Chuyên đề thực tập tốt nghiệp: Sử dụng mô hình phân tích dữ liệu có tàn suất hỗn hợp để dự báo tăng trường GDP của Việt Nam

TRUONG ĐẠI HỌC KINH TE QUOC DÂN KHOA KINH TE HỌC

NH TE QW,

ì EX:

DE TAI: SU DUNG MO HINH PHAN TICH DU LIEU

CO TAN SUAT HON HOP DE DU BAO TANG

TRUONG GDP CUA VIET NAM

GIANG VIEN HUONG DAN TS NGUYEN VIET HUNGSINH VIEN THUC HIEN TONG KHANH LY

MA SINH VIEN 11193240

LOP CHUYEN NGANH KINH TE HOC 61

HA NOI, NAM 2023

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, em xin chân thành cảm ơn các thầy cô thuộc Khoa Kinh tế học—

Trường Dai học Kinh tế Quốc dân cùng toàn thé các cán bộ giảng viên khác đã trực tiếp giảng dạy và chỉ bảo em trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu.

Đặc biệt, em xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS Nguyễn Việt Hưng, người đã trực tiếp định hướng, hướng dẫn và góp ý để em hoàn thiện khóa luận tốt nghiệp này Bên cạnh đó, em xin cảm ơn tất cả bạn bè, đồng nghiệp va người thân trong gia đình đã là điểm tựa tinh thần vững chắc trong suốt thời gian qua.

Mặc dù đã cố gắng hết sức hoàn thiện, tuy nhiên chuyên dé này không thé

tránh khỏi những thiếu sót, rất mong nhận được sự đóng góp của các thầy cô và

các bạn.

Hà Nội, Năm 2023

Sinh viên thực hiện

Tống Khánh Ly

LOI CAM DOAN

Em xin cam doan khoa luan nay hoan toan do em thuc hién Cac phan trich

dẫn và tài liệu sử dung trong bài hoàn toàn trung thực, được trích nguồn và đảm bảo độ chính xác cao nhất trong phạm vi hiểu biết của em Nếu không đúng như

đã nêu trên, em xin chịu trách nhiệm về bài của mình.

Hà Nội, Năm 2023

Sinh viên thực hiện

Tống Khánh Ly

1 Tính cấp thiết của dé tài s-s- 5c sc se cstsecseEseEsessevseseeserseessessese 1

2 Mục tiêu NGHIEN CUU << 9.99 94 99 999995 96.9894 5965 2

3 Đối tượng, câu hỏi và phạm Vi nghiên cứu -° 2 s2 sssss<es<e 2

4 Phương pháp nghiÊn CỨU << 5 S8 5 %9 9.9899 59 98895.84.95856 56% 3

5 Kết cấu báo cáo nghiên Cứu -. -° s- << se sess£ss£sessesseseesessessrsesse 4

CHUONG 1: TONG QUAN VE CƠ SỞ LÝ THUYET VE GDP 6 1.1 Lý thuyết chung về GDP csccsssssssssssssssesscssessessesssssesssssessesssssesssesessesseeseess 6

1.1.1 Khái niệm và phương pháp tinh ŒGDP à S cv hhhhinikerirerrre 6

1.1.2 Lý thuyết về tăng trưởng GDP ecsesccecsessesssesssssvessesssessesssessesssessecsisesecseseseess 6 1.2 Mô hình dự báo với dữ liệu tần suất hỗn hợp . -s s-<c<< 9 1.2.1 Mô hình mẫu tan suất hỗn hợp (MIDAS) 2-2 s+cs+cs+ceecsersd 10 1.2.2 Mô hình bắc câu (Bridge eqI@fiORS) - - 2-52 ©c+Ss+E+E+EeEzEerterzrered 12 1.2.3 Mô hình VAR tân suất hỗn hợp (MF-VAR) s secs+c+cersered 13 1.2.4 Mô hình nhân tổ tân suất hỗn Hiợp - 2-52 25sSsceecererersereered 13

CHUONG 2: THỰC TRANG GDP VA SU DUNG MÔ HÌNH PHAN TÍCH DU LIEU CÓ TAN SUAT HON HỢP DE DU BAO TANG TRUONG GDP

CUA VIỆT NAM GIAI DOAN 20008-2(2/2 2 s<ssessesssessessses 15

2.1 Phan tích thực trang GDP của Việt Naim s55 «55s ss< ssSsss 15

2.1.1 Bói cảnh nên kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 2008 — 2022 l5 2.1.2 Diễn biến tăng trưởng GDP của Việt Nam giai đoạn 2008 — 2022 T8

2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng GDP của Việt Nam 19

2.2.1 Yếu t6 tăng trưởng xuất khiẩh -22-52©5£+Se+E+E+ESESEEEerkerkerkerkee 19 2.2.2 Yếu tổ cán cân thanh tOGN coecceccecsessecsessessessessessesssssssesssssssssssssssessessesseeses 20

1 ỶẮặặŨ 21

2.2.4 Yếu tô Tăng trưởng doanh số bán lẻ 2 2 ©5z+c++£xe+z+rxecseeei 22 2.2.5 Yếu to tốc độ tăng trưởng sản xuất công nghiỆp -2- e©cccscce+cee: 22

2.2.6 Yếu tố cản cân tHHƯƠNG THÁI SG LH TH ng ng ng grkp 23

2.2.7 Những nhân tO khác ¿+ 2 £++Ek+EE+E£EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErkerkrrkrvee 24

2.3 Dữ liệu nghiÊn CỨU do 6 5 6 5% 9 599 99 989 994.9999998904899489980960 26

2.3.1 Nguồn Ait lIỆ - 5-55 S5 +E‡SESEESEEEEEE2E1211211211211111211111211 111111 xe 26 2.3.2 Mô tả và lựa chọn biến dự báo cccccccccsecxverrrrtrrrrrrtrrrrrrrrea 26 2.4 Xây dựng mô hình phân tích dữ liệu tần suất hỗn hợp và kết quả dự

báo tăng trưởng GDP của Việt ÌNam <5 Ăn 1n gu nggg 33

2.4.1 Xây dựng mô hình hỒi qIy - 52-565 ‡E‡EEEEEEEEEEEEerkerkerkerkee 33

2.4.2 Kết quả dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam bằng mô hình MIDAS 33

CHƯƠNG 3 KET LUẬN VÀ KHUYEN NGHỊ, s ss 37

3.1 Các kết luận và phát hiện qua nghiên cứu . s-sssss 37

3.2 Một số khuyến nghị << << se se EssEseEsEssesseseessersessessere 38 3.3 Hạn chế và định hướng nghiên cứu -s s- sscssessessessess 39

DANH MỤC THAM KHẢO <5 s<©sssessevseEseesssrseessrrsscse 40

DANH MUC BANG BIEU, HINH VE

* BANG BIEU

Bang 2.1 Thống kê mô ta tăng trưởng kinh tế theo quý của Việt Nam giai đoạn

"00/2/22 0000108Ẻ008 8 18

Bang 2.2 Các chỉ số kinh tẾ ¿- 2 s2 E£EESEEEEE2E11712211271211 2211 crk 27 Bang 2.3 Kết qua chạy mô hình SPAC va SAC của chuỗi mô hình TTCT_M

Bảng 2.6 Kết quả lựa chọn mô hình ARIMA dự báo . - «<5 31

Bảng 2.7 Kết quả dự báo dữ liệu khuyết và đánh giá sai số dự báo 32 Bảng 2.8 Đánh giá sai số dự báo của 3 mô hình MIDAS - 35

* HÌNH VE

Hình 2.1 Tăng trưởng kinh tế theo quý của Việt Nam giai đoạn 2008-2022 18 Hình 2.2 Kết quả dự báo tăng trường GDP theo Quý của 3 mô hình MIDAS 34

LỜI MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Dự báo kinh tế vĩ mô, đặc biệt là dự báo tăng trưởng GDP, luôn là một

nhiệm vụ quan trọng nhưng khó khăn đối với chính phủ của một quốc gia Do tình hình kinh tế trong nước và quốc tế ngày càng trở nên phức tạp, đặc biệt là những bat ôn xảy ra gần đây bởi những cú sốc bên ngoài như dịch bệnh

COVID-19, những biến động của thị trường tài chính toàn cầu và những điều chỉnh bên

trong dẫn đến việc dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam ngày càng khó khăn

Dự báo tăng trưởng GDP là một trong những chủ đề nghiên cứu quan trọng được các nhà nghiên cứu rat quan tâm Dé đưa ra dự báo tăng trưởng GDP chính xác, các mô hình dự báo cần giải quyết hai vấn đề: một là lựa chọn hợp lý các yếu tố đưa vào mô hình dự báo; hai là sử dụng hiệu quả các dữ liệu về các chỉ số

kinh tế đã được các cơ quan công bố Ở Việt Nam, đã có rất nhiều các dự báo

kinh tế được đưa ra bởi những tổ chức uy tín như Ngân hàng Thé giới (WB), quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), Ngân hang Phát triển Châu A (ADB), Những dự báo này thường không thống nhất với nhau do mỗi tô chức sử dụng một mô hình dự báo riêng Các mô hình này thường được áp dụng cho tat cả các quốc gia, nó có

thé bỏ qua các đặc trưng kinh tế của từng quốc gia Hơn nữa, các mô hình dự

báo tăng trưởng GDP truyền thống chỉ phân tích được các biến có cùng tần suất trong cùng một giai đoạn nghiên cứu Vì vậy chưa khai thác tốt được bộ dữ liệu đã công bố ở các tần suất khác nhau, với các độ trễ công bố cũng khác nhau.

Việc ứng dụng mô hình phân tích dit liệu có tần suất hỗn hợp dé dự báo tăng

trưởng GDP sẽ khắc phục được những hạn chế đó.

Hiện nay các mô hình phân tích dữ liệu có tần suất hỗn hợp đang được ứng

dụng rộng rãi do tính ưu việt, toàn diện và hiệu quả trong việc cải thiện độ chínhxác cua dự báo so với một sô mô hình dự báo truyền thông Tuy nhiên, tính đên

nay các nghiên cứu về tăng trưởng GDP của Việt Nam còn rất ít, đặc biệt là nghiên cứu liên quan đến dự báo tăng trưởng GDP bằng mô hình hồi quy dữ liệu tần suất hỗn hợp Chính vì vậy, nghiên cứu này sẽ kế thừa những lý thuyết liên

quan và phương pháp hồi quy dữ liệu có tần suất hỗn hop dé xây dựng mô hình

dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam.

2 Mục tiêu nghiên cứu

* Mục tiêu tổng quát

Mục tiêu chính của đề tài tập trung vào dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam bang mô hình phân tích dữ liệu có tần suất hỗn hợp.

* Mục tiêu cụ thể

Đề tài sẽ tập trung giải quyết các nhiệm vụ cụ thê sau:

- Hệ thống cơ sở lý luận về GDP và mô hình phân tích dữ liệu tần suất hỗn

- Đánh giá thực trạng công tác dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam.

- Xây dựng mô hình phân tích dit liệu có tần suất hỗn hợp dự báo cho tăng

trưởng GDP của Việt Nam.

3 Đối tượng, câu hồi và phạm vi nghiên cứu * Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là tăng trưởng GDP của Việt Nam, các biến số kinh tế vĩ mô với các loại tần suất khác nhau và mô hình phân tích dữ

liệu có tần suất hỗn hợp.

* Câu hỏi nghiên cứu

Dé đạt được các mục tiêu nghiên cứu, tác giả đã xây dựng các câu hỏi

nghiên cứu sau:

Thứ nhất, Các biên và chỉ số kinh tế nào ảnh hưởng đến công tác dự báo

tăng trưởng GDP của Việt Nam?

Thứ hai, Các phương pháp dự báo tăng trưởng GDP và mô hình phân tích

dữ liệu có tần suất hỗn hợp nào phục vụ cho công tác dự báo tăng trưởng GDP

của Việt Nam?

Thứ ba, Căn cứ kết quả nghiên cứu, cần đưa ra những khuyến nghị cụ thể đối với các biến tài chính dé được theo dõi chặt chẽ dé dự đoán những biến động

của chu kỳ kinh tế như thế nào?

* Pham vi nghiên cứu

(i) Về nội dung nghiên cứu: dé tài nghiên cứu thực trang công tác dự báo

tăng trưởng GDP của Việt Nam trong thời gian qua, các phương pháp dự báo

tăng trưởng GDP và xây dựng mô hình phân tích dữ liệu có tần suất hỗn hợp

phục vụ cho công tác dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam.

(ii) Về thời gian nghiên cứu: Dé phân tích thực trạng công tác dự báo tăng

trưởng GDP của Việt Nam trong thời gian qua và xây dựng mô hình phân tích

dữ liệu có tần suất hỗn hợp phục vụ dự bao tăng trưởng GDP của Việt Nam, đề

tài tập trung chủ yếu trong giai đoạn 15 năm trở lại đây (2008 - 2022) Dữ liệu

của các biến được lấy theo ngày, tháng, quý, năm (tùy thuộc vào sự sẵn có của

dữ liệu).

(iii) Về không gian: thực hiện nghiên cứu với dữ liệu tại Việt Nam.

4 Phương pháp nghiên cứu

* Cách tiếp cận

Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, tác giả sẽ tiếp cận nghiên

cứu theo các góc độ sau:

- Tiếp cận từ góc độ Kinh tế Vĩ mô: các lý thuyết về GDP và phương pháp tính GDP, lý thuyết về tăng trưởng kinh tế.

- Tiếp cận từ góc độ Kinh tế Lượng: các lý thuyết về phương pháp hồi quy với dữ liệu có tần suất hỗn hợp.

- Tiếp cận lich sử, logic: xem xét các công trình nghiên cứu trước đây dé đưa ra, hoàn thiện hệ thống các lý thuyết về tăng trưởng GDP, mô hình với dữ

liệu có tần suất hỗn hợp, đồng thời xác định những van đề đã được nêu, những nội dung chưa được làm rõ dé xác định những điểm mới và phạm vi nghiên cứu

trong đề tài của mình.

- Tiếp cận từ lý thuyết đến thực tiễn: từ các lập luận về lý thuyết, đề tài sẽ

đi vào xem xét thực tiễn về công tác dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam, công tác thu thập và công bé dữ liệu vĩ mô, từ đó sẽ đi xây dựng mô hình phân

tích dự báo với đữ liệu có tần suất hỗn hợp, ước lượng mô hình và đề xuất phương

pháp dé phục vụ cho công tác dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam trong thời gian sắp tới.

* Phương pháp nghiên cứu

Đề đạt được mục tiêu nghiên cứu của đề tài, các phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong đề tài sẽ bao gồm cả phương pháp nghiên cứu cụ thể như

- Phuong pháp phân tích, tong hop: Hệ thống hóa những van dé lý luận chung về GDP, tăng trưởng GDP, mô hình dữ liệu tần suất hỗn hợp (MIDAS) dựa trên việc kế thừa các tài liệu tham khảo, các công trình nghiên cứu trong và

ngoải nước.

- Phương pháp thống kê, thu thập số liệu: khai thác và sử dụng các nguồn

số liệu thứ cấp liên quan đến đề tài từ các kênh thông tin chính thức trong nước

và quốc tế như: Tổng cục Thống kê, Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Tổng cục Hải quan, Ngân hàng Nhà nước, Ngân hàng Thế giới, Quỹ Tiền tệ Quốc tế, Ngân hàng Phát triển Châu Á

- Phương pháp phân tích, so sánh: trên cơ sở nguồn số liệu, so sánh đánh

giá thực trạng tăng trưởng của GDP giữa các giai đoạn và gắn với mục tiêu tăng trưởng kinh tế qua các thời kỳ; so sánh các phương pháp tính toán và dự báo

GDP, công tác thu thập và công bồ số liệu vĩ mô của Việt Nam.

5 Ket cau báo cáo nghiên cứu

Ngoài phần mở đầu và tài liệu tham khảo, nội dung chuyên đề bao gồm các chương cụ thể như sau:

Chương 1: Tổng quan về cơ sở lý thuyết về GDP

Chương 2: Thực trạng GDP và sử dụng mô hình phân tích dữ liệu có tần

suất hỗn hợp dé dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam giai đoạn 2008-2022 Chương 3: Kết luận và khuyến nghị

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

GDP = Giá trị sản xuất — chỉ phí trung gian + thuế nhập khẩu

Trong đó:

- 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

- 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.

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.

- 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.

1.L2 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.

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):

sánh đến năm thứ n.

- Yn: là GDP theo giá so sánh năm cuối (năm thứ n) của thời kỳ nghiên

- 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 1.2 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

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 1.2.1 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

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

- 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

- 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) Vì Xim có tần suất cao hơn Yiq, việc mô hình hoa day đủ thường yêu cầu nhiều độ trễ trong phương trình hồi quy, điều này có

thé dẫn đến tình trạng tham số hóa quá mức Một số lược đồ trọng số phô biến

dé tham số hóa như Almon còn gọi là “Tré Almon mũ” tương ứng với hàm trễ Almon Cu thé lược đồ Almon được biéu diễn như sau:

nan — ®XP (Ark + «+ Ogk®)

piấu lệ = Di, exp (Ø,k + + 8ok®9)

Với Q là số lượng tham số của 6, hay Ø = (Ø 1, @ 2, , 9g) là các tham số cần được ước lượng Hàm này khá linh hoạt và có thé có nhiều hình dạng khác

nhau chi với vài tham số Chúng có thé là mô hình tăng dan, giảm dan hoặc lỗi

lõm Ghysel, Santa-Clara và Valkanov (2005) đã sử dụng dạng hàm này với hai

tham số, cho phép tính linh hoạt cao và xác định có bao nhiêu độ trễ được đưa vào hồi quy Vì lược đồ trễ Almon được sử dụng phô biến nhất và có tính linh hoạt cao nên trong nghiên cứu này nhóm tác giả sử dụng lược đồ trễ Almon dé xác định các tham số hóa phù hợp cho các hệ số trễ của mô hình Như vậy để

thực hiện dự báo tăng trưởng GDP, nghiên cứu này sử dụng mô hình MIDAS

với lược đồ trễ Almon trên tập dữ liệu sau khi đã được bồ sung các giá trị khuyết

1.2.2 Mô hình bắc cau (Bridge equations)

Một trong những cách tiếp cận kinh tế lượng ban đầu với sự hiện diện của

dữ liệu tần suất hỗn hợp dựa vào việc sử dụng các mô hình bắc cầu nêu trong

Baffigi, Golinelli, Parigi (2004) và Diron (2008) Mô hình bắc cầu là mô hình hồi quy tuyến tính liên kết ("bắc cầu") các biến tần suất cao như chỉ số sản xuất công nghiệp hoặc chỉ số bán lẻ, cho các biến tần suất thấp như tăng trưởng GDP hàng quý, cung cấp một số dự báo tức thời và sự phát triển trong ngắn hạn Mô

hình bắc cầu cho phép tính toán các ước lượng ban đầu về các biến tần số thấp bằng cách sử dụng các biến tần suất cao Các mô hình bắc cầu không phải là các

mô hình kinh tế lượng vĩ mô thông thường, vì nó bao gồm cả các chỉ số đặc biệt không dựa trên các quan hệ nhân quả, mà dựa trên thống kê thực tế, chứa thông tin cập nhật theo thời gian Mô hình bắc cầu thường được áp dụng cho các dự

báo ngắn hạn và dự báo tức thời của các ngân hàng trung ương và các tô chức

hoạch định chính sách (Baffigi, Golinelli và Parigi (2004), Diron (2008),

13Bencivelli, Marcellino & Moretti (2012)).

1.2.3 Mô hình VAR tan suất hỗn hợp (MF-VAR)

Mô hình ME-VAR là một mô hình VAR phân tích bộ dữ liệu chuỗi thời

gian với tần suất hỗn hợp Tuy nhiên các biến có tần suất thấp sẽ dùng kỹ thuật dé đưa về cùng tần suất cao nhất trong các chuỗi thời gian được đưa vào mô hình ME-VAR thường có nhiều tham số Dé ước lượng các tham số trong mô hình MF-VAR hiện nay có hai phương pháp Phương pháp thứ nhất tiếp cận theo cô điển với ước lượng bằng cách xây dựng ham hop lý cực đại và phương pháp

thứ hai sử dụng suy diễn Bayes Hai nghiên cứu tiêu biểu cho hai phương pháp

này là: Mariano và Murasawa (2010) với cách tiếp cận cô điển; Schorfheide và Song (201 1) tiếp cận theo suy diễn Bayes Theo nghiên cứu của Vladimir Kuzina

và các cộng sự (2008) thi MF-VAR hữu ích khi đưa ra các dự báo dài hạn hơnlà dự báo tức thời.

1.2.4 Mô hình nhân tố tần suất hỗn hop

Mô hình nhân tố tần suất hỗn hợp có liên quan mật thiết đến mô hình MF-VAR, được dùng dé biéu diễn không gian trạng thái của MF-VAR Các mô hình nhân tố cũng được sử dụng dé xử lý dữ liệu có tần suất hỗn hợp Những mô hình này được dùng để trích xuất một trạng thái không quan sát được của nền kinh tế

và tạo ra một chỉ số mới trùng hợp nhằm khai thác thêm thông tin và thu được dự báo chính xác hơn Có thể kế đến nghiên cứu của Mariano và Murasawa

(2003) đề xuất mô hình các nhân tố tần suất hỗn hợp thang đo nhỏ, được phát trién dé mở rộng thành chi số trùng lặp Stock-Watson cho nền kinh tế Mỹ bằng cách kết hợp GDP thực hàng quý và các chỉ số hoạt động kinh doanh theo chu kỳ hàng tháng Một mô hình nhân tổ tần suất hỗn hợp với thang do lớn được đề

xuất bởi Giannone, Reichlin và Small (2008), với mục đích kết nối thông tin

trong một tập dữ liệu lớn có tần suất tháng để dự báo cho biến tần suất quý.

Banbura và Runstler (2011) đã mở rộng mô hình này thành mô hình không

trạng thái có tần suất hỗn hợp Cuối cùng, Marcellino và Schumacher (2010), đề xuất mô hình kết hợp các mô hình nhân tố và mô hình MIDAS thành mô hình MIDAS nhân tó.

Các kết quả công bố trong thời gian qua cho thấy việc phát triển và ứng

dụng các mô hình sử dụng bộ dữ liệu có các tần suất hỗn hợp thu hút sự quan tâm đáng ké của các nhà khoa hoc trong may năm gan đây Đặc biệt là ủng dụng

các mô hình đữ liệu với tần suất hỗn hợp để đưa ra các dự báo cho các chỉ số

kinh tế vĩ mô của các nhà nghiên cứu nước ngoài Đây là một trong những mô

hình dự báo đang được đánh giá tốt hiện nay mà nghiên cứu khoa học cũng như thực tế áp dụng ngày càng nhiều.

CHƯƠNG 2: THUC TRANG GDP VÀ SỬ DUNG MÔ HÌNH PHAN TICH DU LIEU CÓ TAN SUÁT HON HOP DE DU BAO TANG

TRUONG GDP CUA VIET NAM GIAI DOAN 2008-2022

2.1 Phân tích thực trạng GDP của Việt Nam

2.1.1 Bối cảnh nền kinh tế Việt Nam trong giai đoạn 2008 — 2022 * Kinh tế tăng trưởng ấn tượng

Trong giai đoạn 2008-2022, kinh tế Việt Nam đã có những bước phát triển ngoạn mục Sự nghiệp đổi mới đã đưa đất nước ra khỏi khủng hoảng kinh tế - xã

hội, tạo được những tiền đề cần thiết dé chuyên sang thời kỳ phát triển mới, day

mạnh công nghiệp hóa, hiện đại hóa Cụ thé hơn, trong giai đoạn đầu 2008-2010, nền kinh tế nước ta vượt qua nhiều khó khăn, thách thức Kinh tế vĩ mô cơ bản 6n định, duy tri được tốc độ tăng trưởng khá, tiềm lực và quy mô nền kinh tế tăng nhanh, nước ta đã ra khỏi tình trạng kém phát triển Tốc độ tăng trưởng kinh

tế bình quân 5 năm đạt 7% Quy mô tông sản phẩm trong nước (GDP) năm 2010

đạt 101,6 tỷ USD (gấp 3,26 lần so với năm 2000) Sang đến giai đoạn 2011-2020, kinh tế vĩ mô duy trì ôn định vững chắc, lạm phát được kiểm soát và duy trì ở mức thấp tạo môi trường và động lực cho phát triển kinh tế - xã hội Giai đoạn 2011-2015, tốc độ tăng trưởng tổng sản phâm trong nước (GDP) đạt bình

quân 5,9%/năm; giai đoạn 2016-2019 ước đạt 6,8%/năm Việt Nam trở thành

một trong những nên kinh tế tăng trưởng cao nhất của khu vực và IMF đánh giá Việt Nam nam trong Top 20 nền kinh tế đóng góp lớn nhất vào tăng trưởng toàn cầu năm 2019 Dang chú ý, năm 2020, dưới tác động của đại dich COVID-19, nhiều nước trên thế giới đã rơi vào suy thoái Tuy nhiên, Việt Nam là một trong

số ít quốc gia vẫn duy trì tăng trưởng dương (2,9%), dịch bệnh được kiểm soát, bảo đảm an sinh xã hội Theo đánh giá của các tổ chức kinh tế trong và ngoài nước, kết thúc năm 2020, Việt Nam đã đạt được “mục tiêu kép” trong phòng,

chống COVID-19 và duy tri tăng trưởng kinh tế Tạp chí The Economist tháng

8/2020 đã xếp Việt Nam trong top 16 nền kinh tế mới nổi thành công nhất thé

* Su nghiệp Công nghiệp hóa, hiện đại hóa có những bước phát triển mới Dưới sự lãnh đạo của Đảng, Nhà nước ta đã tích cực thể chế hóa đường lối, chủ trương, quan điểm về CNH, HĐH dat nước, bước đầu tạo môi trường pháp

lý bình đăng và minh bạch cho các doanh nghiệp thuộc mọi thành phan kinh tế cạnh tranh, phát triển, khơi thông các nguồn lực trong nước và thu hút đầu tư nước ngoài Cơ cau kinh tế chuyền dich theo hướng hiện đại Ty trọng các ngành

công nghiệp va dich vụ tăng, tỷ trọng ngành nông nghiệp giảm Trong giai đoạn

2010-2020 tỷ trọng khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản trong GDP giảm từ

18,9% năm 2010 xuống 14,85% năm 2020; các khu vực công nghiệp, xây dựng và dịch vụ tăng tương ứng từ 81,1% lên 85,15%, vượt mục tiêu đề ra Trình độ công nghệ sản xuất công nghiệp đã có bước thay đổi theo hướng hiện đại Một

số ngành dịch vụ có giá trị gia tăng cao như khoa học - công nghệ, thiết kế công

nghiệp, nghiên cứu thị trường, tài chính, ngân hàng, viễn thông đã hình thành

và từng bước phát triển Việc phát triển và ứng dụng khoa học - công nghệ, đặc biệt là công nghệ cao có tiến bộ, tạo những tiền đề để chuyền sang xây dựng kinh tế tri thức Cơ cấu lao động đã có sự chuyên đổi tích cực, gắn liền với quá trình

chuyên dịch cơ cấu kinh tế, phục vụ tốt hơn các mục tiêu công nghiệp hóa, hiện

đại hóa Tỷ trọng lao động ngành nông nghiệp đã giảm mạnh, tỷ trọng lao động

ngành công nghiệp - xây dựng và dịch vụ tăng liên tục Năng suất lao động được nâng lên rõ rệt Tốc độ tăng năng suất lao động bình quân giai đoạn 201 1-2015

là 4,3%/nam, giai đoạn 2016-2022 là 5,8%/nam Xếp hạng toàn cầu về chỉ số

đổi mới sáng tạo của Việt Nam những năm gần đây tăng vượt bậc, dẫn đầu nhóm

quốc gia có thu nhập trung bình thấp Đặc biệt, sức cạnh tranh của nền kinh tế

được nâng lên rõ rệt: năm 2019, năng lực cạnh tranh toàn cầu (GCI) của Việt Nam tăng 10 bậc so với năm 2018, đứng thứ 67/141 nền kinh tế Chỉ số môi

trường kinh doanh của Việt Nam năm 2019 tăng 8 bậc so với năm 2015, xếp thứ 70/190 quốc gia và vùng lãnh thé.

* Hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng

Đến nay, Việt Nam có quan hệ thương mại với 224 đối tác, trong đó có hơn 70 nước là thị trưởng xuất khâu của chúng ta; có quan hệ với hơn 500 tổ chức quốc tẾ; 71 nước công nhận quy chế kinh tế thị trường cho Việt Nam Đặc biệt,

với việc tham gia 17 hiệp định thương mại tự do (FTA) đa phương và song

phương (15 FTA đã ký kết và 2 FTA đang đàm phán), Việt Nam trở thành tâm

điểm của mạng lưới khu vực thương mại tự do rộng lớn, chiếm gần 90% GDP

thế giới, góp phần gia tăng đan xen lợi ích của nước ta với hầu hết các đối tác hàng đầu khu vực và thế giới.

Trong đó, gần đây nhất, điểm sáng của thành tựu hội nhập kinh tế quốc tế của Việt Nam chính là: thúc đây ký kết, phê chuẩn và triển khai hiệu quả Hiệp

định Đối tác Toàn diện và Tiến bộ xuyên Thái Bình Dương (CPTPP), phê chuẩn

Hiệp định thương mại tự do giữa Việt Nam và Liên minh châu u (EVFTA), thúc

đây ký Hiệp định Đối tác Kinh tế Toàn diện Khu vực (RCEP); phát huy vai trò Chủ tịch ASEAN 2020 thúc đây triển khai Cộng đồng kinh tế ASEAN và liên kết kinh tế giữa ASEAN với các đối tác Trong bối cảnh dịch COVID-19 còn

diễn biến phức tạp, trọng tâm hàng đầu trong hội nhập kinh tế của Việt Nam là

việc thực thi và tận dụng hiệu quả các cơ hội từ các hiệp định thương mại tự do,

nhất là Hiệp định CPTPP, Hiệp định EVFTA, các hiệp định của ASEAN với các đối tác dé phục hồi và phát triển kinh tế Đồng thời, tăng cường sự tham gia của cộng đồng doanh nghiệp và các hiệp hội ngành hàng trong quá trình triển khai

các cam kết, đề xuất giải pháp nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp,

ngành hàng, hỗ trợ doanh nghiệp trong phòng vệ thương mại Vượt qua những

thử thách chưa từng có tiền lệ, Việt Nam đã xây dựng một mô hình kinh tế tổng quát là phát triển kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa, hiện đại và hội

nhập quốc tế; hướng tới mục tiêu phát triển, lay con người làm trung tâm, phát

triên bên vững, bao trùm và hội nhập.

2.1.2 Diễn bién tăng trưởng GDP của Việt Nam giai đoạn 2008 — 2022 Sự phát triển của Việt Nam trong 15 năm qua là rất đáng ghi nhận thể hiện

ở tốc độ tăng trưởng kinh tế rất ấn tượng Nếu xét riêng trong giai đoạn này thì

tăng trưởng GDP bình quân theo quý của Việt Nam là 6.4% (bảng 1), thuộc

nhóm các nước tăng trưởng cao trong khu vực và thê giới.

Bảng 2.1 Thống kê mô tả tăng trưởng kinh tế theo quý của Việt Nam giai

(Nguôn: Kết quả phân tích số liệu của tác giả) Hình 2.1 Tăng trưởng kinh tế theo quý của Việt Nam giai đoạn 2008-2022