Drought is a natural disaster that causes significant damages to the economy, society and environment. Forecasting droughts is crucial for disaster risk management and water security. This study introduces a new method for forecasting seasonal droughts in Vietnam using the Standardized Precipitation Index (SPI) which is based on a combination of dynamic modeling and statistical methods. The precipitation forecast products from regional climate models (RegCM, clWRF) with inputs from Climate Forecast System (CFSv2) were used to calculate the SPI index after statistical calibration. Results show that calibrating model precipitation with statistical methods such as Artificial Neural Networks (ANN) and Multivariate Linear Regression (MLR) significantly improves the precipitation forecast accuracy. Evaluation indices indicate that the SPI calculated with the post-calibration model precipitation has a good reproducibility for drought events, particularly mild droughts. However, there remains some limitations on accurate forecast of the intensity and spatial distribution of moderate drought events in certain regions such as Central Vietnam.Hạn hán là một hiện tượng thiên tai, gây thiệt hại nghiêm trọng đối với kinh tế - xã hội và môi trường. Việc dự báo được hạn hán có ý nghĩa quan trọng trong quản lý rủi ro thiên tai và an ninh nguồn nước. Nghiên cứu này giới thiệu một phương pháp dự báo mùa hạn hán cho Việt Nam bằng chỉ số lượng mưa chuẩn hoá (SPI) trên cơ sở kết hợp mô hình động lực và phương pháp thống kê. Sản phẩm dự báo lượng mưa từ mô hình khí hậu khu vực (RegCM, clWRF) với đầu vào là các trường dự báo toàn cầu CFSv2, sau khi được hiệu chỉnh thống kê, được sử dụng để tính chỉ số hạn SPI. Kết quả cho thấy, việc hiệu chỉnh lượng mưa mô hình bằng các phương pháp thống kê như mạng thần kinh nhân tạo (ANN) và hồi quy tuyến tính đa biến (MLR) đã cải thiện đáng kể độ chính xác dự báo lượng mưa. Các chỉ số đánh giá dự báo cũng cho thấy chỉ số SPI được tính với lượng mưa tổ hợp từ mô hình sau khi hiệu chỉnh có khả năng tái tạo tốt các sự kiện hạn, đặc biệt là hạn nhẹ. Tuy nhiên, phương pháp đề xuất vẫn còn tồn tại một số hạn chế về khả năng dự báo chính xác cường độ và phân bố theo không gian của các đợt hạn vừa tại một số nơi như khu vực miền Trung.