Chuyên Đề Phân tích lạm phát việt nam giai đoạn 2005 - 2011 và dự báo bằng mô hình mạng thần kinh nhân tạo

MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC THUẬT NGỮ
DANH MỤC BẢNG
DANH MỤC HÌNH
LỜI MỞ ĐẦU
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU LẠM PHÁT . . 3
1.1 Tổng quan lý thuyết về lạm phát . . 3
1.1.1 Các quan điểm về lạm phát . 3
1.1.2 Phân loại lạm phát . . 4
1.1.3 Ảnh hưởng của lạm phát . . 5
1.2 Tình hình lạm phát Việt Nam giai đoạn 2005-2011 . 8
1.3 Mục tiêu và đối tượng nghiên cứu . . 15
1.4 Cấu trúc chuyên đề . 15
CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC ĐÂY . . 17
2.1 Lịch sử phát triển của mạng thần kinh . . 17
2.2 Những ứng dụng của mạng thần kinh trong lĩnh vực kinh tế tài chính . 18
2.2.1 Dự báo tài chính . 18
2.2.2 Dự báo tỷ giá . . 20
2.2.3 Dự báo lạm phát . 21
2.2.4 Những ứng dụng khác . 22
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU . 24
3.1 Giới thiệu tổng quan mạng thần kinh nhân tạo . 24




ii
3.1.1 Tế bào thần kinh nhân tạo . 26
3.1.2 Cấu trúc của một ANN . 28
3.1.3 Quá trình xử lý thông tin của một ANN . 32
3.1.4 Huấn luyện mạng . 35
3.2 Xác định dữ liệu và mô hình . 36
3.2.1 Xác định dữ liệu . 36
3.2.2 Xác định mô hình . 37
CHƯƠNG 4. NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU . 40
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN . 42
5.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu . 42
5.2 Khuyến nghị chính sách từ kết quả nghiên cứu . 42
5.3 Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo . 44
PHỤ LỤC 45
Phụ lục 1: Các dạng mô hình mạng thần kinh nhân tạo phổ biến . 45
Phụ lục 2: Một số hàm kích hoạt của mô hình mạng thần kinh nhân tạo . 49
TÀI LIỆU THAM KHẢO . 55




iii
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
ANN (Artificial Neural Network) Mạng thần kinh nhân tạo
CPI (Consumer Price Index) Chỉ số giá tiêu dùng
GDP (Gross Domestic Product) Tổng sản phẩm quốc nội
MAE (Mean Absolute Error) Sai số tuyệt đối trung bình
ME (Mean Error) Sai số trung bình
MSE (Mean Square Error) Sai số bình phương trung bình
Căn bậc hai của sai số bình phương
RMSE (Root Mean Squared Error)
trung bình
SOM (Sefl - Organizing Map) Sơ đồ tự tổ chức
TGHĐ Tỷ giá hối đoái
WTO (World Trade Organization) Tổ chức thương mại thế giới
DANH MỤC THUẬT NGỮ
Backpropagation Thuật toán truyền ngược
Batch Training Huấn luyện hàng loạt
Desired value Giá trị đầu ra mục tiêu
Epoch Số vòng lặp
Input Layer Lớp nơ-ron đầu vào
Layer Lớp mạng
Normalized Function Hàm chuẩn hóa
On-line training Huấn luyện từng dòng
Output Các giá trị đầu ra
Output Layer Lớp nơ-ron đầu ra
Perceptron Mạng thần kinh truyền thẳng đơn giản nhất
Stochastic training Huấn luyện phỏng đoán
Supervised learning Học có giám sát
Threshold value Giá trị ngưỡng
Training set Dữ liệu huấn luyện
Unsupervised learning Học không giám sát
Weights Trọng số




iv
DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1: Cơ cấu tính CPI của Việt Nam (áp dụng từ 2009-2014)
Bảng 4.1: Giá trị tham số mặc định cho ANN
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Lạm phát Việt Nam giai đoạn 2005 - 2011
Hình 1.2: Tăng trưởng M2 của Việt Nam, Trung Quốc và Thái Lan giai đoạn 2004-2010
Hình 1.3: Chỉ số CPI hàng tháng của Việt Nam năm 2010
Hình 1.4: Chỉ số CPI hàng tháng của Việt Nam năm 2011
Hình 3.1 Mô hình sinh học của tế bào thần kinh nhân tạo
Hình 3.2: Sự truyền tín hiệu của tế bào thần kinh
Hình 3.3: Mô hình tế bào thần kinh nhân tạo
Hình 3.4: Cấu trúc tổng quát của một ANN
Hình 3.5: Các lớp của mạng thần kinh nhân tạo
Hình 3.6: Tổng quát quá trình xử lý thông tin của ANN
Hình 3.7a: Minh họa hàm tổng của một Nơ-ron
Hình 3.7b: Minh họa hàm tổng của nhiều Nơ-ron
Hình 3.8: Minh họa hàm tổng và hàm chuyển đổi
Hình 3.9: Tỷ lệ lạm phát hàng tháng (YoY) của Việt Nam từ tháng 1/2005 đến 2/2012
Hình 4.1: Dự báo lạm phát hàng tháng Việt Nam năm 2012




1
LỜI MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Nước ta sau khi trải qua giai đoan khủng hoảng kinh tế năm 2008 đã làm cho nền kinh
suy yếu dần và qua đó nhập khẩu lạm phát từ Mỹ - nơi bắt đầu của cuộc khủng hoảng, và
cho đến nay tình hình lạm phát vẫn luôn là một vấn đề vĩ mô gây nhức nhối cho những
nhà điều hành chính sách lẫn dân cư trong xã hội. Lạm phát bắt đầu tăng tốc mà đỉnh điểm
là năm 2008, tỷ lệ lạm phát đạt đến mức gần 20% do tác động của tình hình phát triển kinh
tế chung hội nhập khu vực và thế giới. Kể từ thời điểm đó cho đến nay lạm phát tại Việt
Nam vẫn ở mức cao nhất châu Á, cao kỷ lục 23% vào tháng Tám và hạ xuống 22,4%
trong tháng Chín năm 2011. Giá lương thực vẫn tiếp tục tăng mạnh, ở mức 31,72% trong
tháng Mười so với một năm trước đó.
Diễn biến phức tạp của lạm phát đang tác động đến đời sống thường ngày của người
dân, đến hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp, cũng như gây khó khăn đối
với kinh tế vĩ mô. Đây cũng là một vấn đề trọng tâm mà Chính phủ đang tập trung theo
dõi, nghiên cứu để tiếp tục thực hiện các giải pháp điều hành. Trong bài nghiên cứu này,
tác giả đã tóm tắt lại diễn biến phức tạp của lạm phát trong giai đoạn 2005 - 2011và sử
dụng mô hình mạng thần kinh (ANN) để dự báo lạm phát hàng tháng so với cùng kỳ năm
trước (YoY)1 cho năm 2012 của Việt Nam dựa trên cơ sở dữ liệu lạm phát hàng tháng của
tháng 1/2005 đến tháng 2/2012. Kết quả dự báo của mô hình sẽ là những cơ sở vững chắc
để đưa ra những đề xuất chính sách trong vấn đề kiểm soát tình hình lạm phát ở Việt Nam
hiện nay.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Bài nghiên cứu này có mục tiêu là tóm tắt lại tình hình lạm phát của Việt Nam trong
giai đoạn 2005-2011 để xem xét những diễn biến phức tạp của tình hình lạm phát và dựa
trên ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để dự đoán lạm phát trong thời gian sắp
tới. Dự báo lạm phát được sử dụng nhằm định hướng xây dựng chính sách tiền tệ của
những nhà cầm quyền điều hành chính sách tiền tệ trên thế giới.
1 YoY (Year over Year): năm hiện tại so với năm trước đó, trong bài nghiên cứu này YoY được hiểu theo nghĩa
là cùng kỳ năm trước.




2
3. Phương pháp nghiên cứu
Dự báo mức độ lạm phát hàng tháng trong năm 2012 dựa trên mô hình mạng thần
kinh nhân tạo. Kết hợp với việc xem xét và tham khảo các nghiên cứu nước ngoài để ứng
dụng vào Việt Nam nhằm đưa ra những kiến nghị và giải pháp đúng đắn hơn.
4. Nội dung nghiên cứu
Chương 1: Giới thiệu lạm phát
Chương 2: Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Nội dung và kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận
5. Đóng góp của đề tài
Giúp cho những nhà điều hành chính sách có được những con số dự báo một cách
chính xác để từ đó có thể chọn lựa và đưa ra những giải pháp hợp lý và kịp thời để đối phó
với tình hình lạm phát diễn biến phức tạp như hiện nay.
6. Hướng phát triển của đề tài
Mục tiêu nghiên cứu trong bài nghiên cứu là dự báo tình trạng lạm phát dựa trên
những số liệu lạm phát quá khứ, qua đó không thể cho thấy được mức độ ảnh hưởng của
các nhân tố khác lên lạm phát như tốc độ tăng cung tiền, tăng trưởng tín dụng, thay đổi tỷ
giá . do đó cần phải có thêm những nghiên cứu tiếp theo để có thể tìm được một mô hình
hoàn thiện hơn nhằm dự báo tốt hơn tình hình lạm phát của Việt Nam để có thể đưa ra
những đề xuất chính sách phù hợp hơn.