1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Nghiên cứu và đề xuất mô hình dự báo chỉ số giá tiêu dùng áp dụng cho Tổng cục Thống kê

7 80 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 7
Dung lượng 1,12 MB

Nội dung

Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) là một trong 186 chỉ tiêu thống kê quốc gia được ban hành trong Luật Thống kê. Đây là một chỉ tiêu thống kê quan trọng, được sử dụng thường xuyên trong quản lý điều hành kinh tế và đánh giá xu hướng phát triển kinh tế, sản xuất kinh doanh. Bài viết này trình bày phương pháp dự báo CPI áp dụng tại Tổng cục Thống kê (TCTK) được xây dựng dựa trên nguồn cơ sở dữ liệu riêng của ngành Thống kê.

NGHIÊN CỨU – TRAO ĐỔI NGHIÊN CỨU VÀ ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH DỰ BÁO CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG ÁP DỤNG CHO TỔNG CỤC THỐNG KÊ TS Vũ Thị Thu Thủy* Tóm tắt: Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) 186 tiêu thống kê quốc gia ban hành Luật Thống kê Đây tiêu thống kê quan trọng, sử dụng thường xuyên quản lý điều hành kinh tế đánh giá xu hướng phát triển kinh tế, sản xuất kinh doanh CPI công cụ đo lường lạm phát nhiều quốc gia giới, có Việt Nam Song song với nhu cầu sử dụng thông tin, số liệu CPI khứ, ngày có nhiều u cầu sử dụng thơng tin dự báo biến động mặt giá nói chung tương lai để phục vụ cho công tác điều hành, quản lý hoạt động sản xuất, kinh doanh Để đáp ứng yêu cầu thông tin này, có nhiều quan, đơn vị thực số liệu dự báo CPI với phương pháp nguồn thông tin khác Do kết dự báo không đồng nhiều trường hợp khoảng sai số dự báo tình hình thực tế có chênh lệch lớn Bài viết trình bày phương pháp dự báo CPI áp dụng Tổng cục Thống kê (TCTK) xây dựng dựa nguồn sở liệu riêng ngành Thống kê Lạm phát tượng kinh tế mối quan tâm hàng đầu nhà hoạch định sách, nhà nghiên cứu người dân Lạm phát phản ánh ảnh hưởng đến sức khỏe kinh tế ổn định đời sống người dân quốc gia Trong điều kiện diễn biến lạm phát phù hợp với thay đổi tăng trưởng kinh tế có tác động tốt tới kinh tế Song lạm phát thay đổi không phù hợp với tăng trưởng kinh tế (lạm phát âm lạm phát cao tăng trưởng thấp) kìm hãm phát triển kinh tế dẫn đến khủng hoảng * Vụ trưởng, Vụ Thống kê Dân số Lao động Nhìn chung, lạm phát dự báo không gây nên gánh nặng lớn kinh tế người ta đưa giải pháp để thích nghi với nó, ngược lại khơng thể dự báo dẫn đến đầu tư sai lầm phân phối thu nhập cách ngẫu nhiên làm tinh thần sinh lực kinh tế Vì vậy, nói việc dự báo lạm phát có ý nghĩa vơ quan trọng nhà hoạch định sách nhà kinh doanh trình định Việc nghiên cứu dự báo lạm phát, nhân tố ảnh hưởng đến lạm phát để có sách ứng phó kịp thời cần thiết  Việc dự báo lạm phát thông qua dự báo CPI nhiều quan nước thực với phương pháp khác dựa nguồn số liệu khả sẵn có đơn vị Tại Trung Quốc, nghiên cứu dự báo phục vụ mục đích điều hành, quản lý nói chung phục vụ nhiệm vụ điều hành sách tiền tệ Ngân hàng Trung ương Trung Quốc Dự báo CPI thực dựa liệu điều tra doanh nghiệp từ ngân hàng trung ương Trung Quốc để dự báo lạm phát giá hàng tiêu dùng doanh nghiệp, phương pháp dự báo Mơ hình véctơ tự hồi quy nhị biến (VAR), mơ hình dự báo thời kỳ, dạng đường Phillips Các kết dự báo CPI Trung Quốc cho thấy liệu điều tra doanh nghiệp dùng để thu số thông tin áp lực giá Trung Quốc, bối cảnh khơng có cú sốc phía cung q lớn trường hợp tăng giá lương thực Cách tiếp cận họ phù hợp với quốc gia khác, điều tra thức kỳ vọng lạm phát chưa có tác giả sử dụng số mức độ tin cậy doanh nghiệp để phân tích diễn biến lạm phát tương lai Tại Guatelama, Ngân hàng trung ương Guatelama thực điều hành sách lạm phát mục tiêu, dự báo CPI giúp Ngân hàng trung ương Guatelama xác định tập hợp biến cần theo dõi để đạt lạm phát mục tiêu nước Dự báo lạm phát sử dụng mơ hình ARIMA VAR Các biến đưa vào mơ hình VAR biến có chứa đựng thơng tin lạm phát số dự báo tốt cho lạm phát Mỗi mơ hình ước lượng cách sử dụng tập hợp biến định Tập hợp biến mơ hình cho thấy số dự báo tốt lạm phát tập hợp biến mà Ngân hàng trung ương Guatemala cần phải giám sát chặt chẽ Các mơ hình ARIMA xây dựng làm sở chuẩn Ý tưởng nhằm xác định xem liệu biến đưa vào mơ hình VAR có thêm thơng tin cho việc dự báo lạm phát so với thơng tin có chuỗi lạm phát khứ Các biến mà ngân hàng trung ương Guatemala cần theo dõi sát để thực sách tiền tệ nên biến đưa vào mơ hình chứng tỏ số dự báo tốt cho lạm phát thực nghiệm Các biến sử dụng gồm: Giá dầu giới (trên sàn New York), lượng tiền M1, M2, lượng tiền phát hành sở tiền tệ, lãi suất tiền gửi ngắn hạn, lãi suất tiền gửi dài hạn, tỷ giá (mua vào), lạm phát Tại Nam Phi, lạm phát mục tiêu sách mà Nam Phi theo đuổi Mơ hình lạm phát có dạng hiệu chỉnh cân bằng, đánh giá tác động trung dài hạn tới lạm phát, bao gồm độ mở kinh tế hàng hóa nhập từ nước ngồi Mơ hình khẳng định tầm quan trọng khoảng chênh sản lượng tỷ giá việc dự báo lạm phát; ảnh hưởng từ thay đổi tỷ số thặng dư tài khoản vãng lai GDP Dự báo lạm phát Nam Phi sử dụng mơ hình đường Phillip mở rộng, mơ hình dự báo đa biến lạm phát, mơ hình VAR phương trình đơn dạng rút gọn cho dự báo thực nghiệm - mơ hình tham số cố định dạng mơ hình xu ngẫu nhiên mở rộng, đo lường độ mở, đo lường khoảng chênh sản lượng - mơ hình theo q Tại Mỹ, dự báo lạm phát Mỹ sử dụng mơ hình đường Phillips, phản ánh mối quan hệ việc thay đổi tỷ lệ lạm phát với giá trị khứ khoảng chênh thất nghiệp, thay đổi khứ  lạm phát, giá trị và/hoặc khứ biến để kiểm soát cú sốc cung Khung sở gồm biến phụ thuộc thay đổi tỷ lệ lạm phát thời kỳ dài với tần suất lấy mẫu, thước đo cú sốc cung không đưa vào phương trình Các ước lượng sử dụng liệu tháng với hai số: CPI số điều chỉnh chi tiêu dùng cá nhân Tại Bộ Kế hoạch Đầu tư, sử dụng nhiều phương pháp bao gồm sử dụng nhiều loại mơ hình kết hợp với phương pháp chuyên gia, cụ thể là: (i) Sử dụng mơ hình chuỗi thời gian: Sử dụng phương pháp trung bình trượt, san mũ Holt-Winters, mơ hình hồi đơn đa phương trình (VAR, VECM) Những mơ hình phục vụ chủ yếu cho dự báo ngắn hạn Một hướng tiếp cận dự báo CPI khác với mơ hình cấu trúc Yongok Choi, Denis W.Janse Joon Y.Park thực từ số liệu nhóm nhỏ cấu thành lên CPI Theo đó, nhóm tác giả sử dụng kỹ thuật phân tích thành phần (PCA - Principal Component Analysis) để xác định nhóm tác động đến CPI chung Từ thơng qua hệ số tải nhân tố (factor loading) để dự báo CPI thơng qua mơ hình hồi quy động (dynamic regression) Tại Bộ Công thương, Trung tâm Thông tin Cơng nghiệp Thương mại sử dụng mơ hình Holt-winter để dự báo dựa sở liệu giá mặt hàng chủ yếu kinh tế sở liệu mặt hàng rổ hàng hóa CPI Hướng tiếp cận David F Hendry Kristin Hubrich thực với số liệu CPI khu vực Châu Âu Thiago Carlomago Emerson Fernandes Marcal thực với số liệu Brazil Tại Việt Nam, nhu cầu thông tin dự báo CPI Việt Nam Bộ ngành địa phương quan tâm, yêu cầu sử dụng phục vụ điều hành, quản lý phát triển kinh tế, xã hội Để đáp ứng nhu cầu đó, nhiều quan thực dự báo CPI với nhiều phương pháp khác dựa nguồn liệu đầu vào khác Tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, dự báo CPI phục vụ điều hành sách tiền tệ áp dụng mơ hình kinh tế lượng để phân tích dự báo lạm phát như: ARIMA, VAR, SVAR, VCEM Dự báo chi tiết cấu phần “rổ hàng” CPI cấp Các thông tin phục vụ dự báo CPI gồm lượng tiền M1, M2, lãi suất, tỷ giá đồng đô la Mỹ, lãi suất… Tại TCTK, Để đáp ứng yêu cầu thông tin dự báo CPI, TCTK thực dự báo CPI dựa hai phương pháp chính: - Dự báo CPI dựa tác động trực tiếp giá hàng hóa “rổ hàng” CPI thơng qua biến động giá mặt hàng quyền số tương ứng để tính lại CPI theo cơng thức sử dụng để biên soạn CPI - Dự báo CPI dựa tác động gián tiếp sử dụng bảng IO tài khoản quốc gia đánh giá tác động việc thay đổi đầu vào (hệ số đầu vào, giá nhân tố đầu vào) giá bán sản phẩm Từ mơ hình giá này, CPI số giá sản xuất tính tốn chi tiết theo tác động trực tiếp tác động gián tiếp dựa tác động yếu tố đầu vào giá sản phẩm cần dự báo Các phương pháp đáp ứng nhu cầu sử dụng định quan nhiên chưa tính chi tiết theo nhóm CPI công bố; không chi tiết theo địa phương (các tỉnh, thành phố) mức độ xác hạn chế không xem xét yếu tố thay đổi thị trường  ngắn hạn (thay đổi tháng, quý, năm) không phản ánh cú sốc thị trường lên CPI Để đáp ứng đầy đủ nhu cầu ngành Thống kê dự báo CPI bao gồm dự báo chi tiết nhóm hàng từ cấp tỉnh, thành phố đến cấp Trung ương yêu cầu dự báo nhanh phục vụ tính tốn tiêu tổng hợp, Vụ Thống kê Giá đề xuất phương pháp dự báo CPI áp dụng TCTK có xem xét đến khả tiếp cận kịp thời nguồn thông tin để dự báo bối cảnh dự báo CPI yêu cầu thực thường xuyên, dự báo nhanh chi tiết TCTK gặp khó khăn định việc tiếp cận nhanh số thơng tin ngành khác quản lý (ví dụ thơng tin lĩnh vực ngân hàng, tài chính,…) tận dụng lợi quan khác thực dự báo CPI có nguồn thông tin mức giá chi tiết mặt hàng “rổ hàng” CPI loại quyền số chi tiết đến địa phương; có phần mềm thống kê tính tốn CPI Do vậy, phương pháp dự báo CPI TCTK thực theo hướng kết hợp nhiều phương pháp nhằm phát huy lợi TCTK nguồn liệu vi mơ chương trình phần mềm tính CPI cài đặt quyền số CPI chi tiết cho nhóm hàng tỉnh Mơ hình dự báo CPI đáp ứng tính kịp thời thông tin dự báo, đảm bảo chất lượng thông tin dự báo, giải hạn chế phương pháp dự báo CPI thực TCTK theo sơ đồ sau: Hình 1: Quy trình dự báo CPI áp dụng TCTK “Rổ hàng” CPI Danh mục HH&DV (DM1) (HH&DV có quyền số lớn) Danh mục HH&DV (DM2) (Mặt hàng Nhà nước quản lý) Danh mục HH&DV (DM3) (HH&DV lại) (HH&DV: Hàng hóa dịch vụ) Vàng Đơ la Mỹ (DM4) Xác định biến tác động đến mức giá DM1 Dự báo mức giá DM1 cho tỉnh (Mơ hình hồi quy đa biến ARIMA) Chỉ thay đổi mức giá có sách thay đổi giá Dự báo mức giá DM3 cho tỉnh (Chuỗi thời gian Holt Winter) Dự báo CPI cấp tỉnh (Sử dụng phần mềm tính CPI địa phương) Dự báo CPI tồn quốc, vùng theo nhóm hàng (Sử dụng phần mềm tính CPI Trung ương) Dự báo mức giá DM4 cho tỉnh (Chuỗi thời gian Holt Winter) Dự báo số giá vàng Đô la Mỹ (Phần mềm địa phương Trung ương)  Nghiên cứu tiến hành lựa chọn danh mục mặt hàng “rổ hàng” CPI để thực dự báo mức giá mặt hàng cho khu vực thành thị khu vực nông thôn tỉnh Mức giá dự báo toàn hàng hóa dịch vụ “rổ hàng” CPI tỉnh sau sử dụng để tính CPI cấp tỉnh theo phương pháp Laspayres bình quân nhân gia quyền theo phương pháp tính CPI thời việc sử dụng chương trình phần mềm CPI địa phương Kết trình gọi dự báo CPI cấp tỉnh Dự báo CPI cấp tỉnh sử dụng để tính CPI vùng, tồn quốc, theo khu vực thành thị nông thôn cho nhóm hàng dựa phần mềm CPI cấp Trung ương (sử dụng thay đổi mức giá quyền số dọc quyền số ngang tính biên soạn), kết trình gọi dự báo CPI chung nước Ba danh mục mặt hàng lựa chọn sử dụng để dự báo CPI theo phương pháp dựa đặc thù nhóm hàng, đó: Danh mục thứ nhất, gọi danh mục (viết tắt DM1), lựa chọn dựa đặc điểm quyền số lớn trình bày trên, ngồi dựa đặc tính dễ bị ảnh hưởng giá hàng hóa khác cú sốc từ phía thị trường, bao gồm giá mặt hàng khứ Mức giá mặt hàng danh mục dự báo dựa mơ hình hồi quy đa biến mơ hình ARIMA Danh mục thứ hai, gọi danh mục (viết tắt DM2), lựa chọn dựa đặc điểm tính quản lý Nhà nước điều chỉnh giá, mặt hàng nhà nước quản lý dịch vụ y tế giáo dục chọn Các mặt hàng Danh mục dự báo có sách điều chỉnh giá nhà nước Danh mục thứ ba, gọi danh mục (viết tắt DM3), bao gồm hàng hóa lại chưa chọn DM1 DM2 dự báo mức giá dựa dãy số thời gian phương pháp san mũ theo mơ hình Holt Winter Dự báo CPI thực dựa thông tin dự báo mức giá hàng hóa “rổ hàng” CPI theo phương pháp liệt kê (mơ hình hồi quy đa biến, Hold-Winter mặt hàng Nhà nước quản lý) Các thông tin sử dụng với loại quyền số chi tiết tỉnh để tính CPI cấp tỉnh CPI chung tồn quốc Việc biên soạn CPI tỉnh toàn quốc thực dựa phần mềm tính CPI địa phương Trung ương TCTK thực Với phương pháp thực này, dự báo mức giá mặt hàng đóng vai trò định đến q trình chất lượng dự báo CPI Sử dụng phương pháp áp dụng dự báo giá tháng năm 2018 mặt hàng rổ hàng CPI tỉnh Thừa Thiên Huế đưa vào chương trình máy tính tổng hợp CPI để tổng hợp lên CPI tháng năm 2018, kết sau: Bảng 1: Chỉ số giá tiêu dùng toàn tỉnh Thừa Thiên Huế tháng 4/2018 so với tháng trước Nhóm hàng Chỉ số giá tiêu dùng I Hàng ăn dịch vụ ăn uống Lương thực Thực phẩm Mã số C 01 011 012 Thực tế 100,02 99,82 100,45 99,61 Dự báo 100,07 99,49 100,53 99,72 Chênh lệch 0,05 -0,33 0,08 0,11  Nhóm hàng Ăn uống ngồi gia đình II Đồ uống thuốc III May mặc, mũ nón, giày dép IV Nhà ở, điện nước, chất đốt vật liệu xây dựng V Thiết bị đồ dùng gia đình VI Thuốc dịch vụ y tế VII Giao thơng VIII Bưu viễn thơng IX Giáo dục X Văn hóa, giải trí du lịch XI hàng hóa dịch vụ khác Mã số 013 02 03 Thực tế 100,00 99,23 99,49 Dự báo 99,13 99,19 99,65 Chênh lệch -0,87 -0,04 0,16 04 100,23 100,36 0,13 05 06 07 08 09 10 11 100,08 100,12 101,23 100,01 100,02 100,19 100,28 100,01 100,11 101,10 99,81 100,10 100,12 100,31 -0,07 -0,01 -0,13 -0,20 0,08 -0,07 0,03 Nguồn: Báo cáo tình hình kinh tế - xã hội tỉnh Thừa Thiên Huế tháng 4/2018 Với diễn biến CPI Thừa thiên Huế biến động lớn tháng gần (hình dưới), số dự báo CPI chung toàn tỉnh cho tháng 4/2018 mức chấp nhận được, phản ánh xu hướng tăng giá CPI so với tháng trước Hình 2: CPI so tháng trước Tỉnh Thừa Thiên Huế 102 101,5 101 100,5 100 Tài liệu tham khảo: 10.15 12.15 02.16 04.16 06.16 08.16 10.16 12.16 02.17 04.17 06.17 08.17 12.17 02.18 04.18 99,5 Như vậy, khác so với nghiên cứu trước tiến hành dự báo CPI chung nước, phương pháp dự báo cung cấp số liệu dự báo cho CPI chung nước mà cung cấp thơng tin dự báo giá, số giá mặt hàng, nhóm hàng cấp thấp phạm vi vùng tỉnh Qua đó, đáp ứng rộng rãi nhu cầu dùng tin ngành thống kê bao gồm cấp trung ương địa phương với tần suất ngắn (theo tháng) so với số dự báo (thường theo quý) Tuy nhiên, để việc dự báo theo hướng tiếp cận tốt hơn, dễ dàng thực tỉnh khác, cần số điểm hồn thiện như: Cần thêm thơng tin biến giải thích để để mơ hình hồi quy có độ tin cậy cao hơn, xây dựng thuật tốn phần mềm mở với tính tự động chọn mơ hình ARIMA tốt cần sử dụng dãy số liệu giá mặt hàng dài để phản phản ánh rõ đặc điểm thời vụ xu biến động giá mặt hàng Allen, P G & Fildes, R A (2001), Econometric forecasting strategies and techniques, in J S Armstrong (ed.), Principles of Forecasting, Kluwer Academic Publishers, Boston, pp 303–362; Benalal, N., Diaz del Hoyo, J L., Landau, B., Roma, M & Skudelny, F (2004), To aggregate or not to aggregate? euro area inflation forecasting, Working Paper 374, European Central Bank; (Xem tiếp trang 31)  Bước 3: Báo cáo kết kiểm tra Kết thúc hoạt động kiểm tra, Đồn kiểm tra có trách nhiệm tổ chức xây dựng báo cáo kết kiểm tra để báo cáo người có thẩm quyền định kiểm tra Chậm sau 10 ngày kể từ ngày kết thúc kiểm tra, Trưởng đoàn kiểm tra phải có báo cáo kết kiểm tra văn Nội dung báo cáo kết kiểm tra phải thể toàn nội dung kiểm tra quy định kế hoạch tiến hành kiểm tra, thực theo mẫu báo cáo quy định quy trình Quy trình quy định trách nhiệm báo cáo đến người có thẩm quyền Tổng cục trưởng TCTK báo cáo kết kiểm tra tất Đoàn kiểm tra Đồng thời, Đoàn kiểm tra phải gửi báo cáo đến Vụ Pháp chế Thanh tra Thống kê để theo dõi, tổng hợp báo cáo hàng năm Tổng cục trưởng TCTK xem xét kết kiểm tra đề xuất kiến nghị Trưởng đoàn kiểm tra xử lý tham mưu giải theo thẩm quyền quy định Các biểu mẫu sử dụng quy trình kiểm tra Để thực thuận lợi bước nghiệp vụ quy trình kiểm tra, Quy trình ban hành mẫu biểu Mỗi biểu mẫu văn đặt số, tên để phân biệt, bao gồm: Mẫu số 01 Quyết định kiểm tra; Mẫu số 02 Kế hoạch tiến hành kiểm tra; Mẫu số 03 Biên giao nhận thông tin, tài liệu; Mẫu số 04 Biên làm việc; Mẫu số 05 Biên vi phạm hành chính; Mẫu số 06 Báo cáo kết kiểm tra; Mẫu số 07 Quyết định gia hạn thời gian kiểm tra (chi tiết mẫu biểu xem Báo cáo tổng hợp kết nghiên cứu Đề tài: “Nghiên cứu xây dựng quy trình kiểm tra việc sử dụng thơng tin thống kê nhà nước”) Tóm lại, quy trình kiểm tra việc sử dụng thông tin thống kê nhà nước đời quan trọng, góp phần khẳng định nâng cao vai trò cơng tác thống kê nhằm bảo đảm thực thống nhất, hiệu có tính khả thi quy định Luật Thống kê 2015 Nguồn: Báo cáo kết nghiên cứu Đề tài: “Nghiên cứu xây dựng quy trình kiểm tra việc sử dụng thông tin thống kê nhà nước” Tiếp theo trang Đỗ Văn Thành (2016), Xây dựng mơ hình dự báo lạm phát sử dụng hiệu ứng truyền dẫn tỷ giá, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp bộ, Bộ Kế hoạch Đầu tư, 2010; Espasa, A., Senra, E & Albacete, R (2002), ‘Forecasting inflation in the european Monetary Union: A disaggregated approach by countries and by sectors’, European Journal of Finance 8(4), 402–421; Nguyễn Thị Thu Hằng & Nguyễn Đức Thành (2010), Các nhân tố vĩ mô định lạm phát Việt Nam giai đoạn 2000-2010: chứng thảo luận, Trung tâm Nghiên cứu Kinh tế Chính sách (VEPR), Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội, Việt Nam; Nguyễn Ngọc Anh, Nguyễn Việt Cường (2010), Dự báo sử dụng mơ hình chuỗi thời gian; Ơng Ngun Chương (2007), Mơ hình ARIMA với phương pháp Box – Jenkins ứng dụng để dự báo lạm phát Việt Nam, Trường ĐH Kinh tế - Đại học Đà Nẵng; Tổng cục Thống kê (2014), Phương án điều tra giá tiêu dùng thời kỳ 2014-2019 31 ... tiêu tổng hợp, Vụ Thống kê Giá đề xuất phương pháp dự báo CPI áp dụng TCTK có xem xét đến khả tiếp cận kịp thời nguồn thông tin để dự báo bối cảnh dự báo CPI yêu cầu thực thường xuyên, dự báo. .. Dự báo CPI dựa tác động gián tiếp sử dụng bảng IO tài khoản quốc gia đánh giá tác động việc thay đổi đầu vào (hệ số đầu vào, giá nhân tố đầu vào) giá bán sản phẩm Từ mơ hình giá này, CPI số giá. .. Như vậy, khác so với nghiên cứu trước tiến hành dự báo CPI chung nước, phương pháp dự báo cung cấp số liệu dự báo cho CPI chung nước mà cung cấp thông tin dự báo giá, số giá mặt hàng, nhóm hàng

Ngày đăng: 16/01/2020, 14:34

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w