Vàng là kim loại quý hiếm, là mặt hàng trao đổi đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế. Vì vậy, dự báo giá vàng là một điều rất cần thiết trong kinh doanh, đầu tư, cũng như trong quản lý nhà nước. Nhóm tác giả đã tìm hiểu mô hình dự báo ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average - mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt) và SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average - mô hình ARIMA theo mùa), là phương pháp dự báo dữ liệu theo chuỗi thời gian để dự báo giá vàng trong tương lai. Các tác giả đã sử dụng dữ liệu thực tế giá vàng trong 4 năm để phân tích và đánh giá, tìm ra kết quả dự báo tốt nhất của giá vàng.
Từ khóa
mô hình ARIMAmô hình SARIMAdự báo giá vànggiá vàng
Tài liệu tham khảo
1.
Vũ Thanh Nguyên (2004). Ứng dụng các thuật toán máy học trong phân tích dự báo. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, số 1, tháng 2/2004.
2.
Williams S (2018). 7 common factors that influence gold prices. Available at: https://www.fool.com/investing/2016/10/13/7-common-factors-that-influence-gold-prices.aspx.
3.
Sami I., Junejo K.N (2017). Predicting future gold rates using machine learning approach. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 8(12).
4.
G. Peter Zhang (2003). Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing, 50, 159-175.
5.
Changshou Luo, Liying Zhou, Qingfeng Weil (2013). Application of SARIMA Model in Cucumber Price Forecast. Applied Mechanics and Materials, 373-375, 1686-1690.
6.
Futian Weng, Yinhao Chen, Zheng Wang, Muzhou Hou, Jianshu Luo, Zhongchu Tian (2020). Gold price forecasting research based on an improved online extreme learning machine algorithm. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11, 4101-4111.
7.
Weiheng Jiang, Xiaogang Wu, Yi Gong, Wanxin Yu, Xinhui Zhong (2020). HolteWinters smoothing enhanced by fruit fly optimization algorithm to forecast monthly electricity consumption. Energy, 193, 116779.
