Ứng dụng mô hình ARIMA để dự báo lạm phát của Việt Nam và một số khuyến nghị
Bài viết phân tích mô hình ARIMA kết hợp với bộ dữ liệu thu thập trong giai đoạn từ tháng 7/2009 đến tháng 01/2023 để dự báo lạm phát ở Việt Nam nửa đầu năm 2023. Kết quả cho thấy, mô hình ARIMA(1,1,12) là phù hợp dựa trên các tiêu chuẩn lựa chọn AIC (Akaike information criterion) và SIC (Schwarz cr...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Định dạng: | Bài trích |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Được phát hành: |
2023
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://hdl.handle.net/11742/89382 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thêm thẻ | Tóm tắt: | Bài viết phân tích mô hình ARIMA kết hợp với bộ dữ liệu thu thập trong giai đoạn từ tháng 7/2009 đến tháng 01/2023 để dự báo lạm phát ở Việt Nam nửa đầu năm 2023. Kết quả cho thấy, mô hình ARIMA(1,1,12) là phù hợp dựa trên các tiêu chuẩn lựa chọn AIC (Akaike information criterion) và SIC (Schwarz criterion). Đồng thời, dựa trên các chỉ tiêu thống kê MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Square Error) có thể thấy, sai số dự báo trong mẫu là khá nhỏ, xoay quanh mức 1%. Bài viết đã đưa ra dự báo về tỉ lệ lạm phát của Việt Nam trong giai đoạn từ tháng 02/2023 đến tháng 5/2023 xoay quanh mức 5%. |
|---|