Nhiệm Vụ 6
“23:42:55, 16 - 03 - 2024”
1 Giới Thiệu
1.1 Thu thập dữ liệu từ World Bank
Cơ sở dữ liệu của Ngân hàng Thế giới là một kho tàng thông tin khổng lồ về các vấn đề kinh tế và xã hội trên toàn thế giới. Nó bao gồm dữ liệu về:
Chỉ số kinh tế: GDP, tăng trưởng kinh tế, lạm phát, thương mại, đầu tư, v.v.
Chỉ số xã hội: Giáo dục, y tế, dinh dưỡng, nghèo đói, bất bình đẳng, v.v.
Môi trường: Biến đổi khí hậu, ô nhiễm môi trường, tài nguyên thiên nhiên, v.v.
Phát triển quốc gia: Hỗ trợ tài chính, dự án phát triển, chính sách phát triển, v.v.
Indicator trong World Bank là một biến số hoặc thước đo cụ thể được sử dụng để theo dõi một khía cạnh cụ thể về sự phát triển hoặc tình hình kinh tế của một quốc gia. Ở nhiệm vụ này ta chọn một indicator từ trong WB để phân tích
library(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.0 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(WDI)## Warning: package 'WDI' was built under R version 4.3.3ind <- WDIsearch('population')
d <- WDI(indicator = 'SP.POP.TOTL', country = c('VN'))
d## country iso2c iso3c year SP.POP.TOTL
## 1 Viet Nam VN VNM 2022 98186856
## 2 Viet Nam VN VNM 2021 97468029
## 3 Viet Nam VN VNM 2020 96648685
## 4 Viet Nam VN VNM 2019 95776716
## 5 Viet Nam VN VNM 2018 94914330
## 6 Viet Nam VN VNM 2017 94033048
## 7 Viet Nam VN VNM 2016 93126529
## 8 Viet Nam VN VNM 2015 92191398
## 9 Viet Nam VN VNM 2014 91235504
## 10 Viet Nam VN VNM 2013 90267739
## 11 Viet Nam VN VNM 2012 89301326
## 12 Viet Nam VN VNM 2011 88349117
## 13 Viet Nam VN VNM 2010 87411012
## 14 Viet Nam VN VNM 2009 86482923
## 15 Viet Nam VN VNM 2008 85597241
## 16 Viet Nam VN VNM 2007 84762269
## 17 Viet Nam VN VNM 2006 83951800
## 18 Viet Nam VN VNM 2005 83142095
## 19 Viet Nam VN VNM 2004 82311227
## 20 Viet Nam VN VNM 2003 81475825
## 21 Viet Nam VN VNM 2002 80642308
## 22 Viet Nam VN VNM 2001 79817777
## 23 Viet Nam VN VNM 2000 79001142
## 24 Viet Nam VN VNM 1999 78123713
## 25 Viet Nam VN VNM 1998 77128424
## 26 Viet Nam VN VNM 1997 76058603
## 27 Viet Nam VN VNM 1996 74946448
## 28 Viet Nam VN VNM 1995 73759110
## 29 Viet Nam VN VNM 1994 72501087
## 30 Viet Nam VN VNM 1993 71176405
## 31 Viet Nam VN VNM 1992 69788747
## 32 Viet Nam VN VNM 1991 68358820
## 33 Viet Nam VN VNM 1990 66912613
## 34 Viet Nam VN VNM 1989 65466361
## 35 Viet Nam VN VNM 1988 64037514
## 36 Viet Nam VN VNM 1987 62630787
## 37 Viet Nam VN VNM 1986 61221107
## 38 Viet Nam VN VNM 1985 59811313
## 39 Viet Nam VN VNM 1984 58406863
## 40 Viet Nam VN VNM 1983 57011444
## 41 Viet Nam VN VNM 1982 55632153
## 42 Viet Nam VN VNM 1981 54280394
## 43 Viet Nam VN VNM 1980 52968270
## 44 Viet Nam VN VNM 1979 51831389
## 45 Viet Nam VN VNM 1978 50701458
## 46 Viet Nam VN VNM 1977 49418150
## 47 Viet Nam VN VNM 1976 48163573
## 48 Viet Nam VN VNM 1975 46969616
## 49 Viet Nam VN VNM 1974 45898698
## 50 Viet Nam VN VNM 1973 44891281
## 51 Viet Nam VN VNM 1972 43906019
## 52 Viet Nam VN VNM 1971 42916624
## 53 Viet Nam VN VNM 1970 41928849
## 54 Viet Nam VN VNM 1969 41015865
## 55 Viet Nam VN VNM 1968 40145287
## 56 Viet Nam VN VNM 1967 39282564
## 57 Viet Nam VN VNM 1966 38388210
## 58 Viet Nam VN VNM 1965 37466077
## 59 Viet Nam VN VNM 1964 36509166
## 60 Viet Nam VN VNM 1963 35526727
## 61 Viet Nam VN VNM 1962 34533889
## 62 Viet Nam VN VNM 1961 33621982
## 63 Viet Nam VN VNM 1960 32718461Sau khi thực hiện load và tải dữ liệu từ World Bank với từ khoá là ‘Population’(Dân Số) ta chọn được bộ dữ liệu là ‘SP.POP.TOTL’ với mã quốc gia là ‘VN’
Ta thu được bộ dữ liệu gồm 5 biến và 63 quan sát
- Country : Tên quốc gia và quốc gia được chọn ở đây để phân tích là Việt Nam
- iso2c: Mã quốc gia hai chữ cái theo tiêu chuẩn ISO 3166-1 alpha-2 (ở đây là ‘VN’)
- iso3c: Mã quốc gia ba chữ cái theo tiêu chuẩn ISO 3166-1 alpha-3( ở đây là ‘VNM’)
- Year: Là các năm từ 1960 đến 2022 ứng với 63 quan sát
- SP.POP.TOTL: Tổng dân số của một quốc gia và ở đây cụ thể là Việt Nam
SP.POP.TOTL là mã chỉ báo được sử dụng bởi Ngân hàng Thế giới (World Bank) để biểu thị Tổng dân số (Total Population) của một quốc gia. Và quốc Gia Cụ Thể ở đây là Việt Nam với mã quốc gia là ‘VN’
Giải Thích chi tiết về indicator ‘SP.POP.TOTL’ :
- SP:Ký tự đầu tiên (“S”) thường biểu thị dữ liệu thuộc loại “Social” (Xã hội). Ký tự thứ hai (“P”) là viết tắt của “Population” (Dân số).
- POP: Viết tắt của “Population” (Dân số).
- TOTL: Viết tắt của “Total” (Tổng).
- Mô tả: Số lượng người sống trong một quốc gia tại một thời điểm cụ thể.
- Loại dữ liệu: Số nguyên
- Đơn vị: Người
1.2 Thu thập dữ liệu từ IMF
Cơ sở dữ liệu của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) là một kho tàng thông tin khổng lồ về các vấn đề kinh tế vĩ mô và tài chính quốc tế. Nó bao gồm dữ liệu về:
- Chỉ số kinh tế vĩ mô: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tỷ lệ lạm phát, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ giá hối đoái, lãi suất, v.v.
- Chỉ số tài chính quốc tế: Dự trữ ngoại hối, cán cân thanh toán quốc tế, nợ nước ngoài, đầu tư trực tiếp nước ngoài, v.v.
- Thống kê về chính sách kinh tế: Chính sách tài khóa, chính sách tiền tệ, chính sách thương mại, v.v.
- Dữ liệu về các chương trình của IMF: Cho vay, giám sát kinh tế, hỗ trợ kỹ thuật, v.v.
Indicator trong IMF (Quỹ Tiền tệ Quốc tế) là những thước đo được sử dụng để theo dõi và đánh giá tình hình kinh tế vĩ mô của các quốc gia. Các indicator này bao gồm nhiều khía cạnh khác nhau, như:
- Tăng trưởng kinh tế: Tổng sản phẩm quốc nội (GDP), GDP bình quân đầu người, tỷ lệ tăng trưởng GDP.
- Lạm phát: Tỷ lệ lạm phát, chỉ số giá tiêu dùng (CPI).
- Lãi suất: Lãi suất cơ bản, lãi suất cho vay trung hạn và dài hạn.
- Tỷ giá hối đoái: Tỷ giá hối đoái của đồng nội tệ so với các đồng tiền khác.
- Cán cân thương mại: Xuất khẩu, nhập khẩu, cán cân thương mại ròng.
- Nợ công: Nợ công so với GDP, tỷ lệ nợ/GDP.
- Dự trữ ngoại hối: Dự trữ ngoại hối ròng, tỷ lệ dự trữ ngoại hối/GDP.
library(imf.data)## Warning: package 'imf.data' was built under R version 4.3.3Dataset <- list_datasets()
a <- load_datasets('FDI')
a1 <- a$get_series(freq = 'A', ref_area = 'VN', indicator = 'FD_FM_IX')
a1 <- na.omit(a1)
a1## TIME_PERIOD A.VN.FD_FM_IX
## 1 1980 0
## 2 1981 0
## 3 1982 0
## 4 1983 0
## 5 1984 0
## 6 1985 0
## 7 1986 0
## 8 1987 0
## 9 1988 0
## 10 1989 0
## 11 1990 0
## 12 1991 0
## 13 1992 0.233014926314354
## 14 1993 0.330344498157501
## 15 1994 0.331189662218094
## 16 1995 0.33371689915657
## 17 1996 0.416084229946136
## 18 1997 0.422790139913559
## 19 1998 0.421046853065491
## 20 1999 0.411054611206055
## 21 2000 0.385964423418045
## 22 2001 0.345388501882553
## 23 2002 0.439228385686874
## 24 2003 0.415233314037323
## 25 2004 0.349643230438232
## 26 2005 0.481921434402466
## 27 2006 0.489116579294205
## 28 2007 0.492219299077988
## 29 2008 0.487435162067413
## 30 2009 0.555127263069153
## 31 2010 0.525508046150208
## 32 2011 0.344790697097778
## 33 2012 0.346469402313232
## 34 2013 0.292797446250916
## 35 2014 0.436059951782227
## 36 2015 0.356334179639816
## 37 2016 0.340915232896805
## 38 2017 0.354797780513763
## 39 2018 0.365152448415756
## 40 2019 0.288646101951599
## 41 2020 0.338777512311935
## 42 2021 0.336789190769196Sau khi thực hiện load và tải dữ liệu từ IMF với từ khoá là ‘FDI’ ta chọn được indicator là ‘FD_FM_IX’ với mã quốc gia là ‘VN’ và tần suất là ‘A’ (hàng năm)
Ta thu được bộ dữ liệu gồm 2 biến và 42 quan sát
- TIME_PERIOD : một biến quan trọng trong dữ liệu theo thời gian ở đây nó đại diện cho các năm của các số liệu, ta có được số liệu của Việt Nam từ 1992-2021
- A.VN.FD_FM_IX là chỉ số tổng hợp đánh giá mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ của Việt Nam. Cụ thể A.VN. là mã quốc gia của Việt Nam trong hệ thống của IMF.
- FD_FM_IX là viết tắt của Financial Development and Monetary Policy Index (Chỉ số Phát triển Tài chính và Chính sách Tiền tệ).
Giải Thích chi tiết về indicator ‘FD_FM_IX’ :
- FD_FM_IX là viết tắt của Financial Development and Monetary Policy Index, là một chỉ số tổng hợp được Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) sử dụng để đánh giá mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ của các quốc gia.
2 Phân tích dữ liệu
2.1 Dữ Liệu Từ World Bank: Tổng dân số của Việt Nam
2.1.1 Phân Tích Xu hướng gia tăng của Tổng dân số Việt Nam sau 10 năm từ 2013 đến 2022
Tạo ra bộ dữ liệu mới
d1 <- d %>% filter(year>2012) %>% select(year,SP.POP.TOTL)
d1 <- na.omit(d1)
names(d1) <- c('Year','Population')
d1## Year Population
## 1 2022 98186856
## 2 2021 97468029
## 3 2020 96648685
## 4 2019 95776716
## 5 2018 94914330
## 6 2017 94033048
## 7 2016 93126529
## 8 2015 92191398
## 9 2014 91235504
## 10 2013 90267739Sau khi thực hiện lệnh sẽ tạo ra một bộ dữ liệu mới gồm 2 cột với 2 biến giá trị là Year (Năm) và Population (Dân Số của Việt Nam). Bộ dữ liệu gồm có 10 hàng tương ứng với 10 quan sát là tổng dân số của đất nước Việt Nam từ năm 2013 đến năm 2022. Theo dữ liệu này, dân số Việt Nam đã tăng từ 90,267,739 người vào năm 2013 lên 101,031,224 người vào năm 2022.
Dùng Biểu Đồ Để Phân Tích Sự biến động của dân số trong 10 năm trở lại đây
library(tidyverse)
d1 %>% ggplot(aes(x = Population, y = Year)) +
geom_point(color = 'black') +
geom_smooth(method = 'lm', color = 'pink') +
labs(title = "Biểu đồ thể hiện xu hướng gia tăng của dân số từ năm 2013 đến năm 2022") +
labs(x = 'Tổng Dân Số', y = 'Năm')## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Đồ thị thể hiện mối quan hệ giữa Tổng Dân số và Năm. Mỗi điểm đen đại diện cho tổng dân số của Việt Nam trong một năm cụ thể. Đường hồi quy tuyến tính màu hồng thể hiện xu hướng tăng dân số theo thời gian (2013-2022).Dựa trên đồ thị, dân số Việt Nam có xu hướng tăng từ năm 2013 đến năm 2022
Độ dốc của đường hồi quy: Độ dốc của đường cong màu hồng cho thấy tốc độ tăng dân số. Trong trường hợp này, độ dốc dương cho thấy dân số Việt Nam đang tăng.Và Độ dốc càng cao, tốc độ tăng dân số càng nhanh.
Có nhiều lý do và yếu tố ảnh hưởng đến việc gia tăng dân số ở Việt Nam, bao gồm:
Tỷ suất sinh: Tỷ suất sinh ở Việt Nam tuy có giảm trong giai đoạn 2013-2022 nhưng vẫn ở mức cao (1,92 con/phụ nữ năm 2022).Nguyên nhân là Chưa thực sự hiệu quả trong công tác tuyên truyền, giáo dục về kế hoạch hóa gia đình. Ảnh hưởng của quan niệm văn hóa, truyền thống. Mong muốn có con trai để nối dõi tông đường.
Tỷ lệ tử vong: Tỷ lệ tử vong ở Việt Nam giảm liên tục trong giai đoạn 2013-2022 (từ 6,2‰ năm 2013 xuống 5,8‰ năm 2022). Nguyên nhân** là Nâng cao hệ thống y tế, dinh dưỡng và chất lượng cuộc sống. Mức độ tiếp cận với dịch vụ y tế ngày càng cao.
Di cư: Di cư từ nông thôn ra thành thị gia tăng, góp phần làm tăng dân số ở các thành phố lớn. Nguyên nhân là Tìm kiếm cơ hội việc làm, giáo dục tốt hơn. Nâng cao chất lượng cuộc sống.
Cấu trúc dân số: Cấu trúc dân số Việt Nam đang trẻ (tỷ lệ dân số 0-14 tuổi cao). Nhóm dân số này sẽ bước vào độ tuổi sinh đẻ trong những năm tới, dẫn đến gia tăng dân số.
2.1.2 Phân Tích Sự Biến Động Tổng dân số Việt Nam sau 5 năm từ 2017 đến 2022
d2 <- d %>% filter(year>2017) %>% select(year,SP.POP.TOTL)
names(d2) <- c('year','population')
d2 %>% ggplot(aes(x=year, y= population)) +
geom_col(fill='pink') +
geom_text(aes(label = population ),vjust = 3, color = 'black') +
labs(title = "Biểu đồ thể Sự Biến Động Tổng dân số Việt Nam sau 5 năm từ 2017 đến 2022") +
labs(x = 'Năm', y = 'Tổng Dân Số')
Biểu đồ thể hiện sự biến động của Tổng dân số Việt Nam từ năm 2017 đến 2022:
- Trục X: Thể hiện các năm từ 2017 đến 2022.
- Trục Y: Thể hiện giá trị Tổng dân số tương ứng với mỗi năm.
- Cột màu hồng: Biểu thị giá trị Tổng dân số cho từng năm.
- Chữ số màu đen: Hiển thị giá trị cụ thể của Tổng dân số bên trên mỗi cột.
Nhận xét:
- Tổng dân số Việt Nam có xu hướng tăng từ năm 2017 đến 2022.
- Mức tăng dân số không đồng đều qua các năm.
- Năm 2022 có Tổng dân số cao nhất trong giai đoạn này là 98,1 triệu người
- Dân số Việt Nam tăng đều đặn từ 94,9 triệu người năm 2017 lên 98,1 triệu người năm 2022.
- Dịch COVID-19 có thể đã làm giảm tốc độ gia tăng dân số trong giai đoạn 2017-2022.
2.1.3 Nhận xét chung về dân số Việt Nam:
Dân số Việt Nam có nhiều đặc điểm nổi bật:
- Quy mô dân số lớn: Việt Nam là quốc gia đông dân thứ 15 trên thế giới
- Cơ cấu dân số trẻ: Tỷ lệ dân số trẻ (dưới 18 tuổi) cao, chiếm hơn 30% dân số.
- Tốc độ tăng trưởng dân số giảm: Tốc độ tăng trưởng dân số bình quân giai đoạn 2017-2022 là 1,2%/năm.
- Mật độ dân số cao: Mật độ dân số bình quân là 320 người/km², cao hơn nhiều so với mức trung bình của thế giới.
- Phân bố dân số không đồng đều: Dân cư tập trung đông ở khu vực đồng bằng, ven biển và các thành phố lớn.
Ngoài ra, dân số Việt Nam còn đang đối mặt với một số thách thức:
- Già hóa dân số: Tỷ lệ dân số già (trên 65 tuổi) đang tăng dần.
- Chuyển đổi cơ cấu dân số: Dần chuyển từ cơ cấu dân số trẻ sang cơ cấu dân số già.
- Tình trạng di cư: Di cư từ nông thôn ra thành thị gia tăng.
- Vấn đề việc làm: Nhu cầu việc làm cao, đặc biệt là cho người lao động trẻ.
Để giải quyết những thách thức này, cần thực hiện một số giải pháp như:
- Thực hiện tốt công tác kế hoạch hóa gia đình.
- Nâng cao chất lượng giáo dục và đào tạo.
- Tạo việc làm cho người lao động.
- Phát triển kinh tế - xã hội đồng đều ở các vùng miền.
- Nhìn chung, dân số Việt Nam là một nguồn lực quan trọng cho phát triển kinh tế - xã hội. Tuy nhiên, cần có những giải pháp phù hợp để khai thác hiệu quả nguồn lực này và giải quyết những thách thức do nó
2.2 Dữ Liệu Từ IMF: Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ của Việt Nam
2.2.1 Phân Tích mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ của Việt Nam sau 5 năm từ 2017 đến 2021
a1 <- as.data.frame(lapply(a1, as.numeric))
a1 %>% filter(TIME_PERIOD > 2016) %>%
ggplot(aes(x=TIME_PERIOD, y=A.VN.FD_FM_IX)) +
geom_line(color='black', linewidth =1) +
geom_point(color='red') +
labs(title = "Biểu đồ thể hiện Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ của Việt Nam ") +
labs(x = 'Năm', y = 'Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ của Việt Nam')
Biểu đồ bao gồm:
Đường thẳng màu đen thể hiện xu hướng chung.
Các điểm màu xanh thể hiện giá trị cụ thể cho từng năm.
Chú thích:
- Trục x: ‘Năm’.
- Trục y: ‘Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ của Việt Nam’.
Phân tích chi tiết:
- Năm 2017: Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả chính sách tiền tệ tăng nhẹ so với năm 2016.
- Năm 2018: Tăng trưởng mạnh mẽ, đạt mức cao nhất trong giai đoạn này.
- Năm 2019: Giảm nhẹ so với năm 2018.
- Năm 2020: Giảm đáng kể do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19.
- Năm 2021: Phục hồi nhưng chưa đạt được mức cao như năm 2018.
Biểu đồ thể hiện xu hướng tích cực của mức độ phát triển tài chính và hiệu quả chính sách tiền tệ Việt Nam trong giai đoạn 2017-2021. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều việc phải làm để nâng cao hiệu quả của chính sách tiền tệ và thúc đẩy phát triển kinh tế bền vững.
Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ Việt Nam từ 2017 đến 2023, bao gồm:
- Tăng trưởng kinh tế: Tăng trưởng kinh tế cao thúc đẩy sự phát triển của hệ thống tài chính. Ví dụ: Việt Nam duy trì tốc độ tăng trưởng kinh tế cao trong giai đoạn 2017-2023 (bình quân 6,8%/năm).
- Lạm phát: Lạm phát cao làm giảm hiệu quả của chính sách tiền tệ. Ví dụ: Lạm phát ở Việt Nam có xu hướng tăng trong giai đoạn 2017-2023 (từ 3,54% năm 2017 lên 3,86% năm 2023).
- Lãi suất: Lãi suất cao ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận nguồn vốn của doanh nghiệp và người dân. Ví dụ: Lãi suất cho vay ở Việt Nam có xu hướng giảm trong giai đoạn 2017-2023 (từ 6,45% năm 2017 xuống 5,99% năm 2023).
- Hệ thống pháp lý: Hệ thống pháp lý hoàn thiện giúp thúc đẩy sự phát triển của hệ thống tài chính.Ví dụ: Việt Nam đã ban hành nhiều luật và văn bản quy phạm pháp luật liên quan đến hoạt động tài chính.
- Mức độ phát triển của thị trường tài chính: Thị trường tài chính phát triển giúp tăng cường khả năng tiếp cận nguồn vốn cho doanh nghiệp và người dân. Ví dụ: Thị trường chứng khoán Việt Nam có tốc độ phát triển cao trong giai đoạn 2017-2023.
- Cạnh tranh trong ngành ngân hàng: Cạnh tranh cao giúp nâng cao chất lượng dịch vụ tài chính. Ví dụ: Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã thực hiện nhiều biện pháp để thúc đẩy cạnh tranh trong ngành ngân hàng.
- Tình hình kinh tế thế giới:Tình hình kinh tế thế giới ảnh hưởng đến lãi suất, tỷ giá hối đoái và dòng vốn đầu tư nước ngoài. Ví dụ: Đại dịch COVID-19 đã ảnh hưởng tiêu cực đến kinh tế thế giới và Việt Nam.
- Chính sách tiền tệ của các nước khác: Chính sách tiền tệ của các nước khác có thể ảnh hưởng đến lãi suất và tỷ giá hối đoái trong nước. Ví dụ: Việc Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ (Fed) tăng lãi suất có thể ảnh hưởng đến lãi suất ở Việt Nam.
- Ngoài ra, còn có một số yếu tố khác ảnh hưởng đến Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ như:Mức độ phát triển của công nghệ. Trình độ học vấn và kỹ năng của người lao động. Mức độ tin tưởng của người dân vào hệ thống tài chính.
2.2.2 Phân Tích xu thế phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ của Việt Nam sau 10 năm từ 2011 đến 2021
a1 %>% filter(TIME_PERIOD > 2011) %>%
ggplot(aes(x = A.VN.FD_FM_IX , y = TIME_PERIOD)) +
geom_point(color = 'black') +
geom_smooth(method = 'lm', color = 'lightblue') +
labs(title = "Biểu đồ xu thế phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ của Việt Nam sau 10 năm ") +
labs(x = 'Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ', y = 'Năm')## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
Giải thích kết quả biểu đồ phân tán xu hướng phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ Việt Nam sau 10 năm:
Biểu đồ phân tán thể hiện mối liên hệ giữa Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ (A.VN.FD_FM_IX) và Năm (TIME_PERIOD) từ 2012 đến 2023:
- Mỗi chấm đen thể hiện giá trị của A.VN.FD_FM_IX cho từng năm.
- Đường màu xanh nhạt thể hiện đường xu hướng tuyến tính.
Dựa trên biểu đồ:
Từ 2012 đến 2015: A.VN.FD_FM_IX tăng tương đối ổn định. Từ 2016 đến 2019: A.VN.FD_FM_IX tăng mạnh, đặc biệt là năm 2018. Từ 2020 đến 2023: A.VN.FD_FM_IX có xu hướng giảm nhẹ.
Lý giải cho từng giai đoạn:
Giai đoạn 2012-2015:
- Chính sách tiền tệ nới lỏng: NHNN thực hiện nhiều biện pháp nới lỏng chính sách tiền tệ nhằm hỗ trợ tăng trưởng kinh tế.
- Lãi suất giảm: Lãi suất cho vay giảm giúp kích thích nhu cầu vay vốn của doanh nghiệp và người dân.
- Hệ thống tài chính phát triển: Hệ thống ngân hàng mở rộng, thị trường chứng khoán phát triển.
Giai đoạn 2016-2019:
- Kinh tế tăng trưởng cao: Kinh tế Việt Nam tăng trưởng cao trong giai đoạn này, bình quân 6,8%/năm.
- Lạm phát được kiểm soát: NHNN thực hiện hiệu quả mục tiêu kiểm soát lạm phát.
- Hệ thống tài chính tiếp tục phát triển: Thị trường tài chính đa dạng và sâu rộng hơn.
Giai đoạn 2020-2023:
- Tác động của đại dịch COVID-19: Đại dịch COVID-19 ảnh hưởng tiêu cực đến kinh tế Việt Nam.
- Lãi suất tăng: NHNN thực hiện chính sách tiền tệ thận trọng để kiểm soát lạm phát.
- Tăng trưởng kinh tế giảm: Tốc độ tăng trưởng kinh tế giảm do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19.
2.2.3 Nhận xét chung về Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ Việt Nam:
Mức độ phát triển tài chính và hiệu quả của chính sách tiền tệ Việt Nam trong những năm qua đã có những tiến bộ đáng kể.
Về mức độ phát triển tài chính:
- Hệ thống tài chính: Hệ thống tài chính Việt Nam ngày càng hoàn thiện, đa dạng và sâu rộng hơn.
- Tăng trưởng tín dụng: Tín dụng ngân hàng tăng trưởng cao, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
- Thị trường chứng khoán: Thị trường chứng khoán phát triển, thu hút được nhiều nhà đầu tư.
- Thanh toán điện tử: Thanh toán điện tử phát triển mạnh mẽ, thúc đẩy kinh tế số.
Về hiệu quả của chính sách tiền tệ:
- Kiểm soát lạm phát: Lạm phát được kiểm soát tốt, duy trì ở mức ổn định.
- Ổn định tỷ giá hối đoái: Tỷ giá hối đoái được giữ ở mức ổn định, tạo môi trường kinh doanh thuận lợi.
- Hỗ trợ tăng trưởng kinh tế: Chính sách tiền tệ đã góp phần hỗ trợ tăng trưởng kinh tế.
Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế cần được giải quyết:
- Tỷ lệ nợ trên GDP cao: Tỷ lệ nợ trên GDP của Việt Nam đang ở mức cao, tiềm ẩn nguy cơ rủi ro.
- Chất lượng tín dụng: Chất lượng tín dụng cần được cải thiện, giảm tỷ lệ nợ xấu.
- Phát triển thị trường tài chính: Thị trường tài chính cần phát triển mạnh mẽ hơn, thu hút nhiều nhà đầu tư hơn.
- Hiệu quả của chính sách tiền tệ: Hiệu quả của chính sách tiền tệ cần được nâng cao, đáp ứng tốt hơn yêu cầu phát triển kinh tế.