Ứng dụng mô hình Sarima dự báo sản lượng xuất khẩu bột cá của Việt Nam
Abstract
The study focuses on applying the SARIMA model to forecast the export volume of fishmeal in Vietnam for the last 8 months of 2023, using R software, Python programming language, and insights from OpenAI's Artificial Intelligence. The research data was collected from the General Department of Vietnam Customs from January 2018 to April 2023. The research findings indicate that the most suitable model for forecasting is SARIMA(1,0,0)(1,0,0)12. Applying this forecasting model yields highly accurate results, closely aligning with export volume. Furthermore, the study proposes several recommendations for export policy planners. Specifically, it emphasizes the importance of diversifying export markets, effectively leveraging opportunities from Free Trade Agreements (FTAs), implementing rational aquaculture zoning, and regulating the export volume of fishmeal to avoid domestic shortages and the paradoxical situation of large-scale imports of fishmeal from other countries.
Tóm tắt
Nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng mô hình SARIMA để dự báo sản lượng bột cá xuất khẩu của Việt Nam trong 8 tháng cuối năm 2023 bằng phần mềm R, ngôn ngữ lập trình Python và gợi ý từ Trí tuệ nhân tạo của OpenAI. Số liệu nghiên cứu thu thập từ Tổng cục Hải quan Việt Nam giai đoạn tháng 01 năm 2018 đến tháng 4 năm 2023. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình phù hợp nhất để dự báo là SARIMA(1,0,0)(1,0,0)12. Vận dụng mô hình dự báo này cho kết quả với độ chính xác cao, gần đúng với sản lượng xuất khẩu thực tế. Ngoài ra, nghiên cứu này cũng đề xuất một số khuyến nghị đối với các nhà hoạch định chính sách xuất khẩu. Cụ thể là các nhà hoạch định cần chú trọng đa dạng hoá thị trường xuất khẩu, khai thác hiệu quả cơ hội từ các FTA, quy hoạch vùng nuôi thủy sản hợp lý, điều tiết sản lượng bột cá xuất khẩu tránh sự thiếu hụt trong nước, tạo sự nghịch lý khi phải nhập khẩu bột cá từ các nước với số lượng lớn.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Tài liệu tham khảo
Bako, H. Y., Rusiman, M. S., Kane, I. L., & Matias-Peralta, H. M. (2013). Predictive modeling of pelagic fish catch in Malaysia using seasonal ARIMA models. Agric. Forest. Fish. 2(3), 136–140.
https://doi.org/10.11648/j.aff.20130203.13
Bộ Ngoại giao Việt Nam. (2021). Trung Quốc áp dụng quy định mới về xuất nhập khẩu từ 1/1/2022, doanh nghiệp cần lưu ý điều gì?. https://ngkt.mofa.gov.vn/trung-quoc-ap-dung-quy-dinh-moi-ve-xuat-nhap-khau-tu-1-1-2022-doanh-nghiep-can-luu-y-dieu-gi/
Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (2008). Time series analysis: forecasting and control (4th ed.). New Jersey, USA: John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9781118619193
ChatGPT ver 24. (2023).
https://chat.openai.com
Chính phủ Việt Nam. (2023). Công điện về việc tiếp tục thực hiện quyết liệt, hiệu quả các nhiệm vụ, giải pháp tháo gỡ khó khăn cho sản xuất, kinh doanh của người dân, doanh nghiệp của Thủ tướng Chính phủ Phạm Minh Chính (Số 470/CĐ-TTg, ngày 26/5/2023). https://baochinhphu.vn/thu-tuong-chi-dao-quyet-liet-thao-go-kho- khan-cho-san-xuat-kinh-doanh-102230526175333845.htm
Cục Thủy sản. (2022). Thị trường bột cá và dầu cá thế giới: Giá cao, nguồn cung cấp không ổn định.
https://tongcucthuysan.gov.vn/vi-vn/tin-t%E1%BB%A9c/-ngh%E1%BB%81-c%C3%A1-th%E1%BA%BF-gi%E1%BB%9Bi/doc-tin/018324/2022-12-20/thi-truong-bot-ca-va-dau-ca-the-gioi-gia-cao-nguon-cung-khong-on-dinh
Diebold, F. X. (2006). Elements of Forecasting (Fourth Edition). Thomson South-Western.
Globefish highlights(n.d). International Markets for Fisheries and Aquacuture Products, Second Issue 2022. https://www.fao.org/3/cc1350en/cc1350en.pdf
Hue, H., Pradit, S., Lim, A., Gonçalo, C., & Nitiratsuwan, T. (2018). Shrimp and fish catch landing trends in Songkhla Lagoon, Thailand during 2003-2016. Applied Ecology Environmental Research, 16(3), 3061-3078.
https://doi.org/10.15666/aeer/1603_30613078
Selvaraj, J. J., Arunachalam, V., Coronado-Franco, K. V., Romero-Orjuela, L. V., & Ramírez-Yara, Y. N. (2020a). Time-series modeling of fishery landings in the Colombian Pacific ocean using an ARIMA model. Regional Studies in Marine Science, 39, 101477.
https://doi.org/10.1016/j.rsma.2020.101477
Selvaraj, J. J., Arunachalam, V., Coronado-Franco, K. V., Romero-Orjuela, L. V., Ramírez-Yara, Y. N., (2020b). Time-series modeling of fishery landings in the Colombian Pacific ocean using an ARIMA model. Regional Studies in Marine Science, 39, 101477.
https://doi.org/10.1016/j.rsma.2020.101477
Tạp chí điện tử Doanh nghiệp và Hội nhập. (2022). Khi sản phẩm phụ cá tra trở thành “mỏ vàng” trong công nghiệp chế biến. https://doanhnghiephoinhap.vn/khi-san-pham-phu-ca-tra-tro-thanh-mo-vang-trong-cong-nghiep-che-bien.html
Tổng cục Hải quan Việt Nam. (2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023). Dữ liệu bột cá xuất khẩu – HS 230120.