Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) trong dự báo giá đóng cửa các mã cổ phiếu niêm yết trên sàn chứng khoán

Abstract

Do tính biến động không ngừng của thị trường tài chính, dự báo giá cổ phiếu là một nhiệm vụ đầy thách thức. Nhiều nhà nghiên cứu đã cố gắng dự báo giá cổ phiếu bằng cách sử dụng các loại hình thống kê, các mô hình kinh tế lượng hay mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) khác nhau. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng mô hình ANNs để dự báo giá đóng cửa của các mã cổ phiếu được niêm yết công khai trên sàn chứng khoán và thực nghiêm bộ số liệu của 2 mã cổ phiếu là VCB và VIB của 2 ngân hàng: Ngoại thương Việt (VCB) và Quốc tế Việt Nam (VIB). Kết quả cho thấy, các mô hình hoạt động khá hiệu quả, đặc biệt là khi số liệu không có biến động quá lớn với trung bình tuyệt đối của sai số tương đối chỉ khoảng 20%.