Những ứng dụng khác của mô hình mạng ANN

DỰ BÁO GIÁ CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG

3.5. Những ứng dụng khác của mô hình mạng ANN

Hiển nhiên, một bằng chứng thực nghiệm về dự báo giá chứng khoán trên TTCK VN không thể xem nhƣ là một nền tảng của việc đánh giá tính hiệu quả của mô hình mạng ANN. Nghiên cứu thực nghiệm về chủ đề này mang lại thông tin bổ sung đối với khía cạnh ứng dụng. Nhiều nghiên cứu khác về lĩnh vực kinh tế và tài chính cũng đã tập trung vào việc dự báo hành vi của nhiều công cụ tài chính, chẳng hạn nhƣ tỷ giá hối đoái hoặc các biến kinh tế, quyền chọn và hàng hóa. Nghiên cứu của Steven Gonzales (2000) cho thấy rằng mô hình mạng ANN dự báo tốt các biến số vĩ mô và các biến số tài chính hơn so với mô hình hồi quy tuyến tính.

Hill (1994) đã thực hiện nghiên cứu so sánh kết quả dự báo giữa mô hình mạng ANN và các mô hình thống kê. Trong nghiên cứu này, mô hình mạng ANN đã thực hiện tốt hơn so với các kỹ thuật thống kê chuẩn mực đối với việc dự báo các biến số vĩ mô, được đo lường bằng trung bình phần trăm tuyệt đối sai số. Trong các ứng dụng chuỗi thời gian, các kết quả từ nghiên cứu này cho thấy các mô hình mạng ANN chính xác hơn trong các giai đoạn sau của thời gian dự báo. Điều này có vẻ làm tốt hơn đối với các dữ liệu dài hơn (chẳng hạn nhƣ với tháng hoặc với quý), giúp các tác giả kết luận rằng, dữ liệu dài hơn có nhiều phi tuyến hơn. Tuy nhiên, các tác giả này kết luận rằng nghiên cứu trên vẫn không mang kết luận cuối cùng.

Triển vọng tích cực của mô hình mạng ANN đƣợc xác nhận bởi 3 nghiên cứu cố gắng dự báo các biến số kinh tế vĩ mô. Tkacz (1999) so sánh tính chính xác của mô hình tuyến tính với mô hình mạng ANN trong việc dự báo tăng trưởng GDP thực tế của Canada bằng cách sử dụng một loạt các chỉ báo tài chính. Trong dự báo theo từng quý hoặc theo năm, mô hình mạng ANN đem lại dự báo ngoài mẫu chính xác hơn so với mô hình tuyến tính. Bằng cách sử dụng nhiều kiểm định, sự cải thiện trong tính chính xác của dự báo do mô hình mạng ANN nói chung mang ý nghĩa thống kê. Tác giả này đã kết luận rằng, mô hình mạng ANN đã tính toán các vấn đề phi tuyến trong mối quan hệ giữa tăng trưởng GDP thực và các chỉ báo tài chính.

Tương tự, Fu (1998) đã phát hiện ra rằng các mô hình mạng ANN đã thực hiện tốt hơn so với mô hình hồi quy tuyến tính đối với dự báo ngoài mẫu của tăng trưởng GDP thực ở Mỹ. Các mô hình mạng ANN có thể làm giảm thiểu tổng bình phương sai số phần dƣ ngoài mẫu khoảng 10%-20%. Moody, Levin và Rehfuss (1993) đã có kết luận tương tự khi dự báo tỷ lệ tăng trưởng của chỉ số sản xuất công nghiệp Mỹ.

Tất cả các khung thời gian dự báo được xem xét (từ trước 1 tháng đến trước 12 tháng), hai mô hình của họ đã cho thấy dự báo là chính xác hơn so với mô hình tự hồi quy một biến và mô hình hồi quy tuyến tính đa biến.

Trong lĩnh vực tài chính, vài nghiên cứu đã báo cáo kết quả đáng khích lệ đối với mô hình mạng ANN. Verkooijen (1996) đã so sánh tính chính xác của nhiều mô hình trong việc dự báo tỷ giá hối đoái giữa USD và đồng Mark Đức trong các khung thời gian từ trước 1 tháng đến trước 36 tháng. Đối với dự báo ngoài mẫu, mô hình mạng ANN đƣợc cho là chính xác hơn so với các mô hình tuyến tính và mô hình dự báo bước đi ngẫu nhiên, đối với khung thời gian dự báo dài hơn. Mô hình mạng ANN thậm chí còn tốt hơn khi dự báo sự đảo chiều của tỷ giá hối đoái.

Nhƣ vậy, nghiên cứu thực nghiệm về mô hình mạng ANN không chỉ đƣợc sử dụng để dự báo giá chứng khoán mà còn đƣợc sử dụng để dự báo các biến kinh tế và tài chính. Mặt khác, các kết luận từ những nghiên cứu này đều cho ra kết quả khá đồng nhất khi sử dụng mô hình mạng ANN so với các mô hình khác. Chính vì vậy, việc triển khai mô hình mạng ANN trong công tác phân tích và dự báo kinh tế là cần thiết để củng cố thêm cho mô hình hồi quy tuyến tính.

Kết luận

Thành công của một số nghiên cứu trên thế giới và một phần trong việc triển khai quá trình ứng dụng mô hình mạng ANN ở chương 2 của luận án đã cho thấy mô hình mạng ANN cho ra kết quả dự báo tốt các biến kinh tế và nhất là dự báo giá chứng khoán trên TTCK VN. Mô hình mạng ANN có thể cải thiện mô hình tuyến tính nếu các mối quan hệ đƣợc nghiên cứu có sự phi tuyến đáng kể. Mô hình mạng ANN nên đƣợc xem nhƣ là một sự bổ sung tốt cho mô hình hồi quy tuyến tính. Các nhà nghiên cứu quan tâm đến việc xây dựng một mô hình mạng ANN có thể sử dụng mô hình tuyến tính nhƣ là điểm bắt đầu tốt nhất. Nói chung, mô hình mạng ANN là hữu ích để hỗ trợ cho các nhà kinh tế trong việc dự báo kinh tế vĩ mô. Ít nhất, chúng xứng đáng để đƣợc nghiên cứu thêm nữa. Bằng cách sử dụng mô hình mạng ANN trong một bối cảnh cụ thể, sẽ cho phép các nhà kinh tế đánh giá đúng tính hữu ích của nó.

Tất nhiên, yêu cầu thực hiện một mô hình mạng ANN có chất lƣợng cao sẽ phải đầu tƣ nhiều thời gian và công sức. Sự đầu tƣ này có thể đáng giá chỉ khi chúng ta có đƣợc sự cải thiện tính chính xác trong việc dự báo lớn hơn những đầu tƣ cần thiết để thực hiện mô hình. Nói chung sẽ đúng trong trường hợp của các biến số kinh tế vĩ mô vốn còn nhiều cơ hội để gia tăng việc cải thiện dự báo, nghĩa là các biến số vẫn có sai số dự báo khá lớn đối với các kỹ thuật hiện tại. Điều này cũng sẽ đúng cho các biến có mức độ ảnh hưởng lớn khi mà mức độ cải thiện biến trong tính chính xác là đáng mong đợi . Như vâ ̣y có thể là trường hợp của tăng trưởng GDP danh nghĩa , lãi suất hoặc tỷ giá hối đoái, là những biến số quan trọng trong việc hoạch định chính sách tài khóa và tiền tệ.

Kết quả nghiên cứu của luận án đã góp phần cung cấp bằng chứng cho tính hiệu quả khi ứng dụng mô hình mạng ANN trong dự báo kinh tế điển hình là giá chứng khoán.

Dựa trên việc khảo sát các nhóm biến khác nhau, mô hình mạng ANN luôn cho kết quả tốt hơn mô hình hồi quy tuyến tính đặc biệt là cấu trúc mạng truyền thẳng và hàm phi tuyến sẽ cho kết quả cho sự tác động của các biến khi đƣa vào mô hình.

Đồng thời, qua việc khảo sát cách biến khác nhau, luận án đã chỉ ra nhóm viến tài chính có tác động mạnh đến sự thay đổi giá chứng khoán trên TTCK VN. Quá trình phân tích từ mô hình mạng ANN đã giúp cho luận án thấy đƣợc mức độ tác động của các biến giải thích lên giá chứng khoán để làm cơ sở cho một số đề xuất chính sách trong chương 3. Chính vì vậy, luận án đề xuất quá trình triển khai ứng dụng mô hình mạng ANN trong công tác phân tích và dự báo kinh tế nhƣ là một bằng chứng củng cố thêm cho những phương pháp truyền thống đang được thực hiện.

Các công trình nghiên cứu khoa học đã công bố

1. Lê Đạt Chí (2007): “Còn những điều chưa thấy hết từ bong bóng chứng khoán”, Tạp chí phát triển kinh tế số 198, tháng 04.

2. Le Dat Chi (2007): “Invisible things in bubbles in the stock market”, Economic development review number 152, April.

3. Lê Đạt Chí (2007): “Tài chính hành vi và những bất thường của thi ̣ trường chứng khoán Viê ̣t Nam”, Tạp chí phát triển kinh tế số 201, tháng 07.

4. Le Dat Chi (2009): “Theory of refexivity and implications for Vietnamese finance market”, Economic development review number 176, April.

5. Lê Đạt Chí (2009): “Thuyết “phản hồi” và những hàm ý cho thi ̣ trường tài chính Việt Nam”, Tạp chí phát triển kinh tế số 222, tháng 04.