Tạp chí
 
Năm 2017
 
Số 5 [10 - 2017], Năm thứ XXXI

Sử dụng mô hình ARIMA để dự báo giá bán than phục vụ công tác lập kế hoạch khai thác cho các mỏ than lộ thiên Việt Nam

https://tapchi.hoimovietnam.vn/vi/archives?article=170513

  • Cơ quan:

    Trường Đại học Mỏ - Địa chất

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 24-04-2017
  • Sửa xong: 15-07-2017
  • Chấp nhận: 15-10-2017
  • Ngày đăng: 30-10-2017
Trang: 58 - 61
Lượt xem: 17
Xem onlineXem online
Lượt tải: 0
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Meeting the coal demand for thermal power to ensure, energy security is one of the urgent issues nowadays as coal prices fluctuate constantly leading to coal mines without plans to produce the coal, the excessive (or shortage) of coal supplied to thermal power affects the production and business efficiency of the coal industry in general and ppen-pit coal mines in particular. Faced with this Situation, the study forecasting the fluctuation of the thermal coal price for the exploitation planning for Vietnam coal mines in general and the Vietnam open-pit coal mines in particular is very necessary. The authors have studied the use of the ARIMA model to predict the variation in the price of coal with the optimal model chosen as ARIMA (2.0, 1) (1,0,0) [12]. This model helps the coal mines in general and open-pit coal mines in particular can predict the coal price at specific times to set the optimal mining schedule.

Trích dẫn
Nguyễn Hoàng, Bùi Xuân Nam và Nguyên Ngọc Khánh, 2017. Sử dụng mô hình ARIMA để dự báo giá bán than phục vụ công tác lập kế hoạch khai thác cho các mỏ than lộ thiên Việt Nam, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số XXXI, kỳ 5, tr. 58-61.
Tài liệu tham khảo

1. Mohammed s Ahmed và Allen R Cook (1979), Analysis of freeway traffic time-series data by using Box-Jenkins techniques.

2. George Box (2012), "Box and Jenkins: Time series analysis forecasting and control", A Very British Affair: Six Britons and the Development of Time Series Analysis during the 20th Century, tr. 161.

3. Đặng Nữ Hà My (2015), ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo chỉ số VN-lndex”, Trường Đại học Kinh tế Hue.

4. Ergin Erdem và Jing Shi (2011), "ARMA based approaches for forecasting the tuple of wind speed and direction", Applied Energy. 88(4), tr. 1405-1414.

5. Hoàng Thị Bích Vân (2014), "Phân tích diễn biến giá vàng Việt Nam. ứng dụng mô hình ARIMA-ARCH/GARCH dự báo giá vàng ngắn hạn".

6. Ross Ihaka (2005), "Time Series Analysis (Lecture Notes for 475.726)", Statistics Department, University of Auckland, New Zealand.

7. Huỳnh Tấn Nguyên vả Nguyễn Văn Lượng (2017), "ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA ĐỂ Dự BÁO CHỈ SỐ GIÁ TIÊU DÙNG Ở VIỆT NAM", Tạp chí Khoa học và Công nghệ. 5(3).

8. Đỗ Quang (2012), "Xây dựng mô hình ARIMA cho dự báo khách du lịch đến Việt Nam".

9. Shahriar Shafiee và Erkan Topal (2008), "An econometrics view of worldwide fossil fuel consumption and the role of US", Energy Policy. 36(2), tr. 775-786.

11. Ngo Van Quan (2016), "Nghiên cứu cảnh báo hạn hán sử dụng mô hình ARIMA cho lưu vực sông Nakdong của Hàn Quốc", Tạp chí Khoa học kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường(46), tr. 158.

12. Boris Kovalerchuk; Evgenii Vityaev (2001), Advances in Relational and Hybrid Methods, Data Mining in Finance, Kluwer Academic Publishers, Boston, Dordrecht-London.

13. Yuanyuan Wang and athers. (2012), "Application of residual modification approach in seasonal ARIMA for electricity demand forecasting: A case study of China", Energy Policy. 48, tr. 284-294.

14. Li-ming Xue and athers. (2011), "Chinese energy consumption structure prediction by application of ARIMA", China Mining Magazine. 20(4), tr. 24-27. '

10. Nguyễn Ngọc Thiệp (2010), Một số phương pháp khai phá dữ liệu quan hệ trong tài chính và chứng khoán, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Quốc gia Hà Nội, - Đại học Công nghệ.

Các bài báo khác