Forecasting Gold Price Trends in Vietnam in the Fourth Quarter of 2025 Using the Arima Model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the context of geopolitical instability taking place in the world, leading to the outbreak of global financial crisis. Financial investors tend to invest in gold as a safe "haven" channel with high profitability (DUNG, 2004) . However, gold prices fluctuate in a complex, random, nonlinear manner and are strongly affected by interest rates, inflation, geopolitics, and USD fluctuations (Kristjanpoller & Minutolo, 2015) . This makes forecasting difficult and poses risks for investors and managers. Therefore, scientific and objective tools are needed instead of emotional forecasting. The ARIMA ( Autoregressive Integrated Moving Average) model was developed by two authors (Box & Jenkins, 1976) to forecast time series to analyze the relationship between past and present data to forecast future trends. In this study, ARIMA is applied to forecast gold prices in Vietnam in the fourth quarter of 2025. Based on the data analyzed, the ARIMA(3,2,1) model is the most optimal model to forecast gold prices in Vietnam. The research results are a scientifically based reference source for investors and organizations in making decisions related to gold to minimize risks and maximize profits.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle