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
- Nghiên cứu chiến lược cho quản trị logistics trong xây dựng tiền chế tại Việt Nam áp dụng phương pháp AHP
- Phát huy năng lực của đội ngũ cán bộ khoa học - công nghệ đóng góp xây dựng thành phố
- Đánh giá nguồn nhân lực địa phương nhằm phát triển du lịch nông thôn tại huyện Vĩnh Thạnh, thành phố Cần Thơ
- Xác định các rủi ro cho dự án đầu tư xây dựng sử dụng nguồn vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài
- Một số giải pháp khai thác và quản trị dữ liệu tuần hoàn thông qua ứng dụng hộ chiếu sản phẩm kỹ thuật số