Dự báo giá heo hơi trên địa bàn thành phố hồ chí minh

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ∞0∞ NGUYỄN MẠNH KHA DỰ BÁO GIÁ HEO HƠI TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chuyên ngành: Kinh tế học Mã số chuyên ngành: 31 01 01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ HỌC Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS LÊ THANH TÙNG TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2021 TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Độc lập – Tự – Hạnh phúc KHOA ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC GIẤY XÁC NHẬN Tôi tên là: NGUYỄN MẠNH KHA Ngày sinh: 19/06/1990 Nơi sinh: TP.HCM Chuyên ngành: Kinh tế học Mã học viên: 1883101010019 Tơi đồng ý cung cấp tồn văn thơng tin luận án/ luận văn tốt nghiệp hợp lệ quyền cho Thư viện trường đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Thư viện trường đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh kết nối tồn văn thơng tin luận án/ luận văn tốt nghiệp vào hệ thống thông tin khoa học Sở Khoa học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh Ký tên Nguyễn Mạnh Kha CQNG HOA xA HQI CHU NGHiA VI~T NAM Doe Hip - Trr - Hanh phue £Jj? Y KIEN CHO PHEP BAo VE LuAN VAN THAC si CVA GIANG vrEN HUaNG DAN Giang vien huang dfrn: PGS.TS Le Thanh Tung Lap: ME018B HQc vien th\!c hi~n: Nguy~n M~nh Kha Nai sinh: TP.HCM Ngay sinh: 19/06/1990 Ten d~ ali: liD\! bao gia heo hai tren dia ban Thanh ph6 y ki~n cua giao vien H6 Chi Minh" huang dfrn v~ vi~c cho phep hQc vien Nguy~n M~nh Kha ' v~~Iu~n ~ van - truac'H~'Ql d" ong: duqc bao l "' , -.:.O-:.: GZ :f1 t 1l1\&.~ {)MJ : )W ~ ~ ? w£ cr /1.v.% Thanh ph6 H6 Chi Minh, 19 thang nam 2021 Nguai nh~n xet -PGS.TS Le Thanh Tung LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan luận văn “Dự báo giá heo địa bàn thành phố Hồ Chí Minh” nghiên cứu tơi Ngồi trừ tài liệu tham khảo trích dẫn luận văn này, tơi cam đoan tồn phần hay phần nhỏ luận văn chưa công bố sử dụng để nhận cấp nơi khác Khơng có sản phẩm/nghiên cứu người khác sử dụng luận văn mà khơng trích dẫn theo quy định Luận văn chưa nộp để nhận cấp trường đại học sở đào tạo khác Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng Học viên thực Nguyễn Mạnh Kha năm 2021 LỜI CẢM ƠN Đề tài nghiên cứu kết việc làm luận văn tốt nghiệp Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Đây phần việc đạt Thạc sỹ chương trình đào tạo ngành Kinh tế học Tơi khơng thể làm khơng có giúp đỡ gia đình, đồng nghiệp bạn bè; xin trân trọng cảm ơn hỗ trợ họ Trên hết, xin chân thành cám ơn quý thầy cô Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh giảng dạy cho tơi nhiều kiến thức bổ ích thực tế Đặc biệt, xin gửi lời cám ơn sâu sắc đến PGS.TS Lê Thanh Tùng, giảng viên hướng dẫn thực đề tài nghiên cứu luận văn tốt nghiệp Tuy vậy, vốn kiến thức hạn chế nên đề tài cịn nhiều thiếu sót Rất mong góp ý quý thầy cô bạn để hồn thiện nghiên cứu sau Thành phố Hồ Chí Minh, ngày tháng Học viên thực Nguyễn Mạnh Kha năm 2021 TÓM TẮT Thành phố Hồ Chí Minh thị trường tiêu thụ thịt heo lớn nước (750 đến 800 tấn/ngày) Tuy nhiên sản lượng heo cung ứng thành phố đạt 54.000 tấn/năm (tương đương 150 tấn/ngày) Bằng tính tốn đơn giản, thấy nhu cầu thịt heo tiêu thụ người dân thành phố gấp lần số lượng cung ứng (150 tấn/ngày) Để giúp cho người nơng dân nhà hoạch định sách lập kế hoạch tổ chức sản xuất cung ứng heo tương lai dựa nhu cầu thị trường, tác giả thực công tác dự báo giá cho mặt hàng nông sản Bằng việc quan sát dự liệu giá 324 tuần (6 năm tháng) mặt hàng heo địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2015 đến năm 2021, tác giả sử dụng phương pháp ARIMA Box-Jenkin (1976) phương pháp hồi quy hàm xu để dự báo giá heo tháng đầu năm 2022, từ đề xuất số hàm ý sách Để thực dự báo liệu chuỗi thời gian theo mơ hình ARIMA, tác giả sử dụng chuỗi liệu có tính dừng sau lấy sai phân bậc chuỗi gốc, thỏa mãn kiểm định Dickey-Fuller, quan sát biểu đồ tương quan, tương quan riêng phần, lựa chọn mơ hình ARIMA (1,1,5) tốt (các tiêu chí AIC, BIC nhỏ nhất, R2 lớn nhất) để tiến hành dự báo Kết dự báo theo mơ hình ARIMA (1,1,5) cho thấy giá heo đến tháng 03 năm 2022 địa bàn Thành phố quanh mức trung bình 75.560 đồng/kg, thấp thời điểm đầu năm 2021 khoảng 5.000 đồng/kg Đối với phương pháp dự báo hàm xu thế, tác giả đưa vào nghiên cứu tác động lễ, ngày tơn giáo tín ngưỡng không xuất đàn heo Việt Nam, nhiên biến khơng có ý nghĩa thống kê giải thích Đặc biệt, nghiên cứu này, tác giả sử dụng kiểm định thay đổi cấu trúc (Chow-Test) để chứng minh có khác biệt cấu trúc giá heo trước sau có dịch bệnh tả heo châu Phi lây lan vào đàn chăn nuôi Việt Nam từ tháng năm 2020, kiểm tra có ý nghĩa thống kê mức 99% ABSTRACT Ho Chi Minh City is the largest market for pork consumption (750 to 800 tons/day) However, the city's live pig production is only 54,000 tons/year (equivalent to 150 tons/day) By simple calculations, it can be seen that the demand for pork consumed by the city people is times the quantity supplied (150 tons/day) To help farmers and policymakers plan to organize the production and supply of live pigs in the future based on market demand, the author performs price forecast work for agricultural commodities this property By observing the 324-weeks (6 years and months) price forecast for live pigs in Ho Chi Minh City from 2015 to 2021, the author uses the ARIMA method of Box-Jenkin (1976) and the functional regression method trend to forecast live hog prices in the first months of 2022, from which proposing some policy implications To forecast time series data according to ARIMA model, the author used a stationary data series after taking the first difference of the original series, satisfying the Dickey-Fuller test, observing the correlation chart, partial correlation, choosing the best ARIMA model (1,1,5) (minimum AIC, BIC, largest R2) to make forecast Forecast results according to ARIMA model (1,1,5) show that the live hog price by March 2022 in the city is around 75.560 VND/kg, about 5,000 VND/kg lower than at the beginning of 2021 For the trend function prediction method, the author put into the study the impact of holidays, religious and religious days without exporting pigs in Vietnam, but these variables have no statistical significance prefer In particular, in this study, the author used the structural change test (Chow-Test) to demonstrate that there is a structural difference in the price of live pigs before and after the spread of African swine fever in Vietnam's livestock herd from February 2020, this test is statistically significant at 99% MỤC LỤC CHƯƠNG GIỚI THIỆU .1 1.1 Lý chọn đề tài .1 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Câu hỏi nghiên cứu 1.4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Đóng góp luận văn 1.7 Kết cấu luận văn CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Thị trường nông sản 2.2 Cung nông sản 2.3 Các yếu tố ảnh hưởng đến cung nông sản, giá cung nông sản 2.3.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến cung nông sản 2.3.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến giá cung nông sản 2.4 Khái niệm dự báo 10 2.5 Phân loại dự báo 11 2.6 Vai trò dự báo .12 2.7 Phương pháp dự báo 13 2.7.1 Phương pháp dự báo định tính 13 2.7.2 Phương pháp dự báo định lượng 14 2.8 Dự liệu chuỗi thời gian 14 2.8.1 Khái niệm liệu chuỗi thời gian .14 2.8.2 Chuỗi thời gian có tính dừng .14 2.8.3 Chuỗi thời gian có tính mùa vụ 16 2.9 Mơ hình ARIMA để dự báo liệu chuỗi thời gian 16 2.9.1 Mơ hình ARIMA 16 2.9.2 Các bước dự báo theo mơ hình ARIMA 19 2.10 Mơ hình hàm xu để dự báo liệu chuỗi thời gian 20 2.10.1 Mơ hình hàm xu đơn giản 20 2.10.2 Mơ hình hàm xu có xét đến yếu tố tác động khác 20 2.10.3 Khắc phục tượng tự tương quan mơ hình hồi quy 21 2.11 Tổng quan nghiên cứu trước 22 2.11.1 Các nghiên cứu giới 22 2.11.2 Các nghiên cứu Việt Nam .23 2.12 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 25 2.12.1 Mơ hình ARIMA 25 2.12.2 Mơ hình hàm xu đơn giản .25 2.12.3 Mơ hình hàm xu có xét đến yếu tố khác 25 CHƯƠNG 28 THỰC TRẠNG GIÁ HEO HƠI TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 28 3.1 Cầu thịt heo Thành phố Hồ Chí Minh 28 3.2 Cung thịt heo Thành phố Hồ Chí Minh 28 3.3 Tình hình dịch bệnh đàn heo 29 3.3.1 Tình hình dịch bệnh nước 29 3.3.2 Tình hình dịch bệnh địa bàn thành phố Hồ Chí Minh 29 3.4 Tình hình biến động giá heo TP.HCM từ năm 2015 đến 2021 .30 3.5 Tình hình biến động giá heo TP.HCM năm 2015 31 3.6 Tình hình biến động giá heo TP.HCM năm 2016 32 3.7 Tình hình biến động giá heo TP.HCM năm 2017 33 3.8 Tình hình biến động giá heo TP.HCM năm 2018 34 3.9 Tình hình biến động giá heo TP.HCM năm 2019 36 3.10 Tình hình biến động giá heo TP.HCM năm 2020 37 CHƯƠNG 39 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .39 4.1 Tóm tắt liệu nghiên cứu 39 4.2 Kiểm tra tính dừng liệu nghiên cứu 40 4.2.1 Kiểm tra tính dừng chuỗi gốc 40 4.2.2 Kiểm tra tính dừng sau lấy sai phân bậc .41 4.3 Nhận dạng mô hình ARIMA 42 4.3.1 Giá trị I(d) .42 4.3.2 Nhận dạng mơ hình AR(p) .42 4.3.3 Nhận dạng mơ hình MA(q) 43 4.4 So sánh lựa chọn mơ hình ARIMA tốt .44 4.5 Ước lượng tham số mơ hình ARIMA .44 4.6 Kiểm tra tính nhiễu trắng phần dư mơ hình ARIMA 45 4.7 Dự báo giá heo theo mơ hình ARIMA (1,1,5) 46 4.7.1 Dự báo mẫu 46 4.7.2 Dự báo mẫu 48 4.8 Dự báo giá heo theo mơ hình hàm xu 50 4.8.1 Dự báo giá heo theo mơ hình hàm xu đơn giản 50 4.8.2 Dự báo giá heo mơ hình hàm xu có xét đến yếu tố tác động khác 54 4.8.3 Khắc phục tượng tự tương quan mơ hình hồi quy 56 4.8.4 Mơ hình hồi quy sau khắc phục khuyết tật 57 4.9 Kiểm định thay đổi cấu trúc liệu dự báo 61 4.9.1 Kiểm định Chow 61 4.9.2 Dự báo giá heo sau kiểm định Chow .62 4.9.3 Mơ hình hồi quy sau khắc phục khuyết tật 64 4.10 So sánh kết dự báo phương pháp 64 4.10.1 So sánh kết dự báo mẫu 64 4.10.2 So sánh kết dự báo mẫu .65 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN LÝ .69 5.1 Kết luận 69 5.2 Hàm ý sách 70 5.2.1 Hàm ý sách hộ nông dân 70 5.2.2 Hàm ý sách quan quản lý .70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 PHỤ LỤC .75 PHỤ LỤC .83 PHỤ LỤC .91 86 10% level -2.571508 *MacKinnon (1996) one-sided p-values Kiểm tra tính dừng chuỗi gốc sau lấy sai phân bậc 1: Null Hypothesis: D(PPIG) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: (Automatic - based on SIC, maxlag=16) Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level 5% level 10% level t-Statistic Prob.* -13.74549 -3.450474 -2.870302 -2.571508 0.0000 *MacKinnon (1996) one-sided p-values 10 Bảng tương quan chuỗi biến động giá heo địa bàn TP.HCM (20152021): 11 Bảng kết thống kê số tiêu chuẩn mơ hình ARIMA: STT Mơ hình ARIMA (p,d,q) (1,1,1) (1,1,5) (1,1,14) (1,1,18) (5,1,1) Hệ số AIC 4,243 4,223 4,233 4,232 4,225 Hệ số BIC 4,290 4,269 4,280 4,279 4,272 R2 hiệu chỉnh (%) 5,20 7,19 6,23 6,29 6,97 87 10 11 12 13 14 15 16 (5,1,5) (5,1,14) (5,1,18) (16,1,1) (16,1,5) (16,1,14) (16,1,18) (18,1,1) (18,1,5) (18,1,14) (18,1,18) 4,284 4,267 4,261 4,236 4,282 4,289 4,284 4,235 4,260 4,272 4,288 4,331 4,313 4,307 4,283 4,329 4,336 4,330 4,282 4,307 4,323 4,335 12 Kết hồi quy mô hình ARIMA (1,1,5): Dependent Variable: D(PPIG) Method: ARMA Maximum Likelihood (BFGS) Date: 05/16/21 Time: 18:15 Sample: 1/05/2015 3/15/2021 Included observations: 323 Convergence achieved after iterations Coefficient covariance computed using outer product of gradients Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C AR(1) MA(5) SIGMASQ 0.080187 0.250064 0.147630 3.895565 0.180180 0.039373 0.060862 0.163408 0.445039 6.351159 2.425648 23.83954 0.6566 0.0000 0.0158 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) Inverted AR Roots Inverted MA Roots 0.080598 0.071951 1.986054 1258.267 -678.0186 9.321541 0.000006 25 55-.40i -.68 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 55+.40i -.21+.65i 13 Kết dự báo theo mơ hình ARIMA (1,1,5): 0.086687 2.061607 4.223026 4.269808 4.241700 1.967241 -.21-.65i 1,26 3,08 3,72 5,92 1,47 0,84 1,41 6,07 3,80 2,15 0,96 88 120 100 80 60 40 20 2015 2016 2017 2018 PPIGF 2019 2020 2021 Forecast: PPIGF Actual: PPIG Forecast sample: 12/29/2014 3/15/2021 Adjusted sample: 1/12/2015 3/15/2021 Included observations: 322 Root Mean Squared Error 2.135265 Mean Absolute Error 1.300836 Mean Abs Percent Error 2.648370 Theil Inequality Coefficient 0.020251 Bias Proportion 0.000620 Variance Proportion 0.000251 Covariance Proportion 0.999129 Theil U2 Coefficient 0.990347 Symmetric MAPE 2.653253 ± S.E 14 Kết hồi quy hàm xu 2: Dependent Variable: PPIG Method: Least Squares Date: 05/16/21 Time: 22:37 Sample: 12/29/2014 3/15/2021 Included observations: 324 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C ID NGAYLE NGUNG CHAUPHI 33.53631 0.087928 1.324046 -1.394283 7.488327 1.622200 0.009900 1.649806 2.195675 2.118676 20.67335 8.881797 0.802546 -0.635013 3.534437 0.0000 0.0000 0.4228 0.5259 0.0005 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.395036 0.387451 13.18378 55446.02 -1292.808 52.07611 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 49.94900 16.84493 8.011163 8.069508 8.034451 0.034536 89 50 Series: Residuals Sample 12/29/2014 3/15/2021 Observations 324 40 30 20 10 -30 -20 -10 10 20 30 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis -2.38e-15 2.278653 30.59173 -28.86358 13.10189 -0.254274 2.245644 Jarque-Bera Probability 11.17359 0.003747 Variance Inflation Factors Date: 05/16/21 Time: 22:43 Sample: 12/29/2014 3/15/2021 Included observations: 324 Variable Coefficient Variance Uncentered VIF Centered VIF C ID NGAYLE NGUNG CHAUPHI 2.631532 9.80E-05 2.721861 4.820988 4.488788 4.905395 6.422370 1.393722 1.164945 2.169345 NA 1.598171 1.010879 1.013934 1.606922 15 Kết kiểm định Chow: Chow Breakpoint Test: 2/04/2019 Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints Varying regressors: All equation variables Equation Sample: 12/29/2014 3/15/2021 F-statistic Log likelihood ratio Wald Statistic 153.1912 217.6113 306.3823 Prob F(2,320) Prob Chi-Square(2) Prob Chi-Square(2) 0.0000 0.0000 0.0000 90 14 Series: Residuals Sample 3/04/2019 3/15/2021 Observations 107 12 10 Mean Median Maximum Minimum Std Dev Skewness Kurtosis 8.32e-15 -0.490204 28.58080 -23.90384 9.448038 0.337756 3.193769 Jarque-Bera Probability 2.201807 0.332570 -20 -10 10 20 30 Dependent Variable: PPIG Method: Least Squares Date: 05/17/21 Time: 19:08 Sample (adjusted): 3/04/2019 3/15/2021 Included observations: 107 after adjustments Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C ID NGAYLE NGUNG CHAUPHI -148.3688 0.706942 4.003911 -5.398012 29.19000 13.81679 0.043672 2.112220 2.828402 3.297978 -10.73830 16.18740 1.895593 -1.908502 8.850878 0.0000 0.0000 0.0608 0.0591 0.0000 R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic) 0.737586 0.727295 9.631512 9462.135 -391.6254 71.67455 0.000000 Mean dependent var S.D dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter Durbin-Watson stat 66.23411 18.44369 7.413560 7.538458 7.464192 0.321370 91 PHỤ LỤC Bảng tra cứu ngày lễ lớn năm Một số ngày lễ dương lịch năm TT Ngày dương lịch Tuần lễ (cố định) 01/01 Tết Dương lịch (Tết Tây) 14/02 Lễ tình nhân 08/3 Quốc tế Phụ nữ 10 30/4 Ngày Giải phóng miền Nam 18 1/5 Quốc tế Lao động 18 02/9 Quốc khánh 36 20/10 Ngày Phụ nữ Việt Nam 43 24/12 Lễ Giáng sinh 52 Tên gọi Một số ngày lễ âm lịch năm TT Ngày âm Tuần lễ (thay đổi theo năm) Tên gọi lịch Lễ ông Công – ông Táo 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 6 5 23/12 30/12 – 03/1 Tết Nguyên đán 8, 7, 4, 7, 6, 4, 6, 15/01 Tết Nguyên tiêu 10 9 8 10/3 Giỗ tổ Hùng Vương 18 17 13 17 15 13 16 5/5 Tết Đoan Ngọ 25 24 22 24 23 25 21 15/8 Tết Trung Thu 40 39 37 39 38 40 38 15/10 Tết Hạ nguyên 48 47 45 47 46 48 46 92 Ngày lễ tín ngưỡng – tơn giáo khơng xuất đàn heo TT Âm Tuần lễ (thay đổi theo năm) Tên gọi lịch 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 3/3 Tết Hàn thực 17 16 12 16 14 12 14 15/4 Lễ Phật Đản 21,22 20,21 18,19 20,21 19,20 21,22 19,20 15/7 Lễ Vu lan 35-38 34-37 32-35 34-37 33-36 35-38 33-36 Ngày rằm không xuất đàn heo Tuần lễ (thay đổi theo năm) 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 11 10 10 12 12 Chủ tịch HĐ Phản biện Bổ sung: khắc phục tượng tự tương quan mơ hình hồi quy Nhận xét HĐ Phần mơ hình bổ sung thêm trở lại yếu tố ngày rằm, v.v Orcutt Nguyễn Mạnh Kha Tên học viên Những điều chỉnh sửa Nội dung chỉnh sửa Trang, mục Đã bổ sung: lý thuyết cung – cầu Bổ sung mục: 2.1, 2.2, 2.3 mặt hàng nông sản, yếu tố ảnh (2.3.1, 2.3.2) hưởng đển cung nông sản, yếu tố ảnh hưởng đến giá cung nông sản Đã bổ sung liệu nghiên cứu Bổ sung mục: 2.12.3, 4.8.4, ngày rằm (cập nhật kết mơ Phụ lục hình hồi quy) Đã bổ sung: bước khắc phục Bổ sung mục: 2.10.3; 4.8.3, tượng tự tương quan mơ hình 4.9.3 hồi quy thủ tục lặp Cochrane- Nhận xét GVHD Những điều cần chỉnh sửa theo góp ý Hội Đồng Nội dung Trang, mục Bổ sung: phần lý thuyết lý giải ngày lễ, tết, ngày rằm, vv thay đổi giá thịt, thay đổi theo hướng STT Tên Đề Tài: DỰ BÁO GIÁ HEO HƠI TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Tên Học viên: NGUYỄN MẠNH KHA CỘNG HỒ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc BIÊN BẢN ĐIỀU CHỈNH THEO GÓP Ý CỦA HỘI ĐỒNG (Bảo vệ ngày 12/6/2021) TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH HỘI ĐỒNG CHẤM LUẬN VĂN THẠC SĨ ... tốt thị trường heo Thành phố Hồ Chí Minh 1.3 Câu hỏi nghiên cứu Hàm dự báo phù hợp cho dự báo giá heo địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh? Kết dự báo giá heo địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh giúp đưa hàm... 28 THỰC TRẠNG GIÁ HEO HƠI TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 28 3.1 Cầu thịt heo Thành phố Hồ Chí Minh 28 3.2 Cung thịt heo Thành phố Hồ Chí Minh 28 3.3 Tình hình dịch bệnh đàn heo 29... dụng mơ hình ARIMA lĩnh vực dự báo kinh tế nơng nghiệp 28 CHƯƠNG THỰC TRẠNG GIÁ HEO HƠI TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH 3.1 Cầu thịt heo Thành phố Hồ Chí Minh Thành phố Hồ Chí Minh tính đến ngày tháng