Ứng dụng mô hình hiệu chỉnh sai số vector vào dự báo lạm phát tại Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Tóm tắt

Công tác phân tích và dự báo lạm phát ngày càng đóng vai trò quan trọng đối với
sự thành công trong điều hành chính sách tiền tệ (CSTT) và hoạt động ngân hàng
của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) trong những năm gần đây. Tuy nhiên,
dự báo được sát xu hướng vận động của lạm phát không phải là một công việc dễ
dàng. Thời gian vừa qua, NHNN đã áp dụng một hệ thống các mô hình kinh tế lượng
khác nhau mà các ngân hàng trung ương (NHTW) trên thế giới đang áp dụng để dự
báo và phân tích diễn biến lạm phát bao gồm: ARIMA, VAR, SVAR, VECM và mô
hình kinh tế lượng vĩ mô, thậm chí áp dụng cả phương pháp dự báo chi tiết từng cấu
phần trong rổ 86 nhóm hàng hóa cấp 3 tính CPI để từ đó đưa ra kết quả dự báo CPI
tổng thể, cung cấp thông tin cho người làm dự báo đưa ra được kết quả dự báo phù
hợp nhất trong từng thời điểm. Trong khuôn khổ bài viết này, nhóm tác giả trình bày
về một phương pháp dự báo CPI đang áp dụng tại NHNN, đó là mô hình tự hồi quy
vector (VECM), một trong những mô hình tương đối đơn giản về mặt cấu trúc nhưng
lại có hiệu quả cao về khả năng dự báo.