DỰ BÁO CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG (CPI) GIAI ĐOẠN THÁNG 10 2021 đến THÁNG 10 2022 CỦA VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN KHOA KẾ HOẠCH VÀ PHÁT TRIỂN BÀI TẬP LỚN MÔN: DỰ BÁO PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI ĐỀ TÀI: DỰ BÁO CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG (CPI) GIAI ĐOẠN THÁNG 10-2021 ĐẾN THÁNG 10-2022 CỦA VIỆT NAM Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Lê Huy Đức Họ tên sinh viên: Hoàng Nhật Anh Mã sinh viên: 11180159 Hà Nội, 2021 Bài làm Lựa chọn đề tài: Dự báo số giá tiêu dùng (CPI) giai đoạn tháng 10-2021 đến tháng 10-2022 Việt Nam Quy trình thực dự báo: Thu thập mô tả nguồn số liệu - Các số liệu thu thập trang web https://vietstock.vn/ - Chỉ số giá tiêu dùng CPI (đơn vị: %) Ta có bảng số liệu thu thập được: Thống kê số giá tiêu dùng giai đoạn 2016 – 2021 (Đơn vị: %) Năm 2016 2017 2018 2019 2020 2021 0,46 0,51 0,1 1,23 0,06 0,42 0,23 0,73 0,8 -0,17 1,52 0,57 0,21 -0,27 -0,21 -0,72 -0,27 0,33 0,08 0,31 -1,54 -0,04 0,54 -0,53 0,55 0,49 -0,03 0,16 0,46 -0,17 0,61 -0,09 0,66 0,17 0,13 0,11 -0,09 0,18 0,4 0,62 0,1 0,92 0,45 0,28 0,07 0,25 0,54 0,59 0,59 0,32 0,12 -0,62 10 0,83 0,41 0,33 0,59 0,09 11 0,48 0,13 -0,29 0,96 -0,01 12 0,23 0,21 -0,25 1,4 0,1 Tháng Nguồn: https://vietstock.vn/ Lựa chọn mơ hình dự báo ` Chỉ số giá tiêu dùng CPI đo lường lạm phát trải qua người tiêu dùng qua mà họ chi trả tiêu dùng hàng ngày CPI thương nhân dùng để dự đoán giá cho tương lai hay người sử dụng lao động để tính tốn tiền lương Chính Phủ để xác định mức tăng cho quỹ bảo trợ xã hội Chính thể, dự báo số giá tiêu dùng (CPI) hoạt động cần thiết quan trọng phủ doanh nghiệp việc lập kế hoạch cho đơn vị Dự báo xác việc hoạch định sách khả thi Do biến động tình hình kinh tế quốc gia giới, việc dự báo số giá tiêu dùng CPI ngày trở nên khó khăn Trước tình hình vài thập kỉ qua xuất nhiều mơ hình để dụng cho việc dự báo CPI kể đến như: Marcos Álvarez-Díaz & Rangan Gupta (2016) sử dụng mơ hình bước ngẫu nhiên (random walk) mơ hình tự hồi quy bậc (AR) để dự báo CPI Mỹ, Al-Tamimi et al., (2011) sử dụng mơ hình hồi quy bội để dự báo CPI UEA giai đoạn 1990 - 2005, Hu et al., (2013) sử dụng thuật toán thống kê để dự báo CPI, Bernardi et at., (2015) sử dụng phương pháp dự báo san hàm mũ Holt –Winter để dự báo CPI Italia giai đoạn 2004 – 2014 Với phát triển, cải thiện công cụ dự báo toán học tạo kỹ thuật dự báo xác sai số thấp Mỗi phương pháp dự báo có ưu nhược điểm định phụ thuộc vào liệu thống kê Theo Robert et al., (1979) mơ hình ARIMA phù hợp quan hệ tuyến tính liệu liệu khứ Không vậy, Brockwell et al., (2001) cịn cho mơ hình ARIMA dự báo xác số liệu thống kê chi tiết theo tháng năm Chính vậy, em lựa chọn sử dụng mơ hình ARIMA để dự báo số giá tiêu dùng (CPI) Việt Nam giai đoạn từ tháng 10/2021 – 10/2022 Tiến hành dự báo - Sử dụng phần mềm để tiến hành phân tích liệu: SPSS 25 Bước 1: Kiểm định tính dừng chuỗi thời gian Nhập số liệu vào SPSS đặt tên biến CPI, ta chọn Analyze → Forecasting → Sequence Charts Ta có liệu sau: Ta thu đồ thị: Nhìn vào đồ thị ta thấy có chiều hướng tăng giảm xoay quanh trục cố định, kết luận dãy số dừng Do kết luận mơ hình ARIMA mà ta xây dựng có d=0 Bước 2: Xác định hệ số p q thông qua đồ thị ACF PACF Với sai phân bậc 0, giao diện SPSS, ta chọn Analyze → Forecasting → Autocorrelations Ta có liệu sau: Ta có kết sau: Từ đồ thị ACF, có cột cột cao vượt giới hạn, q=1 q=3 Từ đồ thị PACF, có cột cột cao giới hạn, p= p=2.Ta xác định mơ hình sau: ARIMA(1,0,1); ARIMA(1,0,3); ARIMA(2,0,1) ; ARIMA(2,0,3) Bước 3: Thực chạy mơ hình ARIMA xác định phần mềm SPSS 25 để ước lượng, kiểm định dự báo Chọn mục Analyze / Forecast/ Creat Models Sau đưa biến CPI vào mục Dependent Variables - Ở thẻ Variables, khung Method chọn ARIMA để dự báo cho phương pháp Trong mục Criteria chọn giá trị p, d, q phần Nonseason (khơng có yếu tố mùa vụ) xác lập để xem mơ hình dư báo Cứ mơ hình điền p, d, q tương ứng vào bấm Continute Sau bấm OK để chạy mơ hình Phải tiến hành chạy tất mơ hình để kiểm định mơ hình phù hợp chọn mơ hình tốt để lựa chọn phục vụ công tác dự báo Mỗi mơ hình có ln kết dự báo cho bước lấy kết dự báo mơ hình tốt - Trong thẻ Statistics chọn mục sau: - Trong thẻ Plots chọn mục sau: - Trong thẻ Options chọn 82 để dự báo cho 13 tháng từ 70 đến 82 Sau bấm OK Chạy mơ hình ta kết trình bày Trong đó: + Tên mơ hình trình bày bảng Model Description + Các tiêu thống kê hệ số xác định mơ hình R2, hệ số xác định R2 điều chỉnh, sai số dự báo MSE, MAPE, MAE, BIC trình bày bảng Model Fit + Các hệ số ước lượng mơ hình trình bày bảng ARIMA Model Parameters + Giá trị dự báo số mùa vụ cho 13 tháng tiếp (từ quan sát 70 – 82) theo trình bày bảng Forecast + Phần dư mơ hình thể đồ thị Residual ACF Residual PACF + Đồ thị mơ hình vẽ cuối sau đồ thị phần dư Mơ hình ARIMA (1,0,1) Trên đồ thị phần dư ACF PACF ta thấy toàn quan sát vượt nằm giới hạn nên phần dư nhiễu trắng Do đó, mơ hình phù hợp Mơ hình ARIMA (1,0,3) Trên đồ thị phần dư ACF PACF ta thấy toàn quan sát vượt nằm giới hạn nên phần dư nhiễu trắng Do đó, mơ hình phù hợp Mơ hình ARIMA ( 2,0,1) Trên đồ thị phần dư ACF PACF ta thấy toàn quan sát vượt nằm giới hạn nên phần dư nhiễu trắng Do đó, mơ hình phù hợp Mơ hình ARIMA ( 2,0,3) Trên đồ thị phần dư ACF PACF ta thấy toàn quan sát vượt nằm giới hạn nên phần dư nhiễu trắng Do đó, mơ hình phù hợp Bước 4: Lựa chọn mơ hình phù hợp đưa kết dự báo Mơ hình ARIMA (1,0,1) ARIMA (1,0,3) ARIMA (2,0,1) ARIMA (2,0,3) Kiểm định phần dư Phần dư nhiễu trắng Phần dư nhiễu trắng Phần dư nhiễu trắng Phần dư nhiễu trắng MSE 0,449 0,429 0,429 0,434 BIC -1,416 -1,385 -1,449 -1,303 Trong mơ hình bên trên, mơ hình ARIMA(1,0,1); ARIMA(1,0,3); ARIMA (2,0,1); ARIMA (2,0,3) phù hợp để thực dự báo có tất phần dư đồ thị ACF PACF nhiều trắng Tuy nhiên mơ hình ARIMA (2,0,1) tốt có giá trị MSE BIC nhỏ nên ta sử dụng kết dự báo mơ hình - Kết dự báo 13 tháng ứng với giá trị quan sát thứ 70 đến 82 bảng Forecast: ...Bài làm Lựa chọn đề tài: Dự báo số giá tiêu dùng (CPI) giai đoạn tháng 10- 2021 đến tháng 10- 2022 Việt Nam Quy trình thực dự báo: Thu thập mô tả nguồn số liệu - Các số liệu... Chính vậy, em lựa chọn sử dụng mơ hình ARIMA để dự báo số giá tiêu dùng (CPI) Việt Nam giai đoạn từ tháng 10/ 2021 – 10/ 2022 Tiến hành dự báo - Sử dụng phần mềm để tiến hành phân tích liệu: SPSS... vị: %) Ta có bảng số liệu thu thập được: Thống kê số giá tiêu dùng giai đoạn 2016 – 2021 (Đơn vị: %) Năm 2016 2017 2018 2019 2020 2021 0,46 0,51 0,1 1,23 0,06 0,42 0,23 0,73 0,8 -0,17 1,52 0,57