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
- Đặc điểm lâm sàng và cận lâm sàng bệnh tay chân miệng có biến chứng viêm não ở trẻ em tại Bệnh viện Nhi Trung ương
- Đặc điểm vi sinh và kết quả điều trị bệnh nhân viêm phúc mạc thứ phát do thủng tạng rỗng tại Bệnh viện Trung ương Quân đội 108
- Lâm sàng, cận lâm sàng ở người bệnh nhồi máu não cấp có đái tháo đường tuýp 2
- Một số đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và hình ảnh chụp cắt lớp vi tính bệnh nhân chấn thương sọ não nặng được phẫu thuật mở nắp sọ giảm áp
- Đánh giá hiệu quả và an toàn điều trị bệnh lý giác mạc dải băng bằng laser excimer





