D trên cơ sở dựa vào việc cải tiến và phát triển thuật toán CHARM.
4.1.3.1.Chỉ định mô hình
4.2. Ứng dụng luật kết hợp mẫu âm và mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn trong xây dựng mô hình phân tích và dự báo chỉ số chứ ng khoán
Đã có nhiều nghiên cứu và nhiều phương pháp được đề xuất để phân tích và dự báo diễn biến của các chỉ số chứng khoán. Những phương pháp phân tích kỹ
thuật chỉ số chứng khoán được ưa chuộng hiện nay thường được dựa trên việc trực quan hoá và phân tích số liệu thống kê, trong khi việc dự báo chỉ số chứng khoán thường được xây dựng dựa trên mô hình mạng nơtron hoặc mô hình phân tích, dự
báo chuỗi thời gian [8, 48, 62, 79].
Như đã biết, mức độ tin cậy của dự báo phụ thuộc vào căn cứ khoa học được
ứng dụng để xây dựng dự báo tốt đến mức độ nào? Tuy nhiên ngay cả khi dự báo
được dựa trên những cách tiếp cận khoa học thì dường như vẫn là chưa đủ. Tương lai quá bất định là khó khăn chủ yếu khi thực hiện dự báo bởi vì rất khó đoán định tương lai của những thứ mà chính chúng ta cũng không biết rằng chúng ta không biết. Chúng ta chỉ có thể dự báo được, hoặc ít nhất là có thể tưởng tượng được dựa trên những gì chúng ta đã biết.
Các mô hình dự báo không điều kiện nói chung [35], là các mô hình dự báo
được xây dựng dựa vào mạng nơtron hoặc mô hình phân tích, dự báo chuỗi thời gian đều có giảđịnh rằng tương lai được diễn ra giống hoặc ít nhất là gần giống với hiện tại và quá khứ. Bởi lẽ vậy khi tương lai được tiên lượng có những biến động bất thường thì việc sử dụng các mô hình dự báo không điều kiện sẽ cho kết quả dự
báo nói chung cũng có độ chính xác không cao.
Mặt khác nhưđã biết nhược điểm lớn nhất của các mô hình dự báo được xây dựng dựa vào mạng nơtron hoặc mô hình phân tích, dự báo chuỗi thời gian là ở chỗ
nó không hỗ trợ cho các hoạt động phân tích, tìm ra nguyên nhân, xác định được những yếu tố chủ yếu tác động đến sự biến động của biến cần được dự báo vì thế
chúng có rất ít khả năng hỗ trợ xây dựng giải pháp vượt qua thách thức.
Nhằm ứng phó với sự bất định của tương lai và sự hạn chế của các mô hình dự
101
khoán, chúng tôi đề xuất xây dựng mô hình dự báo chỉ số chứng khoán của Việt Nam theo mô hình dự báo có điều kiện [35], theo đó có thể hình thành nhiều kịch bản dự báo dựa trên những giả định khác nhau về các biến độc lập (hay biến ngoại sinh) tham gia trong mô hình dự báo. Cụ thể mô hình dự báo chỉ số chứng khoán của Việt Nam được xây dựng dựa vào mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn phi tuyến như trình bày trong phần 4.1 và dựa trên mối tương quan giữa chỉ số chứng khoán
đó với những mã cổ phiếu blue chip trên hai sàn giao dịch Hà Nội và thành phố Hồ
Chí Minh.
Phân tích các thị trường chứng khoán đều cho thấy trong mỗi phiên giao dịch thường xẩy ra một số mã cổ phiếu tăng giá, một số mã cổ phiếu giữ nguyên giá trong khi một số mã cổ phiếu khác lại giảm giá. Như vậy các luật kết hợp được phát hiện từ CSDL phản ánh biến động của các chỉ số chứng khoán Việt Nam và của giá các cổ phiếu blue chip là các luật kết hợp mẫu âm. Tuy nhiên các luật kết hợp như
vậy chỉ cho biết mối quan hệ tiền đề - kết quả về biến động giá giữa chỉ số chứng khoán với một số cổ phiếu blue chip mà không định lượng được mối tương quan đó. Mô hình phân tích và dự báo kinh tế hứa hẹn có thể giúp giải quyết được vấn đề
này.
Như đã biết mối tương quan giữa các biến kinh tế nói chung, giữa các chỉ số
chứng khoán và cổ phiếu blue chip Việt Nam nói riêng phần lớn không phải là quan hệ tuyến tính mà là quan hệ phi tuyến. Vấn đề xác định mô hình hồi quy phi tuyến giữa các biến kinh tế tuy sớm được quan tâm nghiên cứu, nhưng việc xây dựng
được những mô hình như vậy là rất khó khăn. Hiện nay người ta cũng đã xây dựng
được phần mềm ứng dụng hỗ trợ việc xây dựng mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn phi tuyến ởđó hàm chuyển tiếp trơn có dạng hàm mũ hoặc dạng logicstic [99].
Nội dung phần này sẽ nghiên cứu ứng dụng luật kết hợp và mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn logistic để xây dựng mô hình dự báo các chỉ số HNX hoặc HOSE theo một số mã cổ phiếu blue chip của thị trường chứng khoán Việt Nam.
Mặt khác, nhưđã biết quá trình thực hiện dự báo bằng mô hình định lượng cần phải được tiến hành theo nguyên tắc 3 bước [35]. Bước thứ nhất (được gọi là bước
102
dự báo trong mẫu hay dự báo hậu nghiệm) nhằm xây dựng mô hình dự báo đối với vấn đềđặt ra. Bước tiếp theo (được gọi là bước dự báo kiểm nghiệm) nhằm đánh giá
độ chính xác của kết quả dự báo so với thực tiễn, nếu độ chính xác của dự báo đáp
ứng yêu cầu đề ra thì mô hình dự báo được chấp nhận để dự báo tương lai. Bước thứ ba - cuối cùng (được gọi là bước dự báo tiên nghiệm) sẽ ứng dụng mô hình
được xây dựng ở Bước thứ nhất để dự báo tương lai của vấn đềđược đặt ra.
Để thực hiện nguyên tắc này, ta phải chia tập dữ liệu thu thập được thành hai tập thành phần với hai mục đích sử dụng khác nhau. Tập thứ nhất dùng để xây dựng mô hình dự báo được chấp nhận về mặt thống kê (bước thứ nhất) và tập thứ hai
được sử dụng để dự báo kiểm nghiệm (bước thứ hai).
Về bản chất tập thứ hai thực tế là ta đã biết, nhưng nó không được sử dụng để
xây dựng mô hình, nó được dùng đểđối chiếu, so sánh với kết quả dự báo theo mô hình được xây dựng dựa trên tập dữ liệu thứ nhất. Kết quả so sánh giá trị dự báo và giá trị thực tế là nhỏ có thể chấp nhận được như yêu cầu của người làm dự báo (ví dụ tổng trung bình bình phương sai số không vượt quá ngưỡng nào đó hoặc phần trăm sai số tuyệt đối của kết quả dự báo so với giá trị thống kê thực tế của nó không vượt quá mức ngưỡng nào đó như mức 1%, 5%, hay 10%,…) thì có thể sử dụng mô hình này để dự báo giá trị tương lai của các biến trong mô hình. Nguyên tắc này sẽ được tuân thủ một cách đầy đủ khi xây dựng mô hình dự báo chỉ số chứng khoán Việt Nam.
Quy trình xây dựng mô hình dự báo chỉ số chứng khoán: quy trình này được thực hiện qua 2 giai đoạn. Giai đoạn 1 nhằm phát hiện các luật kết hợp biểu diễn mối quan hệ giữa mỗi chỉ số chứng khoán của Việt Nam với giá của các cổ phiếu blue chip trên hai sàn giao dịch Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh. Giai đoạn 2 nhằm xây dựng các mô hình dự báo chỉ số chứng khoán dựa trên mô hình hồi quy chuyển tiếp trơn phi tuyến và một số quan hệđược phát hiện ở Giai đoạn 1.
103