Mô hình ARIMA

Mô hình ARIMA là gì?

Mô hình ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) là mô hình dự báo chuỗi thời gian kết hợp ba thành phần: tự hồi quy (AR), sai phân (I) và trung bình động (MA). Mô hình được ký hiệu ARIMA(p,d,q) trong đó p là bậc tự hồi quy, d là bậc sai phân, q là bậc trung bình động. Mô hình do Box và Jenkins đề xuất năm 1970 và hiện là công cụ chuẩn trong phân tích, dự báo kinh tế - tài chính, kế toán quản trị tại các ngân hàng Việt Nam.

Đặc điểm

• Yêu cầu chuỗi phải dừng (stationary) hoặc phải sai phân bậc d để đưa về chuỗi dừng theo kiểm định Augmented Dickey-Fuller.
• Xác định p, q thông qua hàm tự tương quan ACF và PACF, đánh giá mô hình bằng tiêu chí AIC, BIC.
• Kiểm định phần dư bằng Ljung-Box test để đảm bảo phần dư là nhiễu trắng.
• Phù hợp dự báo các chỉ tiêu thuộc Hệ thống chỉ tiêu thống kê quốc gia quy định tại Quyết định 43/2016/QĐ-TTg.
• Được NHNN Việt Nam khuyến khích áp dụng trong mô hình quản trị rủi ro theo Thông tư 13/2018/TT-NHNN và chuẩn Basel II.

Ví dụ

Một ngân hàng thương mại cổ phần tại TP.HCM sử dụng ARIMA(1,1,1) để dự báo số dư tiền gửi khách hàng cá nhân 6 tháng tiếp theo, phục vụ công tác lập kế hoạch huy động vốn và quản lý thanh khoản. Mô hình đạt sai số RMSE dưới 5%, đáp ứng yêu cầu kiểm soát nội bộ và chuẩn báo cáo tài chính theo Thông tư 49/2014/TT-NHNN.