[ARIMA- time series]
🔥 Mô hình ARIMA trong dự báo chuỗi thời gian

➡ Time series là lớp mô hình quan trọng trong thống kê, kinh tế lượng và machine learning.

➡ Ngày nay tất cả các ngành kinh tế đều cần dự báo chuỗi thời gian. Chẳng hạn như:

➡ Dự báo nhu cầu thị trường để lập kết hoạch sản xuất kinh doanh cho hãng.

➡ Dự báo lợi suất tài sản tài chính, tỷ giá, giá cả hàng hóa phái sinh để thực hiện trading hiệu quả trong market risk.

➡ Dự báo giá chứng khoán, các chuỗi lợi suất danh mục để quản trị danh mục đầu tư.

➡ Dự báo giá bitcoin, giá dầu mỏ, giá gas,…

➡ Dự báo nhiệt độ, lượng mưa để lập kế hoạch sản xuất nông, lâm, ngư nghiệp.

➡ Dự báo tác động của các nhân tố vĩ mô như lãi suất, cung tiền, đầu tư trực tiếp nước ngoài, chi tiêu chính phủ, lạm phát,… tác động lên tăng trưởng GDP để điều hành nền kinh tế.

➡ Có rất nhiều lớp mô hình time series khác nhau, mỗi một mô hình đều có một điều kiện, tiêu chuẩn áp dụng riêng.

➡ Hiểu được cách áp dụng các mô hình time series sẽ giúp ta xây dựng những mô hình có độ chính xác cao.

➡ Vậy các mô hình time series sẽ có những dạng nào và phương pháp xây dựng chúng ra sao? Hãy cùng tìm hiểu qua bài viết này.

https://phamdinhkhanh.github.io/2019/12/12/ARIMAmodel.html