Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 106,860,593

 Ứng dụng mô hình ARIMA trong dự báo chỉ số VN-INDEX
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyễn Hồ Diệu UYên; Nguyễn Thị Thanh Huyền*
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học Công nghệ ĐHĐN; Số: Số 12(85).2014, Quyển 2;Từ->đến trang: 90-95;Năm: 2014
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Thị trường chứng khoán luôn hấp dẫn các tổ chức và cá nhân đầu tư bởi mức sinh lợi cao. Các nhân tố tác động vào thị trường Việt Nam rất đa dạng và biến đổi khó lường. Bên cạnh đó, yếu tố hành vi chi phối phần lớn biến động thị trường. Vì vậy công việc dự báo Vn-Index gặp nhiều khó khăn. ARIMA là một công cụ dự báo hữu hiệu và phổ biến đối với dữ liệu chuỗi thời gian như Vn-Index. Việc dự báo được sự tăng giảm của Vn-Index giúp nhà đầu tư nhận biết chiều hướng biến động giá của các cổ phiếu để hoạch định chiến lược đầu tư phù hợp. Trong phạm vi bài báo này, tác giả tập trung dự báo chỉ số Vn-Index trong ngắn hạn bằng cách sử dụng mô hình ARIMA với phương pháp Box-jenkins theo 4 bước: nhận dạng, ước lượng, kiểm tra và dự báo. Và từ kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra các khuyến cáo với nhà đầu tư về việc ứng dụng mô hình ARIMA.
ABSTRACT
The stock market always attracts organisations and individuals because of its high capability of profit generation. Factors affecting the Vietnam market are diverse and unpredictable. Besides, the behaviour factor controls most of the market fluctuation. Therefore, the forecast of Vn Index has met with difficulties. ARIMA is a efficient and popular tool to forecast the data in time chain like Vn Index. Forecasting the ups and downs of Vn Index helps investors acquire the fluctuating trend of stocks to plan their strategies appropriately. In this paper, the author focuses on forecasting the Vn Index in the short term using ARIMA model with Box-Jenkins methods in 4 steps: identifying, estimating, testing as well as forecasting,and gives advice to investors in applying ARIMA.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn