kiepcodon228
New Member
Link tải luận văn miễn phí cho ae
Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo kinh tế - Trường hợp thị trường chứng khoán Việt Nam
· Tên luận án: “Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo kinh tế
Trường hợp thị trường chứng khoán Việt Nam”
· Ngành khoa học của luận án: Kinh tế tài chính – ngân hàng, mã số: 62.31.12.01
· Tên đơn vị đào tạo: Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh
Những điểm mới của luận án:
Qua những nghiên cứu trước đây dựa trên các mô hình hồi quy tuyến tính và phi tuyến để
phân tích và dự báo thị trường chứng khoán Việt Nam, gần như chưa có một mô hình nào cho
thấy khả năng dự báo thị trường chứng khoán Việt Nam, điều này đặt ra cho luận án một số
câu hỏi: phải chăng thị trường chứng khoán Việt Nam là không thể dựa báo trước các biến
giải thích hiện hữu? hay phải chăng mô hình tiếp cận để phân tích và dự báo giá chứng khoán
là không phù hợp với đặc điểm của thị trường, của biến dự báo?... Qua quá trình tìm hiểu,
những công trình nghiên cứu trên thế giới về lĩnh vực phân tích và dựa báo, Luận án chọn mô
hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Những luận cứ của mô hình mạng ANN phù hợp với
biến nghiên cứu (biến động của thị trường tài chính mang tính phi tuyến (Bollerslev (1986),
Fang và cộng sự (1994),…), Chatterjee và cộng sự (2000) cung cấp một tổng quan về hệ
thống ANN và phạm vi sử dụng rộng rãi của chúng trên thị trường tài chính… làm những
bằng chứng thực nghiệm tốt cho quá trình nghiên cứu mô hình mạng ANN. Đồng thời, quá
trình nghiên cứu mạng ANN trong việc ứng dụng vào thị trường tài chính không yêu cầu
những giả định nghiêm ngặt như mô hình hồi quy. Điều này cho thấy, tính hấp dẫn của mô
hình ANN với đặc điểm của thị trường tài chính nhất là những thị trường của những nền kinh
tế mới nổi như Việt Nam. Do đó, luận án tập trung nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình
ANN trong dự báo thị trường chứng khoán Việt Nam.
Dựa trên mục tiêu nghiên cứu của luận án:
1. Khả năng ứng dụng mô hình ANN trong dự báo giá chứng khoán trên thị trường
chứng khoán Việt Nam.
2. Lựa chọn cấu trúc mạng ANN phù hợp trong dự báo giá chứng khoán.
3. Hiệu quả ứng dụng mô hình ANN tốt hơn mô hình hồi quy tuyến tính.
4. Tìm ra nhóm biến có thể giúp dự báo giá chứng khoán trên thị trường chứng
khoán Việt Nam qua đó gợi ý một số chính sách liên quan.
Luận án đã giải quyết các mục tiêu này để đạt được các kết quả sau:
(1). Tìm ra cơ chế vận hành của mô hình mạng ANN khi sử dụng để dự báo các biến
kinh tế theo chuỗi thời gian trong thị trường tài chính.
(2). Qua đó vận dụng mô hình ANN để khảo sát khả năng dự báo giá chứng khoán
trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
(3). Quá trình nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình mạng ANN vào dự báo giá
chứng khoán Việt Nam, luận án đã chỉ ra cấu trúc mạng truyền thẳng với hàm
2
truyền là hàm phi tuyến sẽ cho ra kết quả dự báo tốt hơn các cấu trúc mạng ANN
khác.
(4). Đồng thời, trong quá trình khả sát khả năng ứng dụng mô hình ANN để dự báo
giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam, luận án đã chứng minh
tính hiệu quả và sự vượt trội của mô hình mạng ANN hơn hẳn mô hình hồi quy
truyền thống thường được áp dụng lâu nay trên thị trường. Điều này cho thấy, khả
năng dự báo giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam là hoàn toàn
có thể thực hiện được nếu được tiếp cận trên các cấu trúc mạng ANN khác nhau
của mô hình ANN. Điều này làm thay đổi những kết luận của những công trình
nghiên cứu trước đây khi phân tích và dự báo giá chứng khoán trên thị trường
chứng khoán Việt Nam.
(5). Không dừng lại ở kết quả trên, luận án tiếp tục khảo sát các biến giải thích có thể
có trên cơ sở thu thập thông tin, luận án đã tìm kiếm các nhóm biến giải thích
khác nhau cho những khung thời gian phân tích khác nhau để tìm kiếm các biến
có khả năng dự báo tốt nhất. Qua đó, nhóm biến phản ánh tình hình tài chính của
doanh nghiệp niêm yết lại cho khả năng dự báo tốt nhất co sự thay đổi giá chứng
khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên các biến vĩ mô cũng cho
ra tác động mạnh đến sự thay đổi về giá trên thị trường chứng khoán, nhưng mức
độ dự báo lại không cho kết quả chính xác hơn nhóm biến tài chính. Điều đáng
chú ý là, nếu cùng các biến khảo sát trên thì mô hình hồi quy truyền thống lại tỏ ra
kém hiệu quả.
(6). Trong quá trình tìm kiếm, khảo sát các nhóm biến, luận án đã phát hiện ra tính
chất hành vi của nhà đầu tư tồn tại khá mạnh mẽ, điều này đã tác động đến quá
trình biến động giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Quá trình
phân tích này cũng trùng hợp với những nghiên cứu trước đây về sự tồn tại hành
vi của nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán, chính hành vi này quyết định nên
xu hướng biến động trong giá chứng khoán mà chưa có mô hình nào đo lường để
dự báo. Như vậy, những thị trường mà nơi đó yếu tố hành vi của con người quyết
định nên xu hướng của sự thay đổi thì khả năng ứng dụng mô hình ANN càng tỏ
ro tính hiệu quả và sự vượt trội cao.
Như vậy, dựa trên các mục tiêu nghiên cứu, luận án đã phát hiện ra những kết quả trên. Điều
này cung cấp thêm những phương pháp, công cụ trong phân tích và dự báo các biến kinh tế,
điển hình là thị trường chứng khoán Việt Nam.
Giáo viên hướng dẫn Nghiên cứu sinh
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo kinh tế - Trường hợp thị trường chứng khoán Việt Nam
· Tên luận án: “Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo trong dự báo kinh tế
Trường hợp thị trường chứng khoán Việt Nam”
· Ngành khoa học của luận án: Kinh tế tài chính – ngân hàng, mã số: 62.31.12.01
· Tên đơn vị đào tạo: Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh
Những điểm mới của luận án:
Qua những nghiên cứu trước đây dựa trên các mô hình hồi quy tuyến tính và phi tuyến để
phân tích và dự báo thị trường chứng khoán Việt Nam, gần như chưa có một mô hình nào cho
thấy khả năng dự báo thị trường chứng khoán Việt Nam, điều này đặt ra cho luận án một số
câu hỏi: phải chăng thị trường chứng khoán Việt Nam là không thể dựa báo trước các biến
giải thích hiện hữu? hay phải chăng mô hình tiếp cận để phân tích và dự báo giá chứng khoán
là không phù hợp với đặc điểm của thị trường, của biến dự báo?... Qua quá trình tìm hiểu,
những công trình nghiên cứu trên thế giới về lĩnh vực phân tích và dựa báo, Luận án chọn mô
hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Những luận cứ của mô hình mạng ANN phù hợp với
biến nghiên cứu (biến động của thị trường tài chính mang tính phi tuyến (Bollerslev (1986),
Fang và cộng sự (1994),…), Chatterjee và cộng sự (2000) cung cấp một tổng quan về hệ
thống ANN và phạm vi sử dụng rộng rãi của chúng trên thị trường tài chính… làm những
bằng chứng thực nghiệm tốt cho quá trình nghiên cứu mô hình mạng ANN. Đồng thời, quá
trình nghiên cứu mạng ANN trong việc ứng dụng vào thị trường tài chính không yêu cầu
những giả định nghiêm ngặt như mô hình hồi quy. Điều này cho thấy, tính hấp dẫn của mô
hình ANN với đặc điểm của thị trường tài chính nhất là những thị trường của những nền kinh
tế mới nổi như Việt Nam. Do đó, luận án tập trung nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình
ANN trong dự báo thị trường chứng khoán Việt Nam.
Dựa trên mục tiêu nghiên cứu của luận án:
1. Khả năng ứng dụng mô hình ANN trong dự báo giá chứng khoán trên thị trường
chứng khoán Việt Nam.
2. Lựa chọn cấu trúc mạng ANN phù hợp trong dự báo giá chứng khoán.
3. Hiệu quả ứng dụng mô hình ANN tốt hơn mô hình hồi quy tuyến tính.
4. Tìm ra nhóm biến có thể giúp dự báo giá chứng khoán trên thị trường chứng
khoán Việt Nam qua đó gợi ý một số chính sách liên quan.
Luận án đã giải quyết các mục tiêu này để đạt được các kết quả sau:
(1). Tìm ra cơ chế vận hành của mô hình mạng ANN khi sử dụng để dự báo các biến
kinh tế theo chuỗi thời gian trong thị trường tài chính.
(2). Qua đó vận dụng mô hình ANN để khảo sát khả năng dự báo giá chứng khoán
trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
(3). Quá trình nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình mạng ANN vào dự báo giá
chứng khoán Việt Nam, luận án đã chỉ ra cấu trúc mạng truyền thẳng với hàm
2
truyền là hàm phi tuyến sẽ cho ra kết quả dự báo tốt hơn các cấu trúc mạng ANN
khác.
(4). Đồng thời, trong quá trình khả sát khả năng ứng dụng mô hình ANN để dự báo
giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam, luận án đã chứng minh
tính hiệu quả và sự vượt trội của mô hình mạng ANN hơn hẳn mô hình hồi quy
truyền thống thường được áp dụng lâu nay trên thị trường. Điều này cho thấy, khả
năng dự báo giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam là hoàn toàn
có thể thực hiện được nếu được tiếp cận trên các cấu trúc mạng ANN khác nhau
của mô hình ANN. Điều này làm thay đổi những kết luận của những công trình
nghiên cứu trước đây khi phân tích và dự báo giá chứng khoán trên thị trường
chứng khoán Việt Nam.
(5). Không dừng lại ở kết quả trên, luận án tiếp tục khảo sát các biến giải thích có thể
có trên cơ sở thu thập thông tin, luận án đã tìm kiếm các nhóm biến giải thích
khác nhau cho những khung thời gian phân tích khác nhau để tìm kiếm các biến
có khả năng dự báo tốt nhất. Qua đó, nhóm biến phản ánh tình hình tài chính của
doanh nghiệp niêm yết lại cho khả năng dự báo tốt nhất co sự thay đổi giá chứng
khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Tuy nhiên các biến vĩ mô cũng cho
ra tác động mạnh đến sự thay đổi về giá trên thị trường chứng khoán, nhưng mức
độ dự báo lại không cho kết quả chính xác hơn nhóm biến tài chính. Điều đáng
chú ý là, nếu cùng các biến khảo sát trên thì mô hình hồi quy truyền thống lại tỏ ra
kém hiệu quả.
(6). Trong quá trình tìm kiếm, khảo sát các nhóm biến, luận án đã phát hiện ra tính
chất hành vi của nhà đầu tư tồn tại khá mạnh mẽ, điều này đã tác động đến quá
trình biến động giá chứng khoán trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Quá trình
phân tích này cũng trùng hợp với những nghiên cứu trước đây về sự tồn tại hành
vi của nhà đầu tư trên thị trường chứng khoán, chính hành vi này quyết định nên
xu hướng biến động trong giá chứng khoán mà chưa có mô hình nào đo lường để
dự báo. Như vậy, những thị trường mà nơi đó yếu tố hành vi của con người quyết
định nên xu hướng của sự thay đổi thì khả năng ứng dụng mô hình ANN càng tỏ
ro tính hiệu quả và sự vượt trội cao.
Như vậy, dựa trên các mục tiêu nghiên cứu, luận án đã phát hiện ra những kết quả trên. Điều
này cung cấp thêm những phương pháp, công cụ trong phân tích và dự báo các biến kinh tế,
điển hình là thị trường chứng khoán Việt Nam.
Giáo viên hướng dẫn Nghiên cứu sinh
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links