Title: | Hệ thống tài chính và tăng trưởng kinh tế: sử dụng kết hợp các biến tài chính để dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam |
Author(s): | Lê Tuấn Anh |
Advisor(s): | Assoc. Prof. Dr. Nguyễn Khắc Quốc Bảo |
Keywords: | Hệ thống tài chính; Dự báo kinh tế; Tăng trưởng kinh tế; Việt Nam; Financial system; Economic forcasting; Economic growth; Vietnam |
Abstract: | Những diễn biến khó lường của kinh tế và tài chính toàn cầu cũng nhƣ những hạn chế xưa nay của hệ thống tài chính Việt Nam đã gây ra những khó khăn đáng kể trong việc dự báo tăng trưởng kinh tế. Trong bài luận này, tác giả hướng đến việc dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam bằng việc sử dụng các nhân tố động và bộ dữ liệu có tần số cao. Đầu tiên, bài luận này áp dụng mô hình nhân tố động để tìm ra các nhân tố theo ngày và theo tháng từ bộ dữ liệu tài chính có thể dự báo tăng trưởng GDP. Các nhân tố này sau đó sẽ được áp dụng vào hồi quy MIDAS để dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Qua nghiên cứu này, tác giả nhận được các kết quả phù hợp với nghiên cứu P. Higgins và cộng sự (2016) rằng cung tiền là một biến số quan trọng trong dự báo tăng trưởng kinh tế. Tác giả nhận thấy rằng cung tiền M1 có sai số dự báo thấp nhất trong dự báo tăng trưởng GDP, sau đó là cung tiền M2 và tỷ giá. Kết quả này cũng thống nhất với tình hình kinh tế Việt Nam khi Ngân hàng nhà nước điều tiết tăng trưởng kinh tế thông qua các biến số cung tiền và tỷ giá. Trong tương lai, khi tình hình kinh tế có những thay đổi lớn thì sẽ có thêm nhiều biến cần được đưa vào mô hình để có thể gia tăng độ chính xác dự báo. Vấn đề về việc lựa chọn biến dự báo khác nhau trong từng giai đoạn phát triển đã được tác giả thảo luận trong các phần trên. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm cũng chỉ ra ba kết luận quan trọng sau đây: (1) các dự báo bằng hồi quy MIDAS có độ chính xác cao hơn các dự báo sử dụng mô hình truyền thống; (2) việc sử dụng các nhân tố sẽ làm cải thiện chất lượng dữ liệu tài chính có tần số cao sẽ khai thác toàn bộ và hiệu quả các thông tin tài chính để dự báo chính xác tăng trƣởng kinh tế. Bài nghiên cứu này cũng cho thấy sự ưu việt của mô hình MIDAS so với mô hình truyền thống. Các kết quả dự báo của mô hình dự MIDAS có sai số dự báo thấp hơn so với mô hình truyền thống, kết quả này phù hợp với nhiều nghiên cứu trên thế giới. |
Issue Date: | 2018 |
Publisher: | Trường Đại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh |
URI: | https://opac.ueh.edu.vn/record=b1028591~S8 http://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/58274 |
Appears in Collections: | MASTER'S THESES
|