Lọc Nhiễu: Các Chỉ Số Lạm Phát Trung Bình Cắt Bỏ Và Trung Vị Cho Tín Hiệu Giá Rõ Ràng Hơn

Hàng tháng, việc công bố dữ liệu chỉ số giá tiêu dùng (CPI) hoặc chi tiêu tiêu dùng cá nhân (PCE) thường gây ra phản ứng tức thì trên thị trường. Chẳng hạn, một con số CPI tổng thể 3.4% so với cùng kỳ năm trước có thể có vẻ ôn hòa. Tuy nhiên, kiểm tra kỹ hơn thường cho thấy các thành phần cụ thể, có tính biến động cao — như giá xăng dầu tăng đột biến do các sự kiện địa chính trị hoặc giá ô tô cũ bất ngờ giảm — có thể làm sai lệch toàn bộ con số. Sự biến động này khiến các nhà hoạch định chính sách và những người tham gia thị trường khó phân biệt giữa biến động giá tạm thời và áp lực lạm phát dai dẳng. Thách thức không chỉ là xác định lạm phát, mà còn là hiểu rõ nguồn gốc và tính bền vững của nó. Chỉ dựa vào các con số tổng thể có thể dẫn đến hiểu sai, gây ra phản ứng thái quá hoặc phản ứng chậm trễ từ các ngân hàng trung ương, điều này có thể gây ra những hậu quả kinh tế đáng kể.

Để lọc bỏ nhiễu này, các ngân hàng trung ương và nhà kinh tế đã phát triển các thước đo thay thế: lạm phát trung bình cắt bỏ và trung vị. Các phương pháp này nhằm nắm bắt 'xu hướng trung tâm' của biến động giá bằng cách loại trừ những mức tăng và giảm cực đoan nhất trong rổ hàng hóa và dịch vụ rộng lớn. Hãy hình dung một danh sách biến động giá của từng mặt hàng. Tỷ lệ lạm phát trung vị đơn giản là biến động giá của mặt hàng nằm chính giữa danh sách đã được xếp hạng đó. Tỷ lệ trung bình cắt bỏ tính toán mức trung bình sau khi loại bỏ một tỷ lệ phần trăm cụ thể của các thay đổi giá cao nhất và thấp nhất. Ví dụ, một mức trung bình cắt bỏ 16% sẽ loại bỏ 8% biến động giá thấp nhất và 8% cao nhất, sau đó tính trung bình 84% còn lại. Cách tiếp cận thống kê này giúp cô lập các xu hướng lạm phát cơ bản và phổ biến hơn khỏi các cú sốc tạm thời, đặc thù ngành. Các thước đo này không phải là mới; ví dụ, Ngân hàng Dự trữ Liên bang Dallas đã công bố Chỉ số PCE Trung bình Cắt bỏ của mình từ năm 2005.

Ngân hàng Dự trữ Liên bang Dallas tính toán tỷ lệ lạm phát PCE Trung bình Cắt bỏ, đây là một thước đo quan trọng được Ủy ban Thị trường Mở Liên bang (FOMC) theo dõi sát sao. Thước đo cụ thể này nhắm vào chỉ số giá PCE, thước đo lạm phát được Fed ưa chuộng, và cắt bỏ 24% từ các phần đuôi của phân phối biến động giá — 12% từ mức cao nhất và 12% từ mức thấp nhất. Phương pháp luận của Dallas Fed rất chặt chẽ, sử dụng cách tiếp cận cắt bỏ động điều chỉnh hàng tháng dựa trên phân phối biến động giá theo mặt cắt ngang. Khi một quan chức cấp cao của Fed như Chủ tịch Jerome Powell đề cập đến 'lạm phát cơ bản', họ thường ngầm hoặc rõ ràng ám chỉ các thước đo như Chỉ số PCE Trung bình Cắt bỏ, chứ không chỉ là các con số tổng thể thô. Điều này làm cho việc hiểu các biến động của nó trở nên quan trọng đối với bất kỳ ai đang cố gắng dự đoán động thái chính sách tiếp theo của Fed. Một sự gia tăng bền vững của Chỉ số PCE Trung bình Cắt bỏ, ngay cả khi các con số tổng thể biến động, báo hiệu khả năng cao hơn về các điều chỉnh chính sách diều hâu.

Dữ Liệu Lạm Phát PCE Hàng Tháng Gần Đây (Minh Họa)

Ngân hàng Trung ương Châu Âu (ECB), mặc dù chính thức tập trung vào Chỉ số Giá Tiêu dùng Hài hòa (HICP) không bao gồm năng lượng và thực phẩm cho thước đo 'cốt lõi' của mình, nhưng cũng thực hiện công việc phân tích sâu rộng về các thước đo lạm phát thay thế. Đội ngũ nhân viên ECB thường xuyên phân tích các thước đo như HICP với thuế không đổi, các thước đo dựa trên loại trừ khác nhau, và quan trọng là các thước đo dựa trên kỹ thuật lọc thống kê, tương tự như trimmed means (trung bình cắt bớt). Mặc dù không phải là công cụ giao tiếp chính của họ, nhưng các chỉ số nội bộ này cung cấp thông tin cho Hội đồng Điều hành về sự hiểu biết về tính dai dẳng của lạm phát. Ví dụ, một báo cáo nội bộ có thể làm nổi bật cách một thước đo HICP trimmed-mean cụ thể đang hoạt động khác với HICP cốt lõi tiêu chuẩn, thúc đẩy một cuộc thảo luận sâu hơn về các yếu tố thúc đẩy lạm phát. Mức độ chi tiết này hiếm khi được truyền đạt trực tiếp nhưng tạo thành nền tảng cho các cuộc thảo luận về chính sách tiền tệ của họ. Hàm ý đối với các trader là việc chỉ nhìn vào HICP tiêu đề hoặc thậm chí HICP không bao gồm năng lượng/thực phẩm có thể bỏ lỡ những sắc thái mà các nhà hoạch định chính sách ECB đang tranh luận nội bộ, tạo ra tiềm năng đánh giá sai các thay đổi chính sách.

Hiểu rõ cơ chế làm rõ tiện ích của chúng. Hãy xem xét một nền kinh tế đơn giản chỉ với chín hàng hóa và dịch vụ, mỗi loại có sự thay đổi giá hàng tháng được ghi nhận. Để tính giá trị trung vị, người ta sẽ liệt kê các thay đổi giá này theo thứ tự tăng dần. Giá trị trung vị đơn giản là giá trị ở giữa. Đối với một trimmed-mean (trung bình cắt bớt), người ta sẽ loại bỏ x% thay đổi cao nhất và thấp nhất, sau đó tính trung bình phần còn lại. Trên thực tế, các ngân hàng trung ương sử dụng hàng nghìn báo giá riêng lẻ. Chỉ số PCE trung bình cắt bớt của Fed Dallas sử dụng khoảng 177 thành phần của chi tiêu tiêu dùng cá nhân. Ví dụ, nếu chúng ta có các thay đổi giá hàng tháng là: -0.5%, -0.2%, 0.1%, 0.2%, 0.3%, 0.4%, 0.6%, 1.5% và 5.0%. Giá trị trung vị là 0.3%. Nếu chúng ta áp dụng trimmed mean 20% (loại bỏ 10% thấp nhất và 10% cao nhất), chúng ta sẽ loại trừ -0.5% và 5.0%. Giá trị trung bình của bảy giá trị còn lại sau đó sẽ được tính. Quá trình từng bước này làm nổi bật cách các phương pháp này loại bỏ một cách có hệ thống các 'giá trị ngoại lai' thường chi phối các câu chuyện tiêu đề. Đây là phần mà hầu hết các hướng dẫn bỏ qua, cho rằng cơ chế chỉ mang tính học thuật, nhưng việc nắm vững phương pháp này củng cố sự hiểu biết sâu sắc hơn về con số cuối cùng.

Thay đổi giá hàng tháng giả định để tính toán giá trị trung vị

Đối với các trader FX, trái phiếu và cổ phiếu, việc hiểu rõ các chỉ số lạm phát tinh tế này mang lại lợi thế rõ rệt. Khi các số liệu CPI hoặc PCE tổng thể được công bố, phản ứng ban đầu của thị trường có thể mạnh nhưng thường chỉ thoáng qua, đặc biệt nếu sự sai lệch so với kỳ vọng được thúc đẩy bởi các thành phần dễ biến động. Chẳng hạn, một cú nhảy vọt bất ngờ trong CPI tổng thể do giá dầu tăng vọt ban đầu có thể làm suy yếu trái phiếu và củng cố đồng đô la, khi các trader dự đoán chính sách tiền tệ sẽ thắt chặt hơn. Tuy nhiên, nếu Trimmed Mean PCE của Dallas Fed đồng thời cho thấy một xu hướng ổn định hoặc thậm chí suy giảm, dòng tiền thông minh có thể nhanh chóng đảo ngược động thái ban đầu, nhận ra rằng ngân hàng trung ương khó có thể phản ứng thái quá với một cú sốc tạm thời, từ phía cung. Cách diễn giải sâu sắc này cho phép các trader định vị trước thông báo cuối cùng của ngân hàng trung ương, vốn có thể sẽ nhấn mạnh xu hướng cơ bản hơn là những nhiễu loạn. Bỏ qua những tín hiệu sâu sắc hơn này đồng nghĩa với việc giao dịch một cách mù quáng trước chính những chỉ số mà các nhà hoạch định chính sách ưu tiên.

Mặc dù hiệu quả trong việc loại bỏ các giá trị ngoại lai cực đoan, các thước đo lạm phát trimmed-mean và median không phải không có hạn chế. Chúng có thể che giấu áp lực lạm phát thực sự, trên diện rộng nếu những áp lực đó biểu hiện dưới dạng tăng giá nhỏ nhưng nhất quán trên nhiều danh mục, mà không có danh mục nào riêng lẻ được coi là 'ngoại lai'. Ví dụ, nếu 90% mặt hàng chứng kiến mức tăng giá khiêm tốn 0.2%, nhưng không có mặt hàng nào tăng đột biến, trimmed-mean vẫn có thể xuất hiện ở mức thấp, mặc dù lạm phát đã lan rộng. Một lưu ý thực tế khác là chu kỳ điều chỉnh: các số liệu lạm phát ban đầu thường được điều chỉnh trong các tháng tiếp theo, đôi khi đáng kể. Điều này có nghĩa là các trader thường phản ứng với dữ liệu sơ bộ có thể được điều chỉnh sau đó, làm tăng thêm một lớp phức tạp. Trên thực tế, bộ phận giao dịch sẽ luôn hỏi hai lần: 'Số liệu tổng thể là gì, và số liệu lõi là gì?' vì phản ứng tức thì và động lực cơ bản có thể khác nhau. Các trader phải linh hoạt và xem xét toàn bộ dữ liệu kinh tế, chứ không chỉ dựa vào một chỉ số được lọc duy nhất.

Mục tiêu chính của các thước đo lạm phát tinh vi này là giúp các nhà hoạch định chính sách phân biệt giữa các cú sốc giá tạm thời và lạm phát dai dẳng, trên diện rộng. Các cú sốc tạm thời, như hạn hán đột ngột ảnh hưởng đến giá nông sản hoặc gián đoạn tạm thời đối với vận chuyển toàn cầu, thường tồn tại trong thời gian ngắn và không cần phản ứng chính sách tiền tệ. Lạm phát dai dẳng, tuy nhiên, thường báo hiệu sự mất cân bằng giữa tổng cầu và tổng cung, hoặc sự xói mòn kỳ vọng về sức mua, đòi hỏi sự can thiệp của ngân hàng trung ương. Các thước đo trimmed-mean và median đặc biệt thành thạo trong việc xác định tính dai dẳng vì chúng giảm thiểu tác động của các sự kiện một lần đó. Bằng cách tập trung vào những gì đang diễn ra trên phần lớn nền kinh tế, chúng cung cấp một tín hiệu ít bị ảnh hưởng bởi những biến động tạm thời, cho phép các ngân hàng trung ương duy trì uy tín bằng cách không phản ứng với mọi biến động thị trường. Sự ổn định này là điều cần thiết để neo giữ kỳ vọng lạm phát dài hạn, vốn là một nguyên tắc cốt lõi của chính sách tiền tệ hiện đại.

Mặc dù Cục Dự trữ Liên bang Hoa Kỳ và ECB tích cực sử dụng hoặc giám sát các loại thước đo lạm phát được lọc này, việc áp dụng và phương pháp luận cụ thể của chúng khác nhau giữa các ngân hàng trung ương. Ví dụ, Ngân hàng Canada công bố ba thước đo lạm phát lõi: CPI-common, CPI-median và CPI-trim, nhằm mục đích chung là nắm bắt xu hướng cơ bản. Ngân hàng Nhật Bản, trong khi truyền thống tập trung vào CPI không bao gồm thực phẩm tươi sống, cũng xem xét nhiều thước đo lõi khác nhau, bao gồm cả những thước đo không bao gồm năng lượng. Các ngân hàng trung ương khác có thể phụ thuộc nhiều hơn vào lạm phát lõi truyền thống dựa trên loại trừ (ví dụ: CPI không bao gồm thực phẩm và năng lượng) do hạn chế dữ liệu hoặc cấu trúc kinh tế khác nhau. Sự khác biệt này có nghĩa là các trader phải hiểu rõ các ưu tiên cụ thể và khung phân tích của từng ngân hàng trung ương liên quan đến các cặp giao dịch của họ. Giả định một cách tiếp cận phổ quát đối với lạm phát lõi có thể dẫn đến việc đánh giá sai chức năng phản ứng của một cơ quan trung ương cụ thể. Chẳng hạn, FCA tập trung vào bảo vệ người tiêu dùng và tính toàn vẹn của thị trường tài chính, bao gồm giám sát các broker như Pepperstone và FxPro, nhưng không công bố các chỉ số lạm phát của riêng mình.

Các nhà quản lý danh mục đầu tư tại các công ty quản lý tài sản lớn thường xuyên tích hợp các chỉ số lạm phát được lọc, chẳng hạn như Trimmed Mean PCE của Dallas Fed, vào các mô hình định lượng của họ. Các mô hình này nhằm mục đích xác định sự khác biệt giữa nhận thức của thị trường về lạm phát, thường bị thúc đẩy bởi các số liệu tổng thể biến động, và xu hướng giá cơ bản. Một chiến lược phổ biến liên quan đến việc theo dõi spread giữa CPI tổng thể và một biến thể trimmed-mean hoặc median đã chọn. Chẳng hạn, nếu CPI tổng thể tăng vọt lên 5.0% so với cùng kỳ năm trước, nhưng Median CPI của Cleveland Fed vẫn ổn định ở mức 3.0%, một mô hình định lượng có thể diễn giải sự phân kỳ 200 điểm cơ bản này như một tín hiệu 'cú sốc tạm thời' hơn là lạm phát dai dẳng. Một tín hiệu như vậy có thể kích hoạt việc tái cân bằng các danh mục đầu tư nhạy cảm với lãi suất, có khả năng chuyển vốn sang cổ phiếu tăng trưởng hoặc trái phiếu có thời gian đáo hạn dài hơn, dự đoán rằng Cục Dự trữ Liên bang sẽ không thắt chặt chính sách tiền tệ một cách mạnh mẽ như các con số tổng thể có thể gợi ý. Hãy xem xét một mô hình được thiết kế để tái phân bổ danh mục đầu tư thu nhập cố định. Mô hình thiết lập một ngưỡng: nếu chênh lệch hàng năm trong 3 tháng giữa CPI tổng thể và Trimmed Mean PCE của Dallas Fed vượt quá 1.5 điểm phần trăm, nó báo hiệu một sự định giá sai. Trong lịch sử, những sự phân kỳ như vậy thường đi trước một sự điều chỉnh thị trường trong kỳ vọng lạm phát. Khi được kích hoạt, mô hình có thể giảm 10% mức độ tiếp xúc với các chứng khoán được điều chỉnh theo lạm phát (ví dụ: TIPS) và tăng phân bổ vào trái phiếu Kho bạc dài hạn danh nghĩa với một lượng tương ứng. Điều chỉnh chiến thuật này nhằm mục đích tận dụng sự đảo ngược dự kiến của nhận thức lạm phát về xu hướng cơ bản ổn định hơn. Ví dụ, trong quý 2 năm 2021, khi CPI tổng thể tăng vọt do hiệu ứng cơ sở và gián đoạn chuỗi cung ứng, Trimmed Mean PCE của Dallas Fed đã tụt hậu đáng kể. Một mô hình thực hiện chiến lược này có thể đã định vị cho sự giảm bớt lạm phát trong tương lai, có khả năng vượt trội so với một chuẩn mực được phòng ngừa lạm phát thụ động. Điều cốt yếu là tách tín hiệu khỏi nhiễu, cho phép đưa ra các quyết định có thông tin, dựa trên dữ liệu thay vì giao dịch phản ứng dựa trên các điểm dữ liệu đơn lẻ, thường bị bóp méo. Các chiến lược tinh vi như vậy thường được triển khai thông qua tích hợp API với các broker như Pepperstone hoặc IC Markets, cho phép thực hiện tự động dựa trên nguồn cấp dữ liệu thời gian thực của các chỉ số lạm phát này. Các trader tổ chức có thể sử dụng các nền tảng từ FOREX.com hoặc OANDA để tận dụng thanh khoản và các loại lệnh nâng cao khi tái cân bằng các vị thế lớn được kích hoạt bởi các tín hiệu định lượng này.

Các yếu tố kích hoạt giao dịch giả định dựa trên sự phân kỳ lạm phát

Trong khi PCE trung bình cắt bỏ của Fed Dallas và trọng tâm của ECB vào HICP trừ năng lượng và thực phẩm nhận được sự chú ý đáng kể, các tổ chức khác và các ngân hàng Dự trữ Liên bang khu vực đóng góp một loạt các thước đo lạm phát thay thế đa dạng. Các thước đo này mang lại những góc nhìn riêng biệt bằng cách nhắm mục tiêu vào các khía cạnh khác nhau của hành vi giá, cho phép các nhà phân tích xác định chính xác hơn các áp lực lạm phát tiềm ẩn. Ví dụ, Ngân hàng Dự trữ Liên bang Cleveland công bố CPI trung vị, tính toán sự thay đổi giá trung vị của các thành phần trong Chỉ số giá tiêu dùng. Không giống như trung bình cắt bỏ, loại bỏ một tỷ lệ phần trăm của cả thay đổi giá cao nhất và thấp nhất, trung vị chỉ đơn giản xác định giá trị ở giữa trong phân phối các thay đổi giá. Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả trong việc giảm thiểu tác động của các giá trị ngoại lai ở hai đầu phổ, cung cấp một thước đo rất ổn định về xu hướng trung tâm của lạm phát. Một đóng góp quan trọng khác đến từ Ngân hàng Dự trữ Liên bang Atlanta với Chỉ số giá tiêu dùng (CPI) giá cứng nhắc và CPI giá linh hoạt. Fed Atlanta phân loại các thành phần CPI dựa trên tần suất thay đổi giá của chúng. 'Giá cứng nhắc' là những giá thay đổi không thường xuyên, chẳng hạn như tiền thuê nhà hoặc các tiện ích được điều tiết, và được coi là phản ánh lạm phát dai dẳng hơn, do nhu cầu thúc đẩy. Giá linh hoạt, chẳng hạn như xăng dầu hoặc nông sản tươi sống, thay đổi thường xuyên và thường bị ảnh hưởng bởi các cú sốc nguồn cung hoặc các yếu tố tạm thời. Bằng cách phân tách lạm phát thành hai thành phần này, các nhà hoạch định chính sách có được cái nhìn sâu sắc về việc liệu áp lực giá là mang tính cấu trúc hay chỉ thoáng qua. Ví dụ, nếu CPI giá linh hoạt tăng mạnh trong khi CPI giá cứng nhắc vẫn ở mức thấp, điều đó cho thấy một đợt tăng lạm phát tạm thời, do phía cung thúc đẩy, hơn là một hiện tượng kéo theo nhu cầu rộng khắp. Sự phân biệt này rất quan trọng đối với các ngân hàng trung ương nhằm tránh phản ứng thái quá với biến động ngắn hạn. Ngoài Hoa Kỳ, Ngân hàng Anh cũng đưa ra một loạt các thước đo trung bình cắt bỏ thử nghiệm, cùng với số liệu thống kê CPI và RPI chính thức, để cung cấp thông tin cho Ủy ban Chính sách Tiền tệ của mình. Những nỗ lực nghiên cứu nội bộ này cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về động lực giá của Vương quốc Anh, thường điều chỉnh theo các cú sốc trong nước cụ thể hoặc những thay đổi cấu trúc. Ví dụ, trong các giai đoạn biến động tỷ giá hối đoái đáng kể, Ngân hàng có thể phân tích các thước đo cắt bỏ đặc biệt lọc ra các mặt hàng nhạy cảm với nhập khẩu cao. Sự khác biệt về phương pháp luận giữa các tổ chức này—từ các phép tính trung vị đơn giản đến phân loại dựa trên độ cứng nhắc của giá—làm nổi bật nỗ lực liên tục nhằm tinh chỉnh việc đo lường lạm phát. Bộ công cụ phân tích đa dạng này cung cấp cho những người tham gia thị trường nhiều lăng kính để xem xét các tín hiệu giá, vượt ra ngoài một thước đo 'cốt lõi' duy nhất để có được sự hiểu biết phong phú hơn, đa chiều về các lực lượng lạm phát.

Đối với các nhà giao dịch cá nhân và tổ chức, việc tích hợp dữ liệu lạm phát trung bình cắt bỏ và trung vị vào chiến lược giao dịch đòi hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc. Đầu tiên, hãy xác định ngân hàng trung ương có quyết định chính sách ảnh hưởng lớn nhất đến tài sản bạn chọn—đối với các cặp tiền tệ USD, đó là Fed và dữ liệu của Fed Dallas. Thứ hai, theo dõi mối quan hệ lịch sử giữa các công bố lạm phát tổng thể, các thước đo đã lọc này và bình luận của ngân hàng trung ương. Ngân hàng trung ương có luôn nhấn mạnh chỉ số trung bình cắt bỏ khi các số liệu tổng thể biến động mạnh không? Thứ ba, tìm kiếm sự phân kỳ. Khoảng cách đáng kể giữa CPI tổng thể cao và PCE trung bình cắt bỏ ổn định hoặc thấp có thể báo hiệu cơ hội để giảm bớt phản ứng thái quá ban đầu của thị trường đối với các cặp tiền tệ hoặc hợp đồng tương lai trái phiếu. Nếu cả chỉ số tổng thể và các thước đo đã lọc đều cho thấy sức mạnh dai dẳng, điều này xác nhận áp lực lạm phát, hỗ trợ cho một kịch bản thắt chặt chính sách bền vững. Hiểu rõ các lớp đo lường lạm phát này giúp bạn vượt ra ngoài việc phản ứng với nhiễu loạn và hướng tới việc dự đoán hành động có thông tin của ngân hàng trung ương, mang lại cho bạn lợi thế thông tin rõ rệt.