Ứng dụng mô hình ARIMA để dự báo lạm phát của Việt Nam và một số khuyến nghị
Tác giả: Nguyễn Thị Hiên, Lê Mai Trang, Phạm Long Vũ, Phạm Văn Duy Hoàng, Lê Quang Huy
Số trang:
Tr. 5-14
Tên tạp chí:
Ngân hàng
Số phát hành:
Số 9
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
332.1
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Dự báo lạm phát, mô hình ARIMA, Việt Nam
Chủ đề:
Lạm phát
Tóm tắt:
Nghiên cứu sử dụng 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%. Nghiên cứu 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%.
Tạp chí liên quan
- Các yếu tố thúc đẩy thành công của dự án khởi nghiệp sáng tạo trong lĩnh vực năng lượng tái tạo ở Việt Nam : góc nhìn bên đánh giá khởi nghiệp
- Tái cấu trúc cơ chế quyết toán vốn đầu tư dự án tại Việt Nam: Phân định chức năng giữa Nghị định số 254/2025/NĐ-CP và Nghị định số 193/2026/NĐ-CP
- Nghiên cứu tác động của chi phí sử dụng vốn bình quân, quy mô vốn thị trường đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp logistics tại Việt Nam
- Rào cản trong phát triển dịch vụ logistics xanh tại các doanh nghiệp bưu chính
- Nghiên cứu biện pháp đảm bảo nguồn nhân lực đường sắt Việt Nam đến năm 2030, định hướng đến năm 2045 đáp ứng nhu cầu xã hội





