Ứng dụng mô hình dữ liệu tần suất hỗn hợp dự báo tăng trưởng kinh tế Việt Nam - Le Mai, Trang; Hoang Anh, Tuan; Dinh Thi, Ha; Nguyễn Thị, Hiên; Trần Kim, Anh (Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 2022)
Dự báo tăng trưởng kinh tế luôn là mối quan tâm không chỉ của các nhà nghiên cứu mà còn của các nhà hoạch định chính sách của mỗi quốc gia trên thế giới. Đã có nhiều công trình nghiên cứu đưa ra các phương pháp khác nhau để dự báo tăng trưởng GDP, các phương pháp dự báo trước đây đều phân tích dựa trên bộ dữ liệu mà trong đó các biến quan sát phải đưa về cùng một tần suất, điều này có thể làm tăng sai số của ước lượng và bỏ sót những yếu tố quan trọng có tác động đến tăng trưởng kinh tế. Để sử dụng đầy đủ và hiệu quả thông tin kinh tế vĩ mô và tài chính, bài báo này ứng dụng mô hình phân tích dữ liệu với tần suất hỗn hợp MIDAS và mô hình MF-VAR để dự báo tăng trưởng GDP của Việt Nam dựa trên bộ số liệu thu thập trong giai đoạn 2006 – 2020. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng mô hình MIDAS cho kết quả dự báo tốt so với mô hình MF-VAR.