Resumen

La inflación es un elemento clave de una economía nacional, y también es un problema destacado e importante que influye en toda la economía en términos de mercadotecnia. Se trata de un problema complejo que requiere una gran inversión de tiempo y sabiduría para lograr resultados positivos. Por lo tanto, las herramientas apropiadas para pronosticar variables de inflación son crucialmente significativas para la formulación de políticas. En este estudio, se adoptan simultáneamente tanto el cálculo del valor clarificado como el uso de un algoritmo genético para encontrar los parámetros óptimos y construir modelos mejorados: ARIMA, GM(1,1), Verhulst, DGM(1,1) y DGM(2,1) utilizando datos de la inflación vietnamita desde enero de 2005 hasta noviembre de 2013. El MAPE, MSE, RMSE y MAD son cuatro criterios con los que se comparan los resultados de los diversos modelos de pronóstico. Además, para ver si existen diferencias, se aplican las pruebas de Friedman y Wilcoxon. Tanto los

• Materias:Ecuaciones en diferencias Ecuación unidimensional Filtrado de información Prevención de interbloqueos Sistemas estocásticos
• Subjects:Difference equations One-dimensional equation Information filtering Interlock prevention Stochastic systems
• Palabras claves:Inflación; Economía; Pronóstico; Modelos; ARIMA; GM(1,1)
• Keywords:Inflation; Economy; Forecasting; Models; ARIMA; GM(1,1)