Dự báo lạm phát tại Việt Nam bằng mô hình mạng thần kinh nhân tạo
Tác giả: Nguyễn Khắc Hiếu, Nguyễn Thị Anh Vân
Số trang:
Tr. 15-35
Tên tạp chí:
Tạp chí Phát triển Kinh tế
Số phát hành:
Số 286 tháng 8
Kiểu tài liệu:
Báo - Tạp chí
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
330
Ngôn ngữ:
Tiếng Anh
Từ khóa:
Dự báo, lạm phát, mạng thần kinh nhân tạo, ANN, ARDL
Chủ đề:
Lạm phát
Tóm tắt:
Bài viết này nhằm so sánh hiệu quả dự báo của mô hình mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network: ANN) và mô hình phân phối độ trễ tự hồi quy (Autoregressive Distributed Lag: ARDL) trong dự báo lạm phát theo tháng tại VN. Kết quả cho thấy, mô hình ANN dự báo trong mẫu tốt hơn mô hình ARDL ở cả 3 tiêu chí R2, RMSE và MAE. Đối với dự báo ngoài mẫu, mô hình ANN dự báo tốt hơn ở 2 tiêu chí RMSE và R2. Nhìn chung, mô hình ANN dự báo lạm phát tại VN tốt hơn mô hình ARDL.
Tạp chí liên quan
- Ảnh hưởng của bức xạ gamma đến tính chất quang của chấm lượng tử CdSe
- Ảnh hưởng của độ dày lớp điện môi lên trạng thái ngưng tụ exciton trong cấu trúc graphene hai lớp
- Đánh giá tình hình nhiễm vi khuẩn Escherichia Coli, Salmonellas spp. trên thịt lợn tại một số chợ trọng điểm trên địa bàn thành phố Quy Nhơn, tỉnh Bình Định
- Efficient, column-chromatography-free synthesis of Dipterocarpol succinate oxime ester salts
- Protective effects of methanolic extract of Bauhinia vahlii L. in sepsis rats induced by cecal ligation and puncture





