CHƢƠNG 5 : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
5.2. Giải pháp và kiến nghị
5.2.6. Giải pháp 6: Dự báo lạm phát chuẩn xác
5.2.6.1. Mục tiêu của giải pháp
Năm 2015, lạm phát của nền kinh tế Việt Nam tăng nhưng ở mức thấp chủ yếu là do chi phí đẩy giảm, tăng trưởng kinh tế vẫn ở mức cao, tỷ lệ huy động tiết kiệm đang có xu hướng tăng. Nền kinh tế đang trên đà phục hồi và phát triển, lạm phát được kiểm soát có mục tiêu. Khi CPI giữ ở mức ổn định, tạo điều kiện cho các chính sách tiền tệ tích cực, kích thích sản xuất kinh doanh phát triển và tạo điều kiện thúc đẩy hiệu quả hoạt động của các ngân hàng.
Kết quả mô hình thực nghiệm cũng nhận định rằng lạm phát có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam. Tuy nhiên, các nhà quản trị ngân hàng cần phải dự báo lạm phát trong tương lai một cách chính xác trong suốt thời gian hoạch định để điều chỉnh lãi suất cho phù hợp nhằm mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận của ngân hàng.
5.2.6.2. Kiến nghị thực hiện
Các phần mềm mô hình phân tích, dự báo có thể nói là những sản phẩm cao cấp kết tinh giữa kiến thức quản lý kinh tế với công nghệ thông tin, giúp cho các nhà hoạch định chính sách ngân hàng rút ngắn được thời gian giải các bài toán kinh tế phức tạp với nhiều biến số. Có nhiều phần mềm đã được ứng dụng rộng rãi và trở nên quen thuộc như Eview, Mfit và phần mềm xác định tỷ giá thực, ... Hiện nay,
Việt Nam đang sử dụng mô hình ARIMA - Autoregressive Integrated Moving Average với chuỗi CPI là công cụ dự báo lạm phát, theo Khashei & Bijari (2011) mô hình ARIMA rất phù hợp đối với những quan hệ tuyến tính giữa dữ liệu hiện tại và dữ liệu quá khứ. ARIMA được kết hợp bởi 3 thành thành phần chính: AR (thành phần tự hồi quy), I (tính dừng của chuỗi thời gian) và MA (thành phần trung bình trượt). Tuy nhiên việc sử dụng mô hình này còn nhiều hạn chế, cần phải cải thiện kết quả dự báo sao cho mức độ sai số trung bình giảm xuống tới mức tối thiểu, hiện tại theo đánh giá của các tổ chức tín dụng thì mức độ này lớn hơn 30% (năm 2015), đồng thời các nhà hoạch định cần phải xác định rõ thời gian tác động của việc thay đổi các điều kiện tiền tệ đến lạm phát, đầu tư, xuất nhập khẩu, sản lượng, ... qua từng kênh lãi suất, tín dụng, tỷ giá và giá cả tài sản.
Bên cạnh đó, công tác dự báo lạm phát cần sự trợ giúp của các chuyên gia IMF và Ngân hàng trung Ương của các quốc gia tiên tiến (Mỹ, Canada, Pháp, ...), trong đó NHNN Việt Nam giữ vai trò quan trọng là đầu mối cung cấp những thông tin đầu vào đầy đủ, chính xác, kịp thời cho quá trình xây dựng mô hình dự báo lạm phát. NHNN cần phải thực hiện dự báo lạm phát định kỳ hàng tháng, quý, năm.
5.2.6.3. Một số lƣu ý khi ngân hàng triển khai giải pháp
Do tính chất phức tạp của các mô hình phân tích, dự báo, nên cần có một khối lượng lớn thông tin về nhiều biến số khác nhau, kể cả các biến số thu thập từ các Bộ, ngành và các tổ chức khác có hoạt động ngân hàng. Thêm vào đó, công cụ phân tích, dự báo lạm phát, tăng trưởng kinh tế và các biến số vĩ mô khác là rất phức tạp, phải có những phần mềm chuyên dụng, hiện đại và thích hợp.
Hơn thế nữa, lạm phát và tăng trưởng kinh tế có mối quan hệ phi tuyến tính. Ở mức độ nhất định, thì lạm phát thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nhưng khi lạm phát quá cao thì sẽ hạn chế tốc độ tăng trưởng này, gây hại cho nền kinh tế.