Thống kê Bayes và ứng dụng trong dự báo giá chứng khoán của các ngân hàng và công ty tài chính ở Việt Nam

Abstract

Dự báo là một vấn đề rất được quan tâm, đặc biệt trong lĩnh vực kinh tế - tài chính. Một khi dự báo tốt, kết quả dự báo sẽ rất hữu ích cho các doanh nghiệp trong việc đưa ra các chính sách quản lý, cũng như giúp các nhà đầu tư đối tác hóa lợi nhuận. Bên cạnh đó, theo Quyết định số 242/QĐ-TTg ngày 28/2/2019 của Thủ tướng Chính phủ về phê duyệt đề án “cơ cấu lại thị trường chứng khoán và thị trường bảo hiểm đến năm 2020 và định hướng đến năm 2025” đòi hỏi các công ty phải chuẩn hóa hoạt động nghiệp vụ kinh doanh, báo cáo chính xác và minh bạch, các nhà đầu tư sẽ có đầy đủ cơ sở giúp đưa ra các quyết định đầu tư, góp vốn hiệu quả nhất. Thống kê Bayes sử dụng phối hợp thông tin hàm hợp lý các giá trị và thông tin tiên nghiệm sẽ đưa ra kết quả dự báo phù hợp với thực tế hơn nên chính xác hơn. Các bài toán dự báo ngắn hạn thường tại thời điểm t sẽ dự báo thời điểm nay sau đó là (t + 1); trong khi đó, đối với thị trường chứng khoán Việt Nam, nhà đầu tư cần phải dự báo đến thời điểm (t + 3) – đây là thời điểm nhà đầu tư mới có thể giao dịch cổ phiếu mới mua, tức là nhà đầu tư cần mở rộng hơn kết quả dự báo nhằm lường trước các rủi ro có thể xảy ra. Hơn thế nữa, thị trường chứng khoán liên tục có các tin tức cập nhật nên các tham số dự báo được coi như là hằng số sẽ không còn phù hợp. Chính vì vậy, nhóm tác giả thực hiện nghiên cứu ứng dụng thống kê Bayes trong bài toán dự báo giá chứng khoán của các ngân hàng thương mại và công ty tài chính đến thời điểm (t + 3). Ứng dụng cho kết quả dự báo khoảng đúng khá cao, đạt 89,02% (dự báo khoảng với xác suất 68%).