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
- Quyết định áp dụng biện pháp khẩn cấp tạm thời của hội đồng trọng tài và ảnh hưởng đối với bên thứ ba
- Khái niệm, bản chất pháp lí của hoạt động chào bán chứng khoán
- Nhà đầu tư trái phiếu doanh nghiệp chào bán riêng lẻ tại thị trường trong nước – khung pháp lí và kiến nghị
- Suy luận tương tự dưới góc độ một phương pháp tư duy pháp lí và ý nghĩa đối với thực tiễn áp dụng luật
- Bốn thập kỉ đổi mới và xu hướng phát triển của luật hành chính Việt Nam