<p>
Bài toán dự báo tài chính ngày càng được nhiều người quan tâm trong
bối cảnh phát triển kinh tế xã hội. Đầu tư vào thị trường chứng khoán đòi hỏi nhiều
kinh nghiệm và hiểu biết của các nhà đầu tư. Các kĩ thuật khai phá dữ liệu được áp
dụng nhằm dự báo sự lên xuống của thị trường là một gợi ý giúp các nhà đầu tư có
thể ra quyết định giao dịch.
Mô hình ARIMA được xây dựng với chức năng nhận dạng mô hình, ước
lượng các tham số và đưa ra kết quả dự báo dựa trên các tham số ước lượng đã được
lựa chọn một cách tối ưu.
Khóa luận nghiên cứu, thi hành mô hình ARIMA (từ các nghiên cứu của Box-
Jenkins) và ứng dụng vào bài toán khai phá dữ liệu chuỗi thời gian trong dự báo tài
chính, chứng khoán. Khóa luận đã thực nghiệm trên dữ liệu vnIndex và đã thu được
kết quả bước đầu.
Với nội dung trình bày những lý thuyết cơ bản về mô hình ARIMA cho
dữ liệu thời gian thực (time series) và cách áp dụng vào bài toán thực tế - dự báo sự
lên xuống của thị trường chứng khoán. Khóa luận được tổ chức theo cấu trúc như
sau :
Chương 1. GIỚI THIỆU CHUNG giới thiệu sơ lược về khai phá dữ
liệu nói chung và bài toán dự báo đang được quan tâm trong khai phá dữ liệu . Bài
toán dự báo được áp dụng dưới khia cạnh sử dụng mô hình ARIMA cho chuỗi thời
gian thực.
Chương 2. MÔ HÌNH ARIMA VÀ PHẦN MỀM EVIEW trình bày
một số nội sung cơ sở lý thuyết về mô hình ARIMA, cũng như những công cụ sẽ
được áp dụng vào trong mô hình mà khóa luận đề cập : Hàm tự tương quan ACF,
hàm tự tương quan riêng phần PACF Các bước phát triển mô hình : xác định mô
hình, ước lượng các tham sổ, kiểm định độ chính xác và dự báo. Mô hình ARIMA là
một quá tình thử và sai : khi một kiểm định nào đó không thỏa mãn, phải xác định
lại mô hình. Tiếp đến giới thiệu qua về phần mềm Eviews 5.1 cho quá trình thi hành.
Chương 3. ÁP DỤNG MÔ HÌNH ARIMA VÀO BÀI TOÁN TÀI
CHÍNH, CHỨNG KHOÁN trình bày thực nghiệm mô hình ARIMA cho dữ liệu tài
chính, chứng khoán. Các bước trong quá trình thi hành chương trình với phần mềm
Eviews 5.1, đưa ra kết quả và đánh giá với thực tế.
Phần Kết luận tổng kết két quả của khóa luận và phương hướng nghiên
cứu tiếp theo.
</p>
