Nghiên cứu phương pháp dự báo lạm phát của liên bang nga và ứng dụng vào việt nam

TRƯ ỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN ^oié> - MAI LÂM ĐÍ£C _ fc>ẠI HỌC K.T.Q.D f t THỐNG TỈN THU VIỆN I^ Ò SC L U Ậ N Á N ĨƯ U Ệ U NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP D ự BÁO LẠM PHÁT CỦA LIÊN BANG NGA VÀ ỨNG DỤNG VÀO VIỆT NAM C h u yên ngàn h : K IN H T É H Ọ C LUẬN VĂN THẠC s ĩ KINH TẾ Ngưòi hướng dẫn khoa học: PGS.TS ĐỎ VĂN THÀNH T!Ịv!U o#J> HÀ NỘI - 2015 LỜI CAM ĐOAN T ô i x in c a m đ o a n b ả n lu ậ n v ă n n y c n g tr ìn h n g h iê n c ứ u đ ộ c lậ p c ủ a b ả n th â n v i s ự g iú p đ ỡ c ủ a g iá o v iê n h n g d ẫ n C c số liệ u đ a tro n g L u ậ n v ă n tr u n g th ự c v c ó n g u n g ố c rõ rà n g T Á C G IẢ L U Ậ N V Ă N r M A I LÂM ĐỨC LỜI CẢM ƠN T r c h ế t tá c g iả x i n đ ợ c b y tỏ lò n g b iế t n s â u s ắ c tớ i th ầ y g iá o P G S , T S Đ ỗ V ă n T h n h n g i h n g d ẫ n k h o a h ọ c đ ã tậ n t ìn h h n g d ẫ n , g iú p đ ỡ tá c g iả tr o n g s u ố t q u tr ì n h th ự c h iệ n lu ậ n v ă n T c g iả x in trâ n trọ n g c ả m n c c th ầ y , c c th ầ y c ô tr o n g k h o a K in h tế h ọ c , c c th ầ y c ô tro n g tr n g Đ i h ọ c K in h tế Q u ố c d â n v ề n h ữ n g ý k iế n đ ó n g g ó p h ế t sứ c q u ý b u đ ể tá c g iả h o n th iệ n lu ậ n v ă n T c g iả x in đ ợ c b y tỏ lò n g b iế t n đ ế n V iệ n Đ o tạ o s a u đ i h ọ c - T rư n g Đ i h ọ c K in h tế Q u ố c d â n v T ru n g tâ m th ô n g tin v d ự b o k in h tế x ã h ộ i Q u ố c g ia đ ã tạ o đ iề u k iệ n th u ậ n lợ i c h o tá c g iả tro n g th i g ia n h ọ c tậ p v n g h iê n c ứ u đ ể h o n th n h c h n g trìn h đ o tạ o th c sĩ T c g iả x in g i lờ i c m n s â u s ắ c tớ i g ia đ ìn h , đ n g n g h iệ p v b n b è đ ã tạ o đ iề u k iệ n g iú p đ ỡ , đ ộ n g v iê n tá c g iả v ợ t q u a k h ó k h ă n đ ể h o n th n h k h ó a h ọ c X in trăn trọn g cảm ơn! Hà Nội, ngày 15 tháng 12 năm 2015 T Á C G IẢ L U Ậ N V Ă N M AI LÂM ĐỨC Y Ê U C Ả U C Ủ A H Ộ I Đ Ò N G C H Ấ M LU Ậ N V Ả N T H Ạ C s ĩ VỀ Những điểm cần sửa chữa bổ sung trước nộp luận văn thức cho Viện đào tạo SĐH C h ủ tịc h H ộ i đ ô n g (Kỷ g h i rõ họ tên) P G S T S N g u y ễ n V ăn C ông M L â m Đ ứ c 1Nêu học viên có trách nhiệm sửa theo yêu cầu cùa Hội đồng chấm luận văn Trong trường hợp không chinh sửa không công nhận kết bảo vệ Học viên phải đóng bàn u cầu sửa vào trước phần mục lục luận văn thức nộp cho Viện ĐT SĐH ' C Ộ N G H Ò A X Ã H Ộ I C H Ủ N G H ĨA V IỆ T N A M Đ ộ c lập- T ự d o - H n h p h ú c — '0 O — HàNội, ngàyjlỷtháng$_năm 2015 N H Ậ N X É T LU Ậ N V Ă N T H Ạ C SỸ K IN H T Ế Đe tài lu ậ n v ăn : “Nghiên u phương ph áp d ự báo lạm p h t Liên B a n g N ga ứng dụng vào Việt Nam” Của h ọ c v iê n : M a i L â m Đ ứ c M ã sô h ọ c v iê n : C huyên n g n h : K in h tế h ọ o N g i njaận * ét: P G S T S N g u y ễ n V iệ t H ù n g - T r n g Đ H K in h tế Q u ố c d â n - P h ả n b iệ n I I v ề nội d u n g 1- T ín h c ấp th iế t: • 4- M ộ t tr o n g n h ữ n g c ô n g v iệ c p h ụ c v ụ c h o c ô n g tá c lập k ê h o c h p h t trie n k in h te ' x ã h ộ i tr u n g h n đ ó p h ả i d ự b o đ ợ c n h ữ n g đ ộ n g th i k in h tế tro n g tư n g lai T r o n g đ ó c ầ n d ự b o đ ợ c n h ữ n g b iế n đ ộ n g tro n g tă n g trư n g v đ ặ c b iệ t lạm p h t V iệ c đ a c c c o n số d ự b o c n g c h ín h x c g iú p v iệ c x â y d ự n g k ê h o c h p h t triể n x ã h ộ i tru n g h n c ó tín h k h ả th i c a o + T rư c th ự c tế đ ó , h ọ c v iê n M a i L â m Đ ứ c lự a c h ọ n đề tà i n g h iê n c ứ u v i c h ủ đ ê ' “Nghiên círu phương pháp dự báo lạm phát Liên Bang Nga ứng dụng vào Việt Nam” p h ù h ợ p v i th ự c tế h iệ n n a y 2- T ín h rõ rà n g đ ầ y đ ủ d ữ liệu, tríc h d ẫ n tà i liệu th a m k h ảo : • + C c tài liệ u đ ợ c sử d ụ n g p h â n tíc h tro n g n g h iê n c ứ u đ ợ c th u th ậ p từ c ác n g u o n ' d a n g tin c ậ y n h :' V iệ n n g h iê n c ứ u k in h tế V ĩ m ô L iê n B a n g N g a , N IG E M , G S O , S B V ' ' + ' V iệ c tr íc h d ẫ n c c tà i liệ u th a m k h ả o k h ô n g đ ầ y đ ủ , có rấ t n h iề u tà i liệ u đ ợ c trịc h d ẫ n tro n g n ộ i d u n g c ủ a lu ậ n v ă n n h n g k h ô n g đ ợ c liệ t k ê tro n g d a n h m ụ c tà i liệ u th a m k h ả o - T ín h h ợ p lý v đ ộ tin c ậ y c ủ a p h o ìig p h p n g h iê n c ứ u : + P h n g p h p s d ụ n g tro n g n g h iê n c ứ u c ó k ế t h ợ p p h n g p h p k h ả o n g h iệ ' p h â n tíc h m ô tả v c lư ợ n g th ự c n g h iệ m đ ể đ a c c k ế t q u ả d ự b o lạ m pl • c h o V iệ t N a m k h tin c ậ y - N h ữ n g đ ó n g g ó p c ủ a lu ậ n v ă n : + T ổ n g k ế t đ ợ c c c p h n g p h p s d ụ n g tro n g p h â n tíc h v d ự b o k in h tế + Đ n h g iá đ ợ c th ự c trạ n g p h n g p h p d ự b o lạ m p h t c ủ a L iê n 'B a n g N g a ,, CŨI n h n h ữ n g u đ iể m v h n c h ế c ủ a m h ìn h n y + T h ự c h iệ n d ự b o lạ m p h t c h o V iệ t N a m g ia i đ o n -2 d ự a tr ê n c s kfr th c n h ữ n g u đ iể m tro n g m h ìn h d ự b o c ủ a L iê n B a n g N g a 5- N h ữ n g hạn ch ế cầ n kh ắc phục: C h n g 1: - M ụ c 1.1 T c g iả c ầ n v iế t lại c h o lo g ic v đ ú n g v ề m ặ t th u ậ t n g ữ , tá c g iả c ó t1 th a m k h ả o c u ố n s c h “ K in h tế h ọ c ” tậ p II c ủ a trư n g K in h tế Q u ố c d â n p h t hà đ ể c h u ẩ n h ó a lại c c k h i n iệ m v th u ậ t n g ữ - M ụ c 1.2 tá c g iả n ê n đ ổ i th n h “ c c n g u y ê n n h â n c ủ a lạ m p h t” Đ n g th i, c p h â n c h ia m ộ t c c h rõ rà n g n h ữ n g n g u y ê n n h â n g â y lạ m p h t tr o n g n g ắ n h n d i h n (c h ú ý th a m k h ả o c u ố n g iá o trìn h “ K in h tế h ọ c ” tậ p II) - M ụ c 1.3.2 v m ụ c 1.4 có n h iề u n ộ i d u n g trù n g n h a u đ ề n g h ị g h é p lạ i th n h IĨỊ m ụ c Đ n g th i, k h i tổ n g q u a n c c 'p h n g p h p c ầ n x ế p c ác p h n g p h p d ự b từ đ n g iả n đ ế n p h ứ c tạ p M ỗ i p h n g p h p c ầ n n ó i (i) tổ n g q u n p h n g ph đ ợ c s d ụ n g tr o n g n g h iê n c ứ u (i) u đ iể m c ủ a p h n g p h p d ự b o (iii) rihu đ iể m c ủ a p h n g p h p M ụ c 1.4 có th ể đ ổ i th n h “K in h n g h iệ m d ự b ọ lạ m pl trê n th ế g iớ i” , n ộ i d u n g tro n g p h ầ n n y c ầ n p h â n tíc h tư n g tự n h m ụ c 1.5 m 1, g iả đ ã p h â n tíc h c h o V iệ t N a m C h n g 2: - M ụ c 2 liê n q u a n đ ế n c c h th ứ c d ự b o loại c h ỉ số g iá (C P L P P L P IN ) T n h iê n , p h n g p h p đ ợ c s d ụ n g đ â y ch ỉ m ộ t p h n g p h p c h u n g khô: p h ả i c ác p h n g p h p k h c n h a u n h tá c g iả đ ề c c m ụ c “p h n g p h p I b o c h ỉ số C P I , P P L P I N ” T ro n g p h ầ n n y tá c g iả c ầ n trìn h b y lạ i th e o h n h sau : (i) m h ìn h đ ợ c s d ụ n g tro n g d ự b o (ii) số liệ u đ ầ u v o (iii) k ế t q u ả í b o (iv ) đ n h g iá c h ấ t lư ợ n g d ự b o -' M ụ c tá c g iả c ầ n g iải th íc h rõ h n b ả n g tra n g , c h ứ k h ô n g c h ỉ đ a m b ả n g v k h ô n g lý g iả i c c n ộ i d u n g tro n g b ả n g - M ụ c c ần p h â n tíc h rõ h n v ì đ iề u n y rấ t q u a n trọ n g đ ê tá c g iả c h ỉ đu n h ữ n g h n c h ế c ủ a v iệ c ứ n g d ụ n g m h ìn h d ự b o c ủ a N g a v o V iệ t N m Chương 3: - Để minh chứng kết 1Ĩ Ơ hình kiểm định, tác giả nên đưa k ê t' - chạy phần mền eviews vào phụ lục Trong mục 3.4 bên cạnh đồ thị mô dự báo, tác giả cân đưa bảng sô liệu dự báo mẫu phải thực kiểm định đánh giá chất lượng dự báo để xem sai số dự báo nhỏ hay lớn Sau đưa kết qũả dự báo tác giả cần có đánh giá chung vê mơ hình kiến righị mơ hình có sử dụng Việt Nam không? Các điêu kiện mở rộng ■ khác phục nhược điểm mơ hình dự báo Phần kết luận, cần viết cô đọng vả ý format theo yêu cầu luận văn v ề h ìn h th ứ c c ủ a lu ậ n v ăn : - K ế t cấu c ủ a lu ậ n v ă n : phù hcrp, nhiên cần xếp lại số mục gợi ý phần logic , V ăn p h o n g , cách trìn h b y b ả n g biêu: + Văn phong cần chỉnh sửa lại theo văn viết, nhiều đoạn phân tích luận v ă n 'đang diễn đạt theo văn nói + Tác giả cần rà sốt lại lỗi tả, bổ sung tài liệu trích dẫn luận văn vào danh mục tài liệu tham khảo, bảng biểu cần trình bày quy định từ tiếng nước phải' dịch tiếng việt II K ế t lu ậ n ' 'Mặc dù 'nội dung luận văn số hạn chế nhiên có thê khăc phục •Đoi chiêu theo cac tiêu chuẩn luận văn thạc sĩ theo luận văn học viên Mai Lâm Đức đáp ứng yêu cầu đặt Sau bảo vệ thành công, đê nghị Viện sau đại học, Trường Đại học Kinh tế Quốc dân công nhận học vị thạc sĩ cho học viên Người nhận xét CỘNG HO À XÃ H Ộ I CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Đ ộ c lậ p - T ự d o - H n h p h ứ c H N ộ i, n gày tháng 12 năm N H Ậ N X ÉT LUẬN VĂN TH Ạ C s ĩ Đ ề tà i: “ N g h iê n c ứ u p h n g p h p d ự b o lạ m p h t c ủ a L iê n b a n g N g a v ứ n g d ụ n g v o V iệ t N a m ” Chuyên ngành: Họ tên tác giả: Phản biện II: Nơi công tác: K inh tế học M Lâm Đức TS H oàng K im Huyền ủ y ban G iám sát tài qc gia T ín h c ấ p t h i ế t , ý n g h ĩ a k h o a h ọ c v th ự c tiễ n c ủ a đ ề tà i l u ậ n v ă n Lạm phát m ột biến số quan trọng nhât kinh tê vĩ mơ, kiểm sốt ổn định lạm phát vân tốn hóc búa đơi VỚI Chính phủ D o vậy, giới phát triển nhiều m hình dự báo lạm phát cho ngắn trung dẩi hạn, V iệt N am bước ứng dụng nhiều mơ hình dự báo lạm phát nước T uy nhiên, mơ hình dự báo lạm phát V iệt N am đa phần dự báo ngắn hạn, khả dự báo lạm phát trung dài hạn thiếu yếu Thực trạng xu ất phát từ nhiều nguyên nhân, chủ yêu nhât hệ thống thống kê chưa đu đáp ứng ứng dụng mơ hình như: chuỗi số liệu chưa đủ dài, số liệu không đồng dù chuỗi thời gian dài, thiếu số liệu, số liệu không đủ cập nhật để đưa vào mơ hình dự báo D o vậy, đề tài nghiên cứu ((N ghiên cứu p h n g p h p d ự báo lạm p h t ùềữ Liên bang N ga ứ ng dụn g vào Việt N a m ” có ý nghĩa khoa học thực tiễn sâu sắc K ết nghiên cưu gợi ý thêm m ột phương pháp tiếp cận cho V iện nghiên cứu, quan hoạch định sách ứng dụng dự báo lạm phẩt cho trung v dài hạn - m ột m ảng dự báo thiếu yếu K ế t cấu củ a L u ậ n v ă n K ết cấu luận văn hợp lý N ội dung luận văn tác giả trình bày phù hợp với tên đề tài m tác giả lựa chọn phù hợp với chuyên ngành đào tạo P h n g p h p n g h iê n c ứ u Tác giả sử dụng phương pháp phân tích, tổng họp, so sánh sở mơ hình dự báo lạm ph át L iên bang N ga với thực tiễn điều kiện Việt N am số liệu thống kê, cấu trúc kinh tế, từ rút học ứng dụng cho công tác dự báo lạm ph át V iệt N am , đê xuât m ô hình dự báo lạm phat phu hợ với điều kiện V iệt N am N ộ i d u n g c ủ a lu ậ n v ă n 4.1 N h ữ n g k ế t q u ả đ ã đ t đ ợ c Thứ nhất, luận văn hệ thống hóa vấn đề lý luận lạm phát yếu tố tác động đến lạm phát, tổng quan dự báo phương pháp dự báo B ên cạnh đó, luận văn tổng hợp phương pháp dự báo lạm phát ứng dụng nước, đánh giá ưu nhược điểm phư ơng pháp Thứ hai, luận văn m ô tả kỹ lưỡng cách tiếp cận, phương pháp dự báo lạm phát L iên bang N ga T rên sở đánh giá điều kiện thực tiễn Việt N am (đặc biệt vê sô liệu thông kê), tác giả rút m ột sô học kinh nghiệm phương pháp, cách tiếp tiếp cận lựa chọn biến số phù họp với điều kiện V iệt N am T đó, đề xuất mơ hình dự báo lạm phát cho kinh tế V iệt Nam Thứ ba, sở m hình dự báo đề xuất cho V iệt N am , tác giả thực ước lượng dự báo : dự báo lạm phát giá tiêu dùng, dự báo số giá vốn đầu tư phát triển, dự báo số giảm phát GDP toàn kinh tế với 02 kịch kinh tế K ết dự báo bước đầu khả quan có tính ứng dụng cao 4.2 N h ữ n g đ iể m c ầ n h o n th iệ n a ) C h n g D ự b o lạ m p h t p h ụ c v ụ lậ p k ế h o c h p h t tr i ể n k in h tế - x ã h ộ i t r u n g h n L iê n b a n g N g a Luận văn hoàn thiện nêu Chương tác giả đề cập tới mô hình kinh tế N ga m hình kinh tế Việt Nam: cấu tổng cầu, tổng cung, cấu X N K, sách tiền ĩỄện (cung tiền, lãi suất) Bởi vì, cấu trúc kinh tế khác tác động đến C PI theo chế khác nhau, nên kinh tế khác phù họp với m hình dự báo CPI khác nhau, họ có lựa chọn khác V iệc phân tích bối cảnh, mơ hình, cấu trúc kinh tế L iên bang N ga trả lời rõ cho câu hỏi họ lựa chọn m hình dự báo này, mơ hình có hiệu thực tế ứng dụng hay không? M ặt khác, việc so sánh bối cảnh, m hình cấu trúc kinh tế V iệt N am với L iên bang N g a giúp tác giả nhận định rõ yếu tố phù hợp, diêm tương đông rút học kinh nghiệm đê xt mơ h ình dự báo CPI cho V iệt Nam b ) C h n g M ụ c N h ữ n g k h ó k h ă n k h i ứ n g d ụ n g p h n g p h p d ự b o lạ m p h t L iê n b a n g N g a v o V iệ t N a m Trang 47, tác giả đê cập “M ột số tiêu thống kê Liên bang N ga khơng có sẵn V iệt N am sô giá hàng nhập khẩu” C hỉ số giá hàng nhập công bô Tông cục Thống kê (w ebsite: w w w gso.gov.vn) , sô liệu công bô theo quý kê từ quý 1/ 2012 62 H ìn h K ế t q u ả d ự b o g ia i đ o n - 2 th e o k ịc h b ả n (Trung bình dự báo đường bao 95%) Scenario CPI 63 KÉT LUẬN CHƯƠNG Dựa gợi ý biến giải thích từ chương kĩ thuật hồi quy phân phối trễ tự hồi quy Tận dụng mạnh phần mềm việc lựa chọn mơ hình tự động (AIC nhỏ nhất) Rất nhiều mơ hình ước lượng Tiêu chí chọn lựa mơ hình mơ hình khơng có tượng khuyết tật( tự tương quan, dạng hàm sai phương sai sai số thay đổi) có khả dự báo tơt Mơ hình ci lựa chọn đáp ứng hai tiêu chí dù cịn có số điểm tồn (Những nghiên cứu tập trung hồn thiện mơ hình) Dựa dự báo từ NIGEM đánh giá nhóm nghiên cứu đề tài nghị định thư Dự báo lạm phát giai đoạn 2016 —2020 đưa (Xu hướng khoảng dự báo tương ứng xác suất 95%) 64 KÉT LUẬN • Đề tài bám sát mục tiêu nội dung nghiên cứu Cụ thể: Đề tài tập trung nghiên cứu phương pháp dự báo dự báo Liên Bang Nga cụ thể phương pháp dự báo lạm phát trung hạn phụ vụ lập kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội trung hạn Liên Bang Nga; Đề tài khác biệt hệ thống thống kê khác biệt khoảng cách trình độ phát triển dẫn tới việc áp dụng máy móc (nguyên bản) phương pháp vào Việt Nam không phù hợp; Các học rút cách thức tiếp cận quy trình dự báo, cách thức thiết lập kịch điều kiện, cách thức lựa chọn biến số để dự báo Đề xuất phương pháp dự báo lạm phát cho Việt Nam dựa học rút từ phương pháp dự báo Liên Bang Nga kết hợp với ý tưởng từ mơ hình mà GS Lawrence R Klein thiết lập cho kinh tế Trung Quốc Thực hành phương pháp dự báo ước lượng mơ hình dự báo lạm phát cho Việt Nam Mơ hình thu khơng có khuyết tật, kết kiểm tra khả dự báo mơ hình tốt Hai kịch đề xuất theo hướng tiếp cận xây dựng kịch Liên Bang Nga để đưa dự báo lạm phát cho Việt Nam giai đoạn 2015 —2020 Tuy nhiên luận văn cịn có sơ diêm chưa giải qut tơt mơ hình ước lượng cho sổ liệu Việt Nam sơ hệ sơ cịn có P-value cao phương trình ước lượng số giá đầu tư cịn có thê chưa tơt Phân thực hành chưa tận dụng thơng tin từ mơ hình đề tài Nghị định thư để thực điêu chỉnh Những nghiên cứu tập trung hồn thiện mơ hình dự báo lạm phát, nghiên cứu thêm hướng tận dụng thông tin đề tài lớn việc điều chỉnh dự báo lạm phát 65 T À I L IỆ U T H A M K H Ả O Phạm Thế Anh (2009) Xác định nhân tố định lạm phát Việt Nam Tạp chí kinh tế phát triển Bùi Quốc Dũng, Hồng Việt Phương (2014) ứ n g dụng mơ hình hiệu chỉnh sai số vào dự báo lạm phát Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Tạp chí Ngân hàng Đặng Huyền Linh, Nguyễn Lan Hương (2009) Xây dựng mô hình dự báo dựa đường cong Phillips Dự án ETV2 Đỗ Văn Thành (2015) Mơ hình dự báo phục vụ việc lập kế hoạch phát triển KTXH trung hạn Đang gửi đăng Đỗ Văn Thành (2015) Xác lập hai điều kiện kịch dự báo phục vụ việc lập kế hoạch Đang gửi đăng Đỗ Văn Thành, Phan Thị Thu Trang (2007) ứ n g dụng mơ hình SARIMA dự báo ngắn hạn số tiêu kinh tế - xã hội Tạp chí Thơng tin Dự báo Kinh tế - Xã hội Đỗ Văn Thành, Phan Thị Thu Trang, Cù Thu Thủy (2009) Xây dimg mơ hình dự báo giá kết hợp mơ hình chuyển tiếp trơn kĩ thuật phát luật kết hợp Nhà xuất Khoa học - Kĩ Thuật Đỗ Văn Thành, CTPH)KKOBA JIk)6obi>ApKaateBHa (2015) Quy trình dự báo điều kiện xây dựng kịch dự báo phục vụ lập kê hoạch phát triển KT - XH trung hạn Tạp chí Kinh tế Dự báo Đỗ Văn Thành, CTPH7KKOBA JIk)6obb ApKaabeBHa (2015) Quy trình dự báo điều kiện xây dựng kịch dự báo phục vụ việc lập kế hoạch phát triển KT - XH trung hạn Tạp chí Kỉnh tế Dự báo 10 Brillet J.L, Đỗ Văn Thành, Lương Văn Khơi (2015) Mơ hình Phân tích Dự báo trung dài hạn cho kinh tế Việt Nam Tạp chí Thơng tin Dự báo kỉnh tế - xã hôi 11 Hà Quỳnh Hoa (2014) Dự báo tăng trưởng lạm phát năm 2014 2015 Tạp chí Kinh tế Dự báo 66 12 Ơng Ngun Chương (2007) Mơ hình ARIMA với phương pháp Box - Jenkins ứng dụng để dự báo lạm phát Việt Nam Tạp chí Khoa học Công nghệ - Đại học Đà Nang 13 John FitGerald and all (2015) Mơ hình HERMIN Việt Nam Hà Nội: Báo cáo tổng hợp kết hợp tác Trung tâm thông tin dự báo Kinh tế - Xã hội Quốc gia Viện nghiên cứu Kinh tế - Xã hội Ai-len 14 Viện nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương - CIEM (1999) Tiếp cận Phân tích Định lượng Kinh tế Việt Nam: Khn khổ hạch tốn tổng thể mơ hình kỉnh tế vĩ mô dạng cấu trúc Hà Nội: Nhà xuất Giao thông Vận tải 14 N guyễn K hắc M inh (2009) “ứ n g dụng mơ hình chuỗi thời gian p h i tuyến vào xây dựng mơ hình phân tích lạm p h t cho Việt Nam” , M hình chi thời gian ứng dụng vào phân tích lạm phát V iệt nam, Tài liệu ETV2, 136-153 pp 15 CTPH3KKOBA JIk)6obi>ApKaa&eBHa, Irina K (2015) Lý thuyết chung công tác dự báo phục vụ việc lập kế hoạch phát triển Kinh tế - Xã hội trung hạn Liên Bang Nga Tạp chí Thơng tin Dự báo kinh tế - xã hội 16 Carabenciov, L, Freedman, c , Roberto Garcia - Saltos, D L., & Manchev, p (2013) GPM6 - The Global Projection Model with Regions IMF Working Paper 17 CroonenBroeck, c , & Stadtmann, G (2012) Evaluating Phillips Curve Based Inflation Forecasts in Europe: A note Europa Universitat Viadrina Discussion Paper 18 Dobrescu, E (1998) Macromodels o f the Romanian transition economy The Expert Publishing House 19 Fair, R c (2015, 26) fairmodel.econ.yale.edu Được truy lục từ yale: fairmodel.econ.yale.edu/ 20 Haider, A., & Hanif, M N (2009) Inflation forecasting in Pakistan Eising Artificial Neural Networks Pakistan Economic and Social Review 67 21 Hendry, D F., & Ecsion, N R (2003) Understanding Economic Forecasts Cambridge: MIT Press 22 Kichian, M., Rumler, F., & Corrigan, p (2010) Semi-Structural Models for Inflation Forecasting Bank o f Canada working paper 23 LAJMI, M„ & KHADHRAOUI, s E (2014) Medium-Term Forecasting Model for Tunisia Bank o f Tunisia working paper 24 Lawrence R Klein, s I (2005) Vol 3: Econometric Modeling of China In s I Lawrence R Klein, Econometric in Information Age: Theory and Practice o f Measurement (p 374) 25 Meyler, A., Quinn, T., & Kenny, G (1998) Forecasting Irish Inflation Using ARIMA Models Technical Paper - Central Bank o f Ireland 26 Murashov, s (2012) Inflation short-term forecasting: ARMA-model IMEẸ 173 27 Nakamura, E (2005) Inflation forecasting using a neural network, economics letters 28 Pufnik, A., & Kunovac, D (2006) Short-term Forecasting o f Inflation in Croatia with Seasonal ARIMA Process Working Papers - Croatian National Bank 29 Rehman, M., Iqbal, J., & Rehman, H Ư (2011) Nonlinearity in Inflation A case o f Pakistan Pakistan Economic and Social Review 30 Ruth F V (2014) Inflation dynamics in the Netherlands; a linear and non­ linear analysis and the influence of economic conditions Statistics Netherlands 31 Stock, J H., & Watson, M w (2008) Phillips Curve Inflation Forecasts 32 Strizhkova, L (2012) The role of system relations in macroeconomic forecasts IMEI Retrieved from www.macroeconomics.ru 33 Caesar Lack (2006) Forecasting Swiss inflation using VAR models Swiss National Bank Economic Studies 68 34 Roy H Webb (1994) Forecasts of Inflation from VAR models Journal o f Forecasting vol 14 35 Wayne Robinson (1998) Forecasting Inflation Using VAR Analysis Bank o f Jamaica work paper 36 Nguyen Thi Thu Hang & Vu Pham Hai Dang 2012 Economic Growth and Inflation Forecast in Vietnam: Baysian Vector Autoregression (BVAR) Retrieved from http://ueb.edu.vn/Uploads/file/dochiem@gmail.com/2012/09/17/8.%20BVARArticle.pdf r Phụ lục 1: Sô liệu sử dụng M2 PRICE obs GDP 1995 808311.5 249902.6 41648 288.632 303.0353 18.69 168808 62131 1996 882049.3 295247.3 64678 303.142 307.5983 22.65 192826 76450 1997 952143.8 339030.3 81559 255.625 275.657 22.31 210936 88754 1998 1012184 390285.7 101052 287.844 241.5971 15.9 235245 104875 1999 1067718 432586.2 141270 227.563 247.6268 22.42 238086 110503 2000 1138111 476606.2 196309 183.467 257.3233 35.48 262156 130771 2001 1208593 519670.7 246427 166.385 239.4785 31.8 290384 150033 2002 1284986 579824.5 290044 186.983 252.6788 32.94 327341 177983 2003 1373638 662524.3 362381 183.082 251.7825 36.3 366172 217434 2004 1477161 778232.2 472509 224.104 257.8937 44.38 399243 253686 2005 1588646 914001.2 583218 254.913 263.9234 60.88 443761 308543 10 2006 1699501 1061565 779121 266.031 291.7906 71.49 496274 366629 11 2007 1820667 1246769 1138451 312.958 296.8426 74.52 629267 493300 12 2008 1923749 1616047 1369670 613.606 275.657 94.32 668774 589746 13 2009 2027591 1809149 1766378 432.379 263.516 64.02 697614 672326 14 2010 2157828 2157829 2355061 416.218 356.3252 79.04 770211 770211 15 2011 2292483 2779880 2640024 504.796 383.0516 95.47 717543 827032 16 2012 2412778 3245419 3702867 432.204 347.6065 97.6 734577 884160 17 2013 2543596 3584262 4331642 390.58 360.1548 98.13 774612 953124 18 2014 2695796 3937856 NA 381.93 359.5664 90.89 843553 Xem TCTK 19 GDPV WDPANF P_oil IN INV t obs GDP M2 GDPV PRICE WDPANF P_oil IN t INV 2015 2871171 NA NA 356.648 300.7477 50.3 20 2016 3060303 NA NA 395.157 370.269 53.1 21 2017 3264629 NA NA 400.123 399.5913 55.8 22 2018 3486301 NA NA 407.771 396.864 58.6 23 2019 3728492 NA NA 409.748 402.3663 61.6 24 2020 3993403 NA NA 412.302 412.8691 64.8 25 Phụ lục 2: Các số kinh tế dự báo bên kịch điều kiện Liên Bang Nga Chỉ số 1.1 Điều kiên bên Giá dầu mác Urals thể giới Giá trung bình hợp đồng khí đốt (kể nuớc SNG) 10 Giá khí đốt (các nước ngồi xa) Tốc đô tăng trưởng kinh tế giới Tốc độ tăng trưởng kinh tế Mỹ Tỷ giá trung bình EURO/USD Xuất dầu Xuất khí đốt tự nhiên Xuất sản phẩm dầu 1.2 Điều kiên bên Tỷ giá ƯSD/RƯB 11 Chỉ số tỷ giá trao đổi hiệu thực tể đồng RUB % so với năm trước 12 13 14 15 16 Dân số trung bình năm Số người độ tuổi lao động Số dân tham gia hoạt động kinh tế Đầu tư ngân sách cho cơng trình xây dựng Đầu tư trực tiếp nước Các số khác theo danh mục phối họp với Bộ Tài Liên bang Nga; 17 Nguôn: (Đỗ Văn Thành, CTPTDKKOBA RioốOBb ApKa^beBHa, 2015) Phụ lục 3: Các ước lượng kiêm định Kết ước lượng LOG(CPI) Dependent Variable: LOG(CPI) Method: Least Squares Date: 11/29/15 Time: 23:08 Sample (adjusted): 1996 2014 Included observations: 19 after adjustments Variable Coefficient std Error t-Statistic LOG(CPI(-1)) LOG(M2_P) LOG(M2_P(-1)) LOG(P_OIL) LOG(P_OIL(-1)) LO G(P_RICE) LOG(P_RICE(-1)) 0.913504 -0.089882 0.133964 0.022646 -0.033399 0.170534 -0 042526 -0.226383 0.031659 0.058989 0.050980 0.024771 0.023876 0.026798 0.028628 0.134227 28.85435 -1.523722 2.627795 914212 -1 398875 363709 -1.485469 -1.686571 c R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.999176 0.998652 0.015505 0.002645 57.39714 1906.470 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat Prob 0.0000 0.1558 0.0235 0.3802 0.1894 0.0001 0.1655 0.1198 4.236231 0.422366 -5.199699 -4 802041 -5.132400 1.887673 Ket ước lượng LOG(D_GDP) Dependent Variable: LOG(D_GDP) Method: Least Squares Date: 11/28/15 Time: 16:35 Sample (adjusted): 1996 2014 Included observations: 19 after adjustments Variable Coefficient std Error t-Statistic LOG(D_GDP(-1)) LOG(P_OIL) LOG(P_OIL(-1)) LOG(M2_P) LOG(M2_P(-1)) LOG (CPI) LOG(CPI(-1)) 0.563629 033072 -0.015737 0.002209 053582 0.888648 -0.474887 -1.966007 0.215314 0.021662 0.019517 0.054752 0.046187 0.103079 0.219375 0.991441 2.617711 1.526739 -0.806356 0.040350 1.160129 621036 -2.164728 -1.982979 c R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.999561 0.999281 0.013359 0.001963 60.22746 3577.097 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat Prob 0.0239 0.1551 0.4371 0.9685 0.2706 0.0000 0.0533 0.0729 -0.439103 0.498381 -5.497627 -5.099969 -5.430328 1.833129 KÉT QUẢ ƯỚC LƯỢNG p HUONG TRÌNH LOG(PIN) Dependent Variable: LOG(PIN) Method: Least Squares Date: 11/28/15 Time: 16:35 Sample (adjusted): 1996 2013 Included observations: 18 after adjustments Variable Coefficient std Error t-Statistic Prob LOG(CPI) LOG(M2 P) LOG(M2 P(-1)) LOG(PIN(-1)) 0.202177 -0.085984 0.160139 0.583369 0.773958 0.060607 0.147897 0.105645 0.058774 0.258183 0.554975 0.031895 1.367012 -0.813891 2.724676 2.259520 1.394581 1.900181 0.1967 0.4316 0.0184 0.0432 0.1884 0.0817 c LOG(P_OIL) 0.997406 0.996325 0.022831 0.006255 46.14154 922.7238 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 4.224964 0.376609 -4.460171 -4.163380 -4.419248 2.389070 0.000000 Kết kiểm định tự tương quan phần dư với kiểm định Q (Tham khảo) Vói phần dư phương trình DGDP Date: 01/06/16 Time: 16:56 Sample: 1995 2014 Included observations; 19 Q-statistic probabilities adjusted for dynamic regressor Autocorrelation I