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.
- Hoàn thiện cơ chế quản lý tài chính đối với dịch vụ sự nghiệp công bảo đảm an toàn hàng hải
- Tiếp cận Fuzzy Delphi xây dựng chức năng điều hành trong quản lý khai thác cơ sở vật chất tại các cơ sở giáo dục đại học công lập Việt Nam
- Tác động của phối hợp quản lý vốn đến tiến độ giải ngân vốn đầu tư công trong các dự án xây dựng giao thông
- Yếu tố màu sắc trong thị trường chứng khoán Việt Nam
- Các yếu tố thúc đẩy thành công của dự án khởi nghiệp sáng tạo trong lĩnh vực năng lượng tái tạo ở Việt Nam : góc nhìn bên đánh giá khởi nghiệp





