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.
- Nghiên cứu đặc tính và đánh giá tiềm năng bảo vệ thần kinh của Vitexin tách chiết từ vỏ đỗ xanh (Vigna radiata L)
- Ứng dụng chuyển đổi số phục vụ thu giá dịch vụ thu gom, vận chuyển và xử lý chất thải rắn sinh hoạt
- Kinh nghiệm quốc tế về áp dụng trách nhiệm mở rộng của nhà sản xuất (EPR) đối với phương tiện giao thông hết hạn, thải bỏ (ELVs)
- Kinh nghiệm quốc tế về phòng ngừa, ứng phó sự cố nước thải, khí thải tại cơ sở sản xuất theo cấp độ rủi ro và đề xuất tài liệu hướng dẫn kỹ thuật cho Việt Nam
- Vi nhựa trong không khí: Vấn đề ô nhiễm mới ở các đô thị





