Vương Quốc Duy * Huỳnh Hải Âu

* Tác giả liên hệ (vqduy@ctu.edu.vn)

Abstract

The world economic upheavalhas become more and more complications. Changes in the macro economy will greatly impact on economic stability and development of a country. Inflation, one of the factors of macro economy, is increasingly concerned and needed to forecast. Being aware of the importance of inflation, this paper uses the Box-Jenkins method (1970) to model and forecast the inflation rate in Viet Nam. The results showed that the best model is the ARIMA (1, 0, 1), (2, 0, 3) 12 and that in the next 12 months, inflation in Vietnam will insignificantly fluctuate, exceptthe first month of 2014. Despite this, the results of this research also partly provides practical information for investors as well as for the policy makers in finding appropriate solutions to prevent and minimize damage caused by inflation.
Keywords: Forcast, Inflation, Investment, Vietnam, ARIMA

Tóm tắt

Tình hình biến động kinh tế của thế giới ngày càng diễn biến phức tạp. Sự biến động của nền kinh tế vĩ mô sẽ tác động rất lớn đến sự ổn định và phát triển kinh tế của một quốc gia. Lạm phát, một trong những nhân tố của nền kinh tế vĩ mô, rất được quan tâm và cần thiết dự báo. Nhận thức được tầm quan trọng của lạm phát, bài viết này sử dụng phương pháp Box-Jenkins (1976) để lập mô hình và dự báo tỷ lệ lạm phát Việt Nam. Kết quả cho thấy mô hình phù hợp nhất là ARIMA(1,0,1)(2,0,3)12 và dự báo trong 12 tháng tới lạm phát ở Việt Nam sẽ biến động không đáng kể, ngoài tháng đầu năm 2014. Dù vậy, kết quả nghiên cứu này cũng phần nào cung cấp thông tin thiết thực cho các nhà đầu tư cũng như các nhà làm chính sách trong việc tìm kiếm những giải pháp thích hợp để phòng ngừa và tối thiểu hóa thiệt hại do lạm phát gây ra.
Từ khóa: Dự báo, Lạm phát, Đầu tư, Việt Nam, ARIMA

Article Details

Tài liệu tham khảo

Ông Nguyên Chương (2007), Mô hình ARIMA với phương pháp Box – Jenkins và ứng dụng để dự báo lạm phát của Việt Nam, Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẳng.

PGS.TS. Sử Đình Thành, TS. Vũ Thị Minh Hằng, GS.TS. Dương Thị Bình Minh, Ths. Phạm Văn Hiếu, Ths. Nguyễn Anh Tuấn, TS. Bùi Thị Mai Hoài, TS. Diệp Gia Luật (2008), Nhập môn tài chính tiền tệ, Nhà xuất bản Lao động Xã hội, Hà Nội.

Appiah, S.T. and I.A. Adetunde (2011), Forecasting exchange rate between the Ghana cedi and the US dollar using time series analysis, African Journal of Basic & Applied Sciences, vol. 3(6), pp. 255 – 264.

Eviews User’s Guide I & II (Version 6).

George E.P. Box and Gwilym M. Jenkins (1976), Time Series Analysis: Forecasting and Control, San Francisco: Holden-Day, California.

Muhammad Abdus Salam, Shazia Salam and Mete Feridun (2006), Forecasting inflation in developing nations: The case of Pakistan, International Research Journal of Finance and Economics, issue 3, pp. 138 – 159.

Nadia Saleem (2008), Measuring volatility of inflation in Pakistan, The Lahore Journal of Economics, vol. 13(2), pp. 99 - 128

Samuel Eramus Alnaa and Ferdinand Ahiakpor (2011), ARIMA approach to predicting inflation in Ghana, Journal of Economics and International Finance, vol. 3(5), pp. 328 - 336.

Box, G.E.P., and Jenkins, G., (1970) Time Series Analysis, Forecasting and Control, HoldenDay, San Francisco.

Nguyễn Quang Thái, (2012), Tổng quan kinh tế Việt Nam năm 2012 và triển vọng 2013, Hội Khoa học Kinh tế Việt Nam.