Vận dụng phương pháp tự hồi quy kết hợp trung bình trượt dự báo tỷ lệ lạm phát ở việt nam

PHẦN A: ĐẶT VẤN ĐỀ Lý lựa chọn đề tài Lạm phát tính toán từ số giá tiêu dùng (CPI – Consumer Price Index) biến số kinh tế vĩ mô quan trọng mà kinh tế dành cho quan tâm đặc biệt Lạm phát gia tăng liên tục mức giả chung kinh tế hiểu tượng tiền tệ Lạm phát cao làm cho đời sống người dân gặp khó khăn sức mua đồng nội tệ giảm sút Nhất thời kì khủng hoảng kinh tế toàn cầu ảnh hưởng Ế trực tiếp tới kinh tế quốc gia giới Mặc dù có tín hiệu khả quan cho thấy kinh tế toàn cầu thoát khỏi đáy suy thoái đà hồi phục chậm chạp Việt Nam nước nằm số Thời gian H TÊ ́H U vừa qua, kinh tế Việt Nam chịu tác động lớn từ khủng hoảng kinh tế toàn cầu với lạm phát cao tăng trưởng mức thấp Chưa kể từ sau đổi vấn đề lạm phát quan tâm đặc biệt Lạm phát cao kèm với tăng trưởng thấp kết hợp với tác động khủng hoảng kinh tế toàn cầu đặc biệt giai đoạn 2007 -2012 gây hậu nặng nề cho kinh tế mà nguyên nhân xác định thân nội kinh tế Việt Nam hay nói cách khác “sức khỏe” kinh tế có nhiều vấn đề Chính phủ ̣C K IN để nhiều biện pháp để chống lạm phát, kéo mức lạm phát ngưỡng số thực thành công mục tiêu “hy sinh tăng trưởng để kiềm chế lạm phát” Tuy nhiên, biện pháp mạnh tay Chính phủ thời gian gần tác động ngược trở lại kinh tế kiềm chế thành công lạm phát tượng suy ̣I H O thoái giảm phát lại xảy điển hình diễn biến năm 2014 Điều nằm dự tính Chính phủ Điều đòi hỏi công tác dự báo biến số kinh tế phải ngày có độ xác cao nhằm giúp cho nhà quản lí Đ A đưa kế hoạch điều chỉnh phù hợp cho kinh tế Đã có nhiều đề tài phân tích dự báo lạm phát mối quan hệ lạm phát với biến số khác kinh tế Việt Nam thực thời gian qua Mỗi đề tài nghiên cứu có cách tiếp cận riêng đưa số dự báo dựa cách tiếp cận đồng thời gợi ý sách cho nhà quản lý từ kết dự báo Tuy nhiên theo khảo sát tác giả với cách tiếp cận theo phương pháp tự hồi quy kết hợp trung bình trượt (phương pháp ARIMA – Autoregressive Integrated Moving Average) nghiên cứu dự báo lạm phát Việt Nam giai đoạn 2003 -2014 chưa có đề tài thực Mặt khác, đề tài thực nghiên cứu nhằm mục đích xem xét biến động giá thời gian qua, dự báo tỷ lệ lạm phát tháng năm 2015 Việt Nam, cung cấp tài liệu phục vụ giảng dạy cho sinh viên ngành Thống kê ví dụ phương pháp để dự báo Dựa lý đó, định lựa chọn đề tài “Vận dụng phương pháp tự hồi quy kết hợp trung bình trượt dự báo tỷ lệ lạm phát Việt Nam” Đề tài thực thời gian ngắn với hiểu biết hạn chế tác giả, chắn tránh khỏi sai sót định Vì vậy, tác giả mong người đọc đóng góp ý kiến thiết thực để đề tài hoàn thiện Mục tiêu nghiên cứu Đề tài thực nhằm nghiên cứu diễn biến lạm phát Việt Nam ́H U Ế giai đoạn 2003 -2014 từ xây dựng mô hình dự báo thích hợp thông qua phương pháp ARIMA dự báo lạm phát cho tháng năm 2015 thông qua phân tích chuỗi số liệu CPI Việt Nam giai đoạn 1/2003 -11/2014 đưa số gợi ý sách cho công tác dự báo thời gian tới TÊ Đồng thời tài liệu dự kiến sử dụng giảng dạy cho sinh viên chuyên ngành Thống kê phương pháp phân tích dự báo H Phương pháp nghiên cứu K IN Mô hình dự báo đề tài sử dụng phương pháp tự hồi quy tích hợp trung bình trượt (mô hình ARIMA) với bước phân tích phù hợp để đưa mô hình tốt dựa vào số liệu CPI Việt Nam thu thập giai đoạn 1/2003 – 11/2014 Phần mềm sử dụng đề phân tích xử lí số liệu EVIEWS6 ̣C Đối tượng phạm vi nghiên cứu O * Đối tượng nghiên cứu ̣I H Đề tài sử dụng số giá tiêu dùng Việt Nam giai đoạn 1/2003 -11/2014 làm đối tượng nghiên cứu từ dự báo lạm phát cho năm 2015 Đ A *Phạm vi nghiên cứu Chỉ số giá tiêu dùng Việt Nam Tổng cục thống kê công bố với nhiều mốc so sánh khác tháng sau so với tháng trước, so với kì năm trước, so với tháng 12 năm trước, bình quân thời kì Số liệu sử dụng để phân tích mà đề tài sử dụng số giá tiêu dùng (CPI) Việt Nam giai đoạn 1/2003 -11/2014 (143 quan sát) Đề tài thực phân tích dựa vào số liệu thu thập được thu thập trang web Tổng cục thống kê (www.gso.gov.vn) qua số bước xử lí thích hợp để làm “trơn” số liệu sử dụng dự báo cho lạm phát tháng năm 2015 Kết cấu đề tài nghiên cứu Đề tài bao gồm nội dung nghiên cứu sau: - Tổng quan lạm phát phương pháp ARIMA - Vận dụng phương pháp ARIMA dự báo lạm phát Việt Nam Gợi ý, thảo luận sách nhằm kiểm soát lạm phát kiến nghị công tác dự báo kinh tế vĩ mô Việt Nam Đ A ̣I H O ̣C K IN H TÊ ́H U Ế - PHẦN B: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LẠM PHÁT VÀ PHƯƠNG PHÁP TỰ HỒI QUY KẾT HỢP TRUNG BÌNH TRƯỢT 1.1 Tổng quan lạm phát 1.1.1 Khái niệm Lạm phát tượng kinh tế vĩ mô phổ biến có ảnh hưởng rộng lớn đến mặt đời sống kinh tế đại Bằng chứng bật cho điều lạm phát thời kỳ siêu lạm phát mà Việt Nam trải qua sau chiến tranh khiến Ế kinh tế bị ảnh hưởng nghiêm trọng Vậy lạm phát gì? Lạm phát hiểu gia tăng liên tục mức giá chung Điều không thiết có nghĩa giá hàng hóa dịch vụ đồng thời phải tăng TÊ ́H U lên theo tỷ lệ mà cần mức giá trung bình tăng lên Một kinh tế trải qua lạm phát giá số mặt hàng giảm giá hàng hóa dịch vụ khác tăng đủ mạnh Lạm phát định nghĩa suy giảm sức mua nước đồng nội tệ Trong bối cảnh lạm phát đơn vị H tiền tệ mua ngày hàng hóa dịch vụ Nói cách khác, có lạm phát người ta ngày nhiều đồng nội tệ để mua giỏ hàng hóa dịch vụ cố định Nếu thu nhập tiền không theo kịp tốc độ trượt giá ̣C K IN thu nhập thực tế tức sức mua thu nhập tiền giảm Một điều quan trọng mà cần nhận thức lạm phát không đơn gia tăng mức gia tăng liên tục mức giá Nếu có cú sốc xuất làm tăng mức giá dường giá đột ngột ̣I H O bùng lên lại giảm trở lại mức ban đầu sau Hiện tượng tăng giá tạm thời không coi lạm phát Tuy nhiên, thực tế cú sốc thường có ảnh hưởng kéo dài kinh tế gây lạm phát Đ A Theo lý thuyết tiền tệ lạm phát tượng tiền tệ Theo Friedman “lạm phát đâu tượng tiền tệ… xuất cung tiền tăng nhanh sản lượng” Kết luận dựa hai điều Thứ nhất, nhà tiền tệ cho lạm phát gây dư thừa tổng cầu so với tổng cung nguyên nhân gây dư thừa có nhiều tiền lưu thông Tức lạm phát gây sức ép từ phía cầu, từ phía cung Thứ hai, giả sử mối quan hệ nhân bắt nguồn từ tác động cung ứng tiền đến mức giá ngược lại giá tăng lên làm tăng lượng tiền cung ứng lý thuyết đưa đồng thức sau: M*V=P*Y Trong đó: M – cung tiền; V – tốc độ chu chuyển tiền (hệ số tạo tiền); P – mức giá; Y – sản lượng kinh tế (GDP) 1.1.2 Đo lường lạm phát Để đo lường lạm phát người ta sử dụng số giá tiêu dùng (CPI – Consumer Price Index) Chỉ số giá tiêu dùng đo lường mức giá trung bình rổ hàng hóa dịch vụ mà người tiêu dùng điển hình mua Tại Việt Nam rổ hàng hóa, dịch vụ để tính CPI gồm loại hàng hóa dịch vụ phổ biến, đại diện cho tiêu dùng dân cư thường xem xét, cập nhật năm lần CPI tiêu tương đối phản ánh xu mức độ biến động giá bán lẻ hàng tiêu dùng dịch vụ dùng sinh hoạt dân cư hộ gia đình (Theo định nghĩa TÊ Các bước tiến hành tính số lạm phát sau: ́H U Ế Tổng cục thống kê Niên giám thống kê Việt Nam) Khi CPI tăng nghĩa mức giá trung bình tăng Kết người tiêu dùng nhiều tiền để mua lượng hòa hóa dịch vụ cũ nhằm trì mức sống trước họ Bước 1: chọn năm sở xác định giỏ hành hóa thời kì sở ( q it ) với t biểu H thị thời kì thứ t, với t=0 năm sở, i mặt hàng tiêu dùng thứ i giỏ hàng sở giỏ hàng hóa thời kì sở q i0 IN Bước 2: xác định giá mặt hàng giỏ hàng cố định cho thời kì ( p it ) K Bước 3: tính chi phí mua giỏ hàng cố định theo giá thay đổi thời kì Công thức: ̣C Chi phí giỏ hàng thời kì t =  p it * q i0 ̣I H O Bước 4: tính số giá tiêu dùng cho thời kì t theo công thức CPI t  t  p i * q qi 0  pi * q i * 100 Đ A Bước 5: tính tỷ lệ lạm phát theo công thức   CPI t  CPI t 1 * 100 CPI t 1 Trong CPIt-1 số giá tiêu dùng thời kì t-1 Ngoài người ta sử dụng số khác để đo lường lạm phát số điều chỉnh GDP (GDP deflator); số giá sản xuất (PPI – Production price index); số giá bán buôn (WPI – Wholesale price index); số giá bán lẻ (RPI - Retail price index) Chỉ số giá tiêu dùng Tổng cục thống kê (TCTK) Việt Nam công bố lần vào năm 1998 với gốc so sánh lựa chọn năm 1995 Năm 2001, Tổng cục thống kê cập nhật danh mục mặt hàng đại diện quyền số chi tiêu cuối để tính CPI với năm gốc so sánh chọn năm 2000 Năm 2006, TCTK tiếp tục cập nhật danh mục mặt hàng đại diện quyền số để tính CPI với năm gốc ́H U Ế so sánh chọn 2005 Tháng 10/2009 TCTK cập nhật danh mục mặt hàng quyền số với năm gốc so sánh lựa chọn năm 2009 TÊ Hiện rổ hàng hóa mà TCTK áp dụng để tính CPI bao gồm 572 mặt hàng H (ngoại trừ vàng ngoại tệ thu thập tính riêng) Quyền số TCTK áp dụng dựa khảo sát mức sống hộ gia đình điều tra quyền số số giá tiêu dùng thực năm 2008 Cụ thể: O ̣C K Các nhóm hàng dịch vụ Tổng chi cho tiêu dùng cuối I- hàng ăn dịch vụ ăn uống lương thực thực phẩm Ăn uống gia đình II- Đồ uống thuốc III- May mặc, mũ nón, giày dép IV- nhà ở, điện nước, chất đốt, VLXD V – thiết bị đồ dùng gia đình VI – thuốc dịch vụ y tế VII – Giao thông VIII – bưu viễn thông IX – Giáo dục X – văn hóa, giải trí, du lịch XI – hàng hóa dịch vụ khác Đ A ̣I H Mã C 01 011 012 013 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 IN Bảng 1.1: Quyền số dùng tính CPI Việt Nam áp dụng Quyền số (%) 100 39.93 8.18 24.35 7.4 4.03 7.28 10.01 8.65 5.61 8.87 2.73 5.72 3.83 3.34 (Nguồn:gso.gov.vn) 1.1.2 Nguyên nhân gây lạm phát  Lạm phát cầu kéo (Demand - pull inflation) Lạm phát cầu kéo hay lạm phát nhu cầu lạm phát xảy tổng cầu tăng vượt mức cung hàng hóa xã hội, dẫn đến áp lực làm tăng giá Khi tổng cầu tăng, tức có nhiều người mua sẵn sàng mua hàng hóa, lượng cung không tăng tăng dẫn đến thị trường xảy tình trạng thiếu hụt hàng hóa Theo quy luật cung cầu giá thị trường tăng lên, tức xuất lạm phát  Lạm phát chi phí đẩy (Cost – push inflation) Xảy số chi phí đồng loạt tăng lên toàn kinh tế Trong Lạm phát ỳ (lạm phát quán tính) Đây loại lạm phát dự tính trước người biết trước ́H  U Ế bối cảnh đó, biến số vĩ mô biến đồng theo chiều hướng bất lợi: sản lượng giảm, thất nghiệp lạm phát tăng Chính vậy, lạm phát gọi lạm phát kèm suy thoái (stagflation) Ba loại chi phí gây lạm phát: tiền công, thuế gián thu giá nguyên liệu nhập H TÊ tính đến thỏa thuận biến danh nghĩa toán tương lai coi tỷ lệ lạm phát cân ngắn hạn trì có cú sốc tác động đến kinh tế IN  Lạm phát tiền tệ Khi cung lượng tiền lưu hành nước tăng, chẳng hạn ngân hàng trung ương ̣C K mua ngoại tệ vào để giữ cho đồng tiền nước khỏi giá so với ngoại tệ; hay ngân hàng trung ương mua công trái theo yêu cầu nhà nước làm cho lượng tiền lưu thông tăng lên nguyên nhân gây lạm phát ̣I H O 1.1.3 Ảnh hưởng lạm phát lên kinh tế 1.1.3.1 Đối với lạm phát dự tính trước Thứ nhất, lạm phát hoạt động giống loại thuế đánh vào người giữ tiền gọi thuế lạm phát Cần phân biệt thuế lạm phát với thuế đúc tiền Đ A Thâm hụt ngân sách phủ tính chênh lệch chi tiêu thu nhập từ thuế phủ Chính phủ tài trợ thâm hụt cách vay in tiền Tương tự thuế, tiền phát hành nguồn thu phủ chi phí phát hành tiền nhỏ, phủ sử dụng số tiền để mua hàng hóa dịch vụ Thu nhập mà phủ nhận cách in tiền gọi thuế đúc tiền Tuy nhiên số người phải trả khoản thu nhập phủ Khi in tiền phủ đánh thuế lạm phát Lượng tiền cung ứng nhiều thường gây lạm phát giảm giá trị đồng tiền lưu hành Thuế lạm phát gây tổn thất cho xã hội người ta gọi chi phí mòn giày Lạm phát làm tăng lãi suất danh nghĩa làm giảm cầu tiền Nếu bình quân người giữ tiền họ cần đến ngân hàng nhiều gây chi phí mòn giày, việc bạn đến ngân hàng nhiều làm cho giày chóng mòn Theo nghĩa đen thời gian tiện lợi mà bạn phải hy sinh để nắm giữ tiền mà bạn trả lạm phát Thứ hai, lạm phát gây chi phí thực đơn tức khoản chi phí phát sinh doanh nghiệp phải gửi cataloge cho khách hàng với bảng giá Thứ ba, lạm phát gây thay đổi không mong muốn giá tương đối kinh tế vĩ mô nhấn mạnh đến vai trò giá tương đối việc ́H U Ế phân bổ nguồn lực cách hiệu Nếu lạm phát gây thay đổi giá không làm méo mó giá tương đối sức mạnh thị trường tự bị hạn chế Sự phân bổ sai lệch hiểu nội dung truyền đạt thông tin giá bị suy giảm TÊ Thứ tư, lạm phát làm thay đổi nghĩa vụ nộp thếu các nhân thường trái với ý định người làm luật luật thuế không tính đến lạm phát thu nhập danh nghĩa tăng người phải nộp mức thuế cao K IN H thu nhập thực tế họ không thay đổi điều không khuyến khích người làm nhiều, làm tốt làm hiệu Thứ năm, lạm phát gây nhầm lẫn bất tiện Khi ngân hàng nhà nước tăng cung ứng tiền tệ gây lạm phát làm méo mó giá trị thực tế đơn vị Đ A ̣I H O ̣C hạch toán 1.1.3.2 Đối với lạm phát không dự tính trước Lạm phát không dự tính gây tổn thất cho người nhận thu nhập danh nghĩa cố định có thu nhập danh nghĩa chậm điều chỉnh theo lạm phát Điều thường diễn hợp đồng lao động thỏa thuận công nhân chủ doanh nghiệp trường hợp người lao động bị tổn thất lạm phát cao dự kiến doanh nghiệp bị tổn thất thấp dự kiến Mặt khác loại lạm phát xảy hợp đồng tín dụng dài hạn lạm phát xảy lãi suất thực tế thực nhỏ lãi suất thực tế dự tính Người tiết kiệm có thu nhập dự tính thấp dự tính ban đầu người vay ngược lại điều hàm ý có phân phối lại cải từ người cho vay sang người vay Trên thực tế, lạm phát cao thường có xu hướng biến động mạnh khó dự đoán trước gây bất định cho hoạt động tiết kiệm đầu tư lợi cho tăng trưởng kinh tế dài hạn phủ thường có mục tiêu ổn định lạm phát mức thấp 1.1.4 Các mức độ lạm phát  Lạm phát vừa phải (Normal inflation) Lạm phát vừa phải gọi lạm phát số, tức lạm phát với tỷ lệ 10% năm Lạm phát vừa phải hiểu lạm phát kiểm soát Đối với loại lạm phát tùy theo chiến lược chiến thuật phát triển kinh tế thời kỳ mà phủ chủ động định hướng mức khống chế sở trì tỷ lệ lạm phát để gắn với số mục tiêu kinh tế khác kích thích tăng trưởng kinh tế, tăng cường xuất khẩu, giảm tỷ lệ thất nghiệp năm tài khóa định  Lạm phát phi mã (High inflation) ́H U Ế Loại lạm phát xảy giá tăng tương đối nhanh với tỷ lệ số năm Nhìn chung lạm phát phi mã trì thời gian dài gây biến dạng kinh tế nghiêm trọng Mọi người có xu hướng tích trữ hàng hóa, mua bất động sản, chuyển sang sử dụng vàng ngoại tệ siêu lạm phát IN  Siêu lạm phát (Hyper inflation) H TÊ mạnh để làm phương tiện toán cho giao dịch lớn tích lũy cải Khi lạm phát phi mã xảy ra, sản xuất đình trệ, tài kinh tế bị phá hoại biện pháp thích hợp kinh tế dễ dàng rơi vào tình trạng ̣C K Siêu lạm phát lạm phát xảy mức độ lớn lạm phát phi mã Theo định nghĩa Cagan, siêu lạm phát xác định tỷ lệ lạm phát hàng tháng vượt 50% Khi biến cố lớn xảy ra, thâm hụt ngân sách khiến O phủ phải phát hành tiền giấy để bù đắp dẫn đến siêu lạm phát Siêu lạm phát có sức phá hủy toàn hoạt động kinh tế, dẫn đến suy thoái nghiêm trọng Đ A ̣I H 1.2 Tổng quan phương pháp tự hồi quy kết hợp trung bình trượt 1.2.1 Các phương pháp dự báo thường dùng đặc điểm chuỗi thời gian * Các phương pháp dự báo thường dùng PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO Phương pháp/mô hình nhân Phương pháp/ mô hình chuỗi thời gian Phương pháp định tính Làm trơn số liệu Phương pháp Delphi Phân tích hồi quy đa biến Phương pháp ước lượng xu hướng Lấy ý kiến chuyên gia Phân tích hồi quy định tính (Logit, Probit) Phương pháp phân rã xu hướng mùa vụ Phương pháp số tổng hợp Phương pháp BoxJenkins (phương pháp ARIMA) Điều tra thị trường/người tiêu dùng TÊ ́H U Ế Phân tích hồi quy đơn biến IN H Sơ đồ 1.1 Các phương pháp dự báo thường dùng (Nguồn: giảng Nguyễn Ngọc Anh – trung tâm nghiên cứu phát triển sách; Nguyễn Việt Cường – Đại học kinh tế quốc dân) K Có nhiều mô hình dùng để dự báo Mỗi mô hình có ưu, nhược điểm riêng mô hình hoàn hảo Vì việc sử dụng ̣I H O ̣C phương pháp tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu đặc điểm tượng nghiên cứu Mô hình đưa phương pháp dự báo đặc trưng thường nhà nghiên cứu sử dụng chuỗi thời gian phương pháp Đ A *Một số đặc điểm thường gặp số liệu chuỗi thời gian  Tính ngẫu nhiên (random patterns) 10 Test critical values: 1% level 5% level 10% level -3.482035 -2.884109 -2.578884 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob RESID03(-1) C -0.952933 0.000647 0.089314 0.000871 -10.66947 0.742918 0.0000 0.4589 -0.000177 0.013485 -6.394808 -6.350245 -6.376702 1.952522 U Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat ́H 0.474645 0.470475 0.009813 0.012132 411.2677 113.8376 0.000000 TÊ R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Ế Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID03) Method: Least Squares Date: 12/24/14 Time: 06:05 Sample (adjusted): 2004M04 2014M11 Included observations: 128 after adjustments H * Kiểm định tính nhiễu trắng chuỗi phần dư K ̣C | *| .| .| .|* *| .| .| *| .| .| .| .| *| *| .|* |* | .| *| .| .| ̣I H | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | Đ A | *| .| .| .|* *| *| .| *| .| .| .| .| *| *| .|* |* | .| *| .|* |* Partial Correlation | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | O Autocorrelation IN Date: 12/24/14 Time: 06:06 Sample: 2004M03 2014M11 Included observations: 129 Q-statistic probabilities adjusted for ARMA term(s) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 AC PAC 0.046 -0.092 0.041 -0.017 0.158 -0.159 -0.104 0.035 -0.080 0.024 0.007 -0.033 0.004 -0.081 -0.166 0.106 0.098 -0.007 -0.000 -0.083 0.138 0.099 0.046 -0.094 0.051 -0.031 0.171 -0.194 -0.045 -0.010 -0.071 0.010 0.041 -0.029 -0.029 -0.066 -0.201 0.119 0.084 0.009 0.013 -0.066 0.045 0.061 Q-Stat 0.2831 1.3979 1.6251 1.6657 5.0543 8.5256 10.035 10.210 11.121 11.203 11.210 11.372 11.374 12.332 16.434 18.106 19.543 19.551 19.551 20.626 23.596 25.156 Prob 0.197 0.080 0.036 0.040 0.069 0.085 0.130 0.190 0.251 0.329 0.339 0.172 0.154 0.145 0.190 0.241 0.243 0.169 0.155 62 *| .| *| *| .| .| *| .| .| .| .|* | .|* | | | | | | | | | | | | | | | | .| .| *| *| .| *| .|* | .| .| .| .| .| | | | | | | | | | | | | | | 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 -0.086 -0.019 -0.100 -0.114 -0.065 -0.020 -0.097 0.019 0.025 0.062 0.095 0.022 0.115 0.003 -0.031 -0.030 -0.064 -0.168 -0.103 0.038 -0.158 0.076 0.067 0.040 0.035 0.049 0.047 0.045 26.344 26.401 28.020 30.135 30.836 30.903 32.509 32.567 32.671 33.347 34.921 35.005 37.363 37.364 0.155 0.192 0.175 0.146 0.159 0.192 0.177 0.212 0.248 0.264 0.246 0.284 0.236 0.275 U Ế * Kiểm định tính tự tương quan mô hình 0.605123 0.000000 Prob F(1,124) Prob Chi-Square(1) Coefficient Std Error t-Statistic Prob C AR(1) SAR(12) MA(12) RESID(-1) 0.000734 -0.040455 -0.000934 0.001118 0.092891 0.021878 0.079361 0.035856 0.026619 0.119413 0.033536 -0.509759 -0.026038 0.041983 0.777896 0.9733 0.6111 0.9793 0.9666 0.4381 ̣I H O ̣C K Variable IN H Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/26/14 Time: 04:54 Sample: 2004M03 2014M11 Included observations: 129 Presample missing value lagged residuals set to zero 0.4381 NA TÊ F-statistic Obs*R-squared ́H Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Đ A R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat -0.001214 -0.033511 0.009944 0.012263 414.2921 1.968704 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter 0.000761 0.009782 -6.345614 -6.234769 -6.300576 13 Mô hình SARIMA(4,1,2)(1,1,1)12 Dependent Variable: D(CPI) Method: Least Squares Date: 12/24/14 Time: 04:25 Sample (adjusted): 2004M06 2014M11 Included observations: 126 after adjustments Convergence achieved after 10 iterations MA Backcast: 2004M03 2004M05 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob 63 C AR(4) SAR(12) MA(2) SMA(1) 0.013297 0.254571 0.383517 0.488345 0.845745 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Inverted AR Roots 0.006053 0.118845 0.086760 0.107138 0.062548 0.511823 0.495685 0.011369 0.015641 387.8445 31.71521 0.000000 2.196676 2.142037 4.420411 4.558071 13.52156 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 92 46-.80i 80+.46i 46+.80i 0.0299 0.0342 0.0000 0.0000 0.0000 0.014103 0.016010 -6.076897 -5.964347 -6.031172 2.109470 80-.46i 00-.71i 71 00+.92i U ́H 04 TÊ 03 02 H 01 00 IN -.01 -.03 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 D(CPIGOC) Residuals O ̣C 04 K -.02 Đồ thị thể giá trị dự báo, giá trị thực mô hình dự báo phần dư mô hình Đ A ̣I H  Ế  Đồ thị chuỗi phần dư mô hình 64 .08 06 04 02 00 04 -.02 02 00 -.02 -.04 04 05 06 07 08 09 11 Actual 12 13 14 Fitted Ế Residual 10 U Kiểm định tính nhiễu trắng chuỗi phần dư -0.060 0.022 0.078 -0.009 0.124 -0.092 -0.115 0.063 -0.129 -0.013 -0.039 -0.130 -0.036 -0.048 -0.119 0.098 0.066 -0.021 0.044 -0.086 0.099 0.046 -0.150 0.137 -0.162 -0.078 -0.017 -0.035 -0.123 -0.004 IN 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 PAC H AC K | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | ̣C | .| .|* | .|* *| *| .| *| .| .| *| *| .| *| .|* |* | .| *| .| .| *| .|* *| *| *| .| *| .| ̣I H | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | Đ A | .| .|* | .|* *| *| .| *| .| .| *| .| .| *| .|* | .| .| *| .|* | *| .|* *| *| .| .| *| .| Partial Correlation O Autocorrelation ́H Date: 12/24/14 Time: 04:35 Sample: 2004M06 2014M11 Included observations: 126 Q-statistic probabilities adjusted for ARMA term(s) TÊ  -0.060 0.019 0.081 0.000 0.121 -0.086 -0.133 0.034 -0.109 -0.024 -0.021 -0.101 -0.079 -0.027 -0.121 0.075 0.124 -0.027 0.004 -0.097 0.013 0.016 -0.116 0.087 -0.160 -0.130 -0.087 0.042 -0.177 0.035 Q-Stat 0.4679 0.5333 1.3360 1.3461 3.3879 4.5284 6.3086 6.8437 9.1537 9.1771 9.3932 11.770 11.951 12.287 14.350 15.765 16.403 16.466 16.762 17.876 19.379 19.707 23.239 26.194 30.360 31.352 31.400 31.600 34.125 34.128 Prob 0.066 0.104 0.098 0.144 0.103 0.164 0.226 0.162 0.216 0.266 0.214 0.202 0.228 0.286 0.333 0.331 0.307 0.350 0.227 0.159 0.085 0.089 0.113 0.137 0.105 0.132 65 .| .|* | .| .|* |* | | | | | | |* | .| .| .| .|* | | | | | | 31 0.038 0.111 32 0.096 0.039 33 0.053 0.073 34 -0.003 -0.017 35 0.118 0.047 36 0.116 0.107 34.373 35.964 36.445 36.447 38.894 41.315 0.155 0.144 0.161 0.194 0.156 0.125 * Kiểm định tính dừng chuỗi phần dư -11.73177 -3.483312 -2.884665 -2.579180 0.0000 TÊ *MacKinnon (1996) one-sided p-values -1.060864 4.08E-05 ̣C O 0.528075 0.524238 0.011251 0.015571 384.5507 137.6345 0.000000 0.090427 0.001006 t-Statistic Prob -11.73177 0.040575 0.0000 0.9677 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat -7.18E-05 0.016312 -6.120812 -6.075559 -6.102428 1.986610 Đ A ̣I H R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) IN RESID02(-1) C Std Error K Coefficient H Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID02) Method: Least Squares Date: 12/24/14 Time: 04:37 Sample (adjusted): 2004M07 2014M11 Included observations: 125 after adjustments Variable U Prob.* ́H Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Ế Null Hypothesis: RESID02 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=12) * Kiểm định tính nhiễu trắng chuỗi phần dư Date: 12/24/14 Time: 04:38 Sample: 2003M01 2014M11 Included observations: 126 Autocorrelation | .| .|* | .|* | | | | | Partial Correlation | .| .|* | .|* | | | | | AC PAC -0.060 -0.060 0.022 0.019 0.078 0.081 -0.009 0.000 0.124 0.121 Q-Stat 0.4679 0.5333 1.3360 1.3461 3.3879 Prob 0.494 0.766 0.721 0.854 0.640 66 -0.086 -0.133 0.034 -0.109 -0.024 -0.021 -0.101 -0.079 -0.027 -0.121 0.075 0.124 -0.027 0.004 -0.097 0.013 0.016 -0.116 0.087 -0.160 -0.130 -0.087 0.042 -0.177 0.035 0.111 0.039 0.073 -0.017 0.047 0.107 4.5284 6.3086 6.8437 9.1537 9.1771 9.3932 11.770 11.951 12.287 14.350 15.765 16.403 16.466 16.762 17.876 19.379 19.707 23.239 26.194 30.360 31.352 31.400 31.600 34.125 34.128 34.373 35.964 36.445 36.447 38.894 41.315 0.606 0.504 0.554 0.423 0.515 0.586 0.464 0.532 0.583 0.499 0.469 0.495 0.560 0.606 0.596 0.561 0.601 0.447 0.343 0.211 0.215 0.255 0.291 0.235 0.276 0.309 0.288 0.311 0.356 0.299 0.250 Ế -0.092 -0.115 0.063 -0.129 -0.013 -0.039 -0.130 -0.036 -0.048 -0.119 0.098 0.066 -0.021 0.044 -0.086 0.099 0.046 -0.150 0.137 -0.162 -0.078 -0.017 -0.035 -0.123 -0.004 0.038 0.096 0.053 -0.003 0.118 0.116 U 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 ́H | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | TÊ *| *| .| *| .| .| *| *| .| *| .|* |* | .| *| .| .| *| .|* *| *| *| .| *| .| .|* | .| .| .| .|* H | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | IN *| *| .| *| .| .| *| .| .| *| .|* | .| .| *| .|* | *| .|* *| *| .| .| *| .| .| .|* | .| .|* |* K  RMSE, MAE, MAPE mô hình dự báo ̣I H Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion Đ A 3.0 O 3.4 3.2 Forecast: CPIGOCF Actual: CPIGOC Forecast sample: 2014M01 2015M12 Included observations: 11 ̣C 3.6 2.8 2.6 2014M01 2014M07 2015M01 CPIGOCF 0.055217 0.048802 1.709931 0.009614 0.781147 0.190640 0.028214 2015M07 ± S.E  Kiểm định tự tương quan bậc Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: 67 F-statistic Obs*R-squared 0.781357 0.815087 Prob F(1,120) Prob Chi-Square(1) 0.3785 0.3666 Coefficient Std Error t-Statistic Prob C AR(4) SAR(12) MA(2) SMA(1) RESID(-1) -0.000166 0.053613 0.003232 0.041101 0.047742 -0.107438 0.006062 0.133524 0.086916 0.116883 0.082682 0.121544 -0.027404 0.401521 0.037182 0.351643 0.577415 -0.883944 0.9782 0.6888 0.9704 0.7257 0.5647 0.3785 5.48E-06 0.011186 -6.067515 -5.932454 -6.012644 1.985915 ́H Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat TÊ 0.006469 -0.034928 0.011380 0.015540 388.2534 0.156265 0.977762 H R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) U Variable Ế Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/25/14 Time: 05:26 Sample: 2004M06 2014M11 Included observations: 126 Presample missing value lagged residuals set to zero IN 14 Mô hình ARIMA (2,1,1) có biến giả thời vụ ̣I H O ̣C K Dependent Variable: D(CPI) Method: Least Squares Date: 12/25/14 Time: 05:16 Sample (adjusted): 2003M04 2014M11 Included observations: 140 after adjustments Convergence achieved after 10 iterations MA Backcast: 2003M03 Coefficient Std Error t-Statistic Prob C S1 S2 AR(2) MA(1) 0.010703 0.008940 0.021569 0.478184 0.823174 0.002897 0.002756 0.002752 0.093856 0.060673 3.694247 3.243681 7.837671 5.094897 13.56734 0.0003 0.0015 0.0000 0.0000 0.0000 Đ A Variable R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Inverted AR Roots Inverted MA Roots 0.625104 0.613996 0.009734 0.012792 452.3912 56.27497 0.000000 69 -.82 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 0.013200 0.015667 -6.391303 -6.286245 -6.348611 2.002419 -.69 68  Giá trị thực, giá trị dự báo phần dư mô hình dự báo 3.5 Forecast: CPIFF Actual: CPI Forecast sample: 2014M01 2015M12 Included observations: 11 3.4 3.3 Root Mean Squared Error Mean Absolute Error Mean Abs Percent Error Theil Inequality Coefficient Bias Proportion Variance Proportion Covariance Proportion 3.2 3.1 3.0 2.9 0.062655 0.057334 2.010097 0.010893 0.837362 0.131908 0.030730 CPIFF  2015M07 U 2015M01 ± S.E Kiểm định tự tương quan bậc Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: Prob F(1,134) Prob Chi-Square(1) H 0.014937 0.015542 0.9029 0.9008 IN F-statistic Obs*R-squared ́H 2014M07 TÊ 2.7 2014M01 Ế 2.8 ̣I H Variable O ̣C K Test Equation: Dependent Variable: RESID Method: Least Squares Date: 12/25/14 Time: 05:25 Sample: 2003M04 2014M11 Included observations: 140 Presample missing value lagged residuals set to zero Đ A C S1 S2 AR(2) MA(1) RESID(-1) R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Coefficient Std Error t-Statistic Prob -5.45E-07 6.33E-05 4.73E-06 0.007197 0.007836 -0.015493 0.002908 0.002814 0.002762 0.111046 0.088340 0.126763 -0.000187 0.022476 0.001711 0.064809 0.088698 -0.122218 0.9999 0.9821 0.9986 0.9484 0.9295 0.9029 0.000111 -0.037198 0.009770 0.012790 452.3990 0.002976 0.999999 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 6.36E-06 0.009593 -6.377129 -6.251059 -6.325898 1.989663 * Kiểm định tính dừng chuỗi phần dư 69 Null Hypothesis: RESID04 has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic based on SIC, MAXLAG=13) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -11.72161 -3.477835 -2.882279 -2.577908 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Coefficient Std Error t-Statistic RESID04(-1) C -1.007284 1.89E-05 0.085934 0.000820 -11.72161 0.023085 TÊ H -7.63E-05 0.013624 -6.427053 -6.384831 -6.409895 1.988706 O ̣C * Đồ thị chuỗi phần dư Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat IN 0.500722 0.497077 0.009661 0.012788 448.6802 137.3961 0.000000 0.0000 0.9816 K R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Prob ́H Variable U Ế Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(RESID04) Method: Least Squares Date: 12/25/14 Time: 06:00 Sample (adjusted): 2003M05 2014M11 Included observations: 139 after adjustments 04 Đ A 03 ̣I H 05 RESID04 02 01 00 -.01 -.02 -.03 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 70  Kiểm định tính nhiễu trắng chuỗi phần dư Date: 12/25/14 Time: 06:03 Sample: 2003M01 2015M12 Included observations: 140 10 11 12 13 14 15 16 17 18 -0.007 -0.029 0.040 0.092 0.104 -0.139 -0.106 0.103 -0.063 -0.012 -0.052 0.080 -0.033 -0.097 -0.140 0.156 0.062 -0.031 -0.007 -0.029 0.040 0.092 0.109 -0.136 -0.116 0.080 -0.074 0.014 -0.013 0.079 -0.074 -0.072 -0.153 0.143 0.075 0.022 0.0074 0.1259 0.3619 1.6075 3.2123 6.0894 7.7780 9.3701 9.9713 9.9926 10.405 11.410 11.577 13.058 16.157 20.065 20.695 20.856 Prob 0.932 0.939 0.948 0.807 0.667 0.413 0.353 0.312 0.353 0.441 0.494 0.494 0.563 0.522 0.372 0.217 0.240 0.287 Ế | | | | | | | | | | | | | | | | | | Q-Stat U | .| .| .|* |* *| *| .|* *| .| .| .|* *| *| *| .|* |* | PAC ́H | | | | | | | | | | | | | | | | | | AC Đ A ̣I H O ̣C K IN H | .| .| .|* |* *| *| .|* | .| .| .|* | *| *| .|* | .| Partial Correlation TÊ Autocorrelation 71 MỤC LỤC PHẦN A: ĐẶT VẤN ĐỀ 1 Lý lựa chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Kết cấu đề tài nghiên cứu PHẦN B: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LẠM PHÁT VÀ PHƯƠNG PHÁP TỰ HỒI Ế QUY KẾT HỢP TRUNG BÌNH TRƯỢT U 1.1 Tổng quan lạm phát ́H 1.1.1 Khái niệm TÊ 1.1.2 Đo lường lạm phát 1.1.2 Nguyên nhân gây lạm phát H 1.1.3 Ảnh hưởng lạm phát lên kinh tế IN 1.1.4 Các mức độ lạm phát 1.2 Tổng quan phương pháp tự hồi quy kết hợp trung bình trượt K 1.2.1 Các phương pháp dự báo thường dùng đặc điểm chuỗi thời gian ̣C 1.2.2 Một số khái niệm liên quan 12 O 1.2.3 Mô hình trung bình trượt tích hợp tự hồi quy - ARIMA (Autoregressive intergrated moving average) 16 ̣I H 1.2.4 Khảo sát số đề tài nghiên cứu liên quan đến phân tích dự báo Đ A lạm phát Việt Nam 24 CHƯƠNG VẬN DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỰ HỒI QUY KẾT HỢP TRUNG BÌNH TRƯỢT DỰ BÁO LẠM PHÁT CỦA VIỆT NAM 30 2.1 Diễn biến lạm phát Việt Nam giai đoạn 1995 – 2014 30 2.1.1 Giai đoạn giảm phát suy thoái kinh tế (1995-2003) 30 2.1.2 Giai đoạn 2004 -2011 lạm phát tăng cao trở lại 31 2.1.3 Giai đoạn giảm phát kèm suy thoái (2012 đến nay) 31 2.2 Đặc điểm chuỗi liệu sử dụng phân tích 33 2.3 Kết phân tích chuỗi liệu 35 72 2.3.1 Thống kê mô tả chuỗi liệu kiểm định phân phối 36 2.3.2 Kiểm định tính dừng chuỗi liệu 36 2.4 Xây dựng mô hình dự báo phương pháp ARIMA 38 2.6 Kết dự báo lạm phát Việt Nam tới năm 2015 42 2.6.1 Giá trị RMSE, MAE, MAPE mô hình đề xuất 42 2.6.2 Kiểm tra điều kiện mô hình lựa chọn 42 2.6.3 Kiểm tra tự tương quan bậc mô hình 44 2.6.4 Dự báo lạm phát Việt Nam 2014-2015 44 CHƯƠNG GỢI Ý, THẢO LUẬN CHÍNH SÁCH NHẰM KIỂM SOÁT Ế LẠM PHÁT VÀ KIẾN NGHỊ VỀ CÔNG TÁC DỰ BÁO U KINH TẾ VĨ MÔ CỦA VIỆT NAM 46 ́H 3.1 Dự báo kinh tế vĩ mô Việt Nam thời gian tới 46 TÊ 3.2 Gợi ý thảo luận sách nhằm kiểm soát lạm phát Việt Nam 48 3.3 Kiến nghị công tác dự báo vĩ mô Việt Nam 50 H PHẦN C: KẾT LUẬN 53 IN PHẦN D 54 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 54 Đ A ̣I H O ̣C K PHỤ LỤC 55 73 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Quyền số dùng tính CPI Việt Nam áp dụng Bảng 1.2 : bậc p, q ARIMA 20 Bảng 1.3 Khảo sát số đề tài nghiên cứu phân tích dự báo lạm phát Việt Nam thời gian qua 24 Bảng 2.1: Kiểm định ADF tính dừng chuỗi liệu 37 Bảng 2.2 Kiểm định ADF chuỗi CPI lấy sai phân bậc 37 Bảng 2.3: ACF PACF chuỗi liệu 38 Bảng 2.4: Các mô hình ước lượng từ chuỗi liệu giá trị 40 Ế tiêu chuẩn ước lượng 40 U Bảng 2.5: Mô hình ước lượng SARIMA(1,1,12)(1,1,0)12 (gọi mô hình 1) 41 ́H Bảng 2.6: Mô hình ước lượng SARIMA(4,1,2) (1,1,1)12(gọi mô hình 2) 41 TÊ Bảng 2.7: Kết ước lượng mô hình ARIMA có biến giả mùa vụ (mô hình 3) 41 Bảng 2.8: Giá trị RMSE, MAE, MAPE mô hình đề xuất 42 H Bảng 2.9: Kiểm định tính dừng chuỗi phần dư mô hình (kiểm định ADF) 42 IN Bảng 2.10: Lược đồ tương quan tự tương quan riêng phần 43 (AC PAC) chuỗi phần dư mô hình 43 K Bảng 2.11: Kiểm định tính tự tương quan mô hình 44 ̣C Bảng 2.1253: Dự báo CPI Việt Nam 2014 – 2015 44 Đ A ̣I H O Bảng 3.1: Dự báo triển vọng Việt Nam 2014 -2015 46 74 DANH MỤC CÁC ĐỒ THỊ Đồ thị 1.6 Chuỗi ngẫu nhiên dừng không bụi 13 Đồ thị 1.7 Chuỗi thời gian có ut trình nhiễu trắng 14 Đồ thị 2.1 : Tốc độ tăng trưởng lạm phát Việt Nam giai đoạn 1995-2013 30 Đồ thị 2.2 CPI Việt Nam 11 tháng đầu năm 2014 32 Đồ thị 2.3 CPI tháng 11 hàng năm, 2002-2014 32 Đồ thị 2.4: CPI Việt nam giai đoạn 1/2003 -11/2014 34 Đồ thị 2.5: CPI Việt Nam giai đoạn 1/2003-11/2014 sau biến đổi 35 Đồ thị 2.6: Đồ thị phân phối chuỗi liệu sử dụng phân tích 36 Ế Đồ thị 2.7 Sai phân bậc chuỗi CPI 38 U Đồ thị 2.8: Chuỗi phần dư mô hình (Nguồn: tác giả thực Eviews6) 43 TÊ ́H Đồ thị 2.9: Giá trị thực, giá trị dự báo phần dư mô hình 45 DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ H Sơ đồ 1.1 Các phương pháp dự báo thường dùng 10 IN Sơ đồ 1.2: Các bước thực phân tích mô hình ARIMA (p,d,q) 16 Sơ đồ 1.3: Một số trình tự hồi quy 17 K Sơ đồ1.4: Một số trình trung bình trượt 18 ̣C Sơ đồ 2.1.Tóm tắt nguyên nhân chủ yếu tác động lên lạm phát Việt Nam 33 Đ A ̣I H O Sơ đồ 3.1: Mối quan hệ công tác dự báo lập kế hoạch 50 75 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Lược đồ tự tương quan Kiểm định Dickey –Fuller mở rộng (Augmented Dickey – Fuller) AIC AR(p) ARIMA Tiêu chuẩn Akaike (Akaike information criterion) Quá trình tự hồi quy bậc p (Autoregressive process) Mô hình tự hồi quy kết hợp trung bình trượt (Autoregressive Integrated Moving Average Models) BIC CPI tiêu chuẩn Schwarz đề xuất tương tự AIC (nhưng tốt AIC) (Bayesian information criterion) Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index) GDP MA(q) PACF PPP Tổng sản phẩm quốc nội (Gross domestic product) Quá trình trung bình trượt bậc q (Moving Average) Lược đồ tự tương quan riêng phần (Production price index) - số giá sản xuất RPI SARIMA (Retail price index) - số giá bán lẻ mô hình ARIMA thời vụ (Seasonal Autoregressive Intergrated Moving Average) TCTK WPI Tổng cục thống kê (Wholesale price index) - số giá bán buôn Đ A ̣I H O ̣C K IN H TÊ ́H U Ế ACF ADF 76 ... Tổng quan phương pháp tự hồi quy kết hợp trung bình trượt 1.2.1 Các phương pháp dự báo thường dùng đặc điểm chuỗi thời gian * Các phương pháp dự báo thường dùng PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO Phương pháp/mô... nhân Phương pháp/ mô hình chuỗi thời gian Phương pháp định tính Làm trơn số liệu Phương pháp Delphi Phân tích hồi quy đa biến Phương pháp ước lượng xu hướng Lấy ý kiến chuyên gia Phân tích hồi quy. .. đối phó kiểm soát lạm phát Việt Nam 29 CHƯƠNG VẬN DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỰ HỒI QUY KẾT HỢP TRUNG BÌNH TRƯỢT DỰ BÁO LẠM PHÁT CỦA VIỆT NAM 2.1 Diễn biến lạm phát Việt Nam giai đoạn 1995 – 2014 Nhìn vào