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 sự hài lòng đến lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ xe buýt tại thành phố Đà Nẵng
- Marketing strategy of Tra Vinh Pharmaceutical Joint Stock Company in 2023-2024 : a 4P-based analysis
- PRISMA-based systematic review of immersive experiences and consumer behavior : theoretical perspectives and models
- From AI recommendations to purchase intention : exploring consumer psychology in the Vietnamese e-commerce market (the case of Da Nang)
- Factors influencing female students at Duy Tan University's decision to get vaccinated against cervical cancer





