Bài viết này tập trung nghiên cứu ứng dụng các mô hình chuỗi thời gian ARIMA và GARCH để dự báo sản lượng cà phê xuất khẩu của các doanh nghiệp Việt Nam. Dựa trên kết quả lược khảo lý thuyết về các mô hình này và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan, bài viết thực hiện xây dựng, thử nghiệm và so sánh kết quả dự báo của hai mô hình ARIMA và GARCH dựa trên dữ liệu thực tế, từ đó tìm ra mô hình phù hợp nhất Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp dữ liệu dự báo có độ tin cậy, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về xu hướng xuất khẩu cà phê trong tương lai, mà còn hỗ trỢ cho quá trình ra quyết định và xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả. Việc áp dụng các mô hình này cũng mang lại cái nhìn toàn diện hơn về sự biến động của thị trường xuất khẩu cà phê. Nghiên cứu này kỳ vọng sẽ đóng góp vào việc xây dựng mô hình cơ sở, giúp lựa chọn mô hình dự báo phù hợp, từ đó nâng cao hiệu quả quản lý và hoạch định chiến lược trong lĩnh vực xuất khẩu cà phê của Việt Nam.This study explored the application of ARIMA and GARCH time series models to forecast the coffee export output of Vietnamese enterprises. By reviewing the theoretical foundations of these models and examining related empirical studies, the study developed, tested, and compared their forecasting accuracy using real-world data to identify the most suitable model. The findings provided reliable forecasts, enabling enterprises to better anticipate future coffee export trends and make informed decisions to develop effective business strategies. Additionally, the application of these models offers valuable insights into market fluctuations, contributing to a deeper understanding of the coffee export market. This study aimed to establish a foundational modeling framework, supporting the selection of appropriate forecasting methods to enhance management effectiveness and strategic planning in Vietnam's coffee export sector.