Phản ứng của thị trường chứng khoán trước các bản tin kinh tế vĩ mô

Abstract

Nghiên cứu này khám phá phản ứng của VN-Index trước các tin tức kinh tế vĩ mô bằng cách áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học tiên tiến. Nhóm tác giả phân tích 18.253 bài báo kinh tế từ trang cafef.vn, thu thập từ ngày 01/09/2021 đến 31/08/2024, để đánh giá mức độ tác động của 12 yếu tố kinh tế quan trọng và cảm xúc tổng thể. Sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-40-mini (dùng để đánh giá mức độ tác động chính) và Gemini-1.5-flash (đối chiếu với độ tương đồng 70%), mức độ tác động được định lượng và tích hợp với dữ liệu lịch sử VN-Index để xây dựng mô hình XGBoost. Mô hình dự đoán giá đóng cửa VN-Index với R² đạt 0,9879, thể hiện khả năng dự báo vượt trội. Các công cụ trí tuệ nhân tạo giải thích như SHAP và LIME được sử dụng để phân tích, cho thấy “Báo cáo thu nhập và cổ tức”, “Chính sách đầu tư nước ngoài” và “Ổn định chính trị” là yếu tố chính tác động đến biến động VN-Index. Nghiên cứu xác nhận ảnh hưởng mạnh mẽ của tin tức kinh tế lên thị trường, bổ sung lý thuyết nhà đầu tư bất hợp lý bằng cách chứng minh phản ứng nhà đầu tư thay đổi theo loại tin tức, đồng thời nâng cao hiểu biết về động lực thị trường tại các nước mới nổi như Việt Nam và cung cấp khung AI minh bạch hỗ trợ nhà đầu tư ra quyết định.