ÁP DỤNG MỘT VÀI PHƯƠNG PHÁP MÁY HỌC VÀO BÀI TOÁN DỰ BÁO THEO CHUỖI THỜI GIAN

Vũ Thanh Nguyên, Nguyễn Thị Hồng Thảo, Đào Minh Châu

Tóm tắt


Vàng đóng vai trò cực kì quan trọng trong nền kinh tế, đặc biệt là đánh giá chỉ số lạm phát của nền kinh tế. Do đó, trong phạm vi nghiên cứu của bài báo này, chúng tôi áp dụng một vài phương pháp máy học vào bài toán dự báo dữ liệu chuỗi thời gian bằng mô hình dự báo ARIMA và SARIMA để dự báo giá vàng trong tương lai. Chúng tôi đã tiến hành một loạt thử nghiệm và đánh giá mô hình cũng như phân tích các yếu tố biến động của chuỗi thời gian để tìm ra kết quả tối ưu nhất để tăng hiệu suất dự báo.

 


Từ khóa


dự báo giá vàng; máy học; mô hình ARIMA; mô hình SARIMA

Toàn văn:

PDF

Trích dẫn


Chandar, S. K., & Sumathi, M., & Sivanadam, S. N. (2016). Forecasting Gold Prices Based on Extreme Learning Machine. Int J Comput Commun Control, 11(3), 372-380.

Changshou, L., & Liying Z., & Qingfeng W. (2003). Application of SARIMA Model in Cucumber Price Forecast. Applied Mechanics and Materials, 373-375, 1686-1690.

Chen, H. H., & Chen, M. Ch., & Chiu, C. Ch. (2014). The Integration of Artificial Neural Networks and Text Mining to Forecast Gold Futures Prices. Commun Stat Simul Comput. Retrieved June 15, 2021, from https://doi.org/10.1080/03610918.2013.786780

Futian, W., & Yinhao, C., & Zheng, W., & Muzhou H., & Jianshu L., & Zhongchu, T.(2020). Gold price forecasting research based on an improved online extreme learning machine algorithm. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11, 4101-4111.

Hussein, S. F. M., & Shah, M. B. N., & Jalal, M. R., & Abdullah, S. (2011). Gold Price Prediction Using Radial Basis Function Neural Network. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). Fourth International Conference on Modeling, Simulation and Applied Optimization. Retrieved June 15, 2021, from https://10.1109/ICMSAO.2011.5775457

Vu, T. N. (2004). Ung dung cac thuat toan may hoc trong phân tích dự báo [Application of machine learning algorithms in predictive analytics]. VNUHCM Journal of Science and Technology Development, (1).

Peter, G. (2003). Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing, 50, 159-175.

Sami, I., & Junejo, K. N. (2017). Predicting future gold rates using machine learning approach. Int J Adv Comput Sci Appl, 8(12).

Sami, I., & Junejo, K. N. (2017). Predicting Future Gold Rates Using Machine Learning Approach. Int J Adv Comput Sci Appl., 8(12). Retrieved June 15, 2021, from https://doi.org/10.14569/IJACSA.2017.081213

Williams, S. (2018). 7 common factors that influence gold prices. Retrieved from The Motley fool. Retrieved May 20, 2021, from https://www.fool.com/investing/2016/10/13/7-common-factors-that-influence-gold-prices.aspx




DOI: https://doi.org/10.54607/hcmue.js.19.12.3334(2022)

Tình trạng

  • Danh sách trống