1000percent
13-07-2011, 04:58 PM
----------------
Blogger: Tiến sỹ Lê Hồng Giang (giangle)
Blog: http://kinhtetaichinh.blogspot.com/ (http://kinhtetaichinh.blogspot.com/)
----------------
11/07/2011:
Cũng như nhiều người tôi rất "nể" các quan chức Ngân hàng trung ương TQ (PBoC), vd bác này (http://kinhtetaichinh.blogspot.com/2010/02/zhu-min.html). Tuy nhiên tôi hơi thất vọng khi thấy bác thống đốc PBoC Zhou Xiaochuan (http://www.marketwatch.com/story/pboc-chief-suggests-not-to-over-react-to-inflation-2011-07-08) phát biểu: "In China, we use the year-on-year inflation figure without seasonal adjustment: that's the problem, ..."You always try to think about the base effect."
Khái niệm "seasonal" được dùng để chỉ các qui luật thay đổi theo chu kỳ năm của các chuỗi số liệu (kinh tế). Ở nhiều nước, các hoạt động kinh tế bị ảnh hưởng khá nhiều bởi yếu tố thời tiết, các tập tục văn hóa (vd nghỉ lễ tết, nghỉ hè của học sinh...) nên số liệu thống kê có thể thay đổi rất mạnh từ tháng/quí này sang tháng/quí khác. Một trong những cách loại bỏ ảnh hưởng mùa vụ này là so sánh số liệu ở một thời điểm trong năm với thời điểm cùng kỳ năm trước đó (year-over-year hay year-on-year). Bởi vì đây là so sánh giữa 2 thời điểm nên người ta chỉ tính tốc độ tăng trưởng hoặc chênh lệch chứ không ai dùng index, do đó không bao giờ có "base effect" như bác Zhou nói. Hơn nữa khi đã sử dụng yoy growth rate thì không ai lại làm seasonal adjustment nữa vì bản thân yoy rate đã loại bỏ seasonal effect rồi.
Tuy nhiên thống đốc Zhou có lý khi nói: "It's better to use month-on-month inflation (data)...seasonally adjusted and annualized". Nói chung nên sử dụng số liệu mom hay qoq, nghĩa là so sánh số liệu của một tháng/quí với tháng/quí ngay trước nó và sử dụng một số công cụ econometrics để hiệu chỉnh seasonal effects. Có 2 phương pháp hiệu chỉnh phổ biết trên thế giới là X11/X12 do Bureau of Census của Mỹ xây dựng và Tramo/Seats của Bank of Spain (bạn nào quan tâm chi tiết có thể thao khảo tài liệu này (http://homepage.univie.ac.at/robert.kunst/season07_prettner.pdf)). Cả 2 phần mềm hiệu chỉnh seasonal effect này đều có thể download và sử dụng miễn phí (Eviews và nhiều phần mềm statistics khác cũng tích hợp sẵn X12/X12 và Tramo/Seats). Hiện tại số liệu thống kê của VN (tăng trưởng GDP, lạm phát theo CPI) đều được công bố theo yoy, mong rằng TCTK sẽ sớm áp dụng seasonal adjustment để công bố mom và qoq. Dưới đây là số liệu GDP của VN (quarterly) trước và sau khi được hiệu chỉnh seasonal effect bằng X12. GDP Q1 hàng năm trước khi hiệu chỉnh thường giảm rất mạnh vì tết âm lịch nhưng tôi chưa tìm ra lý do tại sao GDP Q3 lại giảm.
[/URL]http://3.bp.blogspot.com/-W9XkkJnXRFw/Thu3H2h-wPI/AAAAAAAAAsw/N_wGwkn9bTM/s400/gdp.JPG (http://3.bp.blogspot.com/-W9XkkJnXRFw/Thu3H2h-wPI/AAAAAAAAAsw/N_wGwkn9bTM/s400/gdp.JPG)
-------------
12/07/2011:
Nếu nhìn vào đồ thị GDP theo quí của VN trong entry trước các bạn có thể thấy chương trình X12 đã lọc khá tốt seasonal effects trong nền kinh tế VN. Để có thể quan sát tốt hơn biến động của nền kinh tế tôi tính tốc độ tăng trưởng GDP theo saar (seasonally adjusted annualized rate) - một khái niệm rất phổ biến trong giới kinh tế tài chính. Thực ra đây chỉ là tính tốc độ tăng trưởng qoq (quarter over quarter) của chuỗi GDP đã được hiệu chỉnh bằng X12 và sau đó nhân với 4. Đồ thị sau là tăng trưởng GDP saar của VN từ Q3 2000 đến Q2 2011.
http://3.bp.blogspot.com/-KHzcnMhvKUk/Th0M14i8bMI/AAAAAAAAAtk/rEPXhTdHWK4/s400/G_SA.JPG (http://3.bp.blogspot.com/-KHzcnMhvKUk/Th0M14i8bMI/AAAAAAAAAtk/rEPXhTdHWK4/s400/G_SA.JPG)
Cho đến giữa năm 2007, tăng trưởng saar qoq của VN khá ổn định, trung bình khoảng hơn 7% tuy vẫn còn hiện tượng seasonal. Cụ thể Q3 và Q4 hàng năm thường có tốc độ tăng trưởng thấp hơn Q1 và Q2, tuy nhiên đây có thể là hậu quả của X12 lên raw data vì Q1 và Q2 có seasonal effects rất lớn nên có thể X12 đã hiệu chỉnh "quá tay" Q3/Q4. Dẫu sao pattern này cũng chỉ tạo ra chênh lệch của saar qoq giữa 2 quí đầu năm và 2 quí cuối năm không quá lớn, khoảng trên dưới 2.5%.
Nhưng từ Q3 2007 đến nay, nền kinh tế không còn ổn định nữa và pattern bên trên bị phá vỡ. Đặc biệt là Q1 năm 2010 và 2011 saar qoq đã âm khá mạnh, nhất là Q1 năm nay. [Nếu saar qoq âm 2 quí liên tục thì nền kinh tế bị cho là rơi vào technical recession.] Bên cạnh đó Q4 của 2 năm 2009/2010 có tốc độ tăng trưởng kỷ lục, rất bất thường so với pattern của 7 năm trước đó. Chênh lệch tăng trưởng saar qoq giữa Q4 2009 và Q1 2010 gần -19% còn cho năm 2010/1011 là -23% so với trung bình khoảng +2.5% của 7 năm trước đó. Rất có thể đối mặt với tăng trưởng GDP sụt giảm trong 3 quí đầu năm 2009/2010, chính phủ đã đẩy mạnh đầu tư và chi tiêu công trong Q4 của 2 năm đó để kéo tăng trưởng trung bình cả năm lên. Hoặc đơn giản hơn là ai đó đã dùng thủ thuật accounting "transfer" GDP của Q1 2010/2011 sang Q4 2009/2010 để số liệu GDP 2009/2010 không quá tệ.
Dù gì đi nữa, bất ổn vĩ mô đã kéo dài từ năm 2008 đến nay và thủ tướng Dũng đã đúng (Nghị quyết 11) khi chuyển từ mục tiêu tăng trưởng sang ổn định vĩ mô, nhưng hơi muộn.
-------------
[U]13/07/2011:
Trong 2 entry trước tôi sử dụng chương trình X12 để phân tích chuỗi số liệu GDP của VN. Entry này sẽ áp dụng X12 cho chuỗi CPI do GSO công bố, từ đó tính ra tốc độ lạm phát saar của VN, chỉ số mà thống đốc PBoC Zhou Xiaochuan nói rằng tốt hơn lạm phát tính theo yoy mà TQ (và VN) vẫn đang sử dụng. Điểm khác biệt quan trọng giữa GDP và CPI là chuỗi số liệu đầu chỉ được thống kê/công bố theo quí còn chuỗi thứ hai theo tháng. Điều này không gây khó khăn cho chương trình X12 về mặt kỹ thuật, tuy nhiên kết quả tính toán sẽ khó phát hiện ra seasonal effect hơn vì chuỗi số liệu với tần số (frequency) càng cao thì khả năng bị nhiễu (noise/signal) càng lớn. Dưới đây là đồ thị lạm phát tính theo CPI trước và sau khi hiệu chỉnh X12 cho giai đoạn 1995-1999:
(http://1.bp.blogspot.com/-duLo3gDADmY/Th5-xaM3CcI/AAAAAAAAAt8/__qOgTuzFVg/s1600/inf.JPG)http://1.bp.blogspot.com/-yJIuTUpXP74/Th6CdMUIFvI/AAAAAAAAAuE/jCh8mjBp-Qk/s400/inf.JPG (http://1.bp.blogspot.com/-yJIuTUpXP74/Th6CdMUIFvI/AAAAAAAAAuE/jCh8mjBp-Qk/s1600/inf.JPG)
Seasonal effect quan trọng nhất là lạm phát (mom) đạt đỉnh vào tháng 2 hàng năm (trùng với Tết âm lịch) rồi sau đó giảm mạnh. Tuy nhiên qui luật này rất hay bị phá vỡ như trong năm 1998-1999 hay 2008-2011. Bản thân chuỗi saar cũng không loại bỏ hết được seasonal effects vì bị nhiễu quá nhiều. Lưu ý "nhiễu" hay "noise" ở đây phải hiểu là các tác động ngẫu nhiên (thiên tai, giá cả thế giới biến động...) và cả các chính sách giá cả trực tiếp của chính phủ (tăng giá xăng dầu, giảm giá cước điện thoại di động...). Chính vì có quá nhiều noise trong chuỗi số liệu này nên cách tốt nhất là lấy trung bình seasonal effect của từng tháng trong năm trong toàn bộ giai đoạn. Nghĩa là lấy non-seasonally adjusted annualized inflation trừ đi saar rồi tính trung bình cho 12 tháng trong năm. Kết quả như sau:
http://1.bp.blogspot.com/-bgEkkzPfimI/Th6CdQ6flcI/AAAAAAAAAuM/TxQwLY2Cp2E/s400/sea.JPG (http://1.bp.blogspot.com/-bgEkkzPfimI/Th6CdQ6flcI/AAAAAAAAAuM/TxQwLY2Cp2E/s1600/sea.JPG)
Đồ thị này cho thấy tính trung bình thì seasonal effect dương trong 3 tháng 1,2, và 12 hàng năm còn lại là âm. Nghĩa là loại trừ các yếu tố gây nhiễu (giá cả thế giới, chính sách...) ra thì lạm phát 3 tháng trước tết bao giờ cũng cao hơn lại phát trung bình của cả năm và ngược lại lạm phát từ tháng 3 đến tháng 11 thấp hơn lạm phát trung bình. Một kết luận có thể rút ra ở đây là nếu headline inflation (số của GSO công bố) trong những tháng giữa năm có xu hướng giảm thì chớ vội mừng, rất có thể đó chỉ là tác động của seasonal effects chứ không/chưa phải do nỗ lực chống lạm phát của các bộ ngành nhà nước. Bởi vậy NHNN nên thận trọng không nên hạ lãi suất và/hoặc thả tín dụng quá nhanh nếu lạm phát 3 tháng tới tiếp tục dịu xuống.
Blogger: Tiến sỹ Lê Hồng Giang (giangle)
Blog: http://kinhtetaichinh.blogspot.com/ (http://kinhtetaichinh.blogspot.com/)
----------------
11/07/2011:
Cũng như nhiều người tôi rất "nể" các quan chức Ngân hàng trung ương TQ (PBoC), vd bác này (http://kinhtetaichinh.blogspot.com/2010/02/zhu-min.html). Tuy nhiên tôi hơi thất vọng khi thấy bác thống đốc PBoC Zhou Xiaochuan (http://www.marketwatch.com/story/pboc-chief-suggests-not-to-over-react-to-inflation-2011-07-08) phát biểu: "In China, we use the year-on-year inflation figure without seasonal adjustment: that's the problem, ..."You always try to think about the base effect."
Khái niệm "seasonal" được dùng để chỉ các qui luật thay đổi theo chu kỳ năm của các chuỗi số liệu (kinh tế). Ở nhiều nước, các hoạt động kinh tế bị ảnh hưởng khá nhiều bởi yếu tố thời tiết, các tập tục văn hóa (vd nghỉ lễ tết, nghỉ hè của học sinh...) nên số liệu thống kê có thể thay đổi rất mạnh từ tháng/quí này sang tháng/quí khác. Một trong những cách loại bỏ ảnh hưởng mùa vụ này là so sánh số liệu ở một thời điểm trong năm với thời điểm cùng kỳ năm trước đó (year-over-year hay year-on-year). Bởi vì đây là so sánh giữa 2 thời điểm nên người ta chỉ tính tốc độ tăng trưởng hoặc chênh lệch chứ không ai dùng index, do đó không bao giờ có "base effect" như bác Zhou nói. Hơn nữa khi đã sử dụng yoy growth rate thì không ai lại làm seasonal adjustment nữa vì bản thân yoy rate đã loại bỏ seasonal effect rồi.
Tuy nhiên thống đốc Zhou có lý khi nói: "It's better to use month-on-month inflation (data)...seasonally adjusted and annualized". Nói chung nên sử dụng số liệu mom hay qoq, nghĩa là so sánh số liệu của một tháng/quí với tháng/quí ngay trước nó và sử dụng một số công cụ econometrics để hiệu chỉnh seasonal effects. Có 2 phương pháp hiệu chỉnh phổ biết trên thế giới là X11/X12 do Bureau of Census của Mỹ xây dựng và Tramo/Seats của Bank of Spain (bạn nào quan tâm chi tiết có thể thao khảo tài liệu này (http://homepage.univie.ac.at/robert.kunst/season07_prettner.pdf)). Cả 2 phần mềm hiệu chỉnh seasonal effect này đều có thể download và sử dụng miễn phí (Eviews và nhiều phần mềm statistics khác cũng tích hợp sẵn X12/X12 và Tramo/Seats). Hiện tại số liệu thống kê của VN (tăng trưởng GDP, lạm phát theo CPI) đều được công bố theo yoy, mong rằng TCTK sẽ sớm áp dụng seasonal adjustment để công bố mom và qoq. Dưới đây là số liệu GDP của VN (quarterly) trước và sau khi được hiệu chỉnh seasonal effect bằng X12. GDP Q1 hàng năm trước khi hiệu chỉnh thường giảm rất mạnh vì tết âm lịch nhưng tôi chưa tìm ra lý do tại sao GDP Q3 lại giảm.
[/URL]http://3.bp.blogspot.com/-W9XkkJnXRFw/Thu3H2h-wPI/AAAAAAAAAsw/N_wGwkn9bTM/s400/gdp.JPG (http://3.bp.blogspot.com/-W9XkkJnXRFw/Thu3H2h-wPI/AAAAAAAAAsw/N_wGwkn9bTM/s400/gdp.JPG)
-------------
12/07/2011:
Nếu nhìn vào đồ thị GDP theo quí của VN trong entry trước các bạn có thể thấy chương trình X12 đã lọc khá tốt seasonal effects trong nền kinh tế VN. Để có thể quan sát tốt hơn biến động của nền kinh tế tôi tính tốc độ tăng trưởng GDP theo saar (seasonally adjusted annualized rate) - một khái niệm rất phổ biến trong giới kinh tế tài chính. Thực ra đây chỉ là tính tốc độ tăng trưởng qoq (quarter over quarter) của chuỗi GDP đã được hiệu chỉnh bằng X12 và sau đó nhân với 4. Đồ thị sau là tăng trưởng GDP saar của VN từ Q3 2000 đến Q2 2011.
http://3.bp.blogspot.com/-KHzcnMhvKUk/Th0M14i8bMI/AAAAAAAAAtk/rEPXhTdHWK4/s400/G_SA.JPG (http://3.bp.blogspot.com/-KHzcnMhvKUk/Th0M14i8bMI/AAAAAAAAAtk/rEPXhTdHWK4/s400/G_SA.JPG)
Cho đến giữa năm 2007, tăng trưởng saar qoq của VN khá ổn định, trung bình khoảng hơn 7% tuy vẫn còn hiện tượng seasonal. Cụ thể Q3 và Q4 hàng năm thường có tốc độ tăng trưởng thấp hơn Q1 và Q2, tuy nhiên đây có thể là hậu quả của X12 lên raw data vì Q1 và Q2 có seasonal effects rất lớn nên có thể X12 đã hiệu chỉnh "quá tay" Q3/Q4. Dẫu sao pattern này cũng chỉ tạo ra chênh lệch của saar qoq giữa 2 quí đầu năm và 2 quí cuối năm không quá lớn, khoảng trên dưới 2.5%.
Nhưng từ Q3 2007 đến nay, nền kinh tế không còn ổn định nữa và pattern bên trên bị phá vỡ. Đặc biệt là Q1 năm 2010 và 2011 saar qoq đã âm khá mạnh, nhất là Q1 năm nay. [Nếu saar qoq âm 2 quí liên tục thì nền kinh tế bị cho là rơi vào technical recession.] Bên cạnh đó Q4 của 2 năm 2009/2010 có tốc độ tăng trưởng kỷ lục, rất bất thường so với pattern của 7 năm trước đó. Chênh lệch tăng trưởng saar qoq giữa Q4 2009 và Q1 2010 gần -19% còn cho năm 2010/1011 là -23% so với trung bình khoảng +2.5% của 7 năm trước đó. Rất có thể đối mặt với tăng trưởng GDP sụt giảm trong 3 quí đầu năm 2009/2010, chính phủ đã đẩy mạnh đầu tư và chi tiêu công trong Q4 của 2 năm đó để kéo tăng trưởng trung bình cả năm lên. Hoặc đơn giản hơn là ai đó đã dùng thủ thuật accounting "transfer" GDP của Q1 2010/2011 sang Q4 2009/2010 để số liệu GDP 2009/2010 không quá tệ.
Dù gì đi nữa, bất ổn vĩ mô đã kéo dài từ năm 2008 đến nay và thủ tướng Dũng đã đúng (Nghị quyết 11) khi chuyển từ mục tiêu tăng trưởng sang ổn định vĩ mô, nhưng hơi muộn.
-------------
[U]13/07/2011:
Trong 2 entry trước tôi sử dụng chương trình X12 để phân tích chuỗi số liệu GDP của VN. Entry này sẽ áp dụng X12 cho chuỗi CPI do GSO công bố, từ đó tính ra tốc độ lạm phát saar của VN, chỉ số mà thống đốc PBoC Zhou Xiaochuan nói rằng tốt hơn lạm phát tính theo yoy mà TQ (và VN) vẫn đang sử dụng. Điểm khác biệt quan trọng giữa GDP và CPI là chuỗi số liệu đầu chỉ được thống kê/công bố theo quí còn chuỗi thứ hai theo tháng. Điều này không gây khó khăn cho chương trình X12 về mặt kỹ thuật, tuy nhiên kết quả tính toán sẽ khó phát hiện ra seasonal effect hơn vì chuỗi số liệu với tần số (frequency) càng cao thì khả năng bị nhiễu (noise/signal) càng lớn. Dưới đây là đồ thị lạm phát tính theo CPI trước và sau khi hiệu chỉnh X12 cho giai đoạn 1995-1999:
(http://1.bp.blogspot.com/-duLo3gDADmY/Th5-xaM3CcI/AAAAAAAAAt8/__qOgTuzFVg/s1600/inf.JPG)http://1.bp.blogspot.com/-yJIuTUpXP74/Th6CdMUIFvI/AAAAAAAAAuE/jCh8mjBp-Qk/s400/inf.JPG (http://1.bp.blogspot.com/-yJIuTUpXP74/Th6CdMUIFvI/AAAAAAAAAuE/jCh8mjBp-Qk/s1600/inf.JPG)
Seasonal effect quan trọng nhất là lạm phát (mom) đạt đỉnh vào tháng 2 hàng năm (trùng với Tết âm lịch) rồi sau đó giảm mạnh. Tuy nhiên qui luật này rất hay bị phá vỡ như trong năm 1998-1999 hay 2008-2011. Bản thân chuỗi saar cũng không loại bỏ hết được seasonal effects vì bị nhiễu quá nhiều. Lưu ý "nhiễu" hay "noise" ở đây phải hiểu là các tác động ngẫu nhiên (thiên tai, giá cả thế giới biến động...) và cả các chính sách giá cả trực tiếp của chính phủ (tăng giá xăng dầu, giảm giá cước điện thoại di động...). Chính vì có quá nhiều noise trong chuỗi số liệu này nên cách tốt nhất là lấy trung bình seasonal effect của từng tháng trong năm trong toàn bộ giai đoạn. Nghĩa là lấy non-seasonally adjusted annualized inflation trừ đi saar rồi tính trung bình cho 12 tháng trong năm. Kết quả như sau:
http://1.bp.blogspot.com/-bgEkkzPfimI/Th6CdQ6flcI/AAAAAAAAAuM/TxQwLY2Cp2E/s400/sea.JPG (http://1.bp.blogspot.com/-bgEkkzPfimI/Th6CdQ6flcI/AAAAAAAAAuM/TxQwLY2Cp2E/s1600/sea.JPG)
Đồ thị này cho thấy tính trung bình thì seasonal effect dương trong 3 tháng 1,2, và 12 hàng năm còn lại là âm. Nghĩa là loại trừ các yếu tố gây nhiễu (giá cả thế giới, chính sách...) ra thì lạm phát 3 tháng trước tết bao giờ cũng cao hơn lại phát trung bình của cả năm và ngược lại lạm phát từ tháng 3 đến tháng 11 thấp hơn lạm phát trung bình. Một kết luận có thể rút ra ở đây là nếu headline inflation (số của GSO công bố) trong những tháng giữa năm có xu hướng giảm thì chớ vội mừng, rất có thể đó chỉ là tác động của seasonal effects chứ không/chưa phải do nỗ lực chống lạm phát của các bộ ngành nhà nước. Bởi vậy NHNN nên thận trọng không nên hạ lãi suất và/hoặc thả tín dụng quá nhanh nếu lạm phát 3 tháng tới tiếp tục dịu xuống.