TÀI CHÍNH -
Tháng 6/2017
11
dụng rất nhiều để dự báo ngắn hạn các quá trình
kinh tế, tài chính. Bài viết sử dụng mô hình ARIMA
để dự báo chuỗi tốc độ GPD bình quân đầu người
tại Việt Nam từ năm 2017 đến năm 2020 với dữ liệu
là tốc độ GDP bình quân đầu người tại Việt Nam từ
năm 1985 đến năm 2016.
ARIMA được công bố bởi George Box và Gwilym
Jenkins vào những năm 1970 (Box – Jenkins, 1976).
Trong mô hình ARIMA(p,q,d) thì p là bậc tự hồi
quy (AR), d là bậc của vi phân đầu tiên (I), và q là
bậc của phần trượt đầu tiên (MA). Chú ý rằng nếu
không có bước lấy vi phân nào được thực hiện thì
d=0, mô hình ARIMA trở thành ARMA.
Quá trình xây dựng mô hình gồm các bước sau
- Nhận dạng mô hình: Bước đầu tiên là xác định
xem số liệu chuỗi thời gian là dừng hay không dừng.
Nếu chuỗi thời gian ban đầu là không dừng, chuỗi
được biến đổi thành dừng bằng cách lấy vi phân.
Bậc của vi phân bằng không nếu chuỗi là dừng và
lớn hơn không khi chuỗi không dừng.
- Ước lượng các tham số của mô hình: Việc ước
Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân
trên đầu người ở Việt Nam
Thống kê cho thấy, tốc độ tăng trưởng kinh tế
của Việt Nam khá cao. Theo số liệu của Ngân hàng
Thế giới (WB), tổng sản phẩm quốc nội (GDP) gia
tăng từ 434 nghìn tỷ đồng năm 1985 lên 548 nghìn
tỷ đồng, tức là tăng 1,26 lần và lên đến 1 triệu 138
nghìn tỷ đồng vào năm 2000, 10 năm sau 2 triệu 158
nghìn tỷ đồng, như vậy GDP năm 2010 tăng gần gấp
đôi so với năm 2000, đến năm 2015 GDP tăng lên 2
triệu 856 nghìn tỷ đồng gấp 1,3 lần so với năm 2010.
Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người
được tính bằng phần trăm là tỷ số giữa phần GDP
bình quân đầu người năm sau chênh lệch so với năm
trước chia cho GDP bình quân đầu người năm trước.
Tốc độ tăng trưởng GDP bình quân đầu người ở Việt
Nam từ năm 1985 tới 2016 được thể hiện hình 1:
Mô hình nghiên cứu ARIMA
Mô hình ARIMA được các nhà nghiên cứu sử
DỰBÁOTĂNGTRƯỞNG GDP BÌNHQUÂN
TRÊNĐẦUNGƯỜI GIAI ĐOẠN2017–2020
ThS. VŨ THỊ HƯƠNG SẮC
- Đại học Ngoại thương Hà Nội
Bài viết trao đổi về một kỹ thuật được áp dụng trong thực tiễn để dự báo số liệu kinh tế, tài chính chuỗi
thời gian để giải quyết các bài toán thực tiễn. Bài viết sử dụng mô hình ARIMA để dự báo chuỗi tốc độ GPD
bình quân đầu người tại Việt Nam từ năm 2017 đến năm 2020 với dữ liệu là tốc độ GDP bình quân đầu
người tại Việt Nam từ năm 1985 đến năm 2016. Qua đó, dự báo về tốc độ tăng trưởng GDP bình quân trên
đầu người trong giai đoạn 2017-2020.
Từ khóa: GDP, mô hình ARIMA, tăng trưởng kinh tế
The article discusses a technique that
is applied in practice to forecast time
seriesfinancial economic figures to solve
practical problems. The paper uses the
ARIMA model to forecast GPD per capita
growths in Vietnam from 2017 to 2020, with
the inputs of GDP per capita growths from
1985 – 2016.
Keywords: GDP, ARIMA model, economic growth
HÌNH 1. TỐC ĐỘ TĂNG TRƯỞNG GDP BÌNH QUÂN ĐẦU NGƯỜI
Ở VIỆT NAM TỪ NĂM 1985 TỚI 2016
Nguồn: Ngân hàng Thế giới
