Vnstock Logo

Kinh tế vĩ mô

Cập nhật lần cuối:

Thảo luận

Giới thiệu

Vnstock vui mừng thông báo rằng Vnstock đã tích hợp module Macro mới, cung cấp đầy đủ số liệu Kinh tế Vĩ mô. Với tính năng này, bạn có thể dễ dàng truy xuất, phân tích và trực quan hóa dữ liệu kinh tế một cách nhanh chóng và hiệu quả, hỗ trợ tối đa cho quá trình nghiên cứu và đầu tư của bạn. Mời bạn cài đặt thư viện thông qua chương trình cài đặt để trải nghiệm, phiên bản áp dụng từ Vnstock Data Explorer 2.0.9.

Khởi tạo đối tượng

from vnstock_data import Macro
macro = Macro(source='mbk')

GDP

Gọi hàm

df_gdp = macro.gdp(start="2015-01", end="2025-04", period="quarter", keep_label=False)
df_gdp.head()

Tham số

  • start: Ngày bắt đầu, định dạng YYYY-mm-dd
  • end: Ngày kết thúc, định dạng YYYY-mm-dd
  • period: Khoảng thời gian, có 2 giá trị là quarteryear (mặc định là quarter)
  • keep_label: Giữ lại cột thông tin gán nhãn giá trị dùng khi debug (mặc định là False)

Dữ liệu mẫu:

>>> df_gdp = macro.gdp(start="2015-01", end="2025-04", period="quarter", keep_label=False)
>>> df_gdp.head()
            last_updated                     group_name         name      value    unit             source report_type
report_time                                                                                                           
2015-03-01    2015-03-25  Cơ cấu GDP  theo giá hiện tại  Công nghiệp      34.80       %  Tổng cục thống kê       Quý 1
2015-03-01    2015-03-25  Cơ cấu GDP  theo giá hiện tại      Dịch vụ      42.23       %  Tổng cục thống kê       Quý 1
2015-03-01    2015-03-25  Cơ cấu GDP  theo giá hiện tại  Nông nghiệp      12.35       %  Tổng cục thống kê       Quý 1
2015-03-01    2015-03-25             Giá trị GDP (2010)  Công nghiệp  184644.00  Tỷ VNĐ               None       Quý 1
2015-03-01    2015-03-25             Giá trị GDP (2010)      Dịch vụ  216604.00  Tỷ VNĐ               None       Quý 1
Kiểu dữ liệu
Data columns (total 7 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   last_updated  5 non-null      object 
 1   group_name    5 non-null      object 
 2   name          5 non-null      object 
 3   value         5 non-null      float64
 4   unit          5 non-null      object 
 5   source        3 non-null      object 
 6   report_type   5 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(6)
memory usage: 320.0+ bytes

CPI

Gọi hàm

df_cpi = macro.cpi(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
df_cpi.head()

Tham số

  • start: Ngày bắt đầu, định dạng YYYY-mm-dd
  • end: Ngày kết thúc, định dạng YYYY-mm-dd
  • period: Khoảng thời gian, có 2 giá trị là monthyear (mặc định là month)

Dữ liệu mẫu:

>>> df_cpi = macro.cpi(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
>>> df_cpi.head()
            last_updated                          name  value unit             source
report_time                                                                          
2015-01-31    2015-01-23          Chỉ số giá tiêu dùng  -0.20    %  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-01-23       Đồ dùng và dịch vụ khác   0.53    %  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-01-23  Văn hóa, giải trí và du lịch   0.13    %  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-01-23                      Giáo dục   0.08    %  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-01-23          Bưu chính viễn thông  -0.07    %  Tổng cục thống kê
Kiểu dữ liệu
Data columns (total 5 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   last_updated  5 non-null      object 
 1   name          5 non-null      object 
 2   value         5 non-null      float64
 3   unit          5 non-null      object 
 4   source        5 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(4)

Sản xuất công nghiệp

Gọi hàm

df_ip = macro.industry_prod(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
df_ip.head()

Tham số

  • start: Ngày bắt đầu, định dạng YYYY-mm-dd
  • end: Ngày kết thúc, định dạng YYYY-mm-dd
  • period: Khoảng thời gian, có 2 giá trị là monthyear (mặc định là month)

Dữ liệu mẫu:

>>> df_ip = macro.industry_prod(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
>>> df_ip.head()
            last_updated   group_name                                               name  value unit source
report_time                                                                                                
2015-01-31    2015-12-08  Tăng trưởng                             Toàn ngành công nghiệp   -2.8    %   None
2015-01-31    2015-12-08  Tăng trưởng  Cung cấp nước, hoạt động quản lý và xử lý rác ...    1.1    %   None
2015-01-31    2015-12-08  Tăng trưởng                                        Khai khoáng   -2.3    %   None
2015-01-31    2015-12-08  Tăng trưởng                      Công nghiệp chế biến, chế tạo   -3.3    %   None
2015-01-31    2015-12-08  Tăng trưởng                         Sản xuất và Phân phối điện    0.5    %   None
Kiểu dữ liệu
Data columns (total 6 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   last_updated  5 non-null      object 
 1   group_name    5 non-null      object 
 2   name          5 non-null      object 
 3   value         5 non-null      float64
 4   unit          5 non-null      object 
 5   source        0 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(5)

Bán lẻ

Gọi hàm

df_retail = macro.retail(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
df_retail.head()

Tham số

  • start: Ngày bắt đầu, định dạng YYYY-mm-dd
  • end: Ngày kết thúc, định dạng YYYY-mm-dd
  • period: Khoảng thời gian, có 2 giá trị là monthyear (mặc định là month)

Dữ liệu mẫu:

>>> df_retail = macro.retail(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
>>> df_retail.head()
            last_updated                name     value    unit             source
report_time                                                                      
2015-01-31    2015-01-27                Tổng  275454.2  Tỷ VNĐ  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-01-27             Dịch vụ   30761.3  Tỷ VNĐ  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-01-27       Thương nghiệp  211431.4  Tỷ VNĐ  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-01-27  Khách sạn nhà hàng   31023.5  Tỷ VNĐ  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-01-27             Du lịch    2238.0  Tỷ VNĐ  Tổng cục thống kê
Kiểu dữ liệu
Data columns (total 5 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   last_updated  5 non-null      object 
 1   name          5 non-null      object 
 2   value         5 non-null      float64
 3   unit          5 non-null      object 
 4   source        5 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(4)

Xuất - Nhập khẩu

Gọi hàm

df_ie = macro.import_export(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
df_ie.head()

Tham số

  • start: Ngày bắt đầu, định dạng YYYY-mm-dd
  • end: Ngày kết thúc, định dạng YYYY-mm-dd
  • period: Khoảng thời gian, có 2 giá trị là monthyear (mặc định là month)

Dữ liệu mẫu:

>>> df_ie = macro.import_export(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
df_ie.head()
>>> df_ie.head()
            last_updated                    name    value       unit             source
report_time                                                                            
2015-01-31    2017-11-28  Tổng trị giá Nhập khẩu  13400.0  Triệu USD  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-06-24        Máy móc thiết bị    664.0  Triệu USD  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-06-24        Điện tử máy tính   1274.0  Triệu USD  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2017-11-28         Thức ăn gia súc    270.0  Triệu USD  Tổng cục thống kê
2015-01-31    2015-06-24                    Café    281.0  Triệu USD  Tổng cục thống kê
Kiểu dữ liệu
Data columns (total 5 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   last_updated  5 non-null      object 
 1   name          5 non-null      object 
 2   value         5 non-null      float64
 3   unit          5 non-null      object 
 4   source        5 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(4)

FDI

Gọi hàm

df_fdi = macro.fdi(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
df_fdi.head()

Tham số

  • start: Ngày bắt đầu, định dạng YYYY-mm-dd
  • end: Ngày kết thúc, định dạng YYYY-mm-dd
  • period: Khoảng thời gian, có 2 giá trị là monthyear (mặc định là month)

Dữ liệu mẫu:

>>> df_fdi = macro.fdi(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
>>> df_fdi.head()
            last_updated group_name       name  value    unit                 source
report_time                                                                         
2015-01-31    2015-02-02   Tổng FDI    Đăng ký   0.66  Tỷ USD  Cục Đầu tư nước ngoài
2015-01-31    2015-02-02   Tổng FDI  Giải ngân   0.50  Tỷ USD  Cục Đầu tư nước ngoài
2015-02-28    2015-03-09   Tổng FDI  Giải ngân   0.70  Tỷ USD  Cục Đầu tư nước ngoài
2015-02-28    2015-03-09   Tổng FDI    Đăng ký   0.53  Tỷ USD  Cục Đầu tư nước ngoài
2015-03-31    2015-07-27   Tổng FDI  Giải ngân   1.85  Tỷ USD  Cục Đầu tư nước ngoài
Kiểu dữ liệu
Data columns (total 6 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   last_updated  5 non-null      object 
 1   group_name    5 non-null      object 
 2   name          5 non-null      object 
 3   value         5 non-null      float64
 4   unit          5 non-null      object 
 5   source        5 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(5)

Tín dụng

Gọi hàm

df_ms = macro.money_supply(start="2015-01", end="2025-04", period="month")
df_ms.head()

Tham số

  • start: Ngày bắt đầu, định dạng YYYY-mm-dd
  • end: Ngày kết thúc, định dạng YYYY-mm-dd
  • period: Khoảng thời gian, có 2 giá trị là monthyear (mặc định là month)

Dữ liệu mẫu:

>>> df_ms.head()
            last_updated                             name       value    unit                       source
report_time                                                                                               
2015-01-31    2015-12-20                         Tín dụng  3971912.00  Tỷ VNĐ  Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
2015-01-31    2015-12-20  Tăng trưởng Cung tiền M2 (YTD)*        0.25       %  Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
2015-01-31    2015-12-20                     Cung tiền M2  5192194.00  Tỷ VNĐ  Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
2015-01-31    2015-12-20      Tăng trưởng tín dụng (YTD)*        0.03       %  Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
2015-02-28    2015-07-29  Tăng trưởng Cung tiền M2 (YTD)*        2.49       %  Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Kiểu dữ liệu
Data columns (total 5 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   last_updated  5 non-null      object 
 1   name          5 non-null      object 
 2   value         5 non-null      float64
 3   unit          5 non-null      object 
 4   source        5 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(4)
memory usage: 240.0+ bytes

Tỷ giá - Lãi suất

Gọi hàm

df_fx = macro.exchange_rate(start="2025-01-02", end="2025-04-10", period="day")
df_fx.head()

Tham số

  • start: Ngày bắt đầu, định dạng YYYY-mm-dd
  • end: Ngày kết thúc, định dạng YYYY-mm-dd
  • period: Khoảng thời gian, có 2 giá trị là daymonth (mặc định là day)

Dữ liệu mẫu:

>>> df_fx.head()
            last_updated                              name    value     unit                       source
report_time                                                                                              
2025-02-01    2025-01-31  Tỷ giá trung tâm (từ 04/01/2016)  24325.0  VNĐ/USD                         None
2025-02-01    2025-01-31                    Liên ngân hàng      NaN  VNĐ/USD  Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
2025-03-01    2025-02-28                    Liên ngân hàng      NaN  VNĐ/USD  Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
2025-03-01    2025-02-28  Tỷ giá trung tâm (từ 04/01/2016)  24726.0  VNĐ/USD                         None
2025-04-01    2025-03-31  Tỷ giá trung tâm (từ 04/01/2016)  24835.0  VNĐ/USD                         None
Kiểu dữ liệu
Data columns (total 5 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   last_updated  5 non-null      object 
 1   name          5 non-null      object 
 2   value         3 non-null      float64
 3   unit          5 non-null      object 
 4   source        2 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(4)

Dân số & Lao động

Gọi hàm

df_pl = macro.population_labor(start="2015-01", end="2025-04", period="year")
df_pl.head()

Tham số

  • start: Ngày bắt đầu, định dạng YYYY-mm-dd
  • end: Ngày kết thúc, định dạng YYYY-mm-dd
  • period: Khoảng thời gian, có 2 giá trị là yearmonth (mặc định là year)

Dữ liệu mẫu:

>>> df_pl = macro.population_labor(start="2015-01", end="2025-04", period="year")
>>> df_pl.head()
            last_updated                         name  value         unit source
report_time                                                                     
2015          2015-12-27            Số lượng lao động  54.61  Triệu người    ADB
2015          2015-12-27  Tỷ lệ thất nghiệp thành thị   3.29            %    ADB
2015          2015-12-27                     Tỷ lệ nữ  48.30            %    ADB
2015          2015-12-27                    Tỷ lệ nam  51.70            %    ADB
2015          2015-12-27        Tỷ lệ lao động/dân số  59.55            %    ADB
Kiểu dữ liệu
Data columns (total 5 columns):
 #   Column        Non-Null Count  Dtype  
---  ------        --------------  -----  
 0   last_updated  5 non-null      object 
 1   name          5 non-null      object 
 2   value         5 non-null      float64
 3   unit          5 non-null      object 
 4   source        5 non-null      object 
dtypes: float64(1), object(4)

Thảo luận

Đang tải bình luận...