Phân tích tính dừng và kiểm định tính dừng đối với chuỗi dữ liệu về nguồn vốn đầu tư trong nước tại tỉnh Ninh Thuận
Các tác giả
DOI: https://doi.org/10.59294/HIUJS.28.2024.593Từ khóa:
tính dừng và kiểm định tính dừng, nguồn vốn đầu tư trong nước tại tỉnh Ninh Thuận, dự báo về nguồn vốn đầu tư trong nước tại tỉnh Ninh ThuậnTóm tắt
Dự báo thống kê gắn liền với phân tích tính dừng và kiểm định tính dừng là những nội dung quan trọng khi ra quyết định quản trị dựa trên chuỗi dữ liệu thời gian. Bài viết dự báo về nguồn vốn đầu tư trong nước dưới sự phân tích của tính dừng cũng như kiểm định tính dừng đối với chuỗi dữ liệu theo thời gian về nguồn vốn đầu tư trong nước tại tỉnh Ninh Thuận. Dữ liệu về nguồn vốn đầu tư trong nước tại tỉnh Ninh Thuận theo chuỗi thời gian thu thập từ 2002 đến 2022. Bài viết sử dụng phương pháp thống kê dự báo, tính dừng và kiểm định tính dừng thông qua phần mềm Eviews 12. Bài viết dựa vào kết quả nghiên cứu để đề xuất hàm ý chính sách nâng cao nguồn vốn đầu tư trong nước tại tỉnh Ninh Thuận (Giai đoạn 2023 - 2025).
Abstract
Statistical forecasting associated with stationarity analysis and stationarity testing are important contents when making management decisions based on time series data. The article forecasts domestic investment capital under the analysis of stationarity as well as tests stationarity for time series data on domestic investment capital in Ninh Thuan province. Data on domestic investment capital in Ninh Thuan province according to the time series collected from 2002 to 2022. The article uses statistical methods of forecasting, calculating stationarity and testing stationarity through Eviews software 12. The article relies on research results to propose policy implications for improving domestic investment capital in Ninh Thuan province (Period 2023 - 2025).
Tài liệu tham khảo
[1] H. T. Trí, “Phương pháp dự báo chuổi thời gian'', 2020. Địa chỉ: file:///C:/Users/LENOVO/Downloads /PHNG_PHAP_D_BAO_CHUI_THI_GIAN.pdf. [Truy cập ngày 15/07/2023].
[2] Ủy Ban nhân dân tỉnh Ninh Thuận, “Quy hoạch tỉnh Ninh Thuận thời kỳ 2021 - 2030, Tầm nhìn đến năm 2050 - Báo cáo tổng hợp”, 2023.
[3] P. Đ. Khánh, “Mô hình ARIMA trong time series”, 2019. Địa chỉ: https://phamdinhkhanh.github.io /2019/12/12/ARIMAmodel.html [Truy cập ngày 17/09/2023].
[4] L. N. T. Nhi, “Tổng quan về dự báo chuỗi thời gian”, 2022. Địa chỉ: https://viblo.asia/p/tong-quan-ve-du-bao-chuoi-thoi-gian-y37LdwGYJov [Truy cập ngày 20/09/2023].
[5] P. T. Bình, “Chuỗi dừng và chuỗi không dừng”, 2021. Địa chỉ: https://vi.vnp.edu.vn/tai-lieu-tham-khao/chuong-13-chuoi-dung-va-khong-dung/ [Truy cập ngày 18/09/2023].
[6] L. P. Thành & N. Văn, “Ứng dụng mô hình Arima để dự báo số lượng trúng tuyển và nhập học tại Trường Đại học Quảng Nam”, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Quảng Nam, ISSN 0866 - 7586, tr31-38, 2023.
[7] H. T. Phúc & P. X. Hùng, “Dự báo diện tích, năng suất và sản lượng lúa của Việt Nam: Áp dụng mô hình ARIMA”, Hue University Journal of Science: Economics and Development, 132(5C), 85-104, 2023.
[8] T. Đ. Tuyên. “Ứng dụng mô hình Sarima dự báo sản lượng xuất khẩu bột cá của Việt Nam”, Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 59(6), 2023.
DOI: https://doi.org/10.22144/ctujos.2023.211[9] J. V. Greunen & A. Heymans, “Determining the impact of different forms of stationarity on financial time series analysis”. In Business Research: An Illustrative Guide to Practical Methodological Applications in Selected Case Studies (pp. 61-76). Singapore: Springer Nature Singapore, 2023.
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-19-9479-1_4[10] J. T. Bai & C. Zhang, “Digitalization, new business Startups, information and Communication Technologies and product innovation: Evidence From China in the lens of sustainability”, Evaluation Review, 0193841X231169419, 2023.
Tải xuống
Tải xuống: 18