Mờ hóa dữ liệu đầu vào cho mô hình ARIMA và ứng dụng

Abstract

Luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp mờ hóa dữ liệu đầu vào cho mô hình ARIMA nhằm xây dựng quy trình dự báo chuỗi thời gian một cách có hệ thống. Các mô hình mờ hóa kết hợp với ARIMA được trình bày thông qua ví dụ minh họa cụ thể và được hiện thực hóa bằng các chương trình trên phần mềm R. Các mô hình sau đó được áp dụng vào dữ liệu thực tế tại Việt Nam, bao gồm: dự báo sản lượng thủy sản, giá vàng miếng SJC và chỉ số VN-INDEX, từ đó đánh giá hiệu quả và mức độ phù hợp của từng mô hình đối với từng loại dữ liệu.