Dự báo dòng vốn FDI vào Việt Nam đến năm 2030 bằng mô hình ARIMA
                                                  
Bằng: Trần Việt Thảo, Trần Mai Trang                                                                  
Được phát hành: (2021)
                              
            So sánh khả năng dự báo chỉ số VN Index và HN Index của các mô hình AI và ARIMA
Bài báo này so sánh hiệu quả của các công cụ AI này trong việc dự báo VNIndex và HNIndex. Các công cụ AI được sử dụng bao gồm: Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN), máy vector hỗ trợ (SVM), rừng ngẫu nhiên (RF), bộ nhớ ngắn dài hạn (LSTM) và mô hình tự hồi quy trung bình trượt tích lũy (ARIMA). Kết qu...
        Đã lưu trong:
      
    
          | Tác giả chính: | Lưu Thu Quang | 
|---|---|
| Định dạng: | Bài trích | 
| Ngôn ngữ: | Vietnamese | 
| Được phát hành: | 2024 | 
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | http://thuvienso.quochoi.vn/handle/11742/91166 | 
| Các nhãn: |  Thêm thẻ 
      Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
   | 
Những quyển sách tương tự
- 
                
                    Dự báo dòng vốn FDI vào Việt Nam đến năm 2030 bằng mô hình ARIMA        
                          
 Bằng: Trần Việt Thảo, Trần Mai Trang
 Được phát hành: (2021)
- 
                
                    Ứng dụng mô hình ARIMA dự báo vốn FDI vào tỉnh Trà Vinh /        
                          
 Bằng: Nguyễn, Hồng Hà
- 
                
                    Ứng dụng mô hình ARIMA dự báo vốn FDI vào tỉnh Trà Vinh        
                          
 Bằng: Nguyền Hồng Hà
 Được phát hành: (2016)
- 
                
                    Các mô hình biên trong phân tích ngẫu nhiên hiệu quả        
                          
 Bằng: Nguyễn Văn
 Được phát hành: (2024)
- 
                
                    Rừng và tầm quan trọng của rừng        
                          
 Bằng: Nguyễn Thị Tường Hạnh, Trần Thị Ngọc Yến, et al.
 Được phát hành: (2017)
 
 
 General index: From A to Z
                General index: From A to Z
                                                                                   
      