I. Dự báo lạm phát Việt Nam Tổng quan và phương pháp
Phần này trình bày tổng quan về dự báo lạm phát Việt Nam, đặc biệt tập trung vào sự cần thiết của việc dự báo chính xác để hỗ trợ hoạch định chính sách kinh tế vĩ mô. Lạm phát cao gây ảnh hưởng tiêu cực đến kinh tế, làm tăng chi phí sản xuất, giảm khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp, và tác động xấu đến người thu nhập thấp. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam sử dụng lạm phát mục tiêu như một công cụ chính sách tiền tệ. Tuy nhiên, hiệu quả của lạm phát mục tiêu phụ thuộc vào độ chính xác của dự báo. Đề tài này so sánh hai phương pháp dự báo: mô hình ANN (mạng nơ-ron nhân tạo) và phương pháp kinh tế lượng. Mô hình ANN được lựa chọn vì khả năng dự báo phi tuyến, phù hợp với tính chất phức tạp của lạm phát. Kỹ thuật kinh tế lượng, cụ thể là phân tích hồi quy, được sử dụng để so sánh và đánh giá hiệu quả dự báo.
1.1. Thách thức trong dự báo lạm phát tại Việt Nam
Dự báo lạm phát ở Việt Nam gặp nhiều thách thức. Xu hướng lạm phát Việt Nam biến động mạnh, chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố phức tạp như cung tiền, lãi suất, giá dầu thế giới, chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa, và các yếu tố khác như thiên tai, mùa vụ. Dữ liệu kinh tế Việt Nam đôi khi không đầy đủ hoặc chính xác, gây khó khăn cho việc xây dựng và đánh giá mô hình. Yếu tố ảnh hưởng lạm phát Việt Nam cần được xác định và lượng hoá chính xác để đưa vào mô hình dự báo. Việc lựa chọn biến số và phương pháp phù hợp rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác của dự báo. Thống kê kinh tế Việt Nam cần được nghiên cứu kỹ lưỡng để hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến số kinh tế và lạm phát.
1.2. Ứng dụng Mô hình ANN và Kinh tế lượng
Nghiên cứu này sử dụng mô hình ANN dự báo lạm phát và phương pháp kinh tế lượng dự báo lạm phát để dự báo lạm phát tại Việt Nam. Mô hình ANN, cụ thể là mạng nơ-ron nhân tạo, được lựa chọn do khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến và phức tạp. Kỹ thuật kinh tế lượng được sử dụng để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính làm mô hình so sánh. Việc so sánh này giúp đánh giá hiệu quả của mô hình ANN so với phương pháp kinh tế lượng truyền thống. Dữ liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam được sử dụng để huấn luyện và kiểm định mô hình. Thuật toán lan truyền ngược được sử dụng để ước lượng các tham số của mô hình ANN. Các chỉ số đánh giá như RMSE, MAE, và MAPE được sử dụng để so sánh độ chính xác của hai mô hình.
II. Xây dựng và đánh giá mô hình
Phần này tập trung vào quá trình xây dựng và đánh giá hai mô hình dự báo: mô hình ANN và mô hình kinh tế lượng. Mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng dựa trên phân tích hồi quy, với các biến giải thích là cung tiền (M2), lãi suất (r), giá dầu thế giới, lạm phát độ trễ, và biến mùa vụ. Mô hình ANN được thiết kế với cấu trúc tối ưu, hàm kích hoạt phù hợp. Dữ liệu được chia thành hai phần: dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm định ngoài mẫu. Mô hình dự báo thời gian lạm phát được xây dựng dựa trên chuỗi thời gian kinh tế. Đánh giá độ chính xác mô hình dựa trên RMSE, MAE, và MAPE. So sánh mô hình ANN và kinh tế lượng giúp xác định mô hình dự báo hiệu quả hơn.
2.1. Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình hồi quy tuyến tính được sử dụng như một mô hình so sánh. Phép hồi quy được thực hiện để tìm mối quan hệ tuyến tính giữa lạm phát và các biến giải thích. Kiểm định các giả thiết của mô hình hồi quy như tính tuyến tính, tính độc lập, tính đồng phương sai, và tính chuẩn tắc của phần dư là rất quan trọng để đảm bảo tính hợp lệ của mô hình. Kết quả hồi quy cho thấy mức độ ảnh hưởng của từng biến giải thích đến lạm phát. Các chỉ số thống kê như R-squared và p-value được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của mô hình. Thực nghiệm kinh tế lượng này cung cấp một cơ sở so sánh cho mô hình ANN.
2.2. Xây dựng và tối ưu hóa mô hình ANN
Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được xây dựng với cấu trúc nhiều lớp ẩn. Việc lựa chọn số lượng lớp ẩn và số lượng nơ-ron trong mỗi lớp ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình. Hàm kích hoạt phù hợp được lựa chọn để tối ưu hóa quá trình học. Dữ liệu được chuẩn hóa để đảm bảo tính ổn định của quá trình huấn luyện. Thuật toán lan truyền ngược được sử dụng để huấn luyện mô hình. Quá trình tối ưu hóa liên quan đến việc tìm kiếm cấu trúc và tham số tối ưu của mô hình. Mô hình ARIMA và mô hình VAR có thể được xem xét như các mô hình so sánh khác.
III. Kết quả và thảo luận
Phần này trình bày kết quả dự báo của hai mô hình và thảo luận về sự khác biệt giữa chúng. So sánh mô hình ANN và kinh tế lượng dựa trên các chỉ số đánh giá RMSE, MAE, và MAPE. Kết quả dự báo ngoài mẫu cho thấy mô hình nào có độ chính xác cao hơn. Phân tích kết quả giúp hiểu rõ hơn về hiệu quả của mỗi mô hình trong bối cảnh dự báo lạm phát tại Việt Nam. Giảm lạm phát Việt Nam đòi hỏi sự kết hợp giữa chính sách tiền tệ, chính sách tài khóa, và các biện pháp khác. Kiểm soát lạm phát Việt Nam là một mục tiêu quan trọng của chính phủ.
3.1. So sánh hiệu quả dự báo của hai mô hình
Kết quả dự báo của hai mô hình, mô hình ANN và mô hình hồi quy tuyến tính, được so sánh dựa trên các chỉ số RMSE, MAE, và MAPE. Mô hình có giá trị RMSE, MAE, và MAPE thấp hơn được đánh giá là có độ chính xác cao hơn. Phân tích so sánh giúp xác định mô hình nào phù hợp hơn cho việc dự báo lạm phát tại Việt Nam. Dự báo ngắn hạn lạm phát, dự báo trung hạn lạm phát, và dự báo dài hạn lạm phát có thể được thực hiện bằng cả hai mô hình. Tác động của lạm phát đến nền kinh tế cần được xem xét để đưa ra các chính sách phù hợp.
3.2. Ứng dụng thực tiễn và hạn chế của nghiên cứu
Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn trong việc hỗ trợ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và các nhà hoạch định chính sách trong việc dự báo lạm phát. Mô hình ANN và mô hình kinh tế lượng được ứng dụng để đưa ra các dự báo chính xác hơn, từ đó hỗ trợ việc đưa ra các chính sách điều hành kinh tế hiệu quả. Tuy nhiên, nghiên cứu này cũng có một số hạn chế. Dữ liệu được sử dụng có thể không đầy đủ hoặc không hoàn toàn chính xác. Mô hình ANN cần được cải tiến hơn nữa để đạt được độ chính xác cao hơn. Nghiên cứu này tập trung vào việc dự báo lạm phát, chưa xem xét chi tiết các tác động của lạm phát đến các lĩnh vực khác của nền kinh tế. Chính sách tiền tệ và lạm phát, chính sách tài khóa và lạm phát, và ngân hàng nhà nước và lạm phát đều là những yếu tố quan trọng cần được nghiên cứu thêm.
