Nghiên cứu này so sánh bốn mô hình gồm Hồi quy tuyến tính, ARIMA, SVR và Rừng ngẫu nhiên trong dự báo phát thải CO₂ công nghiệp tại Thành phố Hồ Chí Minh. Kết quả cho thấy Hồi quy tuyến tính đa biến (MLR) và SVR tối ưu đạt hiệu năng tốt nhất, với R² lần lượt là 0,932 và 0,923, trong khi Random Forest và ARIMA cho R² âm do hạn chế của bộ dữ liệu chuỗi thời gian nhỏ (n = 52). Phân tích cũng xác nhận giao thông vận tải là động lực ngoại sinh quan trọng nhất đối với phát thải CO₂ công nghiệp của thành phố. Trên cơ sở đó, mô hình MLR ước tính phát thải CO₂ công nghiệp năm 2026 đạt 123,79 Mt CO₂, cung cấp cơ sở tham khảo cho lựa chọn mô hình và ưu tiên giảm phát thải theo ngành.