Dự đoán xu thế chỉ số chứng khoán Việt Nam sử dụng phân tích hồi quy quá trình Gauss và mô hình tự hồi quy trung bình động

Abstract

Trong bài báo, chúng tôi trình bày phương pháp dự đoán xu thế chỉ số chứng khoán Việt Nam (VN-Index) gồm bốn bước, trong đó dữ liệu đầu vào là chuỗi thời gian chứa lịch sử chỉ số giá của VN-Index. Các tác giả thực hiện phân tách dữ liệu đầu vào thành các chuỗi thời gian thành phần bao gồm: xu thế, thời vụ và ngẫu nhiên. Chúng tôi áp dụng mô hình tự hồi quy trung bình động (ARMA: Autoregressive moving average) để dự đoán thành phần thời gian ngẫu nhiên ở một bước kế tiếp, phân tích hồi quy quá trình Gauss (GPR: Gaussian process regression) để dự đoán thành phần thời gian xu thế. Cuối cùng, kết quả dự đoán các thành phần riêng lẻ được tổng hợp lại để đưa ra kết quả dự đoán cuối cùng cho phương pháp kết hợp GPR-ARMA. Trong bài báo cũng trình bày các kết quả cài đặt thử nghiệm và phân tích hiệu quả của phương pháp được đề xuất. DOI: 10.32913/rd-ict.vol1.no39.571