Dự báo của RBI về tăng trưởng và lạm phát dựa trên dữ liệu vững chắc: Phó Thống đốc

(MENAFN- IANS) Mumbai, 26 tháng 11 (IANS) Bà Poonam Gupta, Phó Thống đốc Ngân hàng Dự trữ Ấn Độ, cho biết hôm thứ Năm rằng các dự báo của Ngân hàng Trung ương Ấn Độ về lạm phát và tăng trưởng trong nền kinh tế Ấn Độ được xây dựng dựa trên một sự tổng hợp cân bằng giữa phân tích kinh tế lượng vững chắc, các điều kiện kinh tế đương thời và góc nhìn theo ngành mang tính hướng tới tương lai.

Phát biểu tại một Hội thảo Tư vấn Công bố trước về việc Cập nhật gốc (Base Revision) của Chỉ số Giá tiêu dùng (CPI), Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và Chỉ số Sản xuất Công nghiệp (IIP) do Bộ Thống kê và Thực hiện Chương trình tổ chức tại đây, bà nhấn mạnh rằng các đợt rà soát gần đây cho thấy các dự báo về lạm phát và tăng trưởng của RBI vẫn không thiên lệch so với kết quả thực tế.

Gupta lập luận rằng, trong khuôn khổ mục tiêu lạm phát linh hoạt, các quyết định chính sách tiền tệ vận hành với độ trễ truyền dẫn đã được nhận diện rõ, tác động đến sản lượng và lạm phát trong nhiều quý, vì vậy điều cần thiết là các nhà hoạch định chính sách phải luôn hướng tới tương lai. Do đó, Ủy ban Chính sách Tiền tệ đưa ra các dự báo về lạm phát và tăng trưởng tối đa bốn quý tại các cuộc họp hai tháng một lần.

Tuy nhiên, bà cho biết một số dự báo có thể hóa ra sai trong các giai đoạn có mức độ bất định cao và các cú sốc không lường trước được, và các sai lệch đó là hiện tượng mang tính toàn cầu. Bà nói thêm rằng việc dự báo lạm phát ở Ấn Độ còn bị làm phức tạp hơn bởi tỷ trọng cao và đã lỗi thời của nhóm lương thực trong rổ CPI, cùng với tính biến động của giá lương thực.

Gupta cũng chỉ ra rằng để cải thiện độ chính xác của dự báo, RBI đang điều chỉnh lại các mô hình của mình để dựa nhiều hơn vào dữ liệu gần đây và phù hợp, đồng thời mở rộng tham vấn các bên liên quan, bao gồm các hội thảo kéo dài cả ngày với các nhà dự báo chuyên nghiệp.

Bà tiếp tục cho biết, ngoài việc giảm sai số dự báo, việc tránh bất kỳ độ lệch định hướng có tính hệ thống nào cũng quan trọng không kém, và các đợt rà soát gần đây cho thấy các dự báo về lạm phát và tăng trưởng của MPC vẫn không thiên lệch so với kết quả thực tế.

Trước mỗi cuộc họp chính sách, RBI tổ chức các tương tác quy mô lớn với ngành công nghiệp, các thị trường tài chính, các ngân hàng, các công ty tài chính phi ngân hàng (NBFCs), các nhà phân tích và các nhà kinh tế để thu thập phản hồi theo thời gian thực về triển vọng. Bà cho biết việc thường xuyên gắn kết với Cơ quan Thống kê Quốc gia (National Statistics Office) cũng giúp tinh chỉnh các phương pháp dự báo của ngân hàng trung ương.

Trước sự kiện, ông Saurabh Garg, Thư ký phụ trách Thống kê và Thực hiện Chương trình, cho biết chính phủ đang nỗ lực củng cố Hệ thống Thống kê Quốc gia, lưu ý đến tám nguyên tắc về tính kịp thời, tần suất được tăng cường, mức độ chi tiết (granularity), phạm vi bao phủ (coverage), sử dụng công nghệ mới nhất, tối ưu hóa dữ liệu hành chính, hài hòa các bộ dữ liệu khác nhau sẵn có trong nước và việc công bố thông tin được cải thiện.

Bộ tổ chức sự kiện này nhằm cung cấp thông tin cho các bên liên quan chủ chốt về kế hoạch Cập nhật gốc đối với GDP, CPI và IIP trước khi phát hành bộ chuỗi mới vào năm tới.

Các bài thuyết trình kỹ thuật của các cán bộ cấp cao trong bộ đã đưa ra tổng quan về các cải tiến trong nguồn dữ liệu, phương pháp luận và kỹ thuật biên soạn đối với GDP, CPI và IIP. Trong các cập nhật chính của chuỗi GDP 2022-23, thông tin cho biết rằng dữ liệu doanh thu theo hoạt động từ Mẫu Quản lý & Quản trị (Management & Administration Form) sẽ được sử dụng để phân tách các hoạt động trong trường hợp các doanh nghiệp đa hoạt động thuộc lĩnh vực Các tập đoàn tư nhân phi tài chính (Non-Financial Private Corporations - NFPC).

Dữ liệu GST sẽ được xem xét để xác thực khung (frame) của các tập đoàn tư nhân và phân bổ theo khu vực của GVA giữa các ngành. Ước tính GVA của khu vực không có đăng ký (unincorporated) sẽ được biên soạn bằng cách sử dụng thông tin năng suất theo ngành từ Khảo sát thường niên về Doanh nghiệp thuộc khu vực không có đăng ký (Annual Survey of Unincorporated Sector Enterprises - ASUSE) và các ước tính về lực lượng lao động tương ứng từ Khảo sát Lực lượng Lao động Theo định kỳ (Periodic Labour Force Survey - PLFS). Xét đến việc các cuộc khảo sát này có kết quả hằng năm, các ước tính sẽ được tạo hằng năm cho khu vực không có đăng ký trong bộ chuỗi mới, thay vì cách tiếp cận ngoại suy dựa trên chỉ báo (indicator-based extrapolation) được áp dụng trong bộ chuỗi hiện hành.

Trong các thay đổi đề xuất của CPI, bộ đã nêu bật việc mở rộng phạm vi bao phủ về mặt các thị trường, các thị trấn và các mặt hàng; áp dụng Phân loại Mục đích Tiêu dùng Cá nhân (Classification of Individual Consumption by Purpose - COICOP) 2018; tinh chỉnh phương pháp biên soạn chỉ số; bổ sung các nguồn dữ liệu mới, bao gồm dữ liệu hành chính và dữ liệu trực tuyến; sử dụng công nghệ mới nhất; và công bố dữ liệu chi tiết hơn (granular hơn).

Những thay đổi và cải thiện chính trong việc Cập nhật gốc năm cơ sở của Chỉ số Sản xuất Công nghiệp (IIP) tập trung vào việc mở rộng phạm vi bao phủ, nâng cao chất lượng dữ liệu và điều chỉnh tốt hơn chỉ số này với bối cảnh công nghiệp đang thay đổi thông qua một đợt rà soát toàn diện đối với rổ mặt hàng hiện có, các đơn vị báo cáo, thay thế các nhà máy không hoạt động bằng các đơn vị đang hoạt động, đồng thời cải thiện việc nhận diện và xử lý các mặt hàng không được phân loại vào nơi khác (not elsewhere classified). MoSPI cũng đang làm việc về các vấn đề phương pháp luận và tính sẵn có của dữ liệu để biên soạn các chỉ số dựa trên chuỗi (chain-based indices) và chuỗi IIP đã điều chỉnh theo mùa (seasonally adjusted) theo đúng các thông lệ tốt nhất quốc tế.

MENAFN26112025000231011071ID1110401447

Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Ghim