Xây dựng danh mục tối ưu dựa trên phương pháp học máy: Trường hợp thị trường chứng khoán Việt Nam

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Quốc Hoàn Bùi, Thị Hương Huyền Phạm

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Kinh tế và Dự báo 2023

Mô tả vật lý: 45610

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 401688

Nghiên cứu lựa chọn danh mục tối ưu theo mô hình Markowitz kết hợp với kỹ thuật chính quy hóa trong học máy (Machine Learning). Phương pháp khắc phục nhược điểm cơ bản của mô hình Markowitz tiêu chuẩn là tính hiệu quà ngoài mẫu kém. Nghiên cứu thực nghiệm trên thị trường chứng khoán Việt Nam trong giai đoạn 2013-2022. Kết quả cho thấy, với việc đầu tư theo danh mục tìm được theo phương pháp chính quy hóa đạt hiệu suất tốt hơn so với thị trường (đại diện bới VN-Index). Hiệu suất được đánh giá thông qua chuỗi lợi suất theo ngày bởi các tiêu chuẩn: giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH