【Ghi chú của Biên tập viên】Sau khi công bố dữ liệu CPI tháng 11 của Mỹ, vốn thấp hơn đáng kể so với kỳ vọng, thị trường đã thận trọng lạc quan—một mặt, hoan nghênh dữ liệu lạm phát yếu hơn dự kiến, nhưng mặt khác, lại hoài nghi về tính xác thực của dữ liệu lạm phát do việc chính phủ đóng cửa. Sự hoài nghi này là hợp lý. ... Do việc chính phủ liên bang đóng cửa vào tháng 10, dẫn đến việc Cục Thống kê Lao động (BLS) tạm ngừng thu thập dữ liệu thực địa, một lượng lớn dữ liệu được xử lý dựa trên điều khoản "chuyển tiếp từ các kỳ trước". Phương pháp "Chuyển tiếp" liên quan đến việc sử dụng trực tiếp dữ liệu giá của tháng 9 để lấp đầy khoảng trống trong tháng 10. Thị trường nói chung lo ngại rằng việc hạ thấp giả tạo mức cơ sở tháng 10 này che giấu áp lực lạm phát thực sự. Chúng tôi tin rằng quan điểm này có cơ sở nhưng không hoàn toàn chính xác. Công nghệ này chủ yếu dẫn đến việc đánh giá thấp hơn mức trung bình của tiểu mục nhà ở (Tiền thuê nhà và OER), trong khi đối với hàng hóa và dịch vụ nói chung không thuộc nhà ở, mức trung bình bị đánh giá thấp hơn ở nhóm 9-11. Chỉ số lạm phát tích lũy trong tháng không bị ảnh hưởng đáng kể bởi việc chuyển tiếp số liệu. Nói cách khác, thành phần "nhiễu" của phần không thuộc nhà ở trong CPI tháng 11 có thể không lớn như thị trường tưởng tượng. I. Ba phương pháp nội suy cho CPI và cách xử lý sau khi chính phủ đóng cửaBLSHoa Kỳ Việc tính toán CPI dựa trên việc thu thập khoảng 80.000 báo giá mỗi tháng, nhưng khi dữ liệu bị thiếu, BLS sử dụng ba phương pháp nội suy chính để điền vào các khoảng trống, đảm bảo tính liên tục của chỉ số ở mức tối đa. Các phương pháp này được áp dụng theo thứ tự ưu tiên: Đầu tiên là Phương pháp nội suy tương đối ô (BLS), sử dụng sự thay đổi giá trung bình của các mặt hàng tương tự trong cùng khu vực địa lý và loại sản phẩm để ước tính các giá trị bị thiếu. Ví dụ, nếu giá sữa trong một siêu thị không thể được thu thập vì một lý do nào đó, BLS sẽ tham khảo sự thay đổi giá trung bình của sữa ở các cửa hàng khác trong cùng khu vực để ước tính dữ liệu bị thiếu; thứ hai là Phương pháp nội suy trung bình lớp. Văn bản ="">) được điền bởi những thay đổi trong các mặt hàng tương tự được tổng quát hóa hơn; cuối cùng, có "Chuyển tiếp", sao chép trực tiếp giá từ tháng trước, giả sử không có thay đổi.
Trong2025năm10tháng1Chủ nhật11BLSLấy nhiềuChuyển tiếp, chuyển đổi dữ liệu hàng tháng từ 9 trực tiếp sang 10tháng, vì

Sau đó,BLSsẽ nhân 7%thành10

Kết quả là tiền thuêCPIlà9-11Tỷ lệ tăng trưởng kép của tháng đã thay đổi so với mức đáng lẽ phải có12) bị định giá thấp hơn 7% (từ 10 đến 10.7). PS: Lý do chúng tôi không trực tiếp sử dụng 12 làm chỉ số giá thuê nhà cho tháng 11 là vì trên thực tế, BLS thu thập hàng nghìn mẫu giá thuê nhà thay vì chỉ một giá thuê duy nhất — họ không thể trực tiếp tính toán chỉ số giá 12; họ chỉ có thể tính toán tỷ lệ tăng trưởng có trọng số trước rồi nhân với giá của kỳ cơ sở. Tóm lại, đối với hàng hóa thông thường và dịch vụ phi bất động sản, ngay cả khi số liệu tháng 10 bị giảm một cách giả tạo do việc chuyển số dư từ năm trước, miễn là số liệu tháng 11 chính xác thì... Tỷ lệ lạm phát kép từ tháng 9 đến tháng 11 tương đối chính xác. Tuy nhiên, thành phần nhà ở không thể tự điều chỉnh được như vậy. 10Một khi dữ liệu hàng tháng đượcchuyển tiếp, thì11chỉ số giá tiêu dùng nhà ở hàng thángCPIChắc chắn nó sẽ bị đánh giá thấp. Sự đánh giá thấp đó chính xác là lạm phát nhà ở trong tháng 10. Đây là lý do tại sao, so với các tháng trước, mức giảm lạm phát tiền thuê nhà tháng này lớn hơn đáng kể so với lạm phát hàng hóa thiết yếu và dịch vụ phi nhà ở (Hình 1), trong khi tốc độ tăng trưởng CPI hàng năm không bao gồm nhà ở không thay đổi nhiều so với hai tháng trước (Hình 2). Dựa trên ước tính này, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm 0,18% của tiểu mục nhà ở trong tháng này thực chất là tốc độ tăng trưởng một tháng của tháng 10-11. Điều này cũng phù hợp hơn với tốc độ tăng trưởng hàng tháng của giá nhà ở từ tháng 6 đến tháng 9 (khoảng 0,26%). Hình 1: Lạm phát nhà ở, hàng hóa thiết yếu và dịch vụ phi nhà ở Hình 2: Tỷ lệ tăng trưởng CPI hàng năm không bao gồm nhà ở

Nguồn dữ liệu: Haver, GMF Research
III. Các yếu tố khác có thể làm giảm các thành phần lạm phát khác
Tất nhiên, chúng tôi không tin rằng các thành phần khác nhất thiết phải chính xác.Xét cho cùng, thời gian thu thập dữ liệu trong tháng 11 ngắn hơn so với các tháng khác. Chúng tôi phỏng đoán rằng ba yếu tố khác cũng góp phần vào việc đánh giá thấp thành phần phi nhà ở, nhưng mức độ đánh giá thấp này có thể không đáng kể như thành phần nhà ở. Thứ nhất, đó là sự chậm trễ trong việc điều chỉnh trọng số. Thông thường, BLS điều chỉnh trọng số các thành phần dựa trên sự thay đổi giá tương đối, thường làm tăng trọng số của các thành phần có lạm phát cao. BLS đã nêu rõ rằng việc thiếu dữ liệu cho tháng 10 dẫn đến việc không có điều chỉnh trọng số, điều này có thể đã đánh giá thấp hơn một chút lạm phát tổng thể. Thứ hai, đó là vấn đề về khung thời gian thu thập dữ liệu. Vì việc thu thập dữ liệu cho tháng 11 bị trì hoãn khoảng hai tuần so với thường lệ, một số công việc thu thập có thể trùng với mùa khuyến mãi lễ hội, chẳng hạn như Black Friday. Điều này có thể khiến hệ số điều chỉnh theo mùa, vốn ban đầu được sử dụng để loại bỏ các biến động theo mùa trong suốt tháng 11, trở nên không hiệu quả. Cuối cùng, không thể loại trừ khả năng một số mẫu trong quá trình thu thập dữ liệu của chính tháng 11 đã không được ghi nhận kịp thời và tiếp tục sử dụng các giá trị trước đó, nhưng không nêu rõ bao nhiêu dữ liệu phân tích đến từ tháng 9. Chênh lệch lãi suất Chênh lệch lãi suất。
IV. Nhận xét tổng quan về dữ liệu lạm phát và chính sách tiền tệ
Vì chênh lệch lãi suất chủ yếu ảnh hưởng đến nhà ở, nên lạm phát siêu lõi không bao gồm nhà ở và xe cũ vẫn có thể có giá trị tham khảo.Chênh lệch lãi suấtIV. Nhận xét tổng quan về dữ liệu lạm phát và chính sách tiền tệ
Vì lạm phát chuyển tiếp chủ yếu ảnh hưởng đến nhà ở, nên lạm phát siêu lõi không bao gồm nhà ở và xe cũ vẫn có thể có giá trị tham khảo.Chuyển tiếpChuyển tiếp Tốc độ tăng trưởng lạm phát siêu lõi theo quý trong tháng 11 đã giảm xuống 0,37%, mức tương đối thấp kể từ năm 2024, nhưng không phải là điểm thấp nhất. Điều này chắc chắn sẽ làm giảm bớt lo ngại về lạm phát của thị trường và Cục Dự trữ Liên bang trong ngắn hạn, càng khẳng định thêm môi trường kinh tế vĩ mô lý tưởng. Hình 3: Lạm phát siêu lõi Sau cuộc họp Jackson Hole, Fed đã nhiều lần tuyên bố rằng áp lực lạm phát không đáng kể. Chúng tôi tin rằng dữ liệu lạm phát trong sáu tháng đầu năm tới sẽ không phải là trọng tâm của thị trường và khó có thể đưa ra những hàm ý rõ ràng cho chính sách tiền tệ. Chỉ số quan trọng nhất quyết định hướng đi của lãi suất chính sách năm tới có lẽ vẫn là sự thay đổi trong tỷ lệ thất nghiệp. Dựa trên kinh nghiệm lịch sử với các đợt cắt giảm lãi suất theo chiến lược "hạ cánh mềm", tỷ lệ thất nghiệp thường giảm trong quý IV sau khi bắt đầu cắt giảm lãi suất theo chiến lược này, thời điểm mà Cục Dự trữ Liên bang (Fed) có thể tập trung trở lại vào việc kiểm soát lạm phát.