Luận án Tiến sĩ: Phân tích, dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam - Nguyễn Ngọc Quỳnh
Phân tích dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam bằng mô hình kinh tế lượng cập nhật 2024
Toán kinh tế
Luan An
Luận án
Năm xuất bản
Số trang
174
Thời gian đọc
27 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Mục lục chi tiết
Tóm tắt nội dung
I.Phân tích lạm phát cơ bản Việt Nam Tổng quan
Lạm phát cơ bản là chỉ số quan trọng, phản ánh xu hướng giá dài hạn. Nó loại bỏ các biến động giá ngắn hạn từ giá lương thực, năng lượng. Chỉ số này khác biệt với chỉ số giá tiêu dùng (CPI) thông thường. Lạm phát cơ bản giúp Ngân hàng Trung ương đánh giá áp lực lạm phát thực sự. Điều này hỗ trợ đưa ra quyết định chính sách tiền tệ hiệu quả. Sự ổn định của lạm phát cơ bản là mục tiêu ưu tiên. Nó đảm bảo sự ổn định kinh tế vĩ mô.
1.1. Khái niệm và vai trò lạm phát cơ bản
Lạm phát cơ bản loại bỏ các biến động giá ngắn hạn. Các yếu tố như giá lương thực, năng lượng thường bị loại bỏ. Lạm phát cơ bản phản ánh xu hướng giá dài hạn. Nó là chỉ số quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách. Ngân hàng Trung ương dùng nó để đánh giá áp lực lạm phát thực sự. Điều này giúp đưa ra quyết định chính sách tiền tệ hiệu quả. Lạm phát cơ bản khác với chỉ số giá tiêu dùng (CPI) thông thường. CPI bao gồm nhiều biến động bất thường. Sự ổn định của lạm phát cơ bản là mục tiêu ưu tiên. Nó đảm bảo sự ổn định kinh tế vĩ mô.
1.2. Kinh nghiệm xây dựng lạm phát cơ bản
Nhiều quốc gia đã phát triển các phương pháp đo lường lạm phát cơ bản riêng. Các phương pháp phổ biến gồm loại trừ trực tiếp. Loại trừ trực tiếp loại bỏ các mặt hàng dễ biến động. Một phương pháp khác là loại bỏ theo thống kê (Trimmed mean). Nó loại bỏ các giá trị ngoại lai. Việt Nam cũng có kinh nghiệm riêng trong việc xây dựng chỉ số này. Việc học hỏi kinh nghiệm quốc tế rất cần thiết. Tuy nhiên, cần điều chỉnh phù hợp với đặc thù kinh tế Việt Nam. Mô hình kinh tế lượng lạm phát có thể hỗ trợ việc này.
1.3. Lợi ích cho chính sách tiền tệ Việt Nam
Lạm phát cơ bản cung cấp tín hiệu rõ ràng về áp lực giá. Điều này giúp Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đưa ra các quyết định chính sách tiền tệ đúng đắn. Mục tiêu là duy trì ổn định giá trị đồng tiền. Dữ liệu lạm phát cơ bản giúp định hướng lãi suất. Nó cũng hỗ trợ quản lý cung tiền. Chính sách tiền tệ Việt Nam sẽ hiệu quả hơn khi dựa vào chỉ số này. Nó giảm thiểu rủi ro từ các cú sốc giá tạm thời. Phân tích lạm phát cơ bản Việt Nam là nền tảng quan trọng.
II.Mô hình kinh tế lượng dự báo lạm phát lõi hiệu quả
Nghiên cứu này ứng dụng nhiều mô hình kinh tế lượng lạm phát. Các mô hình như AR, MA, ARMA, ARIMA được sử dụng. Đặc biệt, mô hình VAR (Vector Autoregression) lạm phát và VECM là các công cụ mạnh mẽ. Chúng giúp phân tích mối quan hệ đa biến. Đồng thời, chúng cho phép dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam. Phân tích chuỗi thời gian lạm phát là trọng tâm. Các mô hình này có ưu nhược điểm riêng. Việc lựa chọn mô hình phù hợp rất quan trọng. Mục tiêu là đạt được dự báo lạm phát lõi chính xác nhất.
2.1. Các mô hình kinh tế lượng thường dùng
Nghiên cứu sử dụng nhiều mô hình kinh tế lượng lạm phát. Các mô hình này giúp phân tích và dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam. Mô hình tự hồi quy (AR) và trung bình trượt (MA) là nền tảng. Mô hình ARMA kết hợp cả hai yếu tố. Các mô hình tích hợp tự hồi quy trung bình trượt (ARIMA) xử lý chuỗi thời gian không dừng. Mô hình GARCH phân tích phương sai thay đổi. Mô hình VAR (Vector Autoregression) lạm phát là công cụ mạnh mẽ. Nó nắm bắt mối quan hệ đa biến. Mô hình VECM (Vector Error Correction Model) xử lý chuỗi đồng liên kết. Chúng đặc biệt hữu ích cho dữ liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam.
2.2. Phương pháp phân tích chuỗi thời gian lạm phát
Phân tích chuỗi thời gian lạm phát là trọng tâm. Phương pháp này nghiên cứu dữ liệu theo thời gian. Mục tiêu là xác định xu hướng và tính chu kỳ. Kiểm định tính dừng của chuỗi là bước quan trọng. Các biến không dừng được làm dừng. Phương pháp phân tích chuỗi thời gian lạm phát giúp hiểu rõ cấu trúc lạm phát. Nó phát hiện các yếu tố ảnh hưởng. Các mô hình được xây dựng dựa trên đặc tính chuỗi thời gian. Điều này tăng cường độ chính xác của dự báo lạm phát lõi.
2.3. Ưu nhược điểm các mô hình dự báo
Mỗi mô hình kinh tế lượng lạm phát có ưu nhược điểm riêng. Mô hình ARIMA đơn giản, dễ triển khai. Tuy nhiên, nó không nắm bắt tốt các mối quan hệ đa biến. Mô hình VAR (Vector Autoregression) lạm phát và VECM mạnh mẽ hơn. Chúng xử lý nhiều biến cùng lúc. Nhưng chúng yêu cầu nhiều dữ liệu. Việc lựa chọn mô hình phụ thuộc vào đặc điểm dữ liệu. Nó cũng tùy thuộc vào mục tiêu phân tích. Đánh giá hiệu suất dự báo là cần thiết. Các tiêu chí như RMSE, MAE, MAPE được sử dụng. Mục đích là tìm ra mô hình dự báo lạm phát lõi tốt nhất.
III.Thực trạng lạm phát Việt Nam dữ liệu kinh tế vĩ mô
Giai đoạn 2000-2015, lạm phát cơ bản Việt Nam có nhiều biến động. Nghiên cứu tập trung phân tích diễn biến này. Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Việt Nam được so sánh. Điều này giúp làm rõ vai trò của các yếu tố tạm thời. Nhiều yếu tố tác động lạm phát cơ bản Việt Nam. Chính sách tiền tệ Việt Nam đóng vai trò quan trọng. Các biến số kinh tế vĩ mô như cung tiền, lãi suất, tỷ giá cũng ảnh hưởng. Dữ liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam được sử dụng để định lượng mối quan hệ này. Đây là nền tảng cho phân tích lạm phát chuỗi thời gian.
3.1. Diễn biến lạm phát cơ bản giai đoạn 2000 2015
Giai đoạn 2000-2015, lạm phát cơ bản Việt Nam có nhiều biến động. Giai đoạn này chứng kiến sự tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ. Tuy nhiên, cũng có những cú sốc kinh tế toàn cầu. Dữ liệu lạm phát cơ bản Việt Nam được thu thập và phân tích. Nghiên cứu tập trung vào việc mô tả xu hướng. Các giai đoạn tăng và giảm lạm phát được xác định. Sự ổn định lạm phát cơ bản là thách thức. Nó phản ánh đặc điểm của nền kinh tế đang phát triển.
3.2. Ảnh hưởng của chỉ số giá tiêu dùng CPI Việt Nam
Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) Việt Nam là thước đo lạm phát tổng thể. CPI bao gồm cả các mặt hàng dễ biến động. Lương thực, thực phẩm, năng lượng có ảnh hưởng lớn đến CPI. Lạm phát cơ bản loại trừ các yếu tố này. Mối quan hệ giữa CPI và lạm phát cơ bản rất quan trọng. Nghiên cứu phân tích sự khác biệt giữa hai chỉ số. Điều này giúp hiểu rõ hơn về áp lực lạm phát thực sự.
3.3. Các yếu tố tác động lạm phát cốt lõi
Nhiều yếu tố tác động lạm phát cơ bản Việt Nam. Chính sách tiền tệ Việt Nam là một yếu tố quan trọng. Tăng trưởng cung tiền (M2) có thể gây áp lực lạm phát. Chính sách tài khóa cũng ảnh hưởng đến tổng cầu. Giá dầu thế giới, tỷ giá hối đoái cũng là các yếu tố bên ngoài. Dữ liệu kinh tế vĩ mô Việt Nam được sử dụng. Các biến số như GDP, lãi suất, tỷ giá được đưa vào mô hình. Mục đích là xác định mối quan hệ định lượng. Điều này hỗ trợ phân tích lạm phát chuỗi thời gian.
IV.Ứng dụng mô hình VAR VECM dự báo lạm phát chính xác
Nghiên cứu ứng dụng mô hình VAR (Vector Autoregression) lạm phát. Nó phân tích mối quan hệ động học giữa lạm phát cơ bản và các biến vĩ mô. Khi dữ liệu đồng liên kết, mô hình VECM được sử dụng. Mô hình VECM (Vector Error Correction Model) giải quyết cả mối quan hệ dài hạn và điều chỉnh ngắn hạn. Hiệu quả dự báo của các mô hình được so sánh kỹ lưỡng. Các chỉ số như RMSE, MAE, MAPE được dùng. Mục tiêu là xác định mô hình dự báo lạm phát lõi tốt nhất. Điều này giúp tăng độ tin cậy của các dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam.
4.1. Xây dựng mô hình VAR Vector Autoregression lạm phát
Mô hình VAR (Vector Autoregression) lạm phát được xây dựng. Mô hình này giúp phân tích mối quan hệ động học. Nó xem xét giữa lạm phát cơ bản và các biến kinh tế vĩ mô. Các biến bao gồm cung tiền M2, lãi suất, sản lượng. Mục tiêu là dự báo lạm phát lõi. Mô hình VAR không yêu cầu giả định về biến nội sinh/ngoại sinh. Điều này tăng tính linh hoạt. Kết quả từ mô hình VAR (Vector Autoregression) lạm phát cung cấp cái nhìn sâu sắc. Nó cho thấy cách các biến phản ứng với các cú sốc.
4.2. Khai thác mô hình VECM cho dự báo
Khi các chuỗi dữ liệu đồng liên kết, mô hình VECM được áp dụng. Mô hình VECM (Vector Error Correction Model) giải quyết vấn đề này. Nó cho phép mô hình hóa các mối quan hệ dài hạn. Đồng thời, nó cũng bao gồm các điều chỉnh ngắn hạn. Mô hình VECM đặc biệt hữu ích. Nó giúp dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam. Kết quả từ VECM cung cấp cái nhìn toàn diện. Nó về động thái lạm phát. Điều này bao gồm cả tác động từ cân bằng dài hạn.
4.3. So sánh hiệu quả dự báo trong và ngoài mẫu
Hiệu quả dự báo của các mô hình được so sánh. Các mô hình VAR (Vector Autoregression) lạm phát và VECM được đánh giá. So sánh bao gồm dự báo trong mẫu và ngoài mẫu. Các chỉ số như RMSE, MAE, MAPE được dùng. Mục đích là xác định mô hình có khả năng dự báo lạm phát lõi tốt nhất. Kết quả so sánh giúp lựa chọn công cụ phù hợp. Nó áp dụng cho dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam. Điều này tăng độ tin cậy của các dự báo.
V.Hàm ý chính sách tiền tệ Kiểm soát lạm phát bền vững
Nghiên cứu đưa ra các đề xuất chính sách quan trọng. Các đề xuất này dựa trên kết quả phân tích lạm phát cơ bản Việt Nam. Chính sách tiền tệ Việt Nam cần linh hoạt. Nó cần thích ứng với biến động lạm phát lõi. Mục tiêu là duy trì ổn định giá cả. Việc tối ưu hóa các công cụ điều hành chính sách tiền tệ là cần thiết. Dự báo lạm phát chính xác đóng vai trò then chốt. Nó giúp ổn định kinh tế vĩ mô. Dự báo lạm phát cơ bản là công cụ không thể thiếu. Nó hỗ trợ xây dựng chính sách tiền tệ Việt Nam hiệu quả.
5.1. Đề xuất chính sách dựa trên kết quả phân tích
Nghiên cứu đưa ra nhiều đề xuất chính sách. Các đề xuất này dựa trên kết quả phân tích lạm phát cơ bản Việt Nam. Chính sách tiền tệ Việt Nam cần linh hoạt. Nó cần thích ứng với biến động lạm phát lõi. Việc kiểm soát cung tiền và lãi suất là cần thiết. Các biện pháp này giúp ổn định giá cả. Mục tiêu là duy trì môi trường kinh tế vĩ mô ổn định. Ngân hàng Nhà nước có thể sử dụng các dự báo. Các dự báo từ mô hình kinh tế lượng lạm phát là cơ sở.
5.2. Tối ưu hóa công cụ điều hành chính sách tiền tệ
Việc tối ưu hóa công cụ điều hành là trọng tâm. NHNN cần sử dụng hiệu quả các công cụ chính sách tiền tệ. Ví dụ như lãi suất tái cấp vốn, tỷ lệ dự trữ bắt buộc. Mục tiêu là tác động trực tiếp đến lạm phát cơ bản. Các mô hình kinh tế lượng lạm phát cung cấp cơ sở dữ liệu. Nó giúp đánh giá tác động của từng công cụ. Điều này hỗ trợ việc điều chỉnh chính sách. Nó giúp đảm bảo tính hiệu quả cao nhất.
5.3. Vai trò của dự báo lạm phát trong ổn định kinh tế
Dự báo lạm phát chính xác đóng vai trò then chốt. Nó giúp ổn định kinh tế vĩ mô. Dự báo lạm phát lõi giúp NHNN chủ động. Các biện pháp phòng ngừa rủi ro lạm phát được triển khai. Điều này giảm thiểu tác động tiêu cực đến tăng trưởng. Ổn định giá cả tạo môi trường thuận lợi. Nó thúc đẩy đầu tư và tiêu dùng. Dự báo lạm phát cơ bản là công cụ không thể thiếu. Nó hỗ trợ xây dựng chính sách tiền tệ Việt Nam hiệu quả.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (174 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O TR¦êNG §¹I HäC KINH TÕ QUèC D¢N ---------------- NGUYÔN NGäC QUúNH PH¢N TÝCH Vµ Dù B¸O L¹M PH¸T C¥ B¶N CñA VIÖT NAM B»NG C¸C M¤ H×NH KINH TÕ L¦îNG Chuyªn ngµnh: to¸n kinh tÕ 62.01 Người hướng dẫn khoa học: 1.TS NGUYÔN CAO V¡N 2. NGUYÔN THÞ THU H»NG Hµ Néi - 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do tôi tự thực hiện và không vi phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật. Hà nội, ngày….
năm 2018 Người hướng dẫn Tác giả luận án PGS.TS Nguyễn Cao Văn Nguyễn Ngọc Quỳnh LỜI CẢM ƠN Tác giả đã nhận được rất nhiều sự quan tâm, giúp đỡ và động viên từ giáo viên hướng dẫn cũng như các thầy cô khác trong quá trình thực hiện luận án. Đặc biệt, tác giả xin chân thành cảm ơn PGS.TS Nguyễn Cao Văn và TS. Nguyễn Thị Thu Hằng đã có những hướng dẫn hữu ích, nhiệt tình và tâm huyết dành cho tác giả. Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành tới GS.TS Nguyễn Khắc Minh, PGS.TS Nguyễn Thị Minh, TS Nguyễn Mạnh Thế và quý thầy cô trong Khoa Toán Kinh tế - Đại học Kinh tế Quốc dân, ThS Đỗ Văn Lâm đã có những ý kiến bổ ích giúp tác giả hoàn thiện luận án.
Thêm vào đó, tác giả xin gửi lời cảm ơn tới các cán bộ thuộc Viện Đào tạo Sau Đại học đã tạo điều kiện giúp đỡ về các thủ tục hành chính trong suốt toàn bộ quá trình học tập. Cuối cùng, tác giả xin gửi những lời cảm ơn chân thành tới những người thân trong gia đình, bạn bè của mình đã động viên, khích lệ tác giả trong suốt quá trình học tập nghiên cứu, hoàn thành luận án. Trân trọng cảm ơn! Tác giả luận án Nguyễn Ngọc Quỳnh MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH PHẦN MỞ ĐẦU. 1 CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG LẠM PHÁT CƠ BẢN CHO VIỆT NAM.
Cơ sở lý luận về lạm phát cơ bản. Cơ sở lý luận về lạm phát. Cơ sở lý luận về lạm phát cơ bản. Cơ sở lý thuyết xây dựng mô hình phân tích và dự báo lạm phát cơ bản.
Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm về phân tích và dự báo lạm phát cơ bản. Xây dựng lạm phát cơ bản cho Việt Nam. Kinh nghiệm quốc tế trong xây dựng lạm phát cơ bản. Kinh nghiệm xây dựng lạm phát cơ bản ở Việt Nam.
Xây dựng lạm phát cơ bản cho Việt Nam. Kết luận chương 1. 56 CHƯƠNG 2 THỰC TRẠNG LẠM PHÁT CƠ BẢN VÀ CÁC BIẾN SỐ KINH TẾ VĨ MÔ TẠI VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000-2015. Bối cảnh kinh tế xã hội.
Thực trạng lạm phát cơ bản và các biến số kinh tế vĩ mô giai đoạn 2000-2015. Kết luận chương 2. 81 CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG CÁC MÔ HÌNH PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO LẠM PHÁT CƠ BẢN Ở VIỆT NAM. Mô tả số liệu.
Xây dựng các mô hình phân tích và dự báo lạm phát cơ bản ở Việt Nam. Xây dựng các mô hình để phân tích lạm phát cơ bản. Xây dựng các mô hình ứng dụng dự báo lạm phát cơ bản. So sánh kết quả dự báo trong mẫu giữa các mô hình.
Đưa ra kết quả dự báo ngoài mẫu của các mô hình. Kết luận chương 3. 114 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ. Một số hàm ý chính sách.
117 CÔNG TRÌNH TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ. 120 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO. 129 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Nguyên văn AD Tổng cầu AS Tổng cung AR Quá trình tự hồi quy MA Trung bình trượt ARCH Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy (Autoregressive Conditional Heterescedastic Models) ARMA Quá trình trung bình trượt tự hồi quy(Autoregressive Moving Average Process) ARIMA Mô hình trung bình trượt tích hợp tự hồi quy (Autoregressive Intergrated Moving Average) CPI Chỉ số giá tiêu dùng (Consumer Price Index) CSTK Chính sách tài khóa CSTT Chính sách tiền tệ ECM Mô hình hiệu chỉnh sai số (Error Correction Model) FDI Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài GARCH Mô hình phương sai có điều kiện của sai số thay đổi tự hồi quy tổng quát (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model) GDP Tổng sản phẩm trong nước (Gross Domestic Product) GSO Tổng cục thống kê (General Statistic Office) IMF Quỹ tiền tệ Quốc tế (International Monetary Fund) LPCB Lạm phát cơ bản M2 Tổng phương tiện thanh toán MAE Sai số tuyệt đối trung bình MAPE Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình MSE Trung bình cộng của bình phương sai số NHNN Ngân hàng Nhà nước NHTW Ngân hàng Trung ương Viết tắt Nguyên văn OLS Hồi quy trung bình bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Squares) ODA Vốn viện trợ phát triển OPEC Tổ chức các nước xuất khẩu dầu mỏ PACF Hàm tự tương quan riêng phần PPI Chỉ số giá sản xuất RMSE Căn bậc hai của trung bình cộng của bình phương các sai số dự báo SVAR Mô hình véc tơ tự hồi quy dạng cấu trúc (Structural Vector Autoregression) SBV Ngân hàng Nhà nước TCTK Tổng cục Thống kê USD Đô la Mỹ VAR Mô hình véc tơ tự hồi quy (Vector Autoregression) WB Ngân hàng thế giới (World Bank) VECM Mô hình hiệu chỉnh sai số dạng véc tơ (Vector Error Correction Model) WND Việt Nam đồng WTO Tổ chức thương mại thế giới (World Trade Organization) DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Lạm phát cơ bản tại các quốc gia.2: Cơ cấu các mặt hàng trong giỏ CPI .3: So sánh tỉ trọng từng mặt hàng ba thời kỳ tính chỉ số CPI .4: Biến động của chỉ số giá cấp 1 trong giỏ CPI.5: Các thước đo lạm phát cơ bản .6: Độ lệch chuẩn và hệ số biến thiên của các chỉ số lạm phát .7: Khả năng theo dõi xu hướng lạm phát của các chỉ số .8: Kiểm định sự bằng nhau của giá trị trung bình.9: Khả năng giải thích dự báo của các chỉ số lạm phát cơ bản .1: Mục tiêu tăng trưởng kinh tế, lạm phát và chỉ tiêu tiền tệ giai đoạn 2000-2015 .2: Một số chỉ tiêu kinh tế vĩ mô .1: Các số liệu được sử dụng trong luận án.2: Thống kê mô tả cho các biến số theo quý.3: Kết quả ước lượng mô hình đường Phillips .4: Kiểm định tự tương quan .5: Kiểm định phương sai của sai số không đổi .6: Kết quả ước lượng mô hình hồi quy sử dụng phương pháp hồi quy từng bước .7: Kết quả ước lượng mô hình ARIMA .8: Kết quả ước lượng mô hình GARCH.9: Kết quả ước lượng mô hình hàm chuyển Markov .10: Kết quả ước lượng mô hình kết hợp dự báo .11: So sánh kết quả dự báo trong mẫu giữa các mô hình .12: Kết quả dự báo trước 04 quý cho lạm phát cơ bản bằng các mô hình. 113 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1: Lạm phát do cầu kéo .2: Lạm phát do chi phí đẩy .3: Lạm phát và các lạm phát cơ bản giai đoạn 2000 – 2015 .Tăng trưởng, lạm phát và lạm phát cơ bản theo quý giai đoạn 2001-2005 .2: Tiêu dùng chính phủ, tiêu dùng tư nhân và lạm phát cơ bản giai đoạn 2001-2005 66 Hình 2.3: Xuất nhập khẩu và lạm phát cơ bản các quý giai đoạn 2001-2005 .4: Cung tiền và lạm phát cơ bản giai đoạn 2001-2005.5: Lãi suất, lạm phát và lạm phát cơ bản giai đoạn 2001-2005.6: Giá dầu thế giới và lạm phát cơ bản giai đoạn 2001-2005.7: Lạm phát cơ bản và chỉ số giá của một số mặt hàng giai đoạn 2001-2005 .8: Tăng trưởng, lạm phát và lạm phát cơ bản theo quý giai đoạn 2006-2010 .9: Tiêu dùng chính phủ, tiêu dùng tư nhân và lạm phát cơ bản giai đoạn 2006-2010 69 Hình 2.10: Xuất nhập khẩu và lạm phát cơ bản các quý giai đoạn 2006-2010 .11: Cung tiền, lạm phát và lạm phát cơ bản giai đoạn 2006-2010.12: Lãi suất, lạm phát và lạm phát cơ bản giai đoạn 2006-2010.13: Giá dầu thế giới và lạm phát cơ bản giai đoạn 2006-2010.14: Lạm phát cơ bản và chỉ số giá của một số mặt hang giai đoạn 2006-2010 .15: Tăng trưởng, lạm phát và lạm phát cơ bản theo quý giai đoạn 2011-2015 .16: Tiêu dùng chính phủ, tiêu dùng tư nhân và lạm phát cơ bản giai đoạn 2011-2015 .17: Xuất nhập khẩu và lạm phát cơ bản các quý giai đoạn 2011-2015 .18: Cung tiền, lạm phát và lạm phát cơ bản giai đoạn 2011-2015.19: Lãi suất, lạm phát và lạm phát cơ bản giai đoạn 2011-2015.20: Giá dầu thế giới và lạm phát cơ bản giai đoạn 2011-2015.21: Lạm phát cơ bản và chỉ số giá của một số mặt hàng giai đoạn 2011-2015 .1: Khoảng chênh sản lượng.
86 1 PHẦN MỞ ĐẦU 1. Sự cần thiết của đề tài Lạm phát là một hiện tượng kinh tế vĩ mô phổ biến và có ảnh hưởng sâu rộng đến các mặt của đời sống kinh tế - xã hội. Thông thường, các chính sách vĩ mô của một nền kinh tế sẽ được thực hiện xoay quanh lạm phát mục tiêu của nền kinh tế. Việc nghiên cứu lạm phát để có được những cái nhìn khái quát nhất về lạm phát có vai trò rất quan trọng trong việc thực hiện cũng như lựa chọn chính sách điều hành giúp có được nền kinh tế vĩ mô ổn định và phát triển bền vững.
Do đó, việc phân tích được nguyên nhân và dự báo lạm phát giúp các cơ quan điều hành chính sách đưa ra các chính sách phù hợp để bình ổn giá cả thị trường, đảm bảo phát triển kinh tế bền vững. Việt Nam bắt đầu quá trình chuyển đổi từ nền kinh tế kế hoạch hóa sang nền kinh tế thị trường từ năm 1986. Mục đích của Nghị quyết Đại hội Đảng lần thứ VI là để ổn định nền kinh tế, kích thích xuất khẩu và đầu tư, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Trong những năm vừa qua, các chính sách của chính phủ Việt Nam luôn ưu tiên mục tiêu kiểm soát chặt chẽ giá cả hàng hóa và tiền lương nhưng chính phủ không đảm bảo được sự ổn định của giá cả.
Những năm đầu của giai đoạn 1996-2000, tăng trưởng kinh tế đạt trên 9% (9,5% và 9,3% lần lượt vào các năm 1995 và 1996) và đây là những dấu mốc quan trọng cho thời kỳ kinh tế mới. Trong giai đoạn 2000-2007, hàng năm, tỷ lệ lạm phát là khá thấp với mức trung bình 5,5% mỗi năm. Trong khi tổng sản phẩm quốc nội (GDP) đã tăng trưởng với tốc độ trung bình 7% mỗi năm.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Phân tích, dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam bằng mô hình kinh tế lượng" nghiên cứu về vấn đề gì?
Phân tích dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam bằng mô hình kinh tế lượng cập nhật 2024
Luận án "Phân tích, dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam bằng mô hình kinh tế lượng" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại trường đại học kinh tế quốc dân. Năm bảo vệ: 2018.
Luận án "Phân tích, dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam bằng mô hình kinh tế lượng" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Phân tích, dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam bằng mô hình kinh tế lượng" thuộc chuyên ngành Toán kinh tế. Danh mục: Kinh Tế.
Luận án "Phân tích, dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam bằng mô hình kinh tế lượng" có bao nhiêu trang?
Luận án "Phân tích, dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam bằng mô hình kinh tế lượng" có 174 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Phân tích, dự báo lạm phát cơ bản Việt Nam bằng mô hình kinh tế lượng" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.