Kinh tế vĩ mô
Cập nhật lần cuối:
Thảo luậnGiới 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 dạngYYYY-mm-ddend: Ngày kết thúc, định dạngYYYY-mm-ddperiod: Khoảng thời gian, có 2 giá trị làquartervàyear(mặc định làquarter)keep_label: Giữ lại cột thông tin gán nhãn giá trị dùng khi debug (mặc định làFalse)
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 dạngYYYY-mm-ddend: Ngày kết thúc, định dạngYYYY-mm-ddperiod: Khoảng thời gian, có 2 giá trị làmonthvàyear(mặc định làmonth)
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 dạngYYYY-mm-ddend: Ngày kết thúc, định dạngYYYY-mm-ddperiod: Khoảng thời gian, có 2 giá trị làmonthvàyear(mặc định làmonth)
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 dạngYYYY-mm-ddend: Ngày kết thúc, định dạngYYYY-mm-ddperiod: Khoảng thời gian, có 2 giá trị làmonthvàyear(mặc định làmonth)
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 dạngYYYY-mm-ddend: Ngày kết thúc, định dạngYYYY-mm-ddperiod: Khoảng thời gian, có 2 giá trị làmonthvàyear(mặc định làmonth)
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 dạngYYYY-mm-ddend: Ngày kết thúc, định dạngYYYY-mm-ddperiod: Khoảng thời gian, có 2 giá trị làmonthvàyear(mặc định làmonth)
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 dạngYYYY-mm-ddend: Ngày kết thúc, định dạngYYYY-mm-ddperiod: Khoảng thời gian, có 2 giá trị làmonthvàyear(mặc định làmonth)
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 dạngYYYY-mm-ddend: Ngày kết thúc, định dạngYYYY-mm-ddperiod: Khoảng thời gian, có 2 giá trị làdayvàmonth(mặc định làday)
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 dạngYYYY-mm-ddend: Ngày kết thúc, định dạngYYYY-mm-ddperiod: Khoảng thời gian, có 2 giá trị làyearvàmonth(mặc định làyear)
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