SỐ 163 | THÁNG 10/2019
Một cách tiếp cận Bayes trong dự báo tổng sản phẩm quốc nội của Mỹ
Nguyễn Ngọc Thạch
Tóm tắt:
Bài nghiên cứu được thực hiện nhằm dự báo GDP Mỹ cho giai đoạn Q3/2017-Q2/2022 bằng việc sử dụng thuật toán lấy mẫu Random-Walk Metrop-olis-Hastings (MH) trong khuôn khổ cách tiếp cận Bayes. Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Mỹ được chọn là đối tượng dự báo vì đây là nền kinh tế có ảnh hưởng lớn nhất trên thế giới mà sự biến động quy mô sản xuất của nó có tác động quyết định đến nền kinh tế toàn cầu. Trong điều kiện không có cú sốc, nghiên cứu cho kết quả dự báo tích cực về tăng trưởng GDP thực của Mỹ. Tác giả khuyến nghị rằng để hoạch định các chính sách kinh tế hiệu quả, nên sử dụng các kết quả dự báo cả định tính lẫn định lượng.
A Bayesian Approach in the Prediction of The Us’s Gross Domestic Products
Abstract:
This paper is conducted to predict the US’s GDP over the period from Q3/2017-Q2/2022 by using a mathematical algorithm using the Random-Walk Metropolis-Hastings (MH) within the Bayesian approach. The gross domestic product of the US is chosen as a subject for prediction because this is the economy which has the largest impacts in the world and its changes in the production can have decisive impacts on the world economy. Without economic shocks, this study reveals positive estimation results of the US’s GDP. The author suggests that to make effective economic plans, both quantitative and qualitative estimations.