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
- Ảnh hưởng của lạm phát đến tăng trưởng kinh tế : tổng quan và xây dựng mô hình nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam
- Mối quan hệ giữa lãi suất và lạm phát tại Việt Nam: Tiếp cận đồng tích hợp phi tuyến
- Mối quan hệ giữa tỷ giá, lạm phát và tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam
- Dự báo lạm phát tại Việt Nam từ biến động cung tiền : ứng dụng mô hình kinh tế lượng
- Ứng dụng mô hình ARDL trong phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới đầu tư tại Việt Nam