Thông tin siêu dữ liệu biểu ghi
Trường DC Giá trịNgôn ngữ
dc.contributor.authorPhạm, Ngọc Thành
dc.contributor.otherĐỗ, Thị Hoa Liên
dc.contributor.otherHoàng, Võ Hằng Phương
dc.date.accessioned2022-09-11T17:04:39Z-
dc.date.available2022-09-11T17:04:39Z-
dc.date.issued2020
dc.identifier.isbnkhông có thông tin
dc.identifier.urihttps://dlib.neu.edu.vn/handle/NEU/34624-
dc.descriptionCác phương pháp Toán học và Định lượng
dc.description.abstractBài viết ứng dụng các mô hình trong phương pháp chuỗi thời gian vào dự báo cầu lao động của các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến ở Bình Dương. Trong đó, hai mô hình phổ biến được sử dụng nhiều trong dự báo cầu lao động trong ngắn hạn là ARIMA và VECM được phân tích và so sánh. Mô hình được xây dựng trên dữ liệu từ năm 1996 đến 2014, sau đó dự báo được thực hiện cho các năm 2015 đến 2017 để kiểm tra mức độ chính xác của các mô hình. Kết quả cho thấy cả hai mô hình đều có năng lực dự báo tốt, tuy nhiên, mô hình ARIMA trong trường hợp này có khả năng dự báo chính xác hơn so với mô hình VECM. Bên cạnh đó, nhóm tác giả tìm thấy vai trò quan trọng của vốn sản xuất đối với sự thay đổi cầu lao động ngành công nghiệp chế biến Bình Dương cả trong ngắn hạn và dài hạn.
dc.description.tableofcontents1. Giới thiệu; 2. Cơ sở lý thuyết; 3. Phương pháp nghiên cứu; 4. Kết quả và thảo luận; 5. Kết luận
dc.format.extentKhổ 21 x 29.7
dc.language.isovi
dc.publisherKinh Tế Quốc Dân
dc.subjectDự báo
dc.subjectcầu lao động
dc.subjectphương pháp chuỗi thời gian
dc.subjectcông nghiệp chế biến
dc.subjectARIMA
dc.subjectVECM
dc.titleSo sánh mô hình ARIMA và VECM trong dự báo cầu lao động ở các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến Tỉnh Bình Dương
dc.typeTạp Chí Kinh Tế & Phát Triển
dc.identifier.barcode379408
Bộ sưu tập
01. Tạp chí (Tiếng Việt)


Ảnh bìa
  • 379408.pdf
    • Dung lượng : 937,3 kB

    • Định dạng : Adobe PDF

    • Views : 
    • Downloads : 
  • Biểu ghi đơn giản Thống kê truy cập Open App

    Tải ứng dụng đọc sách

    (Lưu ý: Sử dụng ứng dụng NEU Book Reader để xem đầy đủ tài liệu.
    Bạn đọc có thể tải NEU Book Reader từ App Store hoặc Google play
    với từ khóa "NEU Book Reader")



    Thông tin siêu dữ liệu biểu ghi
    Trường DC Giá trịNgôn ngữ
    dc.contributor.authorPhạm, Ngọc Thành
    dc.contributor.otherĐỗ, Thị Hoa Liên
    dc.contributor.otherHoàng, Võ Hằng Phương
    dc.date.accessioned2022-09-11T17:04:39Z-
    dc.date.available2022-09-11T17:04:39Z-
    dc.date.issued2020
    dc.identifier.isbnkhông có thông tin
    dc.identifier.urihttps://dlib.neu.edu.vn/handle/NEU/34624-
    dc.descriptionCác phương pháp Toán học và Định lượng
    dc.description.abstractBài viết ứng dụng các mô hình trong phương pháp chuỗi thời gian vào dự báo cầu lao động của các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến ở Bình Dương. Trong đó, hai mô hình phổ biến được sử dụng nhiều trong dự báo cầu lao động trong ngắn hạn là ARIMA và VECM được phân tích và so sánh. Mô hình được xây dựng trên dữ liệu từ năm 1996 đến 2014, sau đó dự báo được thực hiện cho các năm 2015 đến 2017 để kiểm tra mức độ chính xác của các mô hình. Kết quả cho thấy cả hai mô hình đều có năng lực dự báo tốt, tuy nhiên, mô hình ARIMA trong trường hợp này có khả năng dự báo chính xác hơn so với mô hình VECM. Bên cạnh đó, nhóm tác giả tìm thấy vai trò quan trọng của vốn sản xuất đối với sự thay đổi cầu lao động ngành công nghiệp chế biến Bình Dương cả trong ngắn hạn và dài hạn.
    dc.description.tableofcontents1. Giới thiệu; 2. Cơ sở lý thuyết; 3. Phương pháp nghiên cứu; 4. Kết quả và thảo luận; 5. Kết luận
    dc.format.extentKhổ 21 x 29.7
    dc.language.isovi
    dc.publisherKinh Tế Quốc Dân
    dc.subjectDự báo
    dc.subjectcầu lao động
    dc.subjectphương pháp chuỗi thời gian
    dc.subjectcông nghiệp chế biến
    dc.subjectARIMA
    dc.subjectVECM
    dc.titleSo sánh mô hình ARIMA và VECM trong dự báo cầu lao động ở các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến Tỉnh Bình Dương
    dc.typeTạp Chí Kinh Tế & Phát Triển
    dc.identifier.barcode379408
    Bộ sưu tập
    01. Tạp chí (Tiếng Việt)


    Ảnh bìa
  • 379408.pdf
    • Dung lượng : 937,3 kB

    • Định dạng : Adobe PDF

    • Views : 
    • Downloads :