Lockdown 2.0 In Malaysia: Evaluating Forecast Performance of Goods Export with Box-Jenkins Methodology and ARIMA Model
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to model the forecast of Malaysia's export of goods using Autoregressive Integrated Moving Average Model (ARIMA) modelling with Box-Jenkins method. The time-series concerned is from the first quarter of 2015 to the first quarter of 2021 based on the Department of Statistics Malaysia (DOSM) data. The empirical analysis focuses on the five criteria for consideration towards the best model: high significant coefficient, high adjusted R-squared value, low sigma squared value, low Akaike Information Criterion (AIC) and low Schwarz Information Criterion (SIC). The study showed that ARIMA (2,1,2) would be the best model to forecast Malaysian export of goods from the second quarter of 2021 to the fourth quarter of 2022. The quarterly forecast opined the performance rate of Malaysian goods export to be at a stable positive rate of 4.9% throughout 2022, indicating the economic recovery progress that Malaysia would acquire from its vaccination programme and Movement Control Order (MCO) done in the previous year. The annual forecast showed a more precise value after comparing the actual and forecast growth value of exports in 2021. This finding is further supported with qualitative analysis about the validity of the forecast values via reports released by sources such as World Bank and Focus Economics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».