Bài viết này đề xuất một kỹ thuật giải giải mờ mới nhằm nâng cao hiệu quả dự báo. Dựa trên kết quả thực nghiệm đối với bài toán dự báo thị trường chứng khoán Đài Loan (TAIFEX) cho thấy tính hiệu quả của kỹ thuật giải mờ được đề xuất đối với cả chuỗi thời gian mờ bậc nhất và bậc cao. | Hội nghị Khoa học công nghệ lần thứ XXII Trường Đại học Giao thông vận tải SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC KỸ THUẬT GIẢI MỜ ĐỐI VỚI DỰ BÁO THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN Phạm Đình Phong Hoàng Văn Thông Trường Đại học Giao thông Vận tải Số 3 Cầu Giấy Hà Nội Tác giả liên hệ Email phongpd@ Tóm tắt. Kỹ thuật giải mờ là một trong ba yếu tố chính ảnh hưởng đến kết quả dự báo chuỗi thời gian mờ. Thực tế cho thấy một kỹ thuật giải mờ có thể tốt đối với mô hình chuỗi thời gian bậc nhất nhưng lại kém đối với chuỗi thời gian mờ bậc cao và ngược lại. Dựa trên sự phân tích sự ảnh hưởng của các kỹ thuật giải mờ đối với bài toán dự báo thị trường chứng khoán dựa trên mô hình chuỗi thời gian mờ đã được đề xuất bài báo này đề xuất một kỹ thuật giải giải mờ mới nhằm nâng cao hiệu quả dự báo. Dựa trên kết quả thực nghiệm đối với bài toán dự báo thị trường chứng khoán Đài Loan TAIFEX cho thấy tính hiệu quả của kỹ thuật giải mờ được đề xuất đối với cả chuỗi thời gian mờ bậc nhất và bậc cao. Từ khóa dự báo chuỗi thời gian mờ giải mờ quan hệ logic mờ. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Mô hình dự báo chuỗi thời gian đã và đang thu hút cộng đồng các nhà khoa học nghiên cứu trong những năm gần đây. Một số mô hình dự báo chuỗi thời gian dựa trên tiếp cận thống kê như ARMA ARIMA MA 1 đã được đề xuất. Các mô hình này chỉ cho kết quả tốt đối với các chuỗi thời gian có nhiều dữ liệu quan sát trên 50 mẫu và không thể dự báo các chuỗi thời gian mà có chứa các giá trị ngôn ngữ như low medium high very high etc. Nhận thấy các nhược điểm của các phương pháp dự báo truyền thống nêu trên Song và Chissom 2-4 đã đề xuất hai mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ phụ thuộc thời gian và mô hình chuỗi thời gian mờ không phụ thuộc thời gian nhằm khắc phục những nhược điểm của các phương pháp dự báo truyền thống và áp dụng để dự báo số lượng sinh viên nhập học của trường Đại học Alabama. Do mô hình dự báo chuỗi thời gian mờ của Song và Chissom có nhiều ưu điểm một loạt các đề xuất xây dựng mô hình dự báo dựa trên ý tưởng này đã được .
