Mô hình ARIMA và Ứng dụng dự báo

Abstract

Mục tiêu nghiên cứu: Tổng hợp một số các kiến thức liên quan đến mô hình ARIMA và dự báo.Áp dụng và đánh giá mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) trong việc dự báo các giá trị tương lai của chuỗi thời gian. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc khám phá các bước triển khai mô hình ARIMA, từ việc kiểm tra tính ổn định của chuỗi thời gian, xác định các tham số phù hợp của mô hình (AR, I, MA), cho đến việc đánh giá độ chính xác của mô hình qua các tiêu chí như AIC, BIC và RMSE. Phương pháp nghiên cứu: - Tổng hợp và phân tích các tài liệu liên quan đến đề tài. - Thu thập dữ liệu: Dữ liệu chuỗi thời gian từ các nguồn tài chính, kinh tế hoặc sản xuất. - Phân tích dữ liệu: Kiểm tra tính ổn định chuỗi thời gian, phân tích ACF và PACF, xây dựng mô hình ARIMA. - Đánh giá mô hình: Sử dụng các chỉ số AIC, BIC, RMSE để đánh giá mô hình ARIMA. So sánh mô hình: So sánh với các mô hình khác như hồi quy tuyến tính và mô hình học máy. - Xử lý dữ liệu: Tiền xử lý, xử lý giá trị thiếu, giá trị ngoại lai, chuẩn hóa dữ liệu. - Lập báo cáo: Trình bày kết quả nghiên cứu qua biểu đồ, bảng số liệu và phân tích thống kê. Kết quả nghiên cứu -Kết quả từ mô hình dự báo cho thấy giá trị dự báo gần đúng với giá trị thực tế và nằm trong khoảng tin cậy 95%. Điều này chứng tỏ rằng mô hình có độ chính xác và độ tin cậy cao khi thực hiện dự báo. -Tuy nhiên, đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, chỉ số dự báo trong một số phiên giao dịch có thể chênh lệch đáng kể so với thực tế, do ảnh hưởng của nhiều yếu tố như tâm lý nhà đầu tư, tác động từ các thị trường chứng khoán quốc tế, cũng như những thay đổi trong chính sách. Vì vậy, nhà đầu tư nên kết hợp kết quả từ mô hình dự báo với phân tích kỹ thuật và thường xuyên theo dõi để có cái nhìn chính xác và đúng đắn về sự biến động của thị trường chứng khoán. -Mô hình ARIMA có khả năng tái tạo lại hành vi của thị trường trong quá khứ, từ đó làm cơ sở để dự báo các giá trị trong tương lai. Tuy nhiên, tại Việt Nam, hiệu quả của mô hình dự báo chưa thực sự cao, vì các nhà làm chính sách chưa nhận diện đầy đủ các yếu tố tác động lên thị trường, mà chủ yếu áp dụng các biện pháp hành chính như điều chỉnh biên độ giao dịch nhằm duy trì sự ổn định cho thị trường chứng khoán.