Nghiên cứu phương pháp giảm chiều biến và ứng dụng dự báo xuất khẩu

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

MỤC LỤC

Danh mục hình

Danh mục bảng

Danh mục các từ viết tắt

Danh mục các thuật ngữ

MỞ ĐẦU. MỞ ĐẦU

1.1. Cơ sở và động lực nghiên cứu

1.2. Mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu của luận án

1.2.2. Đối tượng nghiên cứu

1.2.3. Phạm vi nghiên cứu

1.2.4. Phương pháp nghiên cứu của luận án

1.3. Ý nghĩa lý luận và thực tiễn của luận án. Những đóng góp chính của luận án

1.4. Cấu trúc Luận án

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO TRÊN TẬP DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN LỚN

1.1. Tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước

1.1.1. Các nghiên cứu ngoài nước

1.1.2. Phương pháp xây dựng mô hình dự báo trên tập dữ liệu tần suất lấy mẫu giống nhau

1.1.3. Phương pháp xây dựng mô hình nowcast trên tập dữ liệu lớn tần suất hỗn hợp

1.1.4. Các nghiên cứu trong nước

1.1.5. Các vấn đề còn tồn tại

1.2. Một số kiến thức cơ sở

1.2.1. Các loại dữ liệu kinh tế - tài chính

1.2.2. Phân loại dự báo

1.2.2.1. Mô hình dự báo có điều kiện

1.2.2.2. Mô hình dự báo không điều kiện

1.2.3. Dữ liệu lớn

1.2.3.1. Khái niệm về dữ liệu lớn

1.2.3.2. Nhận diện một tập dữ liệu lớn

1.2.3.3. Thách thức của dữ liệu lớn

1.2.4. Giảm chiều dữ liệu

1.2.4.1. Độ đo hệ số tương quan Pearson

1.2.4.2. Phương pháp PCA

1.2.4.3. Họ phương pháp SPCA

1.2.4.4. Thủ thuật hàm nhân (kernel)

1.2.4.5. Phương pháp KPCA

1.2.5. Mô hình DFM

1.2.5.1. Mô hình BE nhân tố

1.2.5.2. Mô hình MIDAS nhân tố

1.2.6. Quy trình mô hình hóa dự báo kinh tế - tài chính

1.2.7. Các tiêu chuẩn đánh giá độ chính xác của mô hình

1.3. Kết luận Chương 1

2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP GIẢM CHIỀU BIẾN DỰA VÀO THỦ THUẬT HÀM NHÂN

2.1. Phương pháp giảm chiều biến dựa vào thủ thuật hàm nhân

2.1.1. Phương pháp giảm chiều dựa vào thủ thuật hàm nhân

2.1.2. Giảm chiều bằng sử dụng phương pháp KTPCA#

2.2. Hiệu suất giảm chiều biến của phương pháp KTPCA#

2.2.1. Đối với các tập dữ liệu tần suất lấy mẫu giống nhau

2.2.1.1. Tập dữ liệu thực nghiệm

2.2.1.2. Phương pháp thực nghiệm

2.2.2. Đối với các tập dữ liệu tần suất hỗn hợp

2.2.2.1. Tập dữ liệu thực nghiệm

2.2.2.2. Phương pháp thực nghiệm

2.3. Kết Luận Chương 2

3. CHƯƠNG 3: DỰ BÁO TRÊN TẬP DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN LỚN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP GIẢM CHIỀU DỰA VÀO THỦ THUẬT HÀM NHÂN

3.1. Quy trình dự báo không và có điều kiện sử dụng phương pháp KTPCA#

3.2. Thuật toán dự báo trên tập dữ liệu chuỗi thời gian lớn

3.2.1. Thuật toán dự báo có điều kiện

3.2.2. Thuật toán dự báo không điều kiện

3.3. Độ phức tạp tính toán

3.3.1. Độ phức tạp tính toán của thuật toán CONF

3.3.2. Độ phức tạp tính toán của thuật toán UNCONF

3.4. Dự báo kim ngạch xuất khẩu sử dụng thuật toán dự báo

3.4.1. Xác định vấn đề dự báo

3.4.2. Các yếu tố tác động đến kim ngạch xuất khẩu và thu thập dữ liệu

3.4.2.1. Các yếu tố tác động đến kim ngạch xuất khẩu

3.4.2.2. Tập dữ liệu phục vụ dự báo

3.4.3. Dự báo không điều kiện kim ngạch xuất khẩu

3.4.3.1. Giai đoạn 1: Xử lý dữ liệu

3.4.3.2. Giai đoạn 2: Xác định các chỉ số dẫn báo

3.4.3.3. Giai đoạn 3: Chiết xuất nhân tố và xây dựng mô hình dự báo

3.4.3.4. Giai đoạn 4: Thực hiện dự báo

3.4.3.5. Dự báo ngoài mẫu kim ngạch xuất khẩu

3.4.4. Dự báo có điều kiện kim ngạch xuất khẩu

3.4.4.1. Giai đoạn 1: Xử lý dữ liệu

3.4.4.2. Giai đoạn 2: Lựa chọn biến

3.4.4.3. Giai đoạn 3: Chiết xuất nhân tố bằng sử dụng phương pháp KTPCA#

3.4.4.4. Giai đoạn 4: Xây dựng mô hình dự báo phụ và thực hiện dự báo

3.4.4.5. Dự báo kim ngạch xuất khẩu và xây dựng các kịch bản dự báo

3.5. Kết luận Chương 3

DANH MỤC CÁC NGHIÊN CỨU CỦA TÁC GIẢ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về phương pháp giảm chiều biến

Phương pháp giảm chiều biến là một kỹ thuật quan trọng trong phân tích dữ liệu, đặc biệt là trong lĩnh vực kinh tế - tài chính. Kỹ thuật này giúp giảm số lượng biến trong một tập dữ liệu lớn mà vẫn giữ lại được thông tin quan trọng. Việc áp dụng phương pháp nghiên cứu này giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình dự báo, đặc biệt là trong bối cảnh dữ liệu chuỗi thời gian lớn. Theo nghiên cứu, việc sử dụng các phương pháp như PCA (Phân tích thành phần chính) và SPCA (Phân tích thành phần chính thưa) đã cho thấy hiệu quả trong việc giảm chiều dữ liệu mà không làm mất đi tính chính xác của mô hình. Điều này đặc biệt quan trọng khi số lượng biến lớn hơn nhiều so với số quan sát, dẫn đến việc khó khăn trong việc xây dựng mô hình dự báo chính xác.

1.1. Tầm quan trọng của giảm chiều biến

Giảm chiều biến không chỉ giúp giảm thiểu độ phức tạp của mô hình mà còn tăng cường khả năng giải thích của các kết quả dự báo. Việc giảm chiều giúp loại bỏ các biến không cần thiết, từ đó tập trung vào các yếu tố chính ảnh hưởng đến kết quả dự báo. Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng kỹ thuật giảm chiều có thể cải thiện độ chính xác của các mô hình dự báo, đặc biệt là trong các lĩnh vực như dự báo kim ngạch xuất khẩu. Điều này cho thấy rằng việc tối ưu hóa quy trình dự báo thông qua phân tích dữ liệu là một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả kinh tế.

II. Phương pháp giảm chiều biến dựa vào thủ thuật hàm nhân

Phương pháp giảm chiều biến dựa vào thủ thuật hàm nhân (kernel) là một trong những phương pháp tiên tiến trong việc xử lý dữ liệu lớn. Kỹ thuật này cho phép chuyển đổi dữ liệu vào không gian cao hơn, nơi mà các biến có thể được phân tách rõ ràng hơn. Việc áp dụng mô hình dự báo dựa trên thủ thuật hàm nhân đã cho thấy hiệu quả cao trong việc cải thiện độ chính xác của các dự báo. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng phương pháp KTPCA (Kernel Principal Component Analysis) có thể đạt được hiệu suất giảm chiều tốt hơn so với các phương pháp truyền thống như PCA. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh dữ liệu kinh tế - tài chính, nơi mà số lượng biến thường rất lớn.

2.1. Hiệu suất của phương pháp KTPCA

Phương pháp KTPCA đã được thử nghiệm trên nhiều tập dữ liệu khác nhau và cho thấy hiệu suất vượt trội trong việc giảm chiều biến. Kết quả cho thấy rằng KTPCA không chỉ giữ lại được thông tin quan trọng mà còn cải thiện độ chính xác của các mô hình dự báo. Việc áp dụng phương pháp này trong dự báo kim ngạch xuất khẩu đã chứng minh rằng nó có thể giúp các nhà phân tích đưa ra các quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu lớn. Điều này cho thấy rằng việc sử dụng kỹ thuật giảm chiều như KTPCA là một bước tiến quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình dự báo trong lĩnh vực kinh tế.

III. Ứng dụng trong dự báo xuất khẩu

Việc ứng dụng các phương pháp giảm chiều biến trong dự báo xuất khẩu là một trong những lĩnh vực quan trọng trong nghiên cứu kinh tế. Dự báo kim ngạch xuất khẩu không chỉ giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra quyết định đúng đắn mà còn hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc lập kế hoạch sản xuất và kinh doanh. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các phương pháp giảm chiều như KTPCA có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của các dự báo kim ngạch xuất khẩu. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh Việt Nam có nền kinh tế mở, nơi mà kim ngạch xuất khẩu đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế.

3.1. Quy trình dự báo kim ngạch xuất khẩu

Quy trình dự báo kim ngạch xuất khẩu sử dụng phương pháp giảm chiều biến bao gồm nhiều bước quan trọng. Đầu tiên, cần xác định các yếu tố tác động đến kim ngạch xuất khẩu và thu thập dữ liệu liên quan. Sau đó, áp dụng phương pháp KTPCA để giảm chiều dữ liệu, từ đó xây dựng mô hình dự báo. Cuối cùng, thực hiện dự báo và đánh giá kết quả. Việc áp dụng quy trình này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của dự báo mà còn giúp các nhà phân tích dễ dàng hơn trong việc giải thích kết quả. Điều này cho thấy rằng việc kết hợp giữa phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế là một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả dự báo.

Luận án tiến sĩ: Phương pháp giảm chiều biến và ứng dụng trong dự báo kim ngạch xuất khẩu