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.
- Mối quan hệ giữa phát triển tài chính và rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
- Tác động của tỷ lệ sở hữu nước ngoài tới hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại : bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam
- Kinh nghiệm phát triển kết cấu hạ tầng giao thông của Singapore và hàm ý cho Việt Nam
- Nghiên cứu tác động của các yếu tố mua sắm bền vững đến hiệu quả kinh doanh tại doanh nghiệp ngành đồ ăn nhanh Việt Nam
- Một số vấn đề cơ bản về hoạt động ngân hàng xanh và nghiên cứu thực nghiệm tại BIDV