Ứng dụng mô hình Arima & Arimax để dự báo số dư tiền gửi không kỳ hạn tại ngân hàng TMCP

Abstract

Với tình hình huy động vốn có nhiều biến động trong thời gian qua, việc dự báo số dư tiền gửi tại ngân hàng mang tính vô cùng cấp bách, liên quan đến việc điều hành thanh khoản và các chiến lược tại ngân hàng. Bên cạnh việc dự báo số dư tiền gửi không kỳ hạn (CASA) và đánh giá tác động của các yếu tố bên ngoài đến CASA. Bài nghiên cứu cũng đưa ra nhận định về hiệu quả giữa mô hình ARIMA và ARIMAX, góp phần bổ sung thêm cơ sở thực tế trong bối cảnh ngân hàng tại Việt Nam. Các số liệu được thu thập trong giai đoạn tháng 01/2019–11/2025, được chia thành tập train-test và được xử lý thành chuỗi dừng (biến đổi log và sai phân). Sau đó, sử dụng các chỉ số (AIC, BIC, RMSE, MAPE và MAE) để đánh giá các mô hình đang được đề xuất. Kết quả cho thấy ARIMA(2,1,1) cho độ chính xác dự báo ngoài mẫu tốt. Trong khi đó, ARIMAX có sự cải thiện độ phù hợp trên tập train nhưng với khi chạy thử dự báo đối chiếu với dữ liệu test thì có sự chênh lệch thực tế lớn. Nghiên cứu cung cấp thêm thông tin đến người điều hành tại ngân hàng về các trong dự báo CASA để có thêm cơ sở trong công tác điều hành và chiến lược kinh doanh. Song song đó, các nghiên cứu trong tương lai có thể xem xét thực hiện với tập dữ liệu dài hơn và sử dụng thêm các phương pháp máy học.