vào cuối năm tăng mạnh vào tháng 12 cá nhân, tổ chức nộp khoản thu vào NSNN dịp cuối năm Điều đồng nghĩa với việc lượng giao dịch với Kho bạc quan liên quan tới thu NSNN tăng vọt Các đơn vị cần tổ chức cán bộ, chương trình, vật chất đáp ứng tốt nhu cầu nộp khoản thu vào ngân sách nhà nước Đảm bảo thông tin toàn hệ thống HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 75 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI thông suốt, tránh tắc nghẽn vào dịp cao điểm xảy năm 2010( Năm 2010 hiệu hệ thống đưa vào sử dụng không đáp ứng lượng giao dịch lớn tháng cuối năm, gây dồn ứ ảnh hưởng tới người đến giao dịch) - Việc có nguồn thu đáp ứng nhu cầu chi NSNN góp phần đẩy nhanh việc giải ngân dự án đầu tư Vì khoản chi, đơn vị cần chuẩn bị nguồn vốn nguồn địa phương nguồn điều chuyển Mặc dù giao dịch thực chủ yếu qua chuyển khoản không mà việc chuẩn bị lượng tiền mặt để chi nghiệp vụ đặc thù an ninh, quốc phòng … xem nhẹ Đã có nhiều đơn vị gặp trường hợp không chuẩn bị đủ lượng tiền mặt kịp thời cần chi cho khách hàng Gây ảnh hưởng không tốt đến đơn vị giao dịch trình toán - Đối với biến động bất thường kinh tế, cần chuẩn bị phương án sẵn sàng gặp biến động Như năm 2012 kinh tế đình trệ với việc nhiều doanh nghiệp, tổ chức, cá nhân giải thể khiến cho NSNN nguồn thu không nhỏ Mà điển hình KBNN phải phân bổ nguồn cho KBNN Hà Nội để việc toán chi thường xuyên giải ngân dự án đầu tư không bị đình trệ - Bên cạch giải pháp trung toàn hệ thống cần có giải pháp riêng lẻ mang tính chất đặc thù đơn vị Như KBNN B với số thu lớn toán địa bàn Hà Nội lại có lượng giao dịch lớn toàn hệ thống Có đợt cao điểm lượng chứng từ ngày giao dịch thu thuế lên đến gần 10000 chứng từ thuế Việc dẫn đến tình trạng KBNN B tải việc thu thuế địa bàn quận vào ngày cao điểm KBNN B phải tiến hành thu từ sớm đến tối muộn, cán phải làm thêm nhiều để giải Việc ủy nhiệm chi cho ngân hàng thương mại giải phần toán thu thuế KBNN B chưa hiệu Nên cần có giải pháp HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 76 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI giúp người dân, đơn vị giao dich trực tuyến với đơn vị thu NSNN - Ngoài đơn vị có nhu cầu sử dụng tiền mặt lớn cần lựa chọn ngân hàng thương mại đủ điều kiện để mở tài khoản Trong khứ việc lựa chọn ngân hàng thương mại không đáp ứng tốt nhu cầu tiến mặt đơn vị gây nhiều hình ảnh không tốt KBNN Như KBNN A đơn vị có số thu lại có đặc thù số lượng xã nhiều, đơn vị quân đội, công an đóng địa bàn tương đối lớn Lượng tiền mặt sử dụng hàng tháng nhiều, chình việc chuẩn bị lượng lớn tiền mặt để đáp ứng đủ nhu cầu giao dịch cần thiết - Mô hình dự đoán tài khoản mô hình hóa tài khoản theo tháng việc theo dõi chi tiết theo ngày chưa hoàn thiện Việc sử dụng thuật toán đường cong khớp mô tả chung nhất, chi tiết cụ thể chưa thực Trong tương lai tác giả mong muốn xây dựng mô hình chi tiết hơn, dự đoán xác hơn; biểu diễn theo ngày thuật toán khác thuật toán Wavelet… HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 77 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI KẾT LUẬN Mô hình dự đoán tài khoản sau xây dựng giúp đưa lựa chọn phù hợp trường hợp cụ thể.Giúp cho thấy nhìn tổng thể tài khoản NSNN Kết nghiên cứu đề tài giải vấn đề theo yêu cầu đặt ra, thể nội dung sau: 1) Mô hình hóa thay đổi tài khoản Từ có cài nhìn tổng thể tài khoản, qua phân tích thay đổi tài khoản NSNN 2) Mô hình dự đoán tài khoản đưa nhìn toàn cục, hỗ trợ việc phân tích, đánh giá luồng tiền Hỗ trợ công tác quản lý phân bổ, kiểm soáthệ thống vốn NSNN Dựa phương pháp xây dựng đường cong khớp đề tài tổng hợp, đánh giá kết đạt được, hạn chế nguyên nhân việc điều chuyển nguồn vốn giai đoạn 2008 - 2012 Đồng thời, đề tài đưa số giải pháp nhằm hoàn thiện chế quản lý kiểm soát chi NSNN qua hệ thống KBNN thời gian tới 3) Luận văn tốt nghiệp đề xuất giải pháp mang tính định hướng; giải pháp hoàn thiện quy trình KBNN cho đơn vị cung cấp hàng hóa, dịch vụ cho khu vực công; phương thức cấp phát NSNN; hoàn thiện chế, quy trình kiểm soát Từ đó, đáp ứng yêu cầu đổi lĩnh vực tài - tiền tệ nói chung lĩnh vực kiểm soát NSNN nói riêng Việc theo dõi thay đổi tài khoản dự đoán thay đổi chúng từ đưa phân tích đánh giá tài khoản vấn đề rộng phức tạp, có liên quan nhiều chế quản lý tài Nhà nước, kinh tế, nên kiến nghị, đề xuất đề tài ý kiến ban đầu, mang tính gợi mở đóng góp nhỏ tổng thể biện pháp, nhằm hoàn thiện chế quản lý kiểm soát NSNN qua hệ thống KBNN Những đề xuất đề tài không mang tính lý luận, mà mang tính thực HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 78 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI tiễn phát huy tác dụng có phối hợp chặt chẽ, có hiệu ngành, cấp quan có liên quan trình thực Với tính chất dung lượng Luận văn tốt nghiệp, chắn Đề tài khó tránh khỏi thiếu sót, hạn chế việc trình bày giải pháp kiến nghị Đồng thời, kết nghiên cứu bước khởi đầu trình hoàn thiện chế quản lý kiểm soát NSNN Vì vậy, tác giả mong nhận nhiều ý kiến đóng góp thầy cô giáo, bạn bè đồng nghiệp để đề tài có điều kiện hoàn thiện hơn./ HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 79 CNTT 2012 -2014 VIỆN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TÀI LIỆU THAM KHẢO Chức nhiệm vụ Kho bạc Nhà nước, Cổng thông tin điện tử Bộ Tài Chính : http://www.mof.gov.vn/portal/page/portal/mof_vn Số liệu nước, Cổng thông tin điện tử Bộ Tài Chính: http://www.mof.gov.vn/portal/page/portal/mof_vn Số liệu ngân sách nhà nước – Cổng thông tin điện tử Chính phủ nước Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam http://www.chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/solieungansachnhanuoc Tình hình kinh tế xã hội - Cổng thông tin điện tử Chính phủ nước Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam http://www.chinhphu.vn/portal/page/portal/chinhphu/tinhhinhthuchien Thủ tục hành chính- Lĩnh vực Kho bạc Nhà nước, Cổng thông tin điện tử Bộ Tài Chính: http://www.mof.gov.vn/portal/page/portal/mof_vn GS Nguyễn Đức Nghĩa – Tính toán khoa học - Nhà xuất Bách Khoa Hà Nội, 2013 7.Documentation Mathwork : www.mathworks.com 8.John C Frain - An Introduction to Matlab for Econometrics K.Sigmon – Matlab Primer - Univ.Florida, 1996 10.Gene Golub and Charles Van Loan – Matrix computations – John Hobkins University Press, 1996 11 G.W.Stewart – Introduction to Matrix Computations – Academic Press, 1998 HV: NGUYỄN ĐĂNG ĐỨC 80 CNTT 2012 -2014 ... biệt Kho bạc Nhà nước Hà Nội hệ thống thông tin bất cập chưa bao quát tất nghiệp vụ Chính mà tác giả chọn nghiên cứu luận văn: Xây dựng mô hình dự đoán xu hướng thay đổi tài kho n Kho bạc Hà Nội”... theo dõi tài kho n chưa triển khai KBNN Hà Nội Để xây dựng mô hình dự báo thay đổi tài kho n phải làm việc với bảng số liệu sổ tài kho n phân hệ sổ Bảng số liệu sổ chứa thông tin tất tài kho n, bao... mã quỹ tài kho n Cột “ma_nguon” : phản ánh mã nguồn tài kho n … Trong bảng sổ tài kho n có cột ma_tk, co_ck, no_ck, cột phản ánh số liệu sử dụng việc xây dựng mô hình dự đoán thay đổi tài kho n