Báo, tạp chí
Áp dụng mô hình ARIMA trong dự báo biến động chỉ số VN30 và lợi suất chỉ số VN30
Phan, Trần Trung Dũng, Tác giả · 2020
- Nhà xuất bản
- 2020
- Mô tả vật lý
- 11 trang
- Phân loại Dewey
- 332.6322
- Chủ đề
- Chỉ số VN30Dự báo tài chínhMô hình ARIMAPhân tích chuỗi thời gianThị trường chứng khoán--Việt Nam
- Ngôn ngữ
- Tiếng Việt, Tiếng Anh
Tóm tắt nội dung
Nghiên cứu ứng dụng mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) nhằm dự báo biến động và lợi suất của chỉ số VN30 tại Việt Nam. Dữ liệu bao gồm chuỗi giá đóng cửa hàng tuần của chỉ số VN30 trên sàn HOSE giai đoạn 01/01/2013–20/12/2019. Kết quả cho thấy mô hình ARIMA (1,1,1) phù hợp nhất để dự báo biến động chỉ số VN30 khi loại trừ giai đoạn có biến động lớn, trong khi mô hình này không hiệu quả khi dự báo lợi suất VN30. Bài viết đưa ra khuyến nghị cho nhà đầu tư về việc ứng dụng mô hình trong điều kiện thị trường ổn định nhằm nâng cao khả năng dự báo và quản trị rủi ro đầu tư
Tình trạng theo từng kho
Biểu ghi này không có bản in nào trong kho.
Thông tin biên mục
| Thông tin | Chi tiết |
|---|---|
| 001Số kiểm soát | 88232 |
| 005Ngày và thời gian giao dịch lần cuối với biểu ghi | 21/10/2025 · 14:37 |
| 008Các yếu tố dữ liệu có độ dài cố định | 200600s2020 vm a|||||o 0|vie|d |
| 040Cơ quan tạo biểu ghi biên mục gốc | HUFLIT |
| 041Mã ngôn ngữ | vie eng |
| 082Ký hiệu xếp giá theo phân loại thập phân dewey | 332.6322 |
| 100Tiêu đề chính - Tên cá nhân | Phan, Trần Trung Dũng, Tác giả |
| 245Nhan đề chính | Áp dụng mô hình ARIMA trong dự báo biến động chỉ số VN30 và lợi suất chỉ số VN30 / Phan Trần Trung Dũng, Lương Ngọc Tuấn Dũng |
| 246Dạng khác của nhan đề | Application of ARIMA model to forecast the volatility of VN30 Index and VN30 Index’s returns |
| 260Địa chỉ xuất bản, phát hành... (in ấn) | 2020 |
| 300Mô tả vật lý | 11 trang ; 30 cm |
| 520Tóm tắt/chú giải | Nghiên cứu ứng dụng mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) nhằm dự báo biến động và lợi suất của chỉ số VN30 tại Việt Nam. Dữ liệu bao gồm chuỗi giá đóng cửa hàng tuần của chỉ số VN30 trên sàn HOSE giai đoạn 01/01/2013–20/12/2019. Kết quả cho thấy mô hình ARIMA (1,1,1) phù hợp nhất để dự báo biến động chỉ số VN30 khi loại trừ giai đoạn có biến động lớn, trong khi mô hình này không hiệu quả khi dự báo lợi suất VN30. Bài viết đưa ra khuyến nghị cho nhà đầu tư về việc ứng dụng mô hình trong điều kiện thị trường ổn định nhằm nâng cao khả năng dự báo và quản trị rủi ro đầu tư. |
| 546Phụ chú ngôn ngữ | Tóm tắt bằng tiếng Việt và tiếng Anh. |
| 650Tiêu đề bổ sung chủ đề - thuật ngữ chủ đề |
|
| 700Tiêu đề bổ sung - Tên cá nhân | Lương, Ngọc Tuấn Dũng, Đồng tác giả |
| 773Tài liệu chủ | Tạp chí Kinh tế và Phát triển = Journal of Economics and Development. Số 276 (T6/2020), tr. 49–59 |
| 999Bộ sưu tập | Báo, tạp chí |
=001 88232=005 20251021143734.000=008 200600s2020 vm a|||||o 0|vie|d=040 ##$aHUFLIT=041 0#$avie $beng=082 04$a332.6322=100 1#$aPhan, Trần Trung Dũng, $eTác giả=245 10$aÁp dụng mô hình ARIMA trong dự báo biến động chỉ số VN30 và lợi suất chỉ số VN30 / $cPhan Trần Trung Dũng, Lương Ngọc Tuấn Dũng=246 31$aApplication of ARIMA model to forecast the volatility of VN30 Index and VN30 Index’s returns=260 ##$c2020=300 ##$a11 trang ; $c30 cm=520 ##$aNghiên cứu ứng dụng mô hình ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) nhằm dự báo biến động và lợi suất của chỉ số VN30 tại Việt Nam. Dữ liệu bao gồm chuỗi giá đóng cửa hàng tuần của chỉ số VN30 trên sàn HOSE giai đoạn 01/01/2013–20/12/2019. Kết quả cho thấy mô hình ARIMA (1,1,1) phù hợp nhất để dự báo biến động chỉ số VN30 khi loại trừ giai đoạn có biến động lớn, trong khi mô hình này không hiệu quả khi dự báo lợi suất VN30. Bài viết đưa ra khuyến nghị cho nhà đầu tư về việc ứng dụng mô hình trong điều kiện thị trường ổn định nhằm nâng cao khả năng dự báo và quản trị rủi ro đầu tư.=546 ##$aTóm tắt bằng tiếng Việt và tiếng Anh.=650 #4$aChỉ số VN30=650 #4$aDự báo tài chính=650 #4$aMô hình ARIMA=650 #4$aPhân tích chuỗi thời gian=650 #4$aThị trường chứng khoán $zViệt Nam=700 1#$aLương, Ngọc Tuấn Dũng, $eĐồng tác giả=773 0#$tTạp chí Kinh tế và Phát triển = Journal of Economics and Development. $gSố 276 (T6/2020), tr. 49–59=LDR 01940naa a2200289 u 4500