Phân tích dữ liệu kinh doanh và giá cổ phiếu Vinamilk với một số mô hình thống kê.

Abstract

Luận văn tập trung nghiên cứu việc phân tích dữ liệu kinh doanh và dự báo giá cổ phiếu của Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk) thông qua một số mô hình thống kê và học sâu. Trước hết, luận văn hệ thống hóa các kiến thức cơ sở về chuỗi thời gian và dự báo chuỗi thời gian, bao gồm khái niệm, các thành phần cấu thành, tính dừng, hàm tự tương quan, cũng như các tiêu chí đánh giá chất lượng dự báo. Đồng thời, các chỉ tiêu tài chính cơ bản như ROA, ROE và EPS được trình bày và sử dụng nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Trên cơ sở lý thuyết, luận văn tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu kinh doanh và giá cổ phiếu Vinamilk từ các nguồn công khai để áp dụng các mô hình dự báo chuỗi thời gian truyền thống như hàm mũ trơn, Holt, Holt–Winters, ARIMA, ETS, đồng thời triển khai mô hình học sâu LSTM nhằm khai thác các mối quan hệ phi tuyến trong dữ liệu. Việc lựa chọn và so sánh các mô hình được thực hiện dựa trên các tiêu chí thống kê MAPE kết hợp với phân tích chẩn đoán phần dư.