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
- Các yếu tố thúc đẩy thành công của dự án khởi nghiệp sáng tạo trong lĩnh vực năng lượng tái tạo ở Việt Nam : góc nhìn bên đánh giá khởi nghiệp
- Tái cấu trúc cơ chế quyết toán vốn đầu tư dự án tại Việt Nam: Phân định chức năng giữa Nghị định số 254/2025/NĐ-CP và Nghị định số 193/2026/NĐ-CP
- Nghiên cứu tác động của chi phí sử dụng vốn bình quân, quy mô vốn thị trường đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp logistics tại Việt Nam
- Rào cản trong phát triển dịch vụ logistics xanh tại các doanh nghiệp bưu chính
- Nghiên cứu biện pháp đảm bảo nguồn nhân lực đường sắt Việt Nam đến năm 2030, định hướng đến năm 2045 đáp ứng nhu cầu xã hội





