BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  28,309,962
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

06

Kinh tế học và kinh doanh khác

BB

Nguyễn Thị Hiên

Dự báo biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam bằng phương pháp học máy kết hợp Adaptive Lasso cho mô hình GARCH-X

Forecasting volatility in the Vietnamese stock market using machine learning with Adaptive Lasso for the GARCH-X Model

Nghiên cứu Tài chính Kế toán

2025

285

22-26

1859-4093

Biến động, Thị trường chứng khoán, Phương pháp học máy, Kết hợp Adaptive Lasso, Mô hình GARCH-X

Exogenous variables, volatility, garch-x model, lasso method, gradient descent method, machine learning.

Thị trường chứng khoán Việt Nam đang ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh kinh tế phát triển. Bài viết nghiên cứu độ biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam dựa trên hai chỉ số chính trên thị trường gồm chỉ số VN-Index và chỉ số HNX-Index. Trong nghiên cứu này, phương pháp học máy kết hợp với phương pháp Adaptive Lasso cho mô hình GARCH-X được sử dụng để dự báo. Trong đó, phương pháp học máy sử dụng thuật toán tối ưu Gradient descent. Nghiên cứu xem xét ảnh hưởng của các yếu tố: giá vàng, giá dầu thô, tỷ giá đồng USD/VND và giá tiền điện tử Bitcoin đến độ biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Để đánh giá hiệu quả của mô hình GARCH-X, nghiên cứu so sánh kết quả dự báo thu được của các mô hình. Kết quả, chỉ ra độ biến động trên thị trường chứng khoán Việt Nam chịu ảnh hưởng của sự tăng trưởng của giá dầu thô, giá vàng nhưng không chịu ảnh hưởng của sự tăng trưởng tỷ giá đồng USD/VND và tăng trưởng của giá tiền điện tử Bitcoin. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy mô hình GARCH(1,1)-X Adaptive Lasso có hiệu quả dự báo tốt nhất trong các mô hình đề xuất.

The Vietnamese stock market is becoming increasingly important in the context of economic development. This article studies the volatility in the Vietnamese stock market based on two main indices: the VN-Index and the HNX-Index. In this research, machine learning methods combined with the Adaptive Lasso method for the GARCH-X model are used for forecasting. The machine learning approach utilizes the Gradient Descent optimization algorithm. The study examines the impact of factors such as gold prices, crude oil prices, the USD/VND exchange rate, and Bitcoin prices on volatility in the Vietnamese stock market. To evaluate the effectiveness of the GARCH-X model, the study compares the forecasting results obtained f-rom different models. The findings suggest that the volatility in the Vietnamese stock market is affected by the increases in crude oil and gold prices, while the changes in the USD/VND exchange rate and Bitcoin prices do not have an impact. The research findings also show that the GARCH(1,1)-X Adaptive Lasso model has the best forecasting performance among the proposed models.

TTKHCNQG, CVv 266

Xem toàn văn