Bài viết "Dự báo giá chứng khoán của Ngân hàng TMCP Sài Gòn Hà Nội với mô hình ARIMA" trình bày mô hình dự báo ARIMA và thực hiện dự báo thử nghiệm cho giá chứng khoán của ngân hàng thương mại cố phần Hà Nội Sài Gòn (SHB). Mời các bạn cùng tham khảo! | DỰ BÁO GIÁ CHỨNG KHOÁN CỦA NGÂN HÀNG TMCP SÀI GÒN HÀ NỘI VỚI MÔ HÌNH ARIMA ThS. Lê Văn Hùng Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý Học viện Ngân hàng Tóm tắt Trong những năm gần đây bài toán dự báo tài chính ngày càng được nhiều người quan tâm trong bối cảnh phát triển kinh tế xã hội ở Việt Nam hiện nay. Việc đầu tư vào thị trường chứng khoán đòi hỏi nhiều kinh nghiệm và hiểu biết của các nhà đầu tư. Các kỹ thuật khai phá dữ liệu được áp dụng nhằm dự báo sự lên xuống của thị trường là gợi ý tốt giúp cho các nhà đầu tư có thể đưa ra quyết định giao dịch đúng đắn. Trong bài viết này tôi trình bày mô hình dự báo ARIMA và thực hiện dự báo thử nghiệm cho giá chứng khoán của ngân hàng thương mại cố phần Hà Nội Sài Gòn SHB . Từ khóa dự báo sai phân tính dừng ARIMA chứng khoán giao dịch nhà đầu tư AR MA SHB ACF PACF. 1. Mở đầu Ra đời vào đầu năm 2000 thị trường chứng khoán Việt Nam đã trở thành một kênh đầu tư hết sức hấp dẫn đối với các nhà đầu tư từ các tổ chức đầu tư chuyên nghiệp cho đến các nhà đầu tư cá nhân nghiệp dư nhỏ lẻ. Tuy nhiên bên cạnh mức sinh lợi cao đây cũng là hoạt động luôn tồn tại nhiều rủi ro tiềm ẩn bởi nhà đầu tư không phải lúc nào cũng dự đoán được chính xác xu hướng của giá cổ phiếu trong tương lai. Do đó việc dự báo chính xác sự biến động giá của cổ phiếu để có một sách lược nhằm phục vụ cho công việc kinh doanh của các cá nhân tổ chức hay hoạch định chiến lược của một quốc gia đã thu hút rất nhiều sự quan tâm của các nghiên cứu trong và ngoài nước. Trong những năm gần đây khai phá dữ liệu trong cơ sở dữ liệu đang là một xu hướng quan trọng của nền công nghệ thông tin thế giới. Khai phá dữ liệu có khả năng ứng dụng vào rất nhiều lớp bài toán thực tế khác nhau. Lĩnh vực tài chính nói chung và lĩnh vực chứng khoán nói riêng lưu trữ một dữ liệu khổng lồ bao gồm thông tin các mã cổ phiếu thông tin giao dịch và khối lượng giao dịch ròng thông tin dữ liệu về khách hàng Có nhiều kỹ thuật để khai phá dữ liệu trong chứng khoán như mô hình cây quyết định mô hình
