20361Dự báo giá bitcoin bằng các mô hình học máy
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu giá đóng cửa của Bitcoin từ ngày 07/10/2021 đến 08/02/2025 và của các mô hình học máy tiên tiến (RNN, LSTM, GRU, LSTMGRU, GRU-LSTM) để dự báo giá Bitcoin và so sánh, đánh giá hiệu suất của các mô hình sử dụng. Kết quả cho thấy, GRU là mô hình tối ưu nhất để dự báo giá Bitcoin.
20362Dự báo giá trị chịu rủi ro và thua lỗ dự kiến tại thị trường chứng khoán Việt Nam với phân phối xác suất biến thiên theo thời gian
Bài nghiên cứu này đánh giá về vai trò của ghi nhận biến thiên theo thời gian đối với các mômen bậc cao trong phân phối xác suất có điều kiện của tỷ lệ sinh lời đối với thị trường chứng khoán Việt Nam. Cụ thể, nghiên cứu đánh giá khả năng dự báo giá trị chịu rủi ro (Value at Risk - VaR) và giá trị thua lỗ dự kiến (Expected Shortfall – ES) cho VN-Index và HNX-Index tại hai mốc phân vị phổ biến là 1% và 5% với các giả định khác nhau về phân phối xác suất trong mô hình GARCH. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình GJR-ACD với giả định các mômen bậc cao của phân phối xác suất có điều kiện biến thiên theo thời gian cho kết quả dự báo tốt nhất đối với cả VaR và ES.
20363Dự báo hoạt động ngân hàng bằng thuật toán rừng ngẫu nhiên
Mục tiêu của nghiên cứu này là dự báo hoạt động của ngân hàng dựa trên kỹ thuật trí tuệ nhân tạo thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF). Để chứng minh tính hiệu quả của mô hình dự báo dựa trên RF, các mô hình dự báo khác được dựa trên ba kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác là mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp (ANN-MLP), mạng hàm cơ sở bán kính (RBF) và hồi quy tuyến tính (MLR) cũng được phát triển. Dữ liệu được sử dụng trong xây dưng mô hình gồm 405 mẫu được thu thập từ 45 ngân hàng hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn 2002-2022. Các chỉ số đầu ra dự báo bao gồm tổng các khoản vay và tổng tiền gửi huy động. Kết quả thực nghiệm và các chỉ số đánh giá mô hình xác định mô hình dự báo dựa trên kỹ thuật RF cho độ chính xác cao nhất.
20364Dự báo khả năng chống chọc thủng sàn bê tông cốt thép bị ăn mòn
Trình bày kết quả đánh giá khả năng chịu lực của sàn phẳng không dầm có cốt dọc bị ăn mòn thông qua 123 dữ liệu thực nghiệm thu thập được từ các nghiên cứu trước đây dựa trên 3 tiêu chuẩn ACI 318-19, Eurocode 2 và TCVN 5574:2018
20365Dự báo khả năng gặp khó khăn tài chính cho các công ty niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán TP. Hồ Chí Minh
Đưa các biến tài chính vào mô hình hồi quy, sau đó lần lượt bổ sung các biến kinh tế vĩ mô và thị trường vào mô hình. Đồng thời quá trình hồi quy cũng được thực hiện với các độ trễ khác nhau dựa trên phương pháp hồi quy Logit với dữ liệu bảng. Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến tài chính kết hợp các thông tin vĩ mô và thị trường giúp gia tăng mức độ chính xác trong việc dự báo tình trạng gặp khó khăn tài chính của DN, trong đó các biến kinh tế vĩ mô có tác động mạnh nhất.
20366Dự báo khó khăn tài chính và các mô hình dự báo khó khăn tài chính doanh nghiệp
Trình bày khái niệm dự báo khó khăn tài chính doanh nghiệp; Các mô hình dự báo khó khăn tài chính doanh nghiệp.
20367Dự báo kiệt quệ tài chính của các doanh nghiệp Việt Nam: Ứng dụng machine learning
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mô hình XGBoost là phù hợp nhất cho dự báo KQTC tại Việt Nam. Từ kết quả nghiên cứu, chúng tôi cũng đã đề xuất một số hàm ý quản trị và hàm ý chính sách trong việc lựa chọn mô hình dự báo KQTC và theo dõi các yếu tố tác động đến KQTC để phát triển bền vững doanh nghiệp.
20368Dự báo kinh tế khu vực châu Á - Thái Bình Dương
Những dự báo của các nhà nghiên cứu kinh tế về tình hình kinh tế của các nước châu Á - Thài Bình Dương.
20369Dự báo kinh tế Việt Nam năm 2022: Mở cửa sớm, phục hồi nhanh
Do ảnh hưởng dịch Covid-19, bức tranh kinh tế Việt Nam năm 2021 chủ yếu mang gam màu trầm nhiều chỉ số vĩ mô bị kéo tụt. Có hơn 90 ngàn danh nghiệp buộc phải rời thị trường, thâm hụt thương mại gia tăng, nhập siêu 9 tháng hơn 2 tỷ USD, hoạt động du lịch gần như đóng băng hoàn toàn.
20370Dự báo lạm phát bằng cấu trúc kỳ hạn của lãi suất tại Việt Nam
Bài viết xem xét khả năng dự báo lạm phát từ cấu trúc kỳ hạn của lãi suất bằng cách sử dụng dữ liệu lãi suất trái phiếu ở Việt Nam trong giai đoạn 2009 - 2019. Kết quả cho thấy, khả năng dự báo lạm phát của cấu trúc kỳ hạn của lãi suất tương đối yếu trong ngắn hạn, tuy nhiên trong dài hạn khả năng này được cải thiện. Điều này hàm ý rằng, thông tin từ cấu trúc kỳ hạn của lãi suất trong dài hạn có thể được các cơ quan hoạch định chính sách sử dụng với mục đích tham khảo. Ngoài ra, cấu trúc kỳ hạn của lãi suất danh nghĩa không chứa thông tin về cấu trúc kỳ hạn của lãi suất thực kỳ vọng.