Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo kinh tế thị trường chứng khoán Việt Nam

• Tác giả: Lê Đạt Chí
• Người hướng dẫn: GS. Trần Ngọc Thơ
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế TP.Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kinh Tế Tài Chính – Ngân Hàng
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình Mạng Thần Kinh Nhân Tạo Trong Dự Báo Kinh Tế – Trường Hợp Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2011
• Địa điểm: TP.Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• Lời cam đoan
• Mục lục
• Danh mục các bảng biểu
• Danh mục các hình
• Danh mục các từ viết tắt
• Phần mở đầu
• 1. CHƯƠNG 1: Quan điểm và bằng chứng thực nghiệm việc ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo
• 1.1. Quan điểm lựa chọn công cụ phân tích và dự báo
• 1.2. Mô hình mạng thần kinh nhân tạo – ANN
• 1.3. Mạng thần kinh nhân tạo và các đặc điểm cơ bản của bộ não
• 1.4. Những yếu tố tạo nên một mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• 1.5. Cách thức huấn luyện một mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• 1.6. Một số thước đo trong việc lựa chọn cấu trúc mạng ANN
• 1.7. Các đặc trưng của mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• 1.8. Một số mô hình mạng thần kinh nhân tạo điển hình
• 1.8.1. Mô hình mạng truyền thẳng
• 1.8.2. Mô hình mạng truyền thẳng đa lớp
• 1.8.3. Mô hình mạng lặp lại
• 1.9. Sự vượt trội của mô hình mạng thần kinh trong việc phân tích và dự báo
• 1.10. Việc ứng dụng mô hình ANN trong dự báo – bằng chứng thực nghiệm
• 1.11. Thiết kế một mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• 2. CHƯƠNG 2: Thiết kế và ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo để dự báo giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 2.1. Thiết kế mạng thần kinh nhân tạo để dự báo giá chứng khoán với nhóm biến kinh tế vĩ mô
• 2.2. Lựa chọn biến kinh tế vĩ mô tác động đến giá chứng khoán
• 2.3. Thu thập dữ liệu kinh tế
• 2.4. Tiền xử lý dữ liệu
• 2.5. Phân chia dữ liệu được thu thập để huấn luyện ANN
• 2.6. Xây dựng cấu trúc – Xác định thông số của ANN
• 2.7. Tiêu chuẩn đánh giá tính phù hợp kết quả dự báo của ANN
• 2.8. Huấn luyện hệ thống ANN
• 2.9. Kết quả sử dụng mô hình mạng ANN để dự báo VN-Index
• 2.10. Sử dụng mạng thần kinh được khái quát hóa và mạng truyền thẳng để dự báo giá chứng khoán với nhóm biến kinh tế vĩ mô
• 2.10.1. Dự báo giá chứng khoán bằng cấu trúc mạng thần kinh nhân tạo được khái quát hóa
• 2.10.2. Dự báo giá chứng khoán dựa trên phân tích tác động của các biến kinh tế vĩ mô theo cấu trúc mạng truyền thẳng
• 2.11. So sánh khả năng dự báo giá chứng khoán của mô hình mạng thần kinh nhân tạo với mô hình hồi quy tuyến tính
• 2.11.1. Sự vượt trội của mô hình mạng thần kinh nhân tạo so với mô hình hồi quy tuyến tính khi sử dụng các biến số tài chính
• 2.11.2. Mô hình mạng ANN tuyến tính
• 2.11.3. Kết quả của mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống
• 2.11.4. Mô hình mạng ANN phi tuyến khi khảo sát các biến tài chính
• 2.12. Phân tích và dự báo giá chứng khoán trên TTCK VN dưới tác động của sự biến động các TTCK thế giới
• 2.13. Sử dụng sự thay đổi giá trong quá khứ để dự báo giá chứng khoán trên TTCK VN
• 2.14. Dự báo giá chứng khoán trên TTCK VN dưới tác động của các chỉ báo tâm lý thị trường
• 2.15. Lựa chọn nhập lượng đầu vào
• 2.16. Thu thập và xử lý dữ liệu
• 2.17. Mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• 2.17.1. Xây dựng mô hình mạng thần kinh tuyến tính
• 2.17.2. So sánh và kết luận
• 3. CHƯƠNG 3: Một số đề xuất từ quá trình phân tích và dự báo giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 3.1. Khả năng dự báo giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam
• 3.2. Hành vi tài chính của nhà đầu tư tác động mạnh trong mô hình ANN
• 3.3. Một số đề xuất từ quá trình phân tích và dự báo giá chứng khoán trên TTCK VN
• 3.3.1. Gia tăng điều kiện phát hành chứng khoán nhằm kiểm soát hoạt động huy động vốn của các doanh nghiệp
• 3.3.2. Sớm thay đổi các quy định về tín dụng đầu tư chứng khoán hiện nay của ngân hàng nhà nước
• 3.3.3. Gia tăng điều kiện niêm yết trên các sàn giao dịch chứng khoán ở Việt Nam để tạo ra sự khác biệt thực sự giữa các thị trường
• 3.3.4. Tăng tính chủ động cho Ủy ban chứng khoán nhà nước tiến tới sự độc lập trong hoạt động dưới sự quản lý của chính phủ
• 3.4. Những hạn chế của quá trình nghiên cứu này
• 3.5. Những ứng dụng khác của mô hình mạng thần kinh nhân tạo
• Các công trình nghiên cứu khoa học đã công bố
• Danh mục tài liệu tham khảo
• Phụ lục 1: Một số hàm kích hoạt của mạng thần kinh nhân tạo
• Phụ lục 2: Quá trình phân loại biến theo mô hình ANN
• Phụ lục 3: Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống để phân tích và dự báo VN-Index
• Phụ lục 4: Cách tính các chỉ số phân tích kỹ thuật

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo kinh tế

Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc dự báo kinh tế, đặc biệt là trong lĩnh vực thị trường chứng khoán. Việc ứng dụng ANN giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo nhờ khả năng xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp. Nghiên cứu này sẽ tập trung vào việc áp dụng ANN trong dự báo giá chứng khoán tại Việt Nam, một thị trường đang phát triển nhanh chóng.

1.1. Mạng thần kinh nhân tạo là gì và cách hoạt động

Mạng thần kinh nhân tạo là một mô hình tính toán được thiết kế để nhận diện mẫu và dự đoán. ANN hoạt động dựa trên cấu trúc giống như não người, với các neuron kết nối với nhau để xử lý thông tin. Điều này cho phép ANN học hỏi từ dữ liệu và cải thiện khả năng dự báo theo thời gian.

1.2. Lịch sử phát triển của mạng thần kinh nhân tạo

Mô hình ANN đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển từ những năm 1940. Sự phát triển của công nghệ thông tin và khả năng xử lý dữ liệu đã giúp ANN trở thành một công cụ mạnh mẽ trong phân tích và dự báo kinh tế, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính.

II. Thách thức trong việc dự báo kinh tế thị trường chứng khoán Việt Nam

Dự báo giá chứng khoán là một nhiệm vụ phức tạp do sự biến động không ngừng của thị trường. Các yếu tố như chính trị, kinh tế vĩ mô và tâm lý nhà đầu tư đều ảnh hưởng đến giá chứng khoán. Việc sử dụng các phương pháp truyền thống thường không đủ để nắm bắt được các yếu tố phi tuyến trong dữ liệu.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến giá chứng khoán

Giá chứng khoán chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố như lãi suất, tỷ giá hối đoái, và các chỉ số kinh tế vĩ mô. Những yếu tố này thường có mối quan hệ phức tạp và không dễ dàng để phân tích bằng các phương pháp truyền thống.

2.2. Hạn chế của các phương pháp dự báo truyền thống

Các phương pháp như hồi quy tuyến tính thường không thể nắm bắt được tính phi tuyến của dữ liệu tài chính. Điều này dẫn đến độ chính xác thấp trong các dự báo, đặc biệt là trong các giai đoạn biến động mạnh của thị trường.

III. Phương pháp ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo

Việc thiết kế và triển khai mô hình ANN để dự báo giá chứng khoán bao gồm nhiều bước quan trọng. Từ việc thu thập dữ liệu, tiền xử lý cho đến huấn luyện mô hình, mỗi bước đều ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Mô hình ANN có thể được tối ưu hóa để cải thiện độ chính xác của dự báo.

3.1. Thiết kế mô hình mạng thần kinh nhân tạo

Thiết kế mô hình ANN bao gồm việc xác định cấu trúc mạng, số lượng neuron và các tham số khác. Việc lựa chọn cấu trúc phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo mô hình có thể học hỏi và dự đoán chính xác.

3.2. Huấn luyện và kiểm tra mô hình ANN

Quá trình huấn luyện mô hình ANN bao gồm việc sử dụng dữ liệu lịch sử để tối ưu hóa các trọng số. Sau khi huấn luyện, mô hình cần được kiểm tra với dữ liệu mới để đánh giá độ chính xác và khả năng dự đoán.

IV. Kết quả nghiên cứu ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo

Nghiên cứu cho thấy mô hình ANN có khả năng dự báo giá chứng khoán tốt hơn so với các phương pháp truyền thống. Kết quả dự báo từ mô hình ANN cho thấy độ chính xác cao, đặc biệt trong các giai đoạn biến động của thị trường.

4.1. So sánh kết quả dự báo giữa ANN và hồi quy tuyến tính

Kết quả cho thấy mô hình ANN vượt trội hơn so với hồi quy tuyến tính trong việc dự báo giá chứng khoán. Mô hình ANN có khả năng nắm bắt các mối quan hệ phi tuyến và cung cấp các dự báo chính xác hơn.

4.2. Ứng dụng thực tiễn của mô hình ANN trong thị trường chứng khoán

Mô hình ANN không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của dự báo mà còn hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc ra quyết định. Việc áp dụng ANN trong thực tiễn đã cho thấy những kết quả tích cực trong việc dự báo giá chứng khoán tại Việt Nam.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của ứng dụng ANN

Mạng thần kinh nhân tạo đã chứng minh được giá trị của mình trong việc dự báo kinh tế, đặc biệt là trong lĩnh vực thị trường chứng khoán. Tương lai của việc ứng dụng ANN trong dự báo kinh tế hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội mới cho các nhà đầu tư và nhà nghiên cứu.

5.1. Tương lai của mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo kinh tế

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ và khả năng xử lý dữ liệu, ANN sẽ tiếp tục được cải tiến và ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực khác nhau của kinh tế và tài chính.

5.2. Khuyến nghị cho nghiên cứu và ứng dụng tiếp theo

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình ANN để tối ưu hóa khả năng dự báo. Việc kết hợp ANN với các phương pháp phân tích khác có thể mang lại những kết quả tốt hơn trong tương lai.