Mô hình chuỗi thời gian mờ và ứng dụng cho dự báo chỉ số giá vàng tại thị trường Việt Nam.

Abstract

Hệ thống hóa lý thuyết chuỗi thời gian (mờ và không mờ), xây dựng và so sánh các mô hình để tìm ra phương pháp dự báo tối ưu cho chuỗi thời gian chỉ số giá vàng theo tháng tại thị trường Việt Nam giai đoạn từ tháng 01/2017 đến tháng 12/2024 (tổng cộng 96 mẫu quan sát) bằng phần mềm R-Studio. Luận văn xử lý dữ liệu theo 3 phương pháp là số liệu gốc, số liệu làm trơn (phương pháp trung bình trượt và phương pháp hàm mũ) và số liệu mờ hóa (Chen, Heuristic, Chen – Hsu). Phương pháp dự báo từ số liệu được làm trơn bằng trung bình trượt trung tâm 6 tháng kết hợp mô hình ARIMA(1,1,1) cho kết quả tốt nhất với sai số và chỉ số AIC thấp vượt trội so với các phương pháp còn lại. Qua đó mô hình ARIMA(1,1,1) dự báo chỉ số giá vàng tại Việt Nam sẽ tiếp tục duy trì đà tăng trưởng bền vững trong suốt năm 2025.