Kỹ Thuật Nuôi, Tin tức

Sử Dụng Học Máy Để Dự Đoán Giá Tôm

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Cần Thơ và Đại học Hokkaido đã sử dụng phương pháp học máy (Machine learning – một dạng trí tuệ nhân tạo) để dự đoán xu hướng giá xuất khẩu tôm Việt Nam, dựa trên thông tin từ các quốc gia xuất khẩu tôm hàng đầu thế giới.

Nghiên cứu này cung cấp một cách tiếp cận mới để đưa ra khả năng dự đoán đáng tin cậy về giá tôm Việt Nam, dựa trên dữ liệu của đối thủ cạnh tranh thay vì chỉ dựa trên dữ liệu của Việt Nam.

Việc áp dụng các kỹ thuật máy tính để cải thiện việc quản lý, dự đoán dịch bệnh hoặc phân tích xu hướng thị trường đang được sử dụng phổ biến. Ví dụ, hệ thống chuyên gia và các công cụ xử lý hình ảnh kỹ thuật số đã được sử dụng để chẩn đoán bệnh tôm. Mặc dù các thuật toán học máy rất hữu ích để đưa ra dự đoán, nhưng chúng phụ thuộc vào cơ sở dữ liệu đáng tin cậy.

Việc dự đoán giá rất quan trọng trong xuất khẩu và nuôi trồng thủy sản vì nó giúp xác định xu hướng thị trường toàn cầu và tăng chất lượng sản phẩm thủy sản.

Một nông dân nuôi tôm ở Việt Nam

Việt Nam là một trong bảy nước xuất khẩu tôm hàng đầu thế giới © ASC

Cơ sở dữ liệu được sử dụng

Các nhà nghiên cứu đã sử dụng cơ sở dữ liệu của Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA), Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp của Liên hợp quốc (FAO) và Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO), trong khoảng thời gian từ tháng 5 năm 1995 đến tháng 5 năm 2019.

Bảy nhà xuất khẩu hàng đầu các sản phẩm tôm đông lạnh cho thị trường Hoa Kỳ bao gồm Trung Quốc, Thái Lan, Ấn Độ, Indonesia, Ecuador, Chile và Việt Nam đã được đưa vào cơ sở dữ liệu.

Các nước xuất khẩu là đối thủ cạnh tranh trực tiếp tại thị trường Hoa Kỳ; do đó, việc tăng giá xuất khẩu của bất kỳ quốc gia nào trong danh sách nêu trên có thể làm thay đổi đường cầu đối với sản phẩm tôm nhập khẩu vào thị trường Hoa Kỳ.

Một kỹ thuật được gọi là “Super Learner”, kết hợp 10 thuật toán đơn giản, được sử dụng để đưa ra dự đoán trong các khoảng thời gian cơ sở đã chọn (3, 6, 9 và 12 tháng).

Để diễn giải dự đoán, các nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp SHApley Additive exPlanations (SHAP) để xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố dự đoán đến giá xuất khẩu, từ đó đề xuất giải pháp phát triển ngành tôm Việt Nam.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng Super Learner là thuật toán cho kết quả ổn định nhất và gần giá trị thực tế nhất hơn bất kỳ thuật toán nào khác trong tất cả các giai đoạn cơ sở.

Biểu đồ cho thấy cách học máy dự đoán giá (đường màu đỏ) so sánh với giá thực tế (đường màu đen)

Dự đoán của “Super Learner” về giá tôm (a) 3 tháng, (b) 6 tháng, (c) 9 tháng và (đ) 12 tháng. © Khiêm và cộng sự, 2022

Theo nghiên cứu, kết quả phân tích SHAP nhấn mạnh rằng sự chênh lệch giá với Ấn Độ, tư cách thành viên WHO, chênh lệch giá với Thái Lan, chênh lệch giá với Trung Quốc, sự bùng phát hội chứng tôm chết sớm (EMS) và chênh lệch giá với Ecuador có tác động lớn nhất đến việc dự đoán giá tôm của Việt Nam.

Các nhà nghiên cứu lưu ý: “Mặc dù các yếu tố khác, bao gồm Hội đồng quản lý nuôi trồng thủy sản, Global GAP, Thực phẩm chất lượng an toàn và chứng nhận HACCP, có tác động ít hơn đến mô hình dự đoán, nhưng chúng vẫn ảnh hưởng đến giá xuất khẩu của Việt Nam và các quốc gia khác liên quan đến đảm bảo sức khỏe, truy xuất nguồn gốc và nguy cơ dịch bệnh.”

Theo nghiên cứu, Việt Nam có thể có được giá tốt hơn cho các sản phẩm tôm nếu thực hiện đầy đủ các chứng nhận an toàn xuất khẩu tôm, điều này có thể mang lại lợi thế cạnh tranh so với các nước sản xuất khác trên thị trường quốc tế.

Các nhà nghiên cứu kết luận: “Giá xuất khẩu từ Ấn Độ, Thái Lan, Trung Quốc nêu bật lợi thế là thành viên của Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) và bất lợi về dịch bệnh trên tôm đang phổ biến ở Việt Nam đã gây tác động không nhỏ đến giá tôm xuất khẩu của Việt Nam.”

Theo The Fish Site

Nguồn: https://thefishsite.com/articles/using-machine-learning-to-predict-shrimp-prices

Biên dịch: Huyền Thoại – Bình Minh Capital

Xem thêm:

You cannot copy content of this page