Lê Nhị Bảo Ngọc * , Thái Anh Hòa Lê Quang Thông

* Tác giả liên hệ (baongoccamau80@gmail.com)

Abstract

Forecasting export prices is very important for exporters and policymakers to make strategic business decisions. The objective of the study was to apply the seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model to predict the short-term export price of tiger shrimp using the monthly time series data of free on board (FOB) price at size 30-40 pieces/kg in the period from January 2011 to December 2016. The results confirmed that the SARIMA (2,1,1)(0,1,11)12 model was the most suitable for explaining the fluctuation of black tiger shrimp prices. The forecasting model was proved to be very reliable; the predicted shrimp prices in January 2017 were roughly equal to the real ones with the 95% confidence interval.
Keywords: Black tiger shrimp forecast, prices, Seasonal ARIMA model (SARIMA model)

Tóm tắt

Dự báo giá xuất khẩu có vai trò quan trọng đối với doanh nghiệp xuất khẩu và các nhà lập chính sách để đưa ra quyết định kinh doanh có tính chiến lược. Mục tiêu của nghiên cứu là sử dụng mô hình SARIMA để dự báo giá giao lên tàu (FOB) thực tôm sú ngắn hạn với nguồn số liệu là chuỗi giá tôm sú có kích cỡ 30-40 con/kg theo thời gian từ tháng 1/2011 đến tháng 12/2016. Kết quả nghiên cứu khẳng định mô hình (2,1,1)(0,1,11)12 là phù hợp để giải thích được sự biến động giá FOB thực của tôm sú trong giai đoạn nói trên. Đồng thời, mô hình dự báo rất đáng tin cậy, giá trị thực của tháng 1 trong năm 2017 nằm trong khoảng tin cậy 95% và gần bằng với giá trị dự báo với điểm sai số dự báo nhỏ.
Từ khóa: Dự báo giá, giá xuất khẩu, tôm sú, SARIMA

Article Details

Tài liệu tham khảo

Adanacioglu, H., and Yercan, M. (2012). An analysis of tomato prices at wholesale level in Turkey: an application of SARIMA model. Custos e@ gronegócio on line, 8(4): 52-75.

Alnaa, S.E. and Ferdinand, A., 2011. ARIMA approach to predicting inflation Ghana. J. Econ. Int. Finance, 3(5): 328-336.

Box, G., and Jenkins, G. (1970). Time Series Analysis-Forecasting and Control. San Francisco: Holden Day. 553 p.

Box, G. E., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., and Ljung, G. M., 2015. Time series analysis: forecasting and control. John Wiley and Sons.

Brockwell, P. J., and Davis, R. A., 2016. Introduction to time series and forecasting. Springer -Verlag, New York.

Chandran, K. P., and Pandey, N. K. (2007). Potato price forecasting using seasonal ARIMA approach. Potato Journal, 34(1-2): 137-138.

Gujarati, D., 2004. Basic Econometrics. United States Military Academy, West Point.

Lê Văn Gia Nhỏ, 2016. Xây dựng mô hình dự báo giá xuất khẩu hồ tiêu Việt Nam. Viện Khoa Học Kỹ Thuật Nông Nghiệp Miền NamViện.

Loomis, D. G., and Cox, J. E. (2000). A course in economic forecasting: rationale and content. The journal of economic education, 31(4), 349-357.

Martinez, E. Z., Silva, E. A. S. D., and Fabbro, A. L. D. (2011). A SARIMA forecasting model to predict the number of cases of dengue in Campinas, State of São Paulo, Brazil. Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical, 44(4), 436-440.

Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, Nguyễn Khánh Duy (2009), Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, NXB Thống kê

Paul, R. K., and Himadri, G. (2009). GARCH nonlinear time series analysis for modelling and forecasting of India's volatile spices export data. Journal of the Indian Society of Agricultural Statistics, 63(2), 123-131.

Paul, R. K., and Das, M. K. (2010). Statistical modelling of inland fish production in India. Journal of the Inland Fisheries Society of India, 42(2), 1-7.

VASEP, Hiệp hội chế biến thủy sản, 2014. Báo cáo xuấtkhẩu thủy sản thủy sản Việt Nam quí I/2014, quí II/2014, quí III/2014.

VASEP, Hiệp hội chế biến thủy sản, 2015. Báo cáo xuấtkhẩu thủy sản thủy sản Việt Nam quí II/2015, quí III/2015.

VASEP, Hiệp hội chế biến thủy sản, 2017. Báo cáo ngành tôm Việt Nam năm 2016.

Salam, M. A., Salam, S., & Feridun, M. (2006). Forecasting inflation in developing nations: The case of Pakistan. International Research Journal of Finance and Economics, 3(3), 138-159

SCAP, Trung Tâm Chính Sách Chiến Lược Phát Triển Nông Nghiệp Nông Thôn Miền Nam, 2016. Báo cáo ngành hàng thủy sản 6 tháng đầu năm 2016. Viện Chính Sách Chiến Lược Phát Triển Nông Nghiệp Nông Thôn.