Ứng Dụng SVM Trong Dự Báo Tài Chính Theo Chuỗi Thời Gian

• Tác giả: Nguyễn Minh Tiến
• Người hướng dẫn: TS. Lê Xuân Việt
• Trường học: Trường Đại Học Quy Nhơn
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Ứng Dụng SVM Trong Dự Báo Tài Chính Theo Chuỗi Thời Gian
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Bình Định

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục đích nghiên cứu
• 1.3. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4. Phƣơng pháp nghiên cứu
• 1.5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• 2. TỔNG QUAN VỀ CHUỖI THỜI GIAN
• 2.1. Giới thiệu về chuỗi thời gian
• 2.2. Phân loại chuỗi thời gian
• 2.3. Độ nhiễu
• 2.4. Tính không cố định
• 2.5. Tính không chắc chắn
• 2.6. Tính xu hƣớng
• 2.7. Tính chu kỳ
• 2.8. Các khung dự báo chuỗi thời gian
• 2.9. Các kỹ thuật xử lý chuỗi thời gian
• 2.9.1. Xử lý dữ liệu
• 2.9.2. Kỹ thuật làm mịn
• 3. ỨNG DỤNG SVM TRONG DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN TÀI CHÍNH
• 3.1. Mô hình SVC
• 3.2. Vector hỗ trợ hồi quy (SVR)
• 3.3. Các loại hàm kernel đƣợc sử dụng trong SVM
• 3.4. Cơ sở toán học của hàm kernel
• 3.5. Tính chất của các hàm kernel
• 3.6. Một số hàm kernel thông dụng
• 3.7. Các ứng dụng của SVR trong dự đoán chuỗi thời gian tài chính
• 3.8. Đánh giá độ chính xác với MAPE
• 3.9. Phƣơng pháp dự báo dựa vào mô hình SVR
• 3.10. Kết luận chƣơng 1
• 4. GIỚI THIỆU BÀI TOÁN
• 4.1. Cài đặt thực nghiệm
• 4.2. Kết luận chƣơng 2
• 5. CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM
• 5.1. Giới thiệu bài toán
• 5.2. Cài đặt thực nghiệm
• 5.3. Kết luận chƣơng 3
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Ứng Dụng SVM Trong Dự Báo Tài Chính Theo Chuỗi Thời Gian

Ứng dụng SVM trong dự báo tài chính theo chuỗi thời gian là một trong những ứng dụng quan trọng của dự đoán chuỗi thời gian hiện đại. Dự báo tài chính theo chuỗi thời gian đƣợc coi là một trong những ứng dụng thách thức nhất của dự đoán chuỗi thời gian hiện đại.

1.1. Giới Thiệu Về Chuỗi Thời Gian

Dữ liệu chuỗi thời gian là một tập hợp các quan sát liên tục xảy ra ở các khoảng thời gian cách đều nhau, có thể đƣợc ghi lại hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng, hàng quý hoặc hàng năm.

1.2. Tính Không Cố Định

Dữ liệu chuỗi thời gian tài chính dao động theo những thay đổi trong điều kiện hoạt động mà hệ thống tạo ra chúng. Tuy nhiên, định nghĩa đầy đủ về các điều kiện hoạt động thì không sẵn có vì dữ liệu tài chính phụ thuộc vào nhiều yếu tố mà các nhà phân tích cũng không thể giải thích hay định lƣợng.

II. Tổng Quan Về Chuỗi Thời Gian

Chuỗi thời gian là một tập các giá trị các quan sát biến ngẫu nhiên {zt} đo đƣợc trong các khoảng thời gian nhƣ nhau (hàng năm, quý, tháng, tuần, ngày,…) và đƣợc xếp theo thứ tự thời gian với các đặc điểm có thể kể đến nhƣ: độ nhiễu, tính không cố định, tính không chắc chắn, tính xu hƣớng, tính chu kỳ.

2.1. Độ Nhiễu

Dữ liệu chuỗi thời gian tài chính thƣờng có tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) tƣơng đối thấp, điều này chỉ ra rằng hầu hết các yếu tố chịu trách nhiệm cho dữ liệu thực tế không thể đƣợc tính vào hay giải thích đƣợc.

2.2. Tính Không Cố Định

Dữ liệu chuỗi thời gian tài chính dao động theo những thay đổi trong điều kiện hoạt động mà hệ thống tạo ra chúng. Tuy nhiên, định nghĩa đầy đủ về các điều kiện hoạt động thì không sẵn có vì dữ liệu tài chính phụ thuộc vào nhiều yếu tố mà các nhà phân tích cũng không thể giải thích hay định lƣợng.

III. Ứng Dụng SVM Trong Dự Báo Chuỗi Thời Gian Tài Chính

Ứng dụng SVM trong dự báo chuỗi thời gian tài chính là một trong những ứng dụng quan trọng của dự đoán chuỗi thời gian hiện đại. Dự báo tài chính theo chuỗi thời gian đƣợc coi là một trong những ứng dụng thách thức nhất của dự đoán chuỗi thời gian hiện đại.

3.1. Giới Thiệu Về SVM

SVM là một thuật toán mạng nơron mới, đã đƣợc phát triển bởi Vapnik và cộng sự. Không giống các mạng nơron truyền thống khác khi tối thiểu hóa rủi ro trên một tập dữ liệu hữu hạn, SVM thực hiện nguyên tắc giảm thiểu cấu trúc rủi ro bằng cách giảm cận trên của lỗi tổng quát thay vì lỗi đào tạo.

3.2. Ứng Dụng SVM Trong Dự Báo Chuỗi Thời Gian Tài Chính

Ứng dụng SVM trong dự báo chuỗi thời gian tài chính là một trong những ứng dụng quan trọng của dự đoán chuỗi thời gian hiện đại. Dự báo tài chính theo chuỗi thời gian đƣợc coi là một trong những ứng dụng thách thức nhất của dự đoán chuỗi thời gian hiện đại.