GDP và số liệu vĩ mô: ai công bố, trễ bao lâu

Bài này không giải thích một biến số vĩ mô nào cả. Nó trả lời câu hỏi đứng trước mọi biến số: con số bạn đang đọc từ đâu ra, mới tới kỳ nào, và đã bị sửa lại lần nào chưa.

Đây là phần hay bị bỏ qua nhất khi đọc tin kinh tế. Một chỉ tiêu vĩ mô không phải thứ ai đó đi đo bằng thước rồi ghi lại. Nó là sản phẩm của một quy trình: thu thập từ nhiều nguồn, tổng hợp theo một phương pháp đã định, công bố theo lịch, và sau đó có thể được tính lại. Bốn chặng đó đều để lại dấu vết trong con số cuối cùng.

Nói ngay điều quan trọng nhất, và nó đúng với mọi chỉ tiêu trong bài: số liệu vĩ mô luôn có độ trễ, và hay được điều chỉnh lại sau khi đã công bố. Con số bạn thấy hôm nay mô tả một khoảng thời gian đã qua, bằng một ước lượng có thể thay đổi.

Toàn bộ mốc thời gian trong bài đo tại ngày 03/09/2026. Nội dung mang tính chia sẻ kiến thức, không phải khuyến nghị đầu tư.

Ba cách một con số vĩ mô ra đời

Độ trễ và mức độ hay bị sửa của một chỉ tiêu phụ thuộc gần như hoàn toàn vào cách nó được thu thập. Có ba cách chính, và biết một chỉ tiêu thuộc nhóm nào là biết trước nó sẽ hành xử ra sao.

Nhóm một: điều tra và thu thập từ thực địa. Chỉ số giá tiêu dùng thuộc nhóm này: người đi ghi giá tại các điểm bán ở nhiều địa phương, theo một rổ hàng hoá và bộ quyền số cố định trong một chu kỳ. Chỉ số sản xuất công nghiệp và bán lẻ hàng hoá dịch vụ cũng vậy, dựa trên báo cáo của các cơ sở sản xuất kinh doanh trong mẫu điều tra. Nhóm này trễ vừa phải và hay bị điều chỉnh nhất, vì số công bố sớm chạy trên phần mẫu đã thu về được, phần còn lại vào sau.

Nhóm hai: tổng hợp từ hệ thống báo cáo hành chính. Dư nợ tín dụng và tổng phương tiện thanh toán được tổng hợp từ báo cáo của các tổ chức tín dụng lên cơ quan quản lý. Số liệu xuất nhập khẩu chi tiết dựa trên tờ khai hải quan. Nhóm này chính xác hơn nhóm một vì nó đếm chứ không ước lượng, nhưng lại dễ gãy chuỗi khi quy định báo cáo thay đổi, và đó là điều sẽ được nói kỹ ở phần cuối bài.

Nhóm ba: khảo sát ý kiến. Chỉ số nhà quản trị mua hàng của ngành sản xuất, thường gọi tắt là PMI, được xây từ bảng hỏi gửi tới người phụ trách mua hàng của một nhóm doanh nghiệp: tháng này đơn hàng nhiều hơn, ít hơn hay không đổi so với tháng trước. Nó không đo sản lượng, nó đo tỷ lệ doanh nghiệp trả lời tăng so với trả lời giảm. Đây là số liệu do một tổ chức tư nhân quốc tế thực hiện, không phải số liệu nhà nước, và nó ra sớm nhất trong cả nhóm chỉ tiêu tháng vì không phải chờ sổ sách.

Một hệ quả trực tiếp: PMI và chỉ số sản xuất công nghiệp có thể kể hai câu chuyện khác nhau về cùng một tháng mà không cái nào sai. Chúng đo hai thứ khác nhau bằng hai cách khác nhau.

Bảng tra cứu: ai công bố gì, trễ bao lâu

Cột "kỳ mới nhất" dưới đây là kỳ có số liệu tính tới ngày 03/09/2026, theo dữ liệu FinLens tổng hợp từ công bố của các cơ quan gốc.

Một lưu ý để đọc bảng cho đúng, vì đây chính là thứ bài này đang dạy: cột "kỳ mới nhất" là dữ kiện tra được, còn cột "hay bị điều chỉnh" là nhận định của người viết dựa trên cách từng chỉ tiêu được thu thập, không phải một chỉ số đo được. Đọc cột sau như một gợi ý mức độ thận trọng, đừng đọc nó như số liệu.

Ba điều đáng chú ý trong bảng này, và cả ba đều là thứ người đọc tin kinh tế thường không để ý.

Một, các chỉ tiêu tháng không cùng về một lúc. Phần lớn đã có số tháng 07/2026, nhưng tổng phương tiện thanh toán và chỉ số tiêu thụ ngành chế biến chế tạo mới tới tháng 06/2026. Nghĩa là mọi so sánh giữa hai nhóm này tại thời điểm hiện tại đều bị lệch một tháng, trừ khi bạn cố ý lùi cả hai về cùng kỳ. Trường hợp hay gặp nhất là đặt tốc độ tăng dư nợ tín dụng cạnh tốc độ tăng tổng phương tiện thanh toán: lấy số mới nhất của cả hai là đang ghép tháng 07/2026 với tháng 06/2026, và khoảng cách thu được không phải khoảng cách của cùng một tháng.

Hai, cán cân thanh toán trễ hơn GDP hẳn một quý. GDP đã có quý 2 năm 2026, còn cán cân thanh toán mới có quý 1. Đây là chỉ tiêu trễ nhất trong cả bảng, mà lại là chỉ tiêu nhiều người muốn dùng nhất khi bàn về dòng ngoại tệ. Ai muốn dùng nó để mô tả tình hình tháng gần đây thì đang dùng một con số cách đó gần nửa năm.

Ba, nhóm số liệu ngày gần như không bị sửa, nhưng bên trong nhóm có hai loại khác hẳn nhau về bản chất. Lãi suất liên ngân hàng và lợi suất trái phiếu chính phủ là giá hình thành từ giao dịch trong ngày, đã xảy ra thì hầu như không tính lại. Tỷ giá trung tâm thì khác: nó là mức neo do Ngân hàng Nhà nước công bố mỗi ngày làm việc chứ không phải giá giao dịch, nhưng cũng thuộc nhóm công bố theo ngày và không được tính lại về sau. Bù cho độ tươi đó, phần giá thị trường trong nhóm này dao động rất mạnh giữa vài phiên liền nhau, nên một giá trị đơn lẻ không nói được gì về xu hướng. Lãi suất liên ngân hàng qua đêm trong nửa cuối tháng 08/2026 là ví dụ, và bài Lãi suất điều hành và cơ chế truyền dẫn bàn kỹ chuyện đó. Phân biệt tỷ giá trung tâm với giá mua bán thật thì bài Tỷ giá USD/VND nói kỹ.

GDP: chỉ tiêu được nhắc nhiều nhất cũng nằm trong nhóm hay bị sửa nhất

Tổng sản phẩm trong nước đo giá trị hàng hoá và dịch vụ cuối cùng được tạo ra trong nền kinh tế trong một kỳ. Ở Việt Nam nó được công bố theo quý, và con số được nhắc nhiều nhất là tốc độ tăng so với cùng kỳ năm trước.

Chuỗi sáu quý gần nhất, theo Tổng cục Thống kê:

Vài lưu ý khi đọc bảng này.

So với cùng kỳ, không phải so với quý trước. Cách so này loại được yếu tố mùa vụ, vốn rất mạnh ở Việt Nam do Tết rơi vào quý 1 và lịch Tết đổi theo năm. Đổi lại, nó phản ứng chậm: một cú thay đổi trong quý này sẽ còn ảnh hưởng tới con số của bốn quý kế tiếp thông qua gốc so sánh.

Gốc so sánh quyết định một phần con số. Quý 1 năm 2026 tăng 7.83%, thấp hơn quý 4 năm 2025 là 8.02%. Điều đó không tự động có nghĩa nền kinh tế yếu đi trong quý 1, vì hai con số này được đo trên hai gốc khác nhau: một cái so với quý 1 năm 2025, một cái so với quý 4 năm 2024. Muốn so đúng thì phải nhìn cả hai chuỗi, hoặc nhìn giá trị tuyệt đối.

Số GDP có ba đời. Con số công bố ngay sau khi quý kết thúc là ước tính, dựa một phần trên dữ liệu chưa đầy đủ của tháng cuối quý. Sau đó nó thành số sơ bộ, rồi mới thành số chính thức, thường sau khoảng một năm. Ba con số này khác nhau, đôi khi khác đáng kể. Khi bạn thấy hai bài viết dẫn hai số GDP khác nhau cho cùng một quý, rất có thể cả hai đều đúng, chỉ là đang dẫn hai đời khác nhau của cùng một chỉ tiêu.

Vì sao số liệu đã công bố vẫn bị tính lại

Ba lý do, xếp theo mức độ phổ biến.

Một, dữ liệu về muộn. Đây là lý do đằng sau chuyện ba đời của số GDP. Cơ quan thống kê phải chọn giữa công bố sớm với dữ liệu chưa đủ, hoặc công bố muộn với dữ liệu đầy đủ. Hầu hết chọn cách thứ nhất rồi sửa dần, vì một con số trễ nửa năm thì gần như vô dụng cho người ra quyết định.

Hai, đổi gốc so sánh. Chỉ số giá tiêu dùng cần một rổ hàng hoá và bộ quyền số phản ánh cơ cấu chi tiêu thực tế của hộ gia đình. Cơ cấu đó thay đổi theo thời gian, nên rổ và quyền số được cập nhật định kỳ. Mỗi lần cập nhật là một lần chuỗi cũ được tính lại theo chuẩn mới, và con số của những năm trước có thể đổi. Cách đọc chỉ số này ra sao thì bài Lạm phát và cách đọc chỉ số CPI nói kỹ.

Ba, đổi phạm vi hoặc phương pháp. Đây là loại điều chỉnh gây nhầm lẫn nhất, vì nó không nhất thiết đi kèm việc tính lại phần chuỗi cũ. Khi chỉ phần mới được tính theo chuẩn mới còn phần cũ giữ nguyên, chuỗi số liệu xuất hiện một bước gãy: một cú nhảy gọn đúng một kỳ, không có nguyên nhân kinh tế nào tương ứng.

Phần tiếp theo là một ví dụ thật của loại thứ ba, và là phần đáng đọc nhất của bài này.

Đọc một bước gãy: ví dụ tổng phương tiện thanh toán

Tổng phương tiện thanh toán, thường ký hiệu là M2, đo tổng lượng tiền trong nền kinh tế theo một định nghĩa rộng. Đây là một đại lượng tồn kho: nó là số dư tại một thời điểm, không phải lượng phát sinh trong kỳ. Đặc điểm này rất quan trọng, vì đại lượng tồn kho thay đổi từ từ, hiếm khi rơi mạnh trong một tháng.

Nhìn vào tốc độ tăng so với cùng kỳ, chuỗi này có một chỗ rất lạ: tháng 09/2025 là 17.89%, tháng 10/2025 tụt xuống 9.47%. Rơi 8.4 điểm phần trăm trong một tháng.

Câu hỏi cần đặt ra không phải "chuyện gì đã xảy ra với nền kinh tế tháng 10/2025", mà là "cú rơi này nằm ở tử số, ở mẫu số, hay ở chính cách đo". Bốn bước kiểm tra sau đây áp dụng được cho bất kỳ chuỗi số liệu nào.

Bước 1: mở chuỗi giá trị gốc, đừng chỉ nhìn phần trăm

Mọi tỷ lệ đều là một phép chia. Tỷ lệ gãy có thể vì tử số gãy, vì mẫu số gãy, hoặc vì cả hai không cùng một cơ sở tính. Nhìn phần trăm thì không phân biệt được ba khả năng đó.

Chuỗi giá trị của M2 quanh thời điểm này, đơn vị tỷ đ, theo số liệu Ngân hàng Nhà nước do FinLens tổng hợp:

Bước gãy hiện ra ngay ở chính giá trị gốc, không phải ở phép chia. Tháng 10/2025, con số công bố thấp hơn tháng liền trước 1,252,633 tỷ đ.

Bước 2: so biên độ với biên độ thường thấy của chính chuỗi đó

Bốn tháng còn lại trong bảng đều tăng, biên độ từ 1.04% tới 2.67%. Một tháng giảm 6.27% không chỉ ngược dấu mà còn lớn gấp hơn hai lần biên độ lớn nhất của chính chuỗi đó. Đây chưa phải bằng chứng, nhưng là dấu hiệu đủ mạnh để không đi tiếp mà chưa kiểm.

Bước 3: hỏi đại lượng này là tồn kho hay dòng chảy

Với một đại lượng dòng chảy như doanh thu bán lẻ tháng hay kim ngạch xuất khẩu tháng, giảm 6% trong một tháng là chuyện bình thường, chỉ cần mùa vụ hoặc một kỳ nghỉ dài.

Với một đại lượng tồn kho như tổng lượng tiền trong nền kinh tế thì khác. Để số dư đó giảm hơn một triệu tỷ đồng trong một tháng, phải có một sự kiện rất lớn, và dấu vết của nó sẽ phải hiện ra ở các chỉ tiêu liền kề. Chỉ tiêu gần nhất để đối chiếu là dư nợ tín dụng, do cùng một cơ quan tổng hợp từ cùng hệ thống báo cáo: tháng 10/2025 dư nợ tín dụng lại tăng 1.28% so với tháng 09/2025, tức đúng nhịp bình thường của chính chuỗi đó. Đây là chỗ cần đi kiểm thêm, không phải chỗ để kết luận ngay.

Bước 4: kiểm số học của tỷ lệ

Phép kiểm này cần hai mẫu số không nằm trong bảng trên, nên đưa ra đây để bạn tự làm lại được: giá trị M2 tháng 09/2024 là 16,949,072 tỷ đ và tháng 10/2024 là 17,107,320 tỷ đ, theo số liệu Ngân hàng Nhà nước do FinLens tổng hợp.

Lấy 18,728,084 chia cho 17,107,320 rồi trừ một, kết quả ra 9.47%, đúng con số đã công bố cho tháng 10/2025. Lấy 19,980,717 chia cho 16,949,072 rồi trừ một, ra 17.89%, đúng con số của tháng 09/2025.

Nghĩa là tỷ lệ được tính thẳng từ chuỗi giá trị, không có phép hiệu chỉnh nào ở giữa. Cú rơi trong tỷ lệ chỉ là hệ quả của cú rơi trong giá trị.

Bước này không chỉ ra nguyên nhân, nhưng nó loại được một khả năng: rằng cú rơi chỉ nằm ở phép tính tỷ lệ, chẳng hạn do chọn nhầm gốc so sánh. Không phải. Nó nằm trong chính chuỗi giá trị.

Đến đây chỉ phát biểu được hai khả năng, và bốn bước trên không cho phép chọn giữa chúng: hoặc lượng tiền trong nền kinh tế thật sự giảm hơn sáu phần trăm trong tháng 10/2025, hoặc phạm vi tính toán của chỉ tiêu đã thay đổi từ tháng đó mà phần chuỗi trước không được tính lại theo chuẩn mới. Chỉ cơ quan công bố mới xác nhận được, nên bài này dừng ở mức nêu hai khả năng.

Hệ quả thực tế của một bước gãy

Bước gãy không chỉ làm hỏng đúng cái kỳ nó xảy ra. Với tỷ lệ so cùng kỳ, nó nằm lại trong phép tính suốt mười hai tháng, vì trong khoảng đó tử số đã ở chuẩn mới còn mẫu số vẫn ở chuẩn cũ.

Với chuỗi này, bước gãy rơi vào tháng 10/2025, nên mọi giá trị so cùng kỳ từ tháng 10/2025 tới tháng 09/2026 đều chia một tử số sau bước gãy cho một mẫu số trước bước gãy. Nếu chuỗi không bị điều chỉnh thêm lần nào nữa thì từ kỳ tháng 10/2026 trở đi, cả tử số lẫn mẫu số mới cùng nằm sau bước gãy và tỷ lệ mới so sánh được với chính nó.

Ai đang dùng tốc độ tăng M2 trong năm 2026, kể cả để so với tốc độ tăng tín dụng, nên biết đặc điểm số học này trước khi diễn giải khoảng cách giữa hai chỉ tiêu. Bản thân khoảng cách đó được bàn ở bài Cung tiền và tăng trưởng tín dụng.

Bảng tra cứu này đứt ở đâu

Một bảng lịch công bố cho cảm giác mọi thứ đều ngăn nắp. Nó không ngăn nắp. Bốn chỗ dưới đây là nơi cách làm việc với số liệu vĩ mô mất tác dụng, và biết trước thì đỡ mất thời gian.

Một, độ trễ làm hỏng câu hỏi đang hỏi. Nếu câu hỏi là "hiện giờ đang thế nào", phần lớn chỉ tiêu trong bảng không trả lời được. Cán cân thanh toán mới có quý 1 năm 2026, tức đang mô tả một quãng đã kết thúc hơn năm tháng trước. Số liệu vĩ mô mô tả quá khứ; dùng nó để mô tả hiện tại là dùng sai công cụ.

Hai, tên chỉ tiêu không nói đủ nội dung chỉ tiêu. Đây là cái bẫy tốn thời gian nhất. Một chuỗi mang tên "lãi suất cho vay" trong dữ liệu tháng 07/2026 đang thấp hơn lãi suất huy động cùng kỳ, điều bất hợp lý về mặt kinh doanh. Lý do là chỉ tiêu đó không đo lãi vay bình quân trên thị trường mà đo một mức trần hành chính áp cho một nhóm đối tượng hẹp. Cùng một cái tên, hai nội dung hoàn toàn khác. Trước khi dùng một chuỗi lạ, phải đọc định nghĩa của nó, không đoán từ cái tên. Chi tiết ở bài Lãi suất điều hành và cơ chế truyền dẫn.

Ba, luỹ kế và theo kỳ bị trộn lẫn. Nhiều chỉ tiêu ở Việt Nam công bố dạng luỹ kế từ đầu năm: bán lẻ hàng hoá dịch vụ, xuất nhập khẩu, vốn đầu tư nước ngoài. Tốc độ tăng của số luỹ kế và của số theo tháng là hai đại lượng khác nhau, phản ứng với cùng một hiện tượng theo hai nhịp khác nhau. Trộn hai loại này vào một biểu đồ là lỗi hay gặp và rất khó phát hiện bằng mắt.

Bốn, không ai gửi thông báo khi định nghĩa thay đổi. Cơ quan thống kê có công bố phương pháp, nhưng nó không đi kèm từng con số trong từng bài báo. Người đọc lại chuỗi số ba năm sau sẽ thấy một cú nhảy và không có gì nhắc rằng đó là chỗ định nghĩa đổi. Đây là lý do bốn bước kiểm ở phần trên đáng thành thói quen, chứ không phải một mẹo dùng một lần.

Bảy quy tắc dùng số liệu vĩ mô

1. Luôn ghi mốc thời gian ngay cạnh con số. Một con số vĩ mô không có kỳ đi kèm là một con số vô nghĩa.
2. Ghi luôn cả đời của con số nếu chỉ tiêu đó có nhiều lần công bố: ước tính, sơ bộ hay chính thức.
3. Xem chỉ tiêu thuộc nhóm thu thập nào trước khi trách nó trễ hoặc trách nó bị sửa.
4. So cùng dạng với cùng dạng: luỹ kế với luỹ kế, theo tháng với theo tháng, so cùng kỳ với so cùng kỳ.
5. Một kỳ không phải xu hướng. Chuỗi tăng trưởng GDP ở trên đi từ 6.93% quý 1 năm 2025 lên 8.18% quý 2 năm 2026, nhưng bên trong có một quý đi xuống, và nếu chỉ nhìn đúng quý đó thì câu chuyện thu được ngược hẳn với cả chuỗi.
6. Gặp cú nhảy bất thường thì mở chuỗi giá trị gốc ra kiểm, đừng diễn giải ngay.
7. Đọc định nghĩa chỉ tiêu, đừng đoán từ tên.

Tóm lại

Số liệu vĩ mô Việt Nam do nhiều cơ quan công bố theo nhiều nhịp khác nhau, và tại cùng một thời điểm đọc thì mỗi chỉ tiêu đang mô tả một quãng thời gian khác nhau: nhóm ngày cập nhật tới 25/08/2026 và 26/08/2026, phần lớn nhóm tháng tới 07/2026, GDP tới quý 2 năm 2026, còn cán cân thanh toán mới tới quý 1 năm 2026.

Con số nào cũng là ước lượng tốt nhất tại thời điểm công bố chứ không phải sự thật cố định, và ba lý do khiến nó bị tính lại là dữ liệu về muộn, gốc so sánh thay đổi, và phạm vi hoặc phương pháp thay đổi. Loại thứ ba để lại bước gãy trong chuỗi, và bốn bước kiểm ở phần giữa bài là cách phân biệt một bước gãy do dữ liệu với một thay đổi thật của nền kinh tế.

Bài này cố ý không suy ra bất kỳ hệ quả nào về giá tài sản từ các chỉ tiêu nêu trên. Các bài khác trong loạt Các biến số vĩ mô trình bày từng biến số cụ thể, gồm Lạm phát và cách đọc chỉ số CPI, Tỷ giá USD/VND và Cán cân thương mại và FDI. Phần dòng vốn nước ngoài nằm ở bài Nâng hạng thị trường và dòng vốn ngoại.

Số liệu trong bài do FinLens tổng hợp từ công bố của Tổng cục Thống kê, Ngân hàng Nhà nước và Tổng cục Hải quan, chốt tại ngày 03/09/2026. Vì các chỉ tiêu này được cập nhật và điều chỉnh theo thời gian, khi đọc lại sau này bạn nên đối chiếu công bố gốc của các cơ quan trên.

Nội dung trong bài mang tính chia sẻ kiến thức, không phải khuyến nghị đầu tư. Mọi quyết định đầu tư và rủi ro đi kèm thuộc về người đọc.

Câu hỏi thường gặp

Số liệu vĩ mô Việt Nam do cơ quan nào công bố?

Không có một cơ quan duy nhất. Tổng cục Thống kê công bố GDP, chỉ số giá tiêu dùng, chỉ số sản xuất công nghiệp, bán lẻ hàng hoá dịch vụ và số liệu vốn đầu tư nước ngoài. Ngân hàng Nhà nước công bố tổng phương tiện thanh toán, dư nợ tín dụng, lãi suất, tỷ giá trung tâm và cán cân thanh toán. Số liệu xuất nhập khẩu chi tiết theo mặt hàng và thị trường thuộc Tổng cục Hải quan. Riêng chỉ số nhà quản trị mua hàng của ngành sản xuất là kết quả khảo sát doanh nghiệp do một tổ chức tư nhân quốc tế thực hiện, không phải số liệu nhà nước.

Số liệu vĩ mô trễ bao lâu?

Tuỳ chỉ tiêu, và khoảng cách giữa chúng lớn hơn nhiều người tưởng. Đo tại ngày 03/09/2026: nhóm chỉ tiêu tháng như chỉ số giá tiêu dùng, sản xuất công nghiệp, bán lẻ, xuất nhập khẩu, vốn đầu tư nước ngoài và dư nợ tín dụng đã có số của tháng 07/2026; tổng phương tiện thanh toán mới có tới tháng 06/2026; GDP mới có tới quý 2 năm 2026; còn cán cân thanh toán mới chỉ có tới quý 1 năm 2026, tức trễ hơn GDP một quý. Các chuỗi thị trường như tỷ giá và lãi suất liên ngân hàng thì cập nhật theo ngày.

Vì sao số liệu thống kê đã công bố rồi vẫn bị sửa?

Ba lý do chính. Thứ nhất, số công bố sớm dựa trên mẫu chưa đủ hoặc trên ước tính cho phần cuối kỳ, khi báo cáo đầy đủ về thì số được tính lại. Thứ hai, gốc so sánh thay đổi: đổi năm gốc, đổi rổ hàng hoá, cập nhật quyền số thì cả chuỗi cũ được tính lại theo chuẩn mới. Thứ ba, thay đổi phạm vi hoặc phương pháp thống kê. Vì vậy một con số vĩ mô nên được hiểu là ước lượng tốt nhất tại thời điểm công bố, không phải sự thật cố định.

Làm sao biết một bước gãy trong chuỗi số liệu là do nền kinh tế hay do cách đo?

Bốn bước kiểm tra. Một, mở chuỗi giá trị gốc chứ không chỉ nhìn tỷ lệ phần trăm, vì tỷ lệ có thể gãy do mẫu số. Hai, so biên độ thay đổi với biên độ thường thấy của chính chuỗi đó. Ba, hỏi đại lượng này là tồn kho hay dòng chảy: đại lượng tồn kho rất hiếm khi rơi mạnh trong một kỳ. Bốn, kiểm lại số học của tỷ lệ, tức chia giá trị kỳ này cho giá trị cùng kỳ năm trước xem có ra đúng con số đã công bố không; nếu khớp thì cú gãy nằm ở chuỗi giá trị chứ không nằm ở phép tính tỷ lệ. Bốn bước này thu hẹp các khả năng chứ không kết luận được nguyên nhân: xác nhận vì sao chuỗi gãy là việc của cơ quan công bố.

Số liệu luỹ kế và số liệu theo tháng khác nhau thế nào?

Số theo tháng đo riêng tháng đó. Số luỹ kế cộng dồn từ đầu năm tới hết tháng đó. Hai cách này cho ra tỷ lệ tăng trưởng khác nhau trên cùng một hiện tượng, và số luỹ kế phản ứng chậm hơn hẳn vì mỗi tháng mới chỉ chiếm một phần nhỏ trong tổng đã cộng dồn. Nhiều chỉ tiêu ở Việt Nam như bán lẻ hàng hoá dịch vụ, xuất nhập khẩu hay vốn đầu tư nước ngoài được công bố ở dạng luỹ kế, nên khi so sánh phải chắc chắn hai số cùng một dạng.