So sánh khả năng dự báo chỉ số VN Index và HN Index của các mô hình AI và ARIMA
Tác giả: Lưu Thu QuangTóm tắt:
Dự báo VNIndex là công việc thường trực của những chuyên gia phân tích, nhà đầu tư. Trong quá khứ, đã có rất nhiều mô hình dự báo được phát triển để thực hiện điều này. Gần đây nhất các định chế tài chính lại có xu hướng áp dụng những công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) cho hoạt động dự báo. Bài báo này so sánh hiệu quả của các công cụ Al này trong việc dự báo VNindex và HNlndex. Các công cụ Ai được sử dụng bao gồm: Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN), máy vector hỗ trợ (SVM), rừng ngẫu nhiên (RF), bộ nhớ ngắn dài hạn (LSTM) và mô hình tự hồi quy trung bình trượt tích lũy (ARIMA). Kết quả cho thấy LSTM là công cụ AI có khả năng dự báo VNIndex chính xác nhất, với sai số nhỏ nhất. Tuy nhiên, khi dự báo HNIndex, SVM lại có sai số nhỏ hơn so với LSTM. Các công cụ AI khác đều có kết quả dự báo kém hơn cho cả hai chỉ số chứng khoán.
- Kinh nghiệm thực tiễn về thực hiện trách nhiệm xã hội của một số doanh nghiệp nước ngoài và bài học cho các doanh nghiệp Việt Nam
- Thực hành kinh tế tuần hoàn và lòng trung thành của du khách tại khu dự trữ sinh quyển Cần Giờ
- Mối quan hệ giữa phân cấp tài chính và chênh lệch thu nhập theo địa phương : nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam
- Phân tích tác động của các nhân tố đến tính bao trùm trong sử dụng dịch vụ y tế ở Việt Nam
- Tích hợp kế toán quản trị và tài chính thông qua hệ thống ERP : bằng chứng thực nghiệm về tác động đến năng lực ra quyết định tại HEIs và SMEs Việt Nam





