Nghiên cứu này xác định khả năng ứng dụng mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt (ARIMA) để dự đoán biến động của chỉ số VN30 và lợi suất của chỉ số VN30 tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng giá đóng cửa theo ngày của chỉ số VN30 tại sàn HOSE với tần suất theo tuần trong giai đoạn từ ngày 01 tháng 01 năm 2013 đến ngày 20 tháng 12 năm 2019. Kết quả cuối cùng cho thấy mô hình ARIMA (1,1,1) là phù hợp và tốt nhất nhằm dự báo biến động chỉ số VN30 khi được lược bỏ đi giai đoạn có biến động lớn của chỉ số. Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mô hình ARIMA không phù hợp để dự báo biến động lợi suất của chỉ số VN30.
Tải ứng dụng đọc sách
Qr code NEU Book Reader
(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng NEU Book Reader để xem đầy đủ tài liệu.
Bạn đọc có thể tải NEU Book Reader từ App Store hoặc Google play
với từ khóa "NEU Book Reader")
Nghiên cứu này xác định khả năng ứng dụng mô hình tự hồi quy tích hợp trung bình trượt (ARIMA) để dự đoán biến động của chỉ số VN30 và lợi suất của chỉ số VN30 tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng giá đóng cửa theo ngày của chỉ số VN30 tại sàn HOSE với tần suất theo tuần trong giai đoạn từ ngày 01 tháng 01 năm 2013 đến ngày 20 tháng 12 năm 2019. Kết quả cuối cùng cho thấy mô hình ARIMA (1,1,1) là phù hợp và tốt nhất nhằm dự báo biến động chỉ số VN30 khi được lược bỏ đi giai đoạn có biến động lớn của chỉ số. Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng mô hình ARIMA không phù hợp để dự báo biến động lợi suất của chỉ số VN30.
