TAILIEUCHUNG - Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian cho dòng hàng hóa lưu chuyển giữa Đông Á và Đông Nam Á

Trong khi xu hướng toàn cầu hóa và liên kết kinh tế quốc tế khu vực ngày một mạnh mẽ thì Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), với tốc độ tăng trưởng kinh tế cao nhất khu vực, có các hoạt động hợp tác kinh tế và thương mại xuất nhập khẩu hàng hóa ngày một năng động hơn không chỉ trong phạm vi nội vùng ASEAN mà còn với các nước láng giềng Đông Á. | Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian cho dòng hàng hóa lưu chuyển giữa Đông Á và Đông Nam Á 240 Journal of Transportation Science and Technology, Vol 27+28, May 2018 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU CHUỖI THỜI GIAN CHO DÒNG HÀNG HÓA LƯU CHUYỂN GIỮA ĐÔNG Á VÀ ĐÔNG NAM Á TIME SERIES DATA ANALYSIS ON CARGO MOVEMENTS BETWEEN EAST ASIA AND ASEAN COUNTRIES Trần Thị Anh Tâm Bộ môn Kinh tế Vận tải biển, Trường Đại học Giao thông vận tải Tóm tắt: Trong khi xu hướng toàn cầu hóa và liên kết kinh tế quốc tế khu vực ngày một mạnh mẽ thì Hiệp hội các quốc gia Đông Nam Á (ASEAN), với tốc độ tăng trưởng kinh tế cao nhất khu vực, có các hoạt động hợp tác kinh tế và thương mại xuất nhập khẩu hàng hóa ngày một năng động hơn không chỉ trong phạm vi nội vùng ASEAN mà còn với các nước láng giềng Đông Á. Để tìm hiểu quy luật và xu hướng của dòng hàng hóa vận chuyển giữa hai khối kinh tế trên giữa giai đoạn 1992-2016, trong bài này tác giả sẽ sử dụng phương pháp toán kinh tế lượng- mô hình tự hồi quy kết hợp trung bình di động (ARIMA) để phân tích bộ dữ liệu tổng hợp và chi tiết giữa 13 nền kinh tế của Đông Á và ASEAN. Mục tiêu của bài viết là tìm ra các mối quan hệ giữa các dòng hàng hóa thương mại quốc tế, định lượng mô hình đó, và dự báo giá trị tương lai. Từ khóa: Dữ liệu chuỗi thời gian, mô hình tự hồi quy kết hợp trung bình di động, Đông Á, ASEAN, dòng hàng hóa. Chỉ số phân loại: Abstract: As globalization and regional economic integration becomes stronger and closer worldwide, along with the fast growth rate of ASEAN economies, their international trade has not only increased in the intra-region scale but also with their East Asian neighbors. In this paper, we use time series analysis to study trading patterns between ten ASEAN countries and three neighbor countries during 1992- 2016. By using Autoregressive Integrated Moving Average Model (ARIMA) for aggregated data and the disaggregated data of trade value and .

• Kinh tế học
• Dữ liệu chuỗi thời gian
• Mô hình tự hồi quy
• Dòng hàng hóa
• Thương mại xuất nhập khẩu hàng hóa
• Liên kết kinh tế quốc tế khu vực
• Biểu diễn dữ liệu
• Khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
• Miền thời gian
• Phương pháp tiếp cận miền thời gian
• Luận án Tiến sĩ
• Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính
• Dữ liệu chuỗi thời gian dạng luồng
• Mạng dữ liệu
• Chuỗi thời gian mờ
• Dự báo chuỗi thời gian mờ
• Chuỗi thời gian mờ trên ngữ nghĩa
• Đại số gia tử
• Mờ hóa dữ liệu
• Giải mờ dữ liệu
• Kỷ yếu hội thảo khoa học
• Hội thảo Phân tích quản trị dữ liệu thông minh
• Chuỗi dữ liệu thời gian
• Quản trị dữ liệu thông tin
• Phân tích dữ liệu thông tin
• Bài toán khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
• Xây dựng cơ sở dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Chuỗi thời gian
• Cơ sở dữ liệu thời gian
• Mô hình chuỗi thời gian mờ
• Dự báo dữ liệu tuyển sinh
• Quan hệ logic mờ
• Thuật toán tối ưu bầy đàn
• Phương pháp xử lý dữ liệu thiếu
• Chuỗi dữ liệu thời gian một chiều
• Dữ liệu thiếu
• Ước lượng giá trị thiếu
• Độ tương tự
• Thiếu dữ liệu không ngẫu nhiên
• Bài giảng Thống kê và phân tích dữ liệu
• Thống kê dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Dữ báo chuỗi thời gian
• Mô hình nhân quả
• Bài toán dự báo dữ liệu chuỗi thời gian
• Cơ sở dữ liệu Cophieu68
• Cơ sở dữ liệu doanh nghiệp
• Hệ suy luận ANFIS
• Cấu trúc dữ liệu
• Mô hình dự báo
• Mạng nơron FIR
• Xây dựng mô hình ARIMA
• Kỹ thuật khai phá dữ liệu chuỗi thời gian
• Dữ liệu đa chiều
• Mạng đáp ứng xung hữu hạn
• Hệ thống dữ liệu đa chiều
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ Toán học
• Ước lượng trong miền thời gian
• Chuyển đổi dữ liệu
• Mô hình trung bình trượt hồi quy
• Phương trung bình
• Chuỗi dữ liệu
• Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật
• Khoa học máy tính
• Phương pháp điểm giữa
• Dự báo dữ liệu chuỗi thời gian
• Ứng dụng mạng nơron
• Khoảng dự đoán
• Tham số của mô hình
• Mô hình phi tuyến tính
• Mô hình Markov ẩn
• Tóm tắt luận án Tiến sĩ
• Kỹ thuật xén
• Cấu trúc chỉ mục đa chiều
• Dữ liệu quan trắc GPS
• Cầu dây văng
• Phân tích chuỗi thời gian
• Kết cấu cầu dây văng
• Công trình cầu
• Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian
• Quản lý thiên tai
• Khí tượng thủy văn
• Phương pháp máy học tự động hóa
• Dữ liệu pha tạp
• Automated Machine Learning
• Bài giảng Dự báo
• Dự báo kinh tế
• Phương pháp dự báo đơn giản
• Phương pháp phân tích chuỗi thời gian
• Phương pháp làm mịn dữ liệu
• Thống kê ứng dụng trong kinh doanh
• Thống kê ứng dụng
• Phương pháp dự báo
• Dự báo bằng mô hình nhân
• Tìm kiếm tương tự
• Thu giảm số chiều
• Rời rạc hóa
• Rút trích đặc trưng
• Đo đạc bản đồ
• Trắc địa bản đồ
• Dữ liệu viễn thám
• Chuỗi ảnh lập thể theo thời gian
• Điều kiện thực địa
• Kỹ thuật giải mờ
• Giá trị MSE