Luận văn Thạc sĩ UEH: Ứng dụng mô hình ARIMA dự báo lạm phát tại Việt Nam

Luận văn thạc sĩ UEH phân tích lạm phát và ứng dụng mô hình ARIMA để dự báo lạm phát tại Việt Nam, cung cấp cái nhìn sâu sắc về kinh tế.

• Tác giả: Đặng Hữu Thủy
• Người hướng dẫn: Gs.Ts Nguyễn Thanh Tuyền
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Tp.Hcm
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Lạm Phát Và Ứng Dụng Mô Hình Arima Để Dự Báo Lạm Phát Ở Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sỹ
• Năm xuất bản: 2014
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỒNG QUAN VỀ LẠM PHÁT
• 1.1. Khái niệm về lạm phát
• 1.2. Đo lường lạm phát
• 1.3. Phân loại lạm phát
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM
• 2.1. Tình hình lạm phát ở Việt Nam từ năm 2008 tới 2013
• 2.2. Nguyên nhân lạm phát ở nước ta
• 2.3. Biện pháp kiềm chế lạm phát của Chính phủ trong thời kỳ 2008-2013
• 2.4. Những thành công đạt được và tồn tại trong việc thực hiện chính sách vĩ mô kiềm chế lạm phát của Chính phủ
• 3. CHƯƠNG 3: NHỮNG KIẾN NGHỊ KIỂM SOÁT LẠM PHÁT. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA VÀO DỰ BÁO LẠM PHÁT TẠI VIỆT NAM
• 3.1. Những kiến nghị góp phần kiểm soát lạm phát nền kinh tế Việt Nam
• 3.2. Ứng dụng mô hình Arima dự báo lạm phát tại Việt Nam
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về lạm phát và mô hình ARIMA trong dự báo

Lạm phát là một trong những vấn đề kinh tế quan trọng mà Việt Nam đang phải đối mặt. Nền kinh tế Việt Nam đã trải qua nhiều biến động, và lạm phát đã trở thành một thách thức lớn. Mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) là một công cụ mạnh mẽ trong việc dự báo lạm phát. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về lạm phát ở Việt Nam và cách mà mô hình ARIMA có thể được áp dụng để dự báo lạm phát.

1.1. Khái niệm lạm phát và tầm quan trọng của nó

Lạm phát được định nghĩa là sự gia tăng liên tục của mức giá hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế. Tầm quan trọng của việc hiểu rõ lạm phát nằm ở việc nó ảnh hưởng đến sức mua của đồng tiền và ổn định kinh tế. Theo N. Gregory Mankiw, lạm phát có thể dẫn đến sự mất giá trị của đồng tiền, ảnh hưởng đến đời sống của người dân.

1.2. Mô hình ARIMA và ứng dụng trong dự báo lạm phát

Mô hình ARIMA là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong phân tích chuỗi thời gian. Mô hình này giúp dự đoán các giá trị tương lai dựa trên các giá trị quá khứ. Việc áp dụng mô hình ARIMA trong dự báo lạm phát ở Việt Nam có thể giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định kịp thời và hiệu quả.

II. Vấn đề lạm phát ở Việt Nam Thực trạng và thách thức

Lạm phát ở Việt Nam đã có những giai đoạn tăng cao, đặc biệt là trong những năm gần đây. Tình trạng này không chỉ ảnh hưởng đến nền kinh tế mà còn tác động đến đời sống của người dân. Việc phân tích nguyên nhân và tác động của lạm phát là rất cần thiết để tìm ra giải pháp hiệu quả.

2.1. Nguyên nhân gây ra lạm phát ở Việt Nam

Có nhiều nguyên nhân dẫn đến lạm phát ở Việt Nam, bao gồm sự gia tăng chi phí sản xuất, giá nguyên liệu tăng cao, và các yếu tố bên ngoài như giá dầu thế giới. Những nguyên nhân này đã tạo ra áp lực lớn lên giá cả hàng hóa và dịch vụ.

2.2. Tác động của lạm phát đến nền kinh tế

Lạm phát có thể gây ra nhiều tác động tiêu cực đến nền kinh tế, bao gồm giảm sức mua của người tiêu dùng, tăng chi phí sản xuất, và ảnh hưởng đến đầu tư. Điều này có thể dẫn đến sự không ổn định trong nền kinh tế và làm giảm chất lượng cuộc sống của người dân.

III. Phương pháp ARIMA trong dự báo lạm phát Cách thức hoạt động

Mô hình ARIMA là một công cụ mạnh mẽ trong việc dự báo lạm phát. Bằng cách phân tích các chuỗi thời gian, mô hình này có thể giúp dự đoán xu hướng lạm phát trong tương lai. Việc hiểu rõ cách thức hoạt động của mô hình ARIMA là rất quan trọng để áp dụng hiệu quả.

3.1. Các thành phần của mô hình ARIMA

Mô hình ARIMA bao gồm ba thành phần chính: AR (Autoregressive), I (Integrated), và MA (Moving Average). Mỗi thành phần này đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích và dự báo các chuỗi thời gian.

3.2. Quy trình xây dựng mô hình ARIMA

Quy trình xây dựng mô hình ARIMA bao gồm các bước như xác định độ trễ, kiểm tra tính ổn định của chuỗi thời gian, và ước lượng các tham số của mô hình. Việc thực hiện đúng quy trình này sẽ giúp tăng độ chính xác của dự báo.

IV. Ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo lạm phát ở Việt Nam

Việc ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo lạm phát ở Việt Nam đã cho thấy nhiều kết quả khả quan. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng mô hình này để phân tích dữ liệu lạm phát và đưa ra các dự báo chính xác hơn.

4.1. Kết quả nghiên cứu từ mô hình ARIMA

Nghiên cứu cho thấy mô hình ARIMA có khả năng dự đoán chính xác xu hướng lạm phát trong ngắn hạn. Các kết quả này có thể giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các quyết định kịp thời nhằm kiểm soát lạm phát.

4.2. Những thách thức trong việc ứng dụng mô hình ARIMA

Mặc dù mô hình ARIMA có nhiều ưu điểm, nhưng cũng gặp phải một số thách thức như yêu cầu về dữ liệu chất lượng cao và khả năng xử lý các yếu tố bất thường trong chuỗi thời gian. Việc khắc phục những thách thức này là cần thiết để nâng cao độ chính xác của dự báo.

V. Kết luận và triển vọng tương lai về lạm phát ở Việt Nam

Lạm phát là một vấn đề phức tạp và có nhiều yếu tố tác động. Việc áp dụng mô hình ARIMA trong dự báo lạm phát đã cho thấy nhiều tiềm năng. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và cải tiến các phương pháp dự báo để đáp ứng tốt hơn với tình hình thực tế.

5.1. Tóm tắt những điểm chính

Bài viết đã trình bày tổng quan về lạm phát ở Việt Nam, nguyên nhân và tác động của nó, cũng như ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo. Những điểm chính này sẽ giúp các nhà nghiên cứu và hoạch định chính sách có cái nhìn rõ hơn về vấn đề lạm phát.

5.2. Triển vọng tương lai trong việc kiểm soát lạm phát

Triển vọng tương lai trong việc kiểm soát lạm phát ở Việt Nam phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm chính sách kinh tế vĩ mô, sự ổn định của thị trường và khả năng ứng dụng các mô hình dự báo hiệu quả. Cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan chức năng để đạt được mục tiêu này.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Nền kinh tế Việt Nam sau khi gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) năm 2007 đã bước vào giai đoạn hội nhập sâu rộng, đồng thời phải đối mặt với nhiều biến động kinh tế vĩ mô phức tạp. Trong giai đoạn này, tỷ lệ lạm phát tại Việt Nam liên tục duy trì ở mức cao và biến động khó lường so với các quốc gia trong khu vực. Cụ thể, cuộc khủng hoảng giá cả năm 2008 đã đẩy chỉ số giá tiêu dùng (CPI) tăng vọt lên 19,89% và tiếp tục chạm đỉnh 18,58% vào năm 2011. Sự mất ổn định của mặt bằng giá không chỉ làm suy giảm sức mua thực tế của người lao động, gia tăng khoảng cách giàu nghèo mà còn tạo áp lực nặng nề lên cán cân thương mại và nợ công quốc gia.

Vấn đề cốt lõi của nghiên cứu là nhận diện toàn diện các nguyên nhân gây ra lạm phát, phân tích sự tương tác giữa các yếu tố nội sinh và ngoại lực, từ đó xây dựng một công cụ dự báo định lượng khoa học, có độ tin cậy cao. Mục tiêu cụ thể của đề tài tập trung vào việc hệ thống hóa cơ sở lý luận về lạm phát, phân tích thực trạng biến động giá cả tại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013 và ứng dụng mô hình kinh tế lượng chuỗi thời gian ARIMA để dự báo chỉ số CPI trên bộ dữ liệu gồm 192 quan sát tháng từ tháng 1 năm 1998 đến tháng 12 năm 2013.

Ý nghĩa thực tiễn của công trình thể hiện ở việc cung cấp luận cứ khoa học vững chắc giúp Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan quản lý vĩ mô kiểm soát lạm phát mục tiêu dưới ngưỡng 7%, đồng thời rút ngắn độ trễ chính sách từ 3 đến 6 tháng trong quá trình ban hành các quyết định điều hành tiền tệ và tái cấu trúc hệ thống tài chính quốc gia.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết kinh tế học vĩ mô hiện đại của N. Gregory Mankiw, kết hợp hai trường phái kinh tế học trụ cột là phái tiền tệ của Milton Friedman và phái Keynes. Trường phái tiền tệ khẳng định lạm phát trong dài hạn luôn là hiện tượng tiền tệ, phát sinh khi tốc độ tăng cung tiền vượt quá khả năng hấp thụ và cung ứng giá trị thực của nền kinh tế. Ngược lại, lý thuyết của Keynes giải thích các biến động giá cả ngắn hạn thông qua sự mất cân bằng giữa tổng cầu và tổng cung trên mô hình AD-AS. Bên cạnh đó, luận văn vận dụng luận điểm của nhà kinh tế học đoạt giải Nobel James Tobin về mức lạm phát vừa phải từ 3% đến dưới 10% đóng vai trò như chất dầu bôi trơn thúc đẩy đầu tư và tăng trưởng, đồng thời tham chiếu tiêu chuẩn của Phillip Cagan về siêu lạm phát khi mức tăng giá vượt quá 100% mỗi tháng.

Các khái niệm chuyên ngành cốt lõi được chuẩn hóa trong nghiên cứu bao gồm: Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) phản ánh mức giá trung bình của giỏ hàng hóa sinh hoạt; Chỉ số lạm phát cơ bản loại trừ các mặt hàng biến động mạnh như năng lượng và lương thực; Chỉ số giá sản xuất (PPI); Chỉ số giảm phát GDP; cùng các tổn thất kinh tế như chi phí mòn giày do giảm nắm giữ tiền mặt và chi phí thực đơn khi doanh nghiệp phải liên tục điều chỉnh giá niêm yết.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn số liệu thứ cấp chuẩn tắc từ Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) và Tổng cục Thống kê, bao gồm chuỗi thời gian CPI theo tháng của Việt Nam từ tháng 1 năm 1998 đến tháng 12 năm 2013. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm toàn bộ 192 quan sát tháng liên tục. Phương pháp chọn mẫu toàn bộ theo chuỗi thời gian 16 năm được áp dụng nhằm bao quát trọn vẹn các chu kỳ kinh tế, từ giai đoạn hậu khủng hoảng tài chính châu Á đến thời kỳ hội nhập sâu rộng sau khi gia nhập WTO.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích Box-Jenkins (mô hình ARIMA) xuất phát từ ưu thế vượt trội của mô hình trong việc mô hình hóa cấu trúc tự tương quan nội tại của chuỗi dữ liệu mà không cần phụ thuộc vào các biến ngoại sinh phức tạp. Quy trình phân tích định lượng được thực hiện qua 4 giai đoạn nghiêm ngặt: Kiểm định tính dừng thông qua kiểm định nghiệm đơn vị (Unit Root Test) và chuyển đổi chuỗi không dừng về chuỗi dừng thông qua sai phân bậc 1; Nhận dạng bậc p và q của mô hình dựa trên đồ thị hàm tự tương quan (ACF) và hàm tự tương quan từng phần (PACF) bằng thuật toán xấp xỉ đệ quy Durbin; Ước lượng các tham số bằng phương pháp bình phương tối thiểu (OLS); Kiểm định chẩn đoán tính nhiễu trắng của chuỗi phần dư trước khi thực hiện dự báo.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Kết quả phân tích định tính và định lượng chỉ ra rằng lạm phát tại Việt Nam giai đoạn 2008 – 2013 diễn biến hết sức phức tạp với những chu kỳ tăng giảm đột biến. Năm 2008, chỉ số CPI tăng vọt 19,89% (bình quân năm tăng 22,97%) do ảnh hưởng từ gói nới lỏng tiền tệ trước đó và cú sốc giá dầu thế giới leo thang lên mức 140 USD mỗi thùng. Sang năm 2009, nhờ các biện pháp thắt chặt kịp thời, CPI hạ nhiệt về mức 6,52%, trong đó nhóm lương thực và thực phẩm chỉ tăng 4,29%. Tuy nhiên, chính sách kích cầu ngăn chặn suy thoái kinh tế đã khiến CPI năm 2010 bật tăng trở lại mức 11,75%, vượt gần 5% so với chỉ tiêu Quốc hội giao, trong đó nhóm giáo dục tăng mạnh nhất tới gần 20% và nhóm hàng ăn tăng 16,18%.

Năm 2011 ghi nhận đỉnh lạm phát thứ hai với mức tăng CPI cả năm lên tới 18,58%, dẫn đầu bởi nhóm hàng ăn và dịch vụ ăn uống tăng 26,49% (riêng thực phẩm tăng 29,34%) và giáo dục tăng 23,18%. Bước sang năm 2012 và 2013, lạm phát được kiềm chế ấn tượng ở mức lần lượt là 6,81% và 6,04% - mức tăng thấp nhất trong vòng 10 năm. Về mặt kinh tế lượng, kiểm định nghiệm đơn vị cho thấy chuỗi CPI gốc là chuỗi không dừng, nhưng sau khi lấy sai phân bậc 1, chuỗi đã đạt tính dừng hoàn hảo ở mức ý nghĩa 1%, từ đó xác định mô hình ARIMA(1,1,1) là mô hình tối ưu nhất để mô phỏng và dự báo chỉ số CPI.

Thảo luận kết quả

Khi mô phỏng diễn biến dữ liệu qua đồ thị đường biểu diễn CPI và bảng ma trận lược đồ tương quan ACF, PACF, kết quả cho thấy lạm phát tại Việt Nam chịu tác động cộng hưởng từ cả hai nhóm nguyên nhân: ngoại lực và nội sinh. Về mặt ngoại lực, nền kinh tế có độ mở cao nên dễ bị tổn thương bởi các cú sốc giá hàng hóa thế giới, đặc biệt là giá dầu mỏ và giá vàng quốc tế (khiến chỉ số giá vàng trong nước năm 2010 tăng 36,72%). Về mặt nội sinh, tình trạng thâm hụt thương mại kéo dài, tăng trưởng tín dụng nóng vào khu vực phi sản xuất và thâm hụt ngân sách là những nguyên nhân trực tiếp thúc đẩy lạm phát tiền tệ.

Việc Chính phủ ban hành Nghị quyết số 11/NQ-CP ngày 24 tháng 2 năm 2011 với các giải pháp quyết liệt như kiểm soát tăng trưởng tín dụng dưới 20%, khống chế thâm hụt ngân sách dưới 5%, nâng tỷ giá liên ngân hàng thêm 9,3% và tăng lãi suất tái cấp vốn lên 11% đã tạo bước ngoặt đảo chiều xu hướng lạm phát. So sánh với các nghiên cứu kinh tế lượng khác, mô hình ARIMA(1,1,1) đã chứng minh tính hiệu quả vượt trội trong dự báo ngắn hạn, giúp phát hiện sớm các tác động lan tỏa khi Nhà nước điều chỉnh giá các dịch vụ công như y tế (tăng 20,37% năm 2012 và tăng 18,97% năm 2013) hoặc biểu giá điện tăng 10%.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm và bối cảnh kinh tế vĩ mô, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp trọng tâm nhằm kiểm soát lạm phát bền vững:

Thứ nhất, Ngân hàng Nhà nước cần kiên định điều hành chính sách tiền tệ thận trọng và linh hoạt, khống chế tốc độ tăng trưởng cung tiền M2 hàng năm trong khoảng 14% đến 16% và tăng trưởng tín dụng toàn hệ thống dưới mức 18%. Cần kiểm soát chặt chẽ tỷ trọng vốn chảy vào lĩnh vực bất động sản và chứng khoán dưới 16%, đồng thời duy trì trần lãi suất huy động từ 6% đến 8% mỗi năm trong giai đoạn 2014 – 2020 để ổn định thị trường tiền tệ.

Thứ hai, Bộ Tài chính cần thắt chặt kỷ luật tài khóa, nâng cao hiệu quả đầu tư công và kiểm soát thâm hụt ngân sách nhà nước ở mức dưới 5% GDP. Cần đẩy nhanh tiến độ tái cơ cấu các tập đoàn, tổng công ty nhà nước, chấm dứt việc đầu tư ngoài ngành dàn trải nhằm giảm áp lực nợ công và hạn chế phát hành tiền tệ để bù đắp bội chi.

Thứ ba, Bộ Công Thương phối hợp với Bộ Y tế và Bộ Giáo dục và Đào tạo xây dựng lộ trình minh bạch trong việc điều chỉnh giá các mặt hàng thiết yếu do Nhà nước quản lý. Việc tăng giá dịch vụ y tế (từng đóng góp 1,1% vào mức tăng CPI năm 2013) và học phí giáo dục phải được chia nhỏ theo từng giai đoạn, tránh điều chỉnh tập trung vào các tháng cao điểm quý 3 và quý 4 để triệt tiêu lạm phát kỳ vọng.

Thứ tư, Tổng cục Thống kê và các viện nghiên cứu kinh tế cần chuẩn hóa việc ứng dụng mô hình ARIMA vào quy trình dự báo CPI hàng tháng với chu kỳ cập nhật dữ liệu 30 ngày một lần. Việc kết hợp kiểm định chuỗi dừng và phân tích phần dư sẽ giúp nâng cao độ chính xác dự báo trên 90%, cung cấp tín hiệu sớm cho các nhà hoạch định chính sách trước các biến động giá cả bất thường.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nghiên cứu mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

Nhóm thứ nhất là các nhà hoạch định chính sách tại Ngân hàng Nhà nước, Bộ Kế hoạch và Đầu tư và Bộ Tài chính. Luận văn cung cấp bức tranh tổng thể về cơ chế truyền dẫn của chính sách tiền tệ, hiệu quả thực thi của Nghị quyết 11/NQ-CP và các bài học kinh nghiệm về kiểm soát cung tiền nhằm duy trì ổn định kinh tế vĩ mô.

Nhóm thứ hai là chuyên viên phân tích kinh tế vĩ mô và quản trị rủi ro tại các ngân hàng thương mại và công ty chứng khoán. Nguồn dữ liệu 192 quan sát cùng mô hình ARIMA trong luận văn là công cụ hữu ích để dự báo xu hướng lãi suất, định giá các công cụ tài chính và tối ưu hóa danh mục tín dụng trung và dài hạn từ 1 đến 5 năm.

Nhóm thứ ba là giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh thuộc chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng và Kinh tế lượng. Đề tài đóng vai trò là một tài liệu tham khảo chuẩn mực về quy trình 4 bước của phương pháp Box-Jenkins, cách xử lý kiểm định nghiệm đơn vị và ước lượng chuỗi thời gian thực tế trên phần mềm kinh tế lượng.

Nhóm thứ tư là các giám đốc tài chính và nhà quản trị doanh nghiệp sản xuất, xuất nhập khẩu. Nghiên cứu giúp doanh nghiệp nắm bắt được quy luật biến động mùa vụ của CPI, từ đó chủ động xây dựng chiến lược dự trữ nguyên vật liệu và hoạch định kế hoạch giá bán linh hoạt theo từng quý.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình ARIMA có ưu thế vượt trội gì trong việc dự báo chỉ số giá tiêu dùng tại Việt Nam? Mô hình ARIMA có khả năng mô phỏng trực tiếp quy luật tự tương quan từ chuỗi 192 quan sát lịch sử mà không cần đưa vào nhiều biến ngoại sinh phức tạp. Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong việc dự báo xu hướng lạm phát ngắn hạn từ 1 đến 3 tháng với độ chính xác cao, giúp cơ quan quản lý nhanh chóng phát hiện các biến động giá bất thường.

Nguyên nhân chính dẫn đến đỉnh lạm phát 19,89% vào năm 2008 tại Việt Nam là gì? Lạm phát năm 2008 bùng nổ do tác động kép: giá dầu thô thế giới tăng vọt lên mức 140 USD mỗi thùng kết hợp với việc gia tăng cung tiền và tăng trưởng tín dụng quá nóng sau khi Việt Nam gia nhập WTO năm 2007, dẫn đến tình trạng nhập siêu kỷ lục và đẩy tổng cầu vượt quá khả năng cung ứng của nền kinh tế.

Nghị quyết 11/NQ-CP ban hành năm 2011 đã mang lại hiệu quả kiềm chế lạm phát như thế nào? Nghị quyết số 11/NQ-CP đã tạo bước ngoặt lớn thông qua việc siết chặt tăng trưởng tín dụng dưới 20%, khống chế thâm hụt ngân sách dưới 5% và áp trần lãi suất huy động 14% mỗi năm. Nhờ các giải pháp đồng bộ này, lạm phát từ mức đỉnh 18,58% năm 2011 đã giảm nhanh chóng xuống còn 6,81% vào năm 2012.

Vì sao chỉ số CPI các năm 2012 và 2013 giảm tốc mạnh về mức 6,81% và 6,04%? Mức tăng CPI giảm mạnh về 6,81% năm 2012 và 6,04% năm 2013 nhờ sự suy giảm của giá lương thực thế giới (nhóm lương thực trong nước chỉ tăng 3,26% năm 2012), kết hợp cùng chính sách thắt chặt tiền tệ và việc Thủ tướng Chính phủ ban hành Chỉ thị số 25/CT-TTg về tăng cường bình ổn giá các mặt hàng thiết yếu.

Điều kiện kỹ thuật quan trọng nhất để áp dụng mô hình ARIMA trong dự báo chuỗi CPI là gì? Điều kiện tiên quyết là chuỗi dữ liệu thời gian phải đạt tính dừng. Trong nghiên cứu này, chuỗi CPI gốc 192 tháng ban đầu không dừng, nhưng sau khi thực hiện lấy sai phân bậc 1, chuỗi đã đạt tính dừng hoàn toàn theo kiểm định nghiệm đơn vị ở mức ý nghĩa 1%, cho phép xác lập cấu trúc mô hình ARIMA(1,1,1) chính xác.

Kết luận

Luận văn đã hoàn thành xuất sắc mục tiêu nghiên cứu thông qua 5 đóng góp học thuật và thực tiễn cốt lõi:

• Đã phân tích toàn diện diễn biến lạm phát tại Việt Nam qua các chu kỳ biến động lớn từ 19,89% năm 2008 đến 6,04% năm 2013.
• Bóc tách rõ ràng cơ chế tác động đan xen giữa các cú sốc nguồn cung thế giới và các yếu tố tiền tệ, tài khóa nội sinh trong quá trình mở cửa kinh tế.
• Đánh giá khách quan hiệu quả của các chính sách điều hành vĩ mô, đặc biệt là vai trò của Nghị quyết 11/NQ-CP trong việc tái lập ổn định kinh tế vĩ mô.
• Xây dựng thành công mô hình định lượng ARIMA(1,1,1) trên chuỗi dữ liệu 192 quan sát tháng, cung cấp công cụ dự báo CPI có độ chính xác cao.
• Đề xuất hệ thống 4 nhóm giải pháp chiến lược khả thi về kiểm soát cung tiền M2, kỷ luật ngân sách và điều hành giá dịch vụ công.

Đóng góp lớn nhất của công trình là kết hợp thành công giữa lý thuyết kinh tế vĩ mô và mô hình định lượng hiện đại, chứng minh rằng mục tiêu kiềm chế lạm phát hoàn toàn có thể song hành với tăng trưởng kinh tế bền vững. Trong giai đoạn tiếp theo từ năm 2014 trở đi, các nhà nghiên cứu cần tiếp tục mở rộng mô hình ARIMA kết hợp các yếu tố mùa vụ (SARIMA) và mô hình vector tự hồi quy (VAR) nhằm nâng cao năng lực ứng phó trước các biến động tài chính quốc tế.

Hãy tham khảo và ứng dụng ngay khung phân tích cùng mô hình định lượng trong luận văn này để nâng cao hiệu quả nghiên cứu học thuật và hoạch định chiến lược kinh tế vĩ mô cho tổ chức của bạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 : TỒNG QUAN VỀ LẠM PHÁT 1. Khái niệm về lạm phát Theo N. Gregory Mankiw: Trong kinh tế học, lạm phát là sự tăng lên theo thời gian của mức giá chung của nền kinh tế. Trong một nền kinh tế, lạm phát là sự mất giá trị thị trường hay giảm sức mua của đồng tiền.

Khi so sánh với các nền kinh tế khác thì lạm phát là sự phá giá tiền tệ của một loại tiền tệ so với các loại tiền tệ khác. Thông thường theo nghĩa đầu tiên thì người ta hiểu là lạm phát của đơn vị tiền tệ trong phạm vi nền kinh tế của một quốc gia, còn theo nghĩa thứ hai thì người ta hiểu là lạm phát của một loại tiền tệ trong phạm vi thị trường toàn cầu. Phạm vi ảnh hưởng của hai thành phần này vẫn là một chủ đề gây tranh cãi giữa các nhà kinh tế học vĩ mô. Ở cả hai trường hợp, lạm phát được đo lường như là một tỷ lệ phần trăm thay đổi của chỉ số giá.

Ngược lại với lạm phát là giảm phát. Một chỉ số lạm phát bằng 0 hay một chỉ số dương nhỏ thì được người ta gọi là sự "ổn định giá cả". Quan điểm của các nhà kinh tế về các yếu tố xác định tỷ lệ lạm phát vừa phải, đặc biệt là trong thời gian ngắn, bị thay đổi nhiều. Sự thay đổi của lạm phát đôi khi phần lớn được cho là những thay đổi trong những thay đổi thực của nhu cầu về hàng hóa và dịch vụ hay là những sự thay đổi bất thường trong những nguồn hàng cung cấp (ví dụ như những thay đổi làm khan hiếm), và đôi khi là những thay đổi trong nguồn cung hay nhu cầu đối với tiền.

Giữa thế kỉ 20, có hai trường phái đã bất đồng gay gắt về nguyên nhân chính dẫn đến lạm phát (ở mức độ vừa phải): các “nhà tiền tệ” đã tranh cãi rằng cung tiền có ảnh hưởng lớn đến tất cả các nhân tố khác trong việc xác định lạm phát, trong khi đó những người theo thuyết kinh tế của Keynes đã phản đối rằng nhu cầu thực tế thì luôn quan trọng hơn những thay đổi trong cung tiền. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Đo lường lạm phát Lạm phát được đo lường bằng cách theo dõi sự thay đổi trong giá cả của một lượng lớn các hàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế (thông thường dựa trên dữ liệu được thu thập bởi các tổ chức Nhà nước, mặc dù các liên đoàn lao động và các tạp chí kinh doanh cũng làm việc này). Giá cả của các loại hàng hóa và dịch vụ được tổ hợp với nhau để đưa ra một "mức giá cả trung bình", gọi là mức giá trung bình của một tập hợp các sản phẩm.

Chỉ số giá cả là tỷ lệ mức giá trung bình ở thời điểm hiện tại đối với mức giá trung bình của nhóm hàng tương ứng ở thời điểm gốc. Tỷ lệ lạm phát thể hiện qua chỉ số giá cả là tỷ lệ phần trăm mức tăng của mức giá trung bình hiện tại so với mức giá trung bình ở thời điểm gốc. Để dễ hình dung có thể coi mức giá cả như là phép đo kích thước của một quả cầu, lạm phát sẽ là độ tăng kích thước của nó. Thực tế không tồn tại một phép đo chính xác duy nhất chỉ số lạm phát, vì giá trị của chỉ số này phụ thuộc vào tỷ trọng mà người ta gán cho mỗi hàng hóa trong chỉ số, cũng như phụ thuộc vào phạm vi khu vực kinh tế mà nó được thực hiện.

Các phép đo phổ biến của chỉ số lạm phát bao gồm: - Chỉ số giá sinh hoạt (CLI): là sự tăng trên lý thuyết giá cả sinh hoạt của một cá nhân so với thu nhập, trong đó các chỉ số giá tiêu dùng (CPI) được giả định một cách xấp xỉ. Các nhà kinh tế học tranh luận với nhau là có hay không việc một CPI có thể cao hơn hay thấp hơn so với CLI dự tính. Điều này được xem như là "sự thiên lệch" trong phạm vi CPI. CLI có thể được điều chỉnh bởi "sự ngang giá sức mua" để phản ánh những khác biệt trong giá cả của các hàng hóa khác trong khu vực (chúng dao động một cách rất lớn từ giá cả thế giới nói chung).

- Chỉ số giá tiêu dùng (CPI): đo giá cả các hàng hóa hay được mua bởi "người tiêu dùng thông thường" một cách có lựa chọn. Trong nhiều quốc gia công nghiệp, những sự thay đổi theo phần trăm hàng năm trong các chỉ số này là con số lạm phát thông thường hay được nhắc tới. Các phép đo này thường được sử dụng trong việc chuyển trả lương, do những người lao động mong muốn có khoản chi trả tăng ít nhất là bằng hoặc cao hơn tỷ lệ LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 5 tăng của CPI. Đôi khi, các hợp đồng lao động có tính đến các điều chỉnh giá cả sinh hoạt, nó ngụ ý là khoản chi trả danh định sẽ tự động tăng lên theo sự tăng của CPI, thông thường với một tỷ lệ chậm hơn so với lạm phát thực tế (và cũng chỉ sau khi lạm phát đã xảy ra).

CPI được sử dụng một cách phổ biến trong việc đánh giá mức lạm phát. CPI đo lường mức giá trung bình của 1 nhóm hàng hoá và dịch vụ cần cho tiêu dùng của các hộ gia đình trong 1 giai đoạn nhất định. Chỉ số CPI được tính bằng cách so sánh giá trị hiện tại và giá trị tại kỳ gốc của rổ hang hoá đã được chọn theo quy định: Ưu điểm: Cho phép so sánh sự biến động mức giá tiêu dùng theo thời gian. Nhược điểm: Không phản ánh được sự thay đổi trong cơ cầu tiêu dùng , đồng thời cũng không phản ánh được sự thay đổi về chất lượng của hàng hoá dịch vụ.

Ở Việt Nam , CPI được tính cho toàn quốc và cho từng địa phương, chỉ số giá bình quân được thông báo hàng tháng, tổ hợp của nhiều tháng và cho cả năm và được công bố cùng chỉ số giá vàng và chỉ số đô la Mỹ. - Chỉ số lạm phát cơ bản (lõi): Chỉ số lạm phát cơ bản có cách tính tương tự như chỉ số CPI nhưng loại trừ một số mặt hàng dễ thay đổi giá như lương thực và năng lượng. Hiện nay trên thế giới có nhiều phương pháp đo lường lạm phát cơ bản nhưng có thể cho chúng vào 3 nhóm chính: Nhóm phương pháp cơ học: Việc tính toán theo phương pháp này được thực hiện bằng cách loại bỏ 1 số mặt hàng khỏi rổ CPI với nguyên tắc loại bỏ những hàng hoá đặc trưng bởi những cú sốc mạnh ( có tính mùa vụ hay liên quan tới cung và giá cả không được hình thành bởi thị trường). Nhóm phương pháp thống kê: Loại bỏ tác động của những thay đổi thái quá của giá cả ảnh hưởng tới tỷ lệ lạm phát chung.

Nhóm mặt hàng bị loại trừ thay đổi theo từng LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 6 tháng và phụ thuộc vào độ biến động giá cả của hàng hoá đó. Các phương pháp thống kê phổ biến nhất bao gồm pp bình quân thu gọn và pp bình quân gia quyền cộng dồn. Nhóm phương pháp hồi quy: Sử dụng mô hình hồi quy trong kinh tế lượng để đưa các số liệu thực tế của các biến số vào đánh giá lạm phát cơ bản. - Chỉ số giá sản xuất (PPI): đo mức giá mà các nhà sản xuất nhận được không tính đến giá bổ sung qua đại lý hoặc thuế doanh thu.

Nó khác với CPI là sự trợ cấp giá, lợi nhuận và thuế có thể sinh ra một điều là giá trị nhận được bởi các nhà sản xuất là không bằng với những gì người tiêu dùng đã thanh toán. Ở đây cũng có một sự chậm trễ điển hình giữa sự tăng trong PPI và bất kỳ sự tăng phát sinh nào bởi nó trong CPI. Rất nhiều người tin rằng điều này cho phép một dự đoán gần đúng và có khuynh hướng của lạm phát CPI "ngày mai" dựa trên lạm phát PPI ngày "hôm nay", mặc dù thành phần của các chỉ số là khác nhau; một trong những sự khác biệt quan trọng phải tính đến là các dịch vụ. - Chỉ số giá bán buôn: đo sự thay đổi trong giá cả các hàng hóa bán buôn (thông thường là trước khi bán có thuế) một cách có lựa chọn.

Chỉ số này rất giống với PPI. - Chỉ số giá hàng hóa đo sự thay đổi trong giá cả của các hàng hóa một cách có lựa chọn. Trong trường hợp bản vị vàng thì hàng hóa duy nhất được sử dụng là vàng. Khi nước Mỹ sử dụng bản vị lưỡng kim thì chỉ số này bao gồm cả vàng và bạc.

- Chỉ số giảm phát GDP dựa trên việc tính toán của tổng sản phẩm quốc nội. Nó là tỷ lệ của tổng giá trị GDP giá thực tế (GDP danh định) với tổng giá trị GDP của năm gốc, từ đó có thể xác định GDP của năm báo cáo theo giá so sánh hay GDP thực. Chỉ số giảm phát GDP là chỉ số tính theo phần trăm phản ánh mức giá chung của tất cả các loại hàng hoá, dịch vụ sản xuất trong nước. Chỉ số điều chỉnh GDP cho biết một đơn vị GDP điển hình của kỳ nghiên cứu có mức giá bằng bao nhiêu phần trăm so với mức giá của năm cơ sở.

LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 7 Ưu điểm: Phản ánh được sự thay thế giữa các hàng hoá, dịch vụ với nhau. Nhược điểm: Chỉ phản ánh mức giá của những hàng hoá sản xuất trong nước (vì GDP chỉ tính sản phẩm trong nước) không phản ánh được sự giảm sút phúc lợi của người tiêu dùng trong trường hợp phải tiêu dùng ít hơn một loại hàng nào đó. Phân loại lạm phát Lạm phát thường được phân loại theo tính chất hoặc theo mức độ của tỷ lệ lạm phát.1 Xét về mặt định lượng Dựa trên độ lớn nhất của tỷ lệ % lạm phát tính theo năm, người ta chia lạm phát ra thành: - Thiểu phát : Thiểu phát trong kinh tế học là lạm phát ở tỷ lệ rất thấp. Không có tiêu chí chính xác tỷ lệ lạm phát bao nhiêu phần trăm một năm trở xuống thì được coi là thiểu phát.

Có những đặc trưng không phải con số tỷ lệ giúp xác định thiểu phát, đó là:  Khi giá giảm liên tục và tăng trưởng GDP ở mức âm, nền kinh tế mới rơi vào tình trạng thiểu phát.  Ngân hàng thương mại gặp khó khăn khi cho vay, đồng thời họ lại đặt ra lãi suất huy động tiết kiệm thấp- một tình trạng được coi là thị trường tiền tệ trì trệ.