Mô hình dự báo khả năng tăng giá cổ phiếu ngành vận tải Việt Nam

  • Thy Vân Nguyễn
  • Hải Quốc Phạm
Từ khóa: Khả năng tăng giá cổ phiếu, vận tải, trí tuệ nhân tạo, mạng thần kinh nhân tạo

Tóm tắt

Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo khả năng tăng giá cổ phiếu của các doanh nghiệp vận tải tại VN giai đoạn 2020-2021 bằng phương pháp mạng thần kinh nhân tạo (ANN). Nghiên cứu sử dụng dữ liệu thu thập theo từng quý của 93 doanh nghiệp vận tải. Kết quả từ ANN cho thấy rằng, các yếu tố quan trọng của mô hình dự báo khả năng tăng giá cổ phiếu bao gồm doanh thu (DT), giá cổ phiếu kỳ trước (PT-1), thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), lạm phát (INF), số ca nhiễm Covid-19 (CNM) và tỷ số giá trên thu nhập (P/E). Nghiên cứu này còn xếp hạng các yếu tố này theo mức độ tác động bao gồm doanh thu, giá cổ phiếu kỳ trước, EPS, INF, số ca nhiễm Covid-19 và P/E. Ngoài ra, nghiên cứu so sánh tỷ lệ dự báo giữa mô hình ANN và mô hình hồi quy Logistics. Kết quả chỉ ra rằng đối với tập dữ liệu đầu vào nhỏ, mô hình hồi quy Logistics có khả năng dự báo chính xác cao hơn so với mô hình ANN.

điểm /   đánh giá
Phát hành ngày
2023-08-15