Nghiên cứu dự báo lượng hàng qua hệ thống cảng Hải Phòng - Giang, Trần Long; Chi, Nguyễn Thị Diễm (Journal of Transportation Science and Technology, 2022)
Trong thập kỉ qua, kinh tế biển tăng trưởng mạnh mẽ và đóng góp quan trọng trong hội nhập toàn cầu của Việt Nam. Trong thời gian tới, các khu vực trọng điểm sẽ tập trung phát triển các cảng nước sâu như cụm cảng Cái Mép Thị Vải ở phía Nam và cụm cảng Lạch Huyện Hải Phòng ở phía Bắc. Do vậy, nhu cầu nâng cao năng lực dự báo lượng hàng hóa thông qua cảng biển phía Bắc để có những quyết định đầu tư hiệu quả, bắt kịp được cơ hội và vượt qua thách thức là rất cần thiết. Trong bài báo này, nhóm tác giả sử dụng phương pháp Box-Jenkins để xây dựng mô hình ARIMA theo mùa (SARIMA) để dự báo lượng hàng thông qua cảng Hải Phòng dựa trên cơ sở dữ liệu thu thập theo tháng của cảng từ năm 2010 đến 2018. Bài báo cũng đưa ra dự báo lượng hàng thông qua cảng Hải Phòng trong năm 2019 với mức độ sai số chấp nhận được từ 0,31% đến 7,58%. Các tác giả cũng tiến hành dự báo lượng hàng thông qua cảng Hải Phòng trong hai năm 2020 và 2021.
Keywords: Dự báo lượng hàng hóa; cảng Hải Phòng; theo mùa; SARIMA