Ứng dụng mô hình chuỗi thời gian để dự báo giá cổ phiếu

Abstract

Trong bài luận văn này, qua quá trình nghiên cứu và thực hiện thì đã thu được những kết quả sau đây: • Hệ thống hóa các kiến thức có liên quan đến chuỗi thời gian và một số kiến thức cơ bản về thị trường tài chính, thị trường chứng khoán, cổ phiếu ở Việt Nam. • Xây dựng được lý thuyết các mô hình chuỗi thời gian nhằm để dự báo cho giá cổ phiếu trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Các mô hình được khảo sát như mô hình ARIMA, mô hình nhân và mô hình Abbasov-Mamedova có thể thực hiện được trên dữ liệu thực tế bởi các phần mềm RStudio và Excel. • Ứng dụng các mô hình chuỗi thời gian đã xây dựng được ở chương 2 cho dữ liệu thực tế về cổ phiếu CTG. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình AM đem lại hiệu quả dự báo tốt nhất trong 3 mô hình, thể hiện qua các chỉ số đánh giá như MAE, RMSE, MAPE. Mô hình nhân có sai số lớn hơn mô hình AM, các chỉ số của mô hình AM phản ánh xu hướng tổng thể nhưng có xu hướng dự báo thấp hơn giá thực tế. Và mô hình ARIMA cho thấy tính không phù hợp với biến động giá cổ phiếu CTG trong gia đoạn nghiên cứu.