Vấn đề phân tích và dự báo các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô luôn là một đề tài quan trọng và cấp thiết, nhất là đối với một quốc gia đang phát triển như Việt Nam, một nền kinh tế mở có quy mô nhỏ nên dễ bị tổn thương với những biến động bất lợi từ bên ngoài. Trong điều kiện nền kinh tế thế giới nói chung và nền kinh tế Việt Nam nói riêng ngày càng xuất hiện nhiều hơn và thường xuyên hơn các yếu tố bất ổn định thì việc phân tích và dự báo chính xác động thái của các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô có ý nghĩa cực kỳ quan trọng trong điều hành chính sách, ổn định kinh tế vĩ mô. Một kết quả phân tích và dự báo tốt sẽ giúp nền kinh tế tránh được các đổ vỡ, hạn chế rủi ro và tận dụng cơ hội để phát triển. Do đó, việc nghiên cứu tìm kiếm các phương thức dự báo thích hợp cho các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô Việt Nam là một việc quan trọng. Như chúng ta đã biết, lý thuyết kinh tế từ lâu đã là trung tâm của việc xây dựng các mô hình kinh tế lượng, các mô hình kinh tế lượng thường được xây dựng dựa trên các giả thiết, một trong những yêu cầu thách thức nhất là các hệ số luôn bất biến theo thời gian. Nếu giả thiết về tính bất biến của các hệ số này vi phạm thì bất kỳ các kết quả ước lượng từ mô hình sẽ bị thiên lệch. Theo nghiên cứu của Teräsvirta [76], nếu các kết quả ước lượng từ các mô hình tuyến tính mà sai lệch so với thực tế thì có lẽ nó đã bị bác bỏ từ rất lâu và thực tế điều này đã không xảy ra. Tuy nhiên, có những tình huống mà các mô hình tuyến tính không thể diễn đạt hết được ý nghĩa của lý thuyết kinh tế gắn với các dữ liệu vĩ mô. Trên thực tế, từ cuối những năm 1990 cho đến nay cho thấy rằng việc áp dụng mô hình chuỗi thời gian tuyến tính trong phân tích thực nghiệm về tài chính và kinh tế vĩ mô không còn phù hợp ở một số nước có sự phát triển mạnh mẽ của hệ thống tài chính, sự thay đổi trong cơ cấu thành tố tiền, thay đổi thể chế chính sách, khủng hoảng dầu mỏ, khủng hoảng lương thực, biến động chu kỳ kinh tế mà thậm chí là cả những định hướng phát triển cụ thể mà các can thiệp chính sách phải được thực hiện nhanh và mạnh về lãi suất, cung tiền, tỷ giá và khối lượng tín dụng. Những thay đổi đó gây ra các ảnh hưởng đột ngột tới hệ thống tài chính cũng như các biến kinh tế vĩ mô làm cho các dãy số thời gian xuất hiện quan hệ phi tuyến. Chính vì thế, các mô hình chuỗi thời gian phi tuyến ngày càng có một vị trí vững chắc hơn trong lĩnh vực mô hình hóa tài chính và kinh tế vĩ mô. Trước đây, khi đối mặt với các trường hợp phi tuyến, các nhà mô hình thường xử lý bằng cách lấy xấp xỉ tuyến tính, cách giải quyết như thế này ít nhiều đã giúp cho các nhà mô hình hóa kinh tế vĩ mô giải quyết được một số trường hợp phi tuyến. Tuy nhiên, cách làm như vậy chỉ giải quyết được2 một số nhỏ các trường hợp riêng lẻ và không có tính triệt để. Vì thế, các chỉ định mô hình chuỗi thời gian phi tuyến đã cho thấy được sự hữu ích của nó thích ứng trong những trường hợp như vậy.