ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA TRONG DỰ BÁO NGẮN HẠN TỶ GIÁ HỐI ĐOÁI CỦA VIỆT NAM (USD/VND) TRONG NGẮN HẠN
Phạm Ngọc Nữ [1]
Sinh viên K62 CLC Kinh tế Đối ngoại – Viện Kinh tế và Kinh doanh quốc tế
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Nam
Phùng Duy Quang
Giảng viên Khoa Công nghệ và Khoa học dữ liệu
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Nam
Tóm tắt
Nghiên cứu này áp dụng mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) để dự báo tỷ giá USD/VND dựa trên dữ liệu quan sát hằng ngày từ tháng 1/2022 đến tháng 4/2025. Phương pháp Box-Jenkins được sử dụng nhằm xây dựng và kiểm định mô hình ARIMA tối ưu thông qua các bước phân tích chẩn đoán dữ liệu, kiểm định tính dừng, nhận dạng mô hình, ước lượng tham số và đánh giá khả năng dự báo. Mô hình ARIMA(3,1,1) được lựa chọn dựa trên ý nghĩa thống kê và các tiêu chí thông tin. Nhiều thước đo hiệu quả dự báo, bao gồm RMSE, MAE, MAPE, MASE và kiểm định tự tương quan phần dư, được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình. Kết quả cho thấy mô hình cuối cùng có khả năng dự báo tốt, đặc biệt trong việc nắm bắt các biến động ngắn hạn của tỷ giá với mức tự tương quan phần dư rất thấp và sai số phần trăm nhỏ. Điều gợi ý rằng mô hình ARIMA tiếp tục là công cụ đáng tin cậy cho dự báo tỷ giá hối đoái tại thị trường Việt Nam trong ngắn hạn.
Từ khóa: ARIMA, mô hình chuỗi thời gian, thị trường ngoại hối (FOREX), dự báo tỷ giá, USD/VND
APPLICATION OF ARIMA MODEL IN FORECASTING VIETNAM’S FOREIGN EXCHANGE RATE (USD/VND) IN THE SHORT TERM
Abstract
This study applies the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model to forecast the USD/VND exchange rate using daily observations from January 2022 to April 2025. We adopt the Box – Jenkins methodology to build and validate an optimal ARIMA model through data diagnostics, stationarity testing, model identification, parameter estimation, and forecast evaluation. The selected model, ARIMA(3,1,1), was identified based on statistical significance and information criteria. Multiple performance metrics – including RMSE, MAE, MAPE, MASE, and residual autocorrelation – are employed to assess forecast accuracy. The final model demonstrates good predictive performance, particularly in capturing short-term exchange rate dynamics with minimal residual autocorrelation and a very low percentage error. The results suggest that the ARIMA model remains a reliable tool for short-term exchange rate forecasting in the recent Vietnamese context.
Keywords: ARIMA model, time series analysis, foreign exchange market (FOREX), exchange rate forecasting, USD/VND
[1] Tác giả liên hệ, Email: k62.2312150185@ftu.edu.vn