DỰ BÁO DÂN SỐ VIỆT NAM BẰNG CÁC MÔ HÌNH THỐNG KÊ

Võ Văn Tài * và Phạm Minh Trực

* Tác giả liên hệ (vvtai@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Ngày nhận bài: 19-03-2014
Ngày duyệt đăng: 28-08-2014
Ngày xuất bản: 25-10-2014
Title: Forecasting Vietnam's population by statistical models
Lượt xem
127
Downloads
0
Trích dẫn
Tài, V. V., & Trực, P. M. (2014). DỰ BÁO DÂN SỐ VIỆT NAM BẰNG CÁC MÔ HÌNH THỐNG KÊ. Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ, (33), 130-138. Truy vấn từ https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/176
Số báo
Số. 33 (2014)
Chuyên mục
Tự nhiên

Abstract

This study uses different models of regression, time series and fuzzy time series to forecast Vietnam?s population from historical data. By using statistical criterions, the most appropriate model can be found for forecasting Vietnam?s population to 2020.
Keywords: Regression, time series, fuzzy time series, forecast, AIC criterion

Tóm tắt

Nghiên cứu này sử dụng các mô hình khác nhau của hồi quy, chuỗi thời gian và chuỗi thời gian mờ để dự báo dân số nước ta dựa trên các số liệu của quá khứ. Sử dụng các tiêu chuẩn thống kê để tìm mô hình thích hợp nhất cho mỗi trường hợp, từ đó tiến hành dự báo dân số nước ta đến năm 2020.
Từ khóa: Hồi quy, chuỗi thời gian, chuỗi thời gian mờ, dự báo, tiêu chuẩn AIC

Article Details

Tài liệu tham khảo

A.M. Abbasov et al, 2002. Fuzzy relational model for knowledge processing and decision making. Advances in Mathematics. 1: 1991-223.

A.M. Abbasov and M.H. Mamedova, 2003. Application of fuzzy time series to population forecasting, Vienna University of Technology. 12: 545-552.

H. Bozdogan, 2000. Akaike's information criterion and recent developments in information complexity. Journal of mathematical psychology. 44: 62-91.

K. Huarng, 2001. Huarng models of fuzzy time series for forecasting. Fuzzy Sets and Systems. 123: 369–386.

Q. Song and B.S. Chisom, 1993. Forecasting enrollments with fuzzy time series (Part I), Fuzzy Sets and Systems. 54: 1-9.

6.Q. Song and B.S. Chisom, 1994. Forecasting enrollments with fuzzy time series (Part II), Fuzzy Sets and Systems. 62: 1-8.orecasting enrollments wi.

S.M.Chen, 1996. Forecasting enrollments based on fuzzy time series. Fuzzy Sets and Systems. 81: 311-319.

S.M. Chen and C.C.Hsu, 2004. A New method to forecast enrollments using fuzzy time series. International Journal of Applied Science and Engineering, 12: 234-244.

S.R. Singh, 2008. A computational method of forecasting based on fuzzy time series.

Mathematics and Computers in Simulation. 79: 539–554.

10.S.R. Singh, 2009. A computational method of forecasting based on high-order fuzzy time series. Expert Systems with Applications. 36:10551–10559.