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.
- Cấu trúc tài chính trong đảm bảo an ninh tài chính tại các công ty vận tải Việt Nam
- Thanh khoản và rủi ro kiệt quệ tài chính : góc nhìn đa ngành từ các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam
- Các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng bền vững của các doanh nghiệp ngành nhựa niêm yết tại Việt Nam
- Mối quan hệ giữa các thành phần hàng tồn kho và hiệu quả tài chính của doanh nghiệp : bằng chứng thực nghiệm từ các doanh nghiệp sản xuất vật liệu xây dựng niêm yết
- Ảnh hưởng của giá trị môi trường và vai trò điều tiết của cảm nhận tính hiệu quả của hành vi đến thái độ đối với tiêu dùng xanh của người tiêu dùng Việt Nam





