Dự báo giá vàng nhìn từ mô hình hồi quy tuyến tính và mô hình học máy

Chỉ số đề mục

06

Lĩnh vực nghiên cứu

Kinh tế và kinh doanh

Dạng tài liệu

Tác giả

Phan Anh⁽¹⁾, Trương Thị Thùy Dương

Nhan đề

Dự báo giá vàng nhìn từ mô hình hồi quy tuyến tính và mô hình học máy

Nhan đề tiếng anh

Forecasting gold prices using linear regression and machine learning models

Nguồn trích

Tạp chí Kinh tế và Dự báo

Năm xuất bản

2023

Số

6

Trang

88-91

ISSN

0866-7120

Từ khóa

Vàng, Thị trường, Học máy, Mô hình hồi quy tuyến tính, Dự đoán giá vàng

Từ khóa tiếng anh

Machine learning, Linear regression model, Gold price prediction, Vietnam

Tóm tắt

Nghiên cứu này sử dụng ba mô hình, gồm: hồi quy tuyến tính (LR), cây quyết định (DT) và mô hình Extreme Gradient Boosting (Xgboost) để dự đoán giá vàng tại Việt Nam. Kết quả cho thấy, mô hình học máy (DT và Xgboost) đều cho kết quả dự báo tốt hơn với các chỉ số nhỏ hơn so với mô hình LR. Bên cạnh đó, chỉ số giá tiêu dùng của Mỹ, chỉ số giá tiêu dùng của Việt Nam, chỉ số giá hàng hóa cơ bản, giá vàng và giá dầu thế giới là các thông số đầu vào quan trọng trong dự báo giá vàng Việt Nam thông qua các mô hình học máy.

Tóm tắt tiếng anh

This study uses three models including linear regression (LR), decision tree (DT) and Extreme Gradient Boosting (Xgboost) to predict gold price in Vietnam. The results show that machine learning models (DT and Xgboost) both give better prediction with smaller indexes than LR model. In addition, US consumer price index, Vietnam consumer price index, commodity price index, gold price and world oil price are important inputs to forecast gold price in Vietnam through machine learning models.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 39

File toàn văn

Xem toàn văn