CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE CƠ SỞ LÝ THUYET VE GDP 1. Lý thuyết chung về GDP 1. Khái niệm và phương pháp tính GDP * Khái niệm Tổng sản phẩm trong nước (GDP) là giá trị sản phẩm vật chất và dịch vụ cuối cùng được tạo ra của nền kinh tế trong một khoảng thời gian nhất định (quý, năm). Xét về bản chất, GDP chính là tổng giá trị thị trường của tất cả các sản pham va dich vụ thành phẩm của tat cả các đơn vị tập trung trong nên kinh tế của một quốc gia trong một khoảng thời gian cụ thé.
Điều này có nghĩa trong GDP không tính các giá trị sản phẩm vật chất và dịch vụ đã sử dụng ở các khâu trung gian trong quá trình sản xuất tạo ra sản phẩm. GDP biểu thị kết quả sản xuất do các đơn vị thường trú tạo ra trong lãnh thổ kinh tế của một quốc gia. * Phương pháp tính GDP là chỉ tiêu kinh tế tổng hợp quan trọng của một đất nước. Các chuyên gia thường sử dụng chỉ số GDP dé đánh giá tốc độ tăng trưởng kinh tế của một nước.
Tuỳ theo mỗi góc độ khác nhau, GDP được tính theo các phương pháp khác nhau. Có 3 cách tính GDP thông dụng nhất được áp dụng là phương pháp sản xuất, phương pháp sử dụng cuối cùng và phương pháp thu nhập. 1) Phương pháp sản xuất Xét về góc độ sản xuất, thì GDP chính là tông giá trị gia tăng của nền kinh tế trong một quốc gia theo một khoảng thời gian nhất định. GDP = Giá trị tăng thêm + Thuế nhập khẩu hoặc GDP = Giá trị sản xuất — chỉ phí trung gian + thuế nhập khẩu Trong đó: 7 - Giá trị tăng thêm của từng ngành kinh tế có thé là: thu nhập của người sản xuat, tiền công, bảo hiểm, thuế sản xuất, khấu hao tài sản cố định, giá trị thặng dư.
- Thuế nhập khẩu: là loại thuế mà một quốc gia hay vùng lãnh thổ đánh vào hàng hóa có nguồn gốc từ nước ngoài trong quá trình nhập khẩu. 2) Phương pháp sử dụng cuối cùng (phương pháp tính theo tổng chỉ tiêu) Xét về góc độ sử dung (chi tiêu), GDP bao gồm tiêu dùng cuối cùng của hộ gia đình, tiêu dùng cuối cùng của chính phủ, tích lũy tài sản và chênh lệch xuất - nhập khâu của một đất nước. GDP=C+l+G+NX Trong đó: - C: là tổng giá trị tiêu đùng cho sản phẩm và dịch vụ của các hộ gia đình trong quốc gia đó. - I: là tổng giá trị tiêu dùng của các nhà đầu tư.
- G: là tông giá trị chi tiêu của chính phủ. - NX: là xuất khẩu ròng (tính bằng giá trị xuất khâu trừ đi giá trị nhập khẩu), thê hiện sự chênh lệch giữa xuất khâu và nhập khẩu trong quốc gia đó. 3) Phương pháp thu nhập (phương pháp tính theo chỉ phi) Xét về góc độ thu nhập, GDP gồm thu nhập của người lao động, thuế sản xuất, khẩu hao tài sản cô định dùng cho sản xuất và giá trị thang dư sản xuất trong kỳ của một đất nước. GDP = W+R+I+Pr+ Tỉ + De Trong do: - W: là tiền lương.
- R: là tiền thuê. - Pr: là lợi nhuận. 8 - Ti: thuế gián thu (loại thuế không trực tiếp đánh vào thu nhập va tài sản của người nộp thuế mà đánh một cách gián tiếp thông qua giá cả hàng hóa và dịch vu). - De: là khấu hao tài sản cé định.
Lý thuyết về tăng trưởng GDP * Khái niệm Tăng trưởng kinh tế là sự gia tăng của tổng sản phẩm quốc nội (GDP) hoặc tổng thu nhập quốc dân (GNP) trong một thời gian nhất định. Tăng trưởng kinh tế còn được định nghĩa là sự gia tăng mức sản xuất mà nền kinh tế tạo ra theo thời gian. * Do lường tăng trưởng kinh tế Có 2 cách dé đo lường tăng trưởng kinh tế như sau: a) Do bang thay đổi GDP thực tế: là tỷ lệ phần trăm tăng lên của tổng sản phẩm trong nước (GDP) của kỳ này so với cùng kỳ năm trước. Vì tốc độ tăng trưởng kinh tế đo lường sự gia tăng của mức sản xuất, là một biến thực tế nên đo lường chúng ta sử dụng GDP thực tế.1 Trong do: - g,: Là tốc độ tăng trưởng kinh tế.
- Y,: là GDP hay GNP tại thời điểm t của kỳ phân tích - Y.¡: là GDP hay GNP năm trước của kỳ phân tích. b) Do bằng tốc độ tăng trưởng GDP bình quân theo thời kỳ (nhiều năm): niYn Gy = _ , lro 1 Trong đó: - gy: là tốc độ tăng GDP bình quân năm theo thời kỳ; từ sau năm gốc so sánh đến năm thứ n. - Yn: là GDP theo giá so sánh năm cuối (năm thứ n) của thời kỳ nghiên cứu. - Yo: là GDP theo giá so sánh năm gốc so sánh của thời kỳ nghiên cứu.
- n: là số năm tính từ năm gốc so sánh cho đến năm báo cáo. * Ý nghĩa của tăng trưởng kinh tế + Tăng trưởng kinh tế làm cho mức thu nhập của dân cư tăng, phúc lợi xã hội và chất lượng cuộc sống của cộng đồng được cải thiện. + Tăng trưởng tạo điều kiện giải quyết công ăn, việc làm, giảm thất nghiệp (Quy luật Okun: GDP thực tế tăng 2,5% so với mức tiềm năng thì tỷ lệ thất nghiệp giảm đi 1%). + Tăng trưởng tạo tiền đề vật chat dé củng cô an ninh quốc phòng, củng cố chế độ chính trị, tăng uy tín và vai trò quản lý của nhà nước đối với xã hội.
* Đối với các nước chậm phát triển, tăng trưởng kinh tế còn là điều kiện tiên quyết dé khắc phục sự tụt hậu về kinh tế so với các nước đã phát triển. Mô hình dự báo với dữ liệu tần suất hỗn hợp Đặc trưng của các chi số kinh tế vĩ mô là thường được công bố với các tần suất khác nhau, có những chỉ số công bố theo năm, nhưng có những chỉ số lại công bố theo quý, theo tháng, theo ngày. Mặt khác, các chỉ số kinh tế vĩ mô có độ trễ công bố khác nhau cũng gây khó khăn cho việc khai thác dit liệu phục vụ cho công tác dự báo. Các mô hình dự báo truyền thống chỉ áp dụng được với bộ dữ liệu chuỗi thời gian có cùng tần suất trong cùng một giai đoạn, vì vậy để đưa ra các dự báo kinh tế vĩ mô, các nhà nghiên cứu phải đưa các đữ liệu về cùng một tần suất và quy về trong cùng một giai đoạn.
Cách xử lý như vậy sẽ gây ra sai số ngay từ khâu xử lý dữ liệu và không khai thác được hết các dữ liệu về các chỉ số kinh tế vĩ mô đã công bó. Do đó, để khai thác tốt nhất những dữ liệu công bô có được cho công tác dự báo, những năm gân đây nhiêu nhà khoa học rât 10 quan tâm ứng dụng các mô hình có các biến được thu thập và công bố với tần suất khác nhau. Một số mô hình phổ biến được dùng trong phân tích dữ liệu với tần suất hỗn hợp gồm: các mô hình mẫu tần suất hỗn hợp MIDAS (Mixed data sampling), các mô hình bắc cầu (bridge equations), mô hình VAR tần suất hỗn hợp MF-VAR (mixed frequency VAR) va mô hình nhân tổ tần suất hỗn hợp. Mô hình mẫu tan suất hỗn hop (MIDAS) Mô hình hồi quy MIDAS sử dụng dữ liệu với tần suất hỗn hợp, được đề xuất bởi nhóm tác giả Eric Ghysels, Arthur Sinko & Rossen Valkanov năm 2002.
Mô hình MIDAS được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực tài chính và kinh tế vĩ mô và được Ghysels cùng một số tác giả phát triển cho ra các mô hình mở rộng của MIDAS như AR-MIDAS, Nonlinear MIDAS, Unrestricted MIDAS, Asymetric MIDAS, Markov-Switching MIDAS,. MIDAS có thé được xem xét như một công cụ hồi quy theo chuỗi thời gian, cho phép hồi quy với mẫu ở các tần suất khác nhau trong đó các đa thức phân phối trễ được sử dụng đề đảm bảo tính kiệm của mô hình. MIDAS được sử dụng đầu tiên trong các ứng dụng tài chính (Ghysels, Santa-Clara, & Valkanov, 2005, 2006), nó cũng được sử dụng cho dự báo chuỗi thời gian trong kinh tế vĩ mô, và đặc biệt là GDP hàng quý với các chỉ số hàng tháng, như kết quả nghiên cứu của Clements & Galvao (2008), Marcellino và các cộng sự (2009). Ưu điểm của MIDAS ngoài việc khắc phục được van dé dữ liệu có tần suất hỗn hợp, còn giảm thiểu số lượng tham số ước lượng và làm cho mô hình hồi quy đơn giản hơn.
Ham trọng số được sử dụng dé giảm số lượng tham số trong hồi quy MIDAS. Theo các kết quả nghiên cứu đã công bố, MIDAS thưởng hiệu quả cho dự báo tức thời và dự báo ngắn hạn. Mô hình MIDAS là mô hình phân tích dữ liệu với tần suất hỗn hợp, được đề xuất bởi nhóm tác giả Eric Ghysels, Arthur Sinko & Rossen Valkanov năm 2002. Về cơ bản các mô hình MIDAS là các hồi quy dạng rút gọn được tham số hóa, liên quan đên các quá trình lây mau ở các tân suât khác nhau.
Trong đó, các 11 biến giải thích có tan suất khác nhau va bằng hoặc cao hon tan suất của biến phụ thuộc, và đối với các biến giải thích có tần suất cao hơn, các đa thức phân phối trễ được sử dụng để ngăn chặn sự gia tăng về số lượng tham số cũng như các vấn đề liên quan đến lựa chọn thứ tự trễ. Mô hình dự báo MIDAS cơ bản cho 1 biến giải thích và hạ bước tiếp theo (hg-step- ahead) với hg = h„/m được xác định như sau: Vig + mhạ = Yim + lim = Bo + Bib(Lm; Ox. + ety + hạ Trong do: - y là biến phụ thuộc có tan suất thấp còn x là biến giải thích có tần suất cao. - tạ là thời điểm mà y đã có sẵn dữ liệu và hạ là thời điểm muốn dự báo.
- m là chỉ số xác định mức độ cao hơn về tần suất của biến độc lập so với biến phụ thuộc. Ví dụ nếu y có tần suất quý và x có tần suất tháng thì m = 3, còn nếu y có tần suất quý còn x có tần suất tuần thì m = 12. - b(Lm; 0)=Ö-g c(k; 8) LK, là đã thức trễ với Lm là toán tử trễ được xác định bởi: Lk a) = x) w được lay mau từ biến có tần suất cao Xu - c(k; Ø) là các tham số của các hệ số độ trễ của mô hình cần được ước lượng. - Øo,Ø, là các hệ số của mô hình hồi quy.
Một trong các vấn đề chính của phương pháp MIDAS là tìm tham số hóa phù hợp cho các hệ số trễ c(k; Ø).