Hiệu quả trong dự báo giá dầu thô: Một so sánh giữa mô hình VAR, mô hình Lasso và mô hình LSTM
Tác giả: Nguyễn Đức Trung, Lê Hoàng AnhTóm tắt:
Bài báo này nhằm cung cấp một sự so sánh về hiệu quả dự báo giá dầu thô giữa các phương pháp phổ biến hiện nay. Trong đó, mô hình dự báo giá dầu được nhóm tác giả xây dựng trên các khía cạnh chính của động lực giá dầu là chính sách tiền tệ và tình trạng cạn kiệt dầu thô. Với dữ liệu được thu thập hàng tháng từ tháng 1 năm 1986 đến tháng 5 năm 2020, giá dầu thô được dự báo thông qua 3 mô hình là mô hình vectơ tự hồi quy (VAR), mô hình hồi quy toán tử co gọn và lựa chọn tối thiểu (LASSO), mô hình mạng bộ nhớ ngắn hạn dài hạn (LSTM). Kết quả cho thấy theo cả ba chỉ số là độ lệch sai số trung bình (RMSE), phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE) và trung bình sai số bình phương (MSE), mô hình LSTM sẽ cho kết quả dự đoán chính xác hơn so với mô hình VAR và LASSO.
- Sự biến đổi của nguyên âm trong thổ ngữ Phổ Khánh (Đức Phổ, Quảng Ngãi)
- Các nhân tố quan yếu của nhận thức xã hội và bản chất xã hội của ngôn ngữ
- Ứng dụng của khối ngữ liệu trong giảng dạy kĩ năng viết tiếng Việt trình độ A1, A2, B1 theo “khung năng lực tiếng Việt dùng cho người nước ngoài”
- Trải nghiệm dòng chảy và hành vi mua hàng ngẫu hứng qua kinh doanh trực tuyến
- Phương pháp hạch toán chi phí sản xuất kinh doanh dở dang trong ngành công nghiệp