Applying quantitative methods in forecasting the Pangasius export volume

Tran Thi My Dung * , Nguyen Minh Luan , Vo Thanh Tuan and Duong Thi Mai Huong

* Corresponding author (ttmdung@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Received: 10 Jun 2014
Accepted: 04 Aug 2014
Published: 24 Sep 2014
Title: Applying quantitative methods in forecasting the Pangasius export volume
Views
249
Downloads
271
How to Cite
Dung, T. T. M., Luân, N. M., Tuấn, V. T., & Hương, D. T. M. (2014). Applying quantitative methods in forecasting the Pangasius export volume. CTU Journal of Science, (CĐ Thủy sản), 123-132. Retrieved from https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/1856
Issue
No. Special issue on Fisheries (2014)
Section
Aquaculture and Fisheries

Abstract

The purpose of this study is to select an appropriate method that is used to forecast the amount of export Pangasius during the first six months of 2014. The forecasting was based on the statistical data from 2008 to 2013 at the seafoods export company in Mekong Delta. This paper focused on 3 quantitative forecasting methods: decomposition model, Winters? exponential smoothing and combined forecast. Holdout Period method was used in processing data analysis. These forecasting methods were evaluated by mean of absolute deviation and tracking signal. The results of study showed that the combinational forecasting model was suitable with data characteristics.
Keywords: Forecasting, decomposition model, Winters? exponential smoothing, forecast combination, Pangasius export volume

Tóm tắt

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm mục đích lựa chọn phương pháp phù hợp để dự báo sản lượng cá tra xuất khẩu trong 6 tháng đầu năm 2014 dựa vào số liệu thống kê trong giai đoạn 2008 ? 2013 tại một doanh nghiệp xuất khẩu thủy sản ở Đồng bằng sông Cửu Long. Bài báo này tập trung vào dự báo định lượng bằng ba phương pháp: mô hình phân ly, phương pháp san bằng số mũ Winters và mô hình kết hợp. Phương pháp Holdout Period được sử dụng trong quá trình phân tích dữ liệu. Các phương pháp dự báo được đánh giá thông qua chỉ số trung bình sai số tuyệt đối và tín hiệu theo dõi. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình kết hợp là thích hợp với đặc tính của dữ liệu.
Từ khóa: Dự báo, mô hình phân ly, san bằng số mũ Winters, dự báo kết hợp, sản lượng cá tra xuất khẩu

Article Details

References

Andrawis, Robert R., Amir F. Atiya, and Hisham El-Shishiny. 2011. “Combination of Long Term and Short Term Forecasts, with Application to Tourism Demand Forecasting.” International Journal of Forecasting 27 (3): 870–886.

Armstrong, Jon Scott, ed. 2001. Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners. International Series in Operations Research & Management Science. Boston, MA: Kluwer Academic.

Bùi Quang Trung, Nguyễn Quang Minh Nhi, Lê Văn Hiếu, Nguyễn Hồ Diệu Uyên, and Võ Thị Thúy Anh. 2010. “Ứng dụng mô hình ARIMA để dự báo VN_Index.” tuyển tập Báo cáo Hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học lần thứ 7, Đại học Đà Nẵng.

Charles, C. W. 1997. “Selecting the Approriate Forecasting Method.” The Journal of Business Forecasting Methods & Systems, 3, 16: 2–29.

Clements, Michael P. 1998. Forecasting Economic Time Series. Cambridge ; New York: Cambridge University Press.

De Menezes, Lilian M, Derek W. Bunn, and James W Taylor. 2000. “Review of Guidelines for the Use of Combined Forecasts.” European Journal of Operational Research 120 (1): 190–204.

Evans, Michael K. 2002. Practical Business Forecasting. John Wiley & Sons.

George, C. S. Wang. 2004. “Forecasting Practices in Electric and Gas Utility Companies.” Journal of Business and Forecasting Methods & Systems 23: 212–220.

Hanke, John. 1989. “Forecasting in Business Schools: A Follow-up Survey.” International Journal of Forecasting 5 (2): 259–262.

Martins, Vera Lúcia Milani, and Liane Werner. 2012. “Forecast Combination in Industrial Series: A Comparison between Individual Forecasts and Its Combinations with and without Correlated Errors.” Expert Systems with Applications 39 (13): 11479–11486.

Nguyễn Trọng Hoài, Phùng Thanh Bình, and Nguyễn Khánh Duy. 2009. “Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính.” NXB Thống Kê.

Park, Pil S., and Anant M. Kshirsagar. 1996. “Correlation between Successive Values of Anderson’s Classification Statistic in the Hold-out Method.” Statistics & Probability Letters 27 (3): 259–265.

Seyed-Mahmoud Aghazadeh. 2007. “Revenue Forecasting Models for Hotel Management.” The Journal of Business Forecasting 24 (2): 28–32.

Võ Văn Tài. 2002. “Dự báo sản lượng lúa Việt Nam bằng các mô hình toán học.” Tạp chí Khoa học-Trường Đại học Cần Thơ 25b: 125–134.

Waddell, Dianne, and Amrik S. Sohal. 1994. “Forecasting: The Key to Managerial Decision Making.” Management Decision 32 (1): 41–49.

Wilson, J. Holton, Keating Barry, and John Galt Solutions, lnc. 2007. Business Forecasting with Accompanying Excel-Based ForecastXTM Software. 5th ed. McGraw-Hill.