Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh)

Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).Khai thác dữ liệu lớn trong việc tính chỉ số giá tiêu dùng ở Việt Nam (trường hợp TP. Hồ Chí Minh).

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THANH BÌNH KHAI THÁC DỮ LIỆU LỚN TRONG VIỆC TÍNH CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG Ở VIỆT NAM (TRƯỜNG HỢP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH) LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Tp Hồ Chí Minh - Năm 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THANH BÌNH KHAI THÁC DỮ LIỆU LỚN TRONG VIỆC TÍNH CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG Ở VIỆT NAM (TRƯỜNG HỢP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH) Chuyên ngành: THỐNG KÊ Mã số: 9460201 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1 TS Hà Văn Sơn 2 TS Lê Thị Thanh Loan Tp Hồ Chí Minh - Năm 2023 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan về sự trung thực và chuẩn mực đạo đức của toàn bộ nghiên cứu này Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2023 Tác giả Nguyễn Thanh Bình i MỤC LỤC Trang Trang phụ bìa Lời cam đoan Mục lục i Danh mục các chữ viết tắt v Danh mục bảng vii Danh mục hình ix Danh mục phụ lục x Tóm tắt xi Abstract xii Chương 1 Giới thiệu đề tài nghiên cứu 1 1.1 Lý do chọn đề tài 1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 5 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 6 1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 7 1.5 Phương pháp nghiên cứu 7 1.6 Nguồn dữ liệu 9 1.7 Những đóng góp mới của luận án 9 1.8 Kết cấu của nghiên cứu 10 Chương 2 Cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu trước có 11 ii liên quan Trang 2.1 Cơ sở lý thuyết về giá và chỉ số giá 11 2.1.1 Khái niệm về giá và chỉ số giá 11 2.1.2 Chỉ số giá tiêu dùng 14 2.1.3 Ứng dụng của chỉ số giá tiêu dùng 15 2.1.4 Phương pháp tính chỉ số giá tiêu dùng truyền thống tại 16 một số quốc gia trên thế giới 2.1.5 Phương pháp tính chỉ số giá tiêu dùng truyền thống tại 21 Việt Nam 2.2 Cơ sở lý thuyết về dữ liệu lớn 23 2.2.1 Định nghĩa về dữ liệu lớn 23 2.2.2 Các ứng dụng dữ liệu lớn 25 2.2.3 Các loại dữ liệu lớn 29 2.2.4 Các công nghệ thu thập dữ liệu lớn 30 2.2.5 Lợi ích, hạn chế của dữ liệu lớn 36 2.2.6 Sự khác biệt giữa dữ liệu truyền thống và dữ liệu lớn 40 2.3 Cơ sở lý thuyết mô hình hồi quy Hedonic 43 2.3.1 Điều chỉnh chất lượng hàng hóa trong chỉ số giá tiêu 43 dùng 2.3.2 Mô hình hồi quy Hedonic 45 2.4 Tổng quan các nghiên cứu trước có liên quan đến đề tài 49 iii Trang 2.4.1 Nghiên cứu quốc tế sử dụng dữ liệu lớn tính chỉ số giá 49 tiêu dùng 2.4.2 Nghiên cứu trong nước có liên quan đến chỉ số giá 61 2.4.3 Nghiên cứu quốc tế về điều chỉnh chất lượng máy tính 67 trong chỉ số giá tiêu dùng 2.5 Khoảng trống trong nghiên cứu 77 Tóm tắt chương 2 80 Chương 3 Phương pháp nghiên cứu và quy trình nghiên cứu 81 3.1 Quy trình nghiên cứu 81 3.2 Nghiên cứu định tính 82 3.2.1 Thu thập ý kiến chuyên gia qua phiếu khảo sát 85 3.2.2 Phỏng vấn trực diện 86 3.2.3 Hội thảo chuyên gia 88 3.3 Phương pháp khai thác dữ liệu lớn 88 3.4 Phương pháp tính chỉ số giá tiêu dùng từ dữ liệu lớn 98 3.5 Xây dựng mô hình Hedonic: Trường hợp giá máy tính xách tay 103 3.5.1 Tổng hợp các yếu tố tác động đến giá máy tính xách tay từ các nghiên cứu trước 106 3.5.2 Đề xuất mô hình hồi quy Hedonic cho sản phẩm máy 109 tính xách tay Tóm tắt chương 3 117 Trang Chương 4 Kết quả và thảo luận 118 4.1 Tổng quan về Thành phố Hồ Chí Minh 118 4.2 Tình hình hoạt động thương mại điện tử tại Thành phố Hồ Chí Minh 124 4.3 Số lượng trang web và số lượng mặt hàng thu thập 129 4.4 Kết quả mô hình hồi quy Hedonic cho sản phẩm máy tính xách tay 131 4.5 Ứng dụng kết quả mô hình hồi quy Hedonic cho sản phẩm máy tính xách tay vào việc tính chỉ số giá tiêu dùng 142 4.6 Kết quả tính toán chỉ số giá tiêu dùng 145 4.7 Thảo luận kết quả nghiên cứu 153 4.8 Phân tích những thách thức khi triển khai tính chỉ số giá tiêu dùng từ khai thác dữ liệu lớn 162 Tóm tắt chương 4 172 Chương 5 Kết luận và hàm ý chính sách 173 5.1 Kết luận 173 5.2 Hàm ý chính sách 176 5.3 Hạn chế của đề tài 184 5.4 Hướng nghiên cứu mở rộng đề tài 184 Danh mục các công trình khoa học đã công bố Danh mục tài liệu tham khảo DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ABS Cơ quan Thống kê quốc gia Úc ARIMA Phương pháp trung bình trượt kết hợp tự hồi quy (Autoregressive Integrated Moving Average) Big data Dữ liệu lớn BLS Cục Thống kê lao động Hoa Kỳ (Bureau of labor statistics) CAPI Phỏng vấn cá nhân với sự trợ giúp của máy tính (Computer Assisted Personal Interviewing) CNTT Công nghệ thông tin COICOP Phân loại hàng hóa tiêu dùng cá nhân theo mục đích sử dụng CIS STAT Ủy ban Thống kê liên bang của Cộng đồng các Quốc gia Độc lập CTK Cục Thống kê CTY Công ty CPI Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price index) CPU Bộ xử lý trung tâm (Central Processing Unit) ĐTV Điều tra viên EC Ủy Ban Châu Âu (European Commission) Eurostat Cơ quan Thống kê của Cộng đồng Châu Âu (Statistical Office of the European Communities) GDP Tổng sản phẩm trong nước (Gross Domestic Product) GRDP Tổng sản phẩm trên địa bàn (Gross Regional Domestic Product) HDD Ổ cứng máy tính (Hard Disk Drive) ICLS Hội nghị quốc tế về các nhà thống kê lao động ILO Tổ chức Lao động Quốc tế IMF Quỹ Tiền tệ Quốc tế (International Monetary Fund) KHTK Khoa học Thống kê NXB Nhà xuất bản OECD Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (Organization for Economic Co-operation and Development) OLS Bình phương bé nhất thông thường (Ordinary Least Squares) PPCĐ Phương pháp chế độ RAM Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên (Random Access Memory) RPI Chỉ số giá bán lẻ (Retail price index) TCTK Tổng cục Thống kê TMĐT Thương mại điện tử TNHH Trách nhiệm hữu hạn TP.HCM Thành phố Hồ Chí Minh UN Liên Hợp Quốc (United Nations) UNECE Liên Hiệp Quốc ủy ban kinh tế châu Âu (United Nations Economic Commission for Europe) WB Ngân hàng Thế giới (The World Bank) WLS Bình phương nhỏ nhất có trọng số (Weighted Least Squares) DANH MỤC BẢNG Bảng Tên bảng Trang 17 Bảng 2.1 Tổng hợp đánh giá chỉ số giá tiêu dùng ở các nước 26 35 Bảng 2.2 Tổng quan về số liệu thống kê dựa trên dữ liệu lớn 36 41 Bảng 2.3 So sánh các phần mềm web scraping 42 Bảng 2.4 Cơ hội, thách thức và rủi ro của dữ liệu lớn cho thống Bảng 2.5 kê chính thức 48 Bảng 2.6 Bảng 2.7 So sánh dữ liệu lớn và dữ liệu nhỏ 58 Bảng 2.8 Ưu và khuyết điểm của các loại dữ liệu dùng để tính Bảng 2.9 CPI 66 Bảng 2.10 Sử dụng mô hình Hedonic để điều chỉnh sự thay đổi về Bảng 2.11 chất lượng sản phẩm ở các nước 72 Bảng 3.1 Tổng hợp nghiên cứu ngoài nước liên quan đến CPI và dữ liệu lớn 74 Tổng hợp nghiên cứu Việt Nam liên quan đến CPI và 84 dữ liệu lớn 85 Bảng tóm tắt các yếu tố từ các nghiên cứu trước được chọn Tổng hợp nghiên cứu ngoài nước liên quan đến mô hình hồi quy Hedonic Quy trình nghiên cứu định tính Bảng 3.2 Tổng hợp chuyên gia tham gia khảo sát