Hệ số chặn Hệ số chặn + Xu thế Resid01 Chuỗi gốc -2.534545 [0.1132] Chuỗi gốc -2.430886 [0.3602]
Nguồn: Tính tốn và ước lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 10
Bảng 12: Kiểm định nghiệm đơn vị để kiểm tra tính dừng của nhiễu mơ hình ARIMA nhân ARIMA nhân
Bước 5: Dự báo trong mẫu
Để đánh giá chất lượng dự báo nhóm tiến hành dự báo trong mẫu và sử dụng chỉ số MAPE để đánh giá chất lượng dự báo. Khoảng dự báo trong mẫu là từ 2006Q1 đến 2019Q3. Nhóm tiền hành dự báo chuỗi ADY trong khoảng từ 2006Q1 đến 2019Q3, sau đó sử dụng kết quả dự báo chuỗi ADY nhân với nhân tố mùa vụ để ra kết quả dự báo của chuỗi gdp_growth.
Nguồn: Tính tốn và biểu diễn với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 10
Hình 10: Dự báo trong mẫu từ quý 1 năm 2006 đến quý 3 năm 2019 mơ hình ARIMA nhân
Theo kết quả tính tốn MAPE của mơ hình dự báo chuỗi GDP_growth là 13.253%, RMSE là 0.472. Kết quả này sẽ được sử dụng để làm tiêu chí so sánh với các mơ hình khác.
Nguồn: Tính tốn và biểu diễn với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 10
Hình 11: Biểu đồ biểu diễn giá trị dự báo và giá trị thực từ quý 1 năm 2006 đến quý 3 năm 2019
Bước 6: Dự báo ngoài mẫu
Kết quả dự báo tăng trưởng kinh tế cho Việt Nam từ quý 4 năm 2019 đến quý 4 năm 2020 bằng mơ hình VAR thể hiện trong bảng dưới đây.
2019Q4 2020Q1 2020Q2 2020Q3 2020Q4
GDP
growth 7.6885 6.2562 6.8231 7.5481 7.874
Nguồn: Nhóm tác giả tính tốn và tổng hợp với sự trợ giúp của Eviews 10
Bảng 13: Kết quả dự báo tăng trưởng kinh tế quý 4 năm 2019 đến quý 4 năm 2020 mơ hình ARIMA nhân
Nguồn: Nhóm tác giả tự tính tốn và tổng hợp
Hình 12: Tăng trưởng kinh tế thực tế và dự báo 2006Q1 đến 2020Q4 mơ hình ARIMA nhân
IV.2.2. Mơ hình cộng
Bước 1: Tách yếu tố mùa vụ
Sau khi sử dụng phương pháp trung bình trượt, ta có hệ số mùa vụ trong mơ hình cộng được trình bày theo 4 quý cho trong bảng dưới đây
Quý 1 2 3 4
Hệ số mùa vụ -0.530317 -0.338377 0.257857 0.610837
Nguồn: Tính tốn và ước lượng với sự trợ giúp của phần mềm Eviews 10