sự biến động các TTCK thế giới
Dự báo trên TTCK từ trước đến nay đã thu hút sự quan tâm của rất nhiều nhà nghiên cứu. Xuất phát từ những góc độ khác nhau, những nghiên cứu này đã có những đóng góp đáng kể. Các nghiên cứu của Bhattacharyya và Banerjee (2004), Eun và Shim (1989), Taylor và Tonks (1989), Yang và cộng sự (2003) đã khẳng định sự tồn tại mối tương quan giữa các TTCK trên thế giới. Bên cạnh đó, những nghiên cứu của Becker (1990), Eun và Shim (1989), Wu và Su (1989) cũng chỉ ra rằng TTCK Mỹ có sự tác động mạnh đến hầu hết các thị trường khác. Điều này gợi ý những nghiên cứu sâu hơn nhằm mục đích vận dụng mối tương quan giữa các thị trường trong việc dự báo chỉ số chứng khoán.
Nghiên cứu của Yochanan Shachmurvoe và Dorota Witkowsha (2000) đã sử dụng chuỗi dữ liệu theo ngày của các chỉ số thị trường Canada, Pháp, Ðức, Nhật, Anh và Mỹ để tiến hành dự báo bằng các mơ hình ANN đa lớp. Kết quả so sánh với mơ hình tuyến tính truyền thống sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) cho thấy mạng ANN phi tuyến ANN cho kết quả dự báo tốt hơn.
Xuất phát từ những ý tưởng trên, phần nghiên cứu này của luận án tiến hành xây dựng hệ thống ANN để dự báo cho chỉ số VNI của TTCK VN bằng cách sử dụng các chỉ số thị trường khác bao gồm chỉ số Dow (Mỹ), FTSE (Anh), N225 (Nhật) và SSEC (Shanghai – Trung Quốc).
Kết quả cho thấy cấu trúc mạng ANN tuyến tính thật sự đã khơng thể “nắm bắt” được mối tương quan giữa VNI với các chỉ số thị trường khác. Tuy chỉ tiêu MSE khá nhỏ, ở mức 0,001634 và chỉ tiêu MAE cũng chỉ ở mức 0,0279, nhưng chỉ tiêu r lại đạt mức - 0,078%.
Tuy nhiên, dưới góc độ kỹ thuật, kết quả dự báo trên có thể là do mơ hình được sử dụng, trong trường hợp này là cấu trúc mạng ANN tuyến tính, phải chăng là chưa phù hợp. Thực tế có thể là mối tương quan giữa chỉ số VNI của TTCK VN với các chỉ số thị trường khác là phi tuyến. Để làm rõ điều này, luận án tiếp tục tiến hành xây dựng cấu trúc mạng ANN và so sánh kết quả kiểm định ngoài mẫu với cấu trúc trên.
Về cấu trúc của hệ thống mạng, sau nhiều thử nghiệm khác nhau, luận án lựa chọn xây dựng bốn cấu trúc lần lượt là: MLF 441: Cấu trúc mạng truyền thẳng đa lớp chỉ
1 lớp ẩn với 4 neuron; MLF 4321: Cấu trúc mạng truyền thẳng đa lớp với 2 lớp ẩn có số neuron lần lượt là 3 và 2 neuron; MLF 4431: Cấu trúc mạng truyền thẳng đa lớp với 2 lớp ẩn có số neuron lần lượt là 4 và 3 neuron; GNN 431: Cấu trúc mạng truyền thẳng được khái quát hóa với 1 lớp ẩn duy nhất có 3 neuron. Việc lựa chọn cấu trúc hệ thống mạng thật chất là quá trình “thử và sai” để đi đến kết luận về cấu trúc mạng phù hợp nhất với dữ liệu và biến số đang khảo sát.
Bảng 2.12: Kết quả kiểm định ngoài mẫu của các cấu trúc mạng
Performance MLF 441 MLF 4321 MLF 4431 GNN 431
MSE 0,001701937 0,00191072 0,001795325 0,001692893
MAE 0,029705558 0,032034907 0,032734725 0,029852306
r 0,344853422 0,126066256 0,122359768 0,101416485
So sánh kết quả kiểm định ngoài mẫu giữa cấu trúc mạng tuyến tính với các cấu trúc ANN trên cho thấy rằng: về cơ bản, hầu như khơng có sự thay đổi trong chỉ tiêu MSE và MAE giữa cấu trúc mạng tuyến tính và cấu trúc mạng phi tuyến. Tuy nhiên, lại có sự khác biệt lớn trong chỉ tiêu r. Điều này cho thấy rằng, ở một mức độ nào đó, cấu trúc mạng phi tuyến thật sự đã có sự cải thiện hơn so với cấu trúc mạng tuyến tính trong việc dự báo VNI.
Trong khi đó, cùng chuỗi dữ liệu này, phần nghiên cứu ở phụ lục 3 của luận án khi khảo sát bằng mơ hình hồi quy tuyến tính đã cho thấy: mơ hình hồi quy đơn biến chi có biến SSEC của TTCK Shanghai Trung Quốc có tác động đến sự biến động của VNI với mức ý nghĩa 1% nhưng mức độ giải thích của mơ hình quá thấp. Điều này cho thấy sự vượt trội của mơ hình mạng ANN so với mơ hình hồi quy tuyến tính.