1 THÔNG TIN LÊN MẠNG NHỮNG ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN TIẾN SĨ • Nghiên cứu sinh: Lê Đạt Chí • Tên luận án: “Ứng dụng mơ hình mạng thần kinh nhân tạo dự báo kinh tế Trường hợp thị trường chứng khốn Việt Nam” • Ngành khoa học luận án: Kinh tế tài – ngân hàng, mã số: 62.31.12.01 • Tên đơn vị đào tạo: Trường Đại học Kinh tế TP Hồ Chí Minh Những điểm luận án: Qua nghiên cứu trước dựa mơ hình hồi quy tuyến tính phi tuyến để phân tích dự báo thị trường chứng khốn Việt Nam, gần chưa có mơ hình cho thấy khả dự báo thị trường chứng khoán Việt Nam, điều đặt cho luận án số câu hỏi: phải thị trường chứng khốn Việt Nam khơng thể dựa báo trước biến giải thích hữu? phải mơ hình tiếp cận để phân tích dự báo giá chứng khốn khơng phù hợp với đặc điểm thị trường, biến dự báo? Qua trình tìm hiểu, cơng trình nghiên cứu giới lĩnh vực phân tích dựa báo, Luận án chọn mơ hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) Những luận mơ hình mạng ANN phù hợp với biến nghiên cứu (biến động thị trường tài mang tính phi tuyến (Bollerslev (1986), Fang cộng (1994),…), Chatterjee cộng (2000) cung cấp tổng quan hệ thống ANN phạm vi sử dụng rộng rãi chúng thị trường tài chính… làm chứng thực nghiệm tốt cho trình nghiên cứu mơ hình mạng ANN Đồng thời, q trình nghiên cứu mạng ANN việc ứng dụng vào thị trường tài khơng u cầu giả định nghiêm ngặt mơ hình hồi quy Điều cho thấy, tính hấp dẫn mơ hình ANN với đặc điểm thị trường tài thị trường kinh tế Việt Nam Do đó, luận án tập trung nghiên cứu khả ứng dụng mơ hình ANN dự báo thị trường chứng khốn Việt Nam Dựa mục tiêu nghiên cứu luận án: Khả ứng dụng mơ hình ANN dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam Lựa chọn cấu trúc mạng ANN phù hợp dự báo giá chứng khoán Hiệu ứng dụng mơ hình ANN tốt mơ hình hồi quy tuyến tính Tìm nhóm biến giúp dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khốn Việt Nam qua gợi ý số sách liên quan Luận án giải mục tiêu để đạt kết sau: (1) Tìm chế vận hành mơ hình mạng ANN sử dụng để dự báo biến kinh tế theo chuỗi thời gian thị trường tài (2) Qua vận dụng mơ hình ANN để khảo sát khả dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khốn Việt Nam (3) Q trình nghiên cứu khả ứng dụng mơ hình mạng ANN vào dự báo giá chứng khoán Việt Nam, luận án cấu trúc mạng truyền thẳng với hàm truyền hàm phi tuyến cho kết dự báo tốt cấu trúc mạng ANN khác (4) Đồng thời, trình khả sát khả ứng dụng mơ hình ANN để dự báo giá chứng khốn thị trường chứng khoán Việt Nam, luận án chứng minh tính hiệu vượt trội mơ hình mạng ANN hẳn mơ hình hồi quy truyền thống thường áp dụng lâu thị trường Điều cho thấy, khả dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam hồn tồn thực tiếp cận cấu trúc mạng ANN khác mơ hình ANN Điều làm thay đổi kết luận cơng trình nghiên cứu trước phân tích dự báo giá chứng khốn thị trường chứng khốn Việt Nam (5) Khơng dừng lại kết trên, luận án tiếp tục khảo sát biến giải thích có sở thu thập thơng tin, luận án tìm kiếm nhóm biến giải thích khác cho khung thời gian phân tích khác để tìm kiếm biến có khả dự báo tốt Qua đó, nhóm biến phản ánh tình hình tài doanh nghiệp niêm yết lại cho khả dự báo tốt co thay đổi giá chứng khoán thị trường chứng khốn Việt Nam Tuy nhiên biến vĩ mơ cho tác động mạnh đến thay đổi giá thị trường chứng khoán, mức độ dự báo lại khơng cho kết xác nhóm biến tài Điều đáng ý là, biến khảo sát mơ hình hồi quy truyền thống lại tỏ hiệu (6) Trong q trình tìm kiếm, khảo sát nhóm biến, luận án phát tính chất hành vi nhà đầu tư tồn mạnh mẽ, điều tác động đến trình biến động giá chứng khốn thị trường chứng khốn Việt Nam Q trình phân tích trùng hợp với nghiên cứu trước tồn hành vi nhà đầu tư thị trường chứng khốn, hành vi định nên xu hướng biến động giá chứng khốn mà chưa có mơ hình đo lường để dự báo Như vậy, thị trường mà nơi yếu tố hành vi người định nên xu hướng thay đổi khả ứng dụng mơ hình ANN tỏ ro tính hiệu vượt trội cao Như vậy, dựa mục tiêu nghiên cứu, luận án phát kết Điều cung cấp thêm phương pháp, cơng cụ phân tích dự báo biến kinh tế, điển hình thị trường chứng khoán Việt Nam Giáo viên hướng dẫn Nghiên cứu sinh GS.TS Trần Ngọc Thơ Chủ tịch hội đồng cấp sở PGS.TS Phan Thị Bích Nguyệt Lê Đạt Chí MỞ ĐẦU Tính cấp thiết luận án Việc nghiên cứu cơng cụ mơ hình dự báo thị trường tài kinh tế có lịch sử lâu đời Phân tích chuỗi thời gian cách tiếp cận truyền thống sử dụng rộng rãi lĩnh vực Có hai loại mơ hình mơ tả hành vi chuỗi thời gian sau Thứ mô hình tuyến tính: phương pháp tuyến tính để phân tích chuỗi thời gian thường áp dụng thông qua kỹ thuật sau đây: a Kỹ thuật Box Jenkins b Bộ lọc Kalman c Lý thuyết san hàm mũ Brown d Hồi quy mẫu nhỏ Thứ hai mơ hình phi tuyến: a Lý thuyết Taken b Phương trình MackeyGlass Những kỹ thuật cố gắng tái tạo lại chuỗi thời gian dựa mẫu liệu để dự đoán giá trị tương lai Mặc dù kỹ thuật có ý nghĩa thống kê chúng có tỷ lệ thành cơng thấp sử dụng để dự báo thị trường tài Những chứng gần thị trường tài phi tuyến Tuy nhiên, phương pháp tuyến tính cung cấp cách tiếp cận tốt để mơ tả hệ thống phi tuyến tìm thấy phân tích chuỗi thời gian thị trường tài (Fang cộng sự, 1994) Bollerslev (1986) cung cấp nhìn tổng qt tồn tính phi tuyến liệu tài chính, phát triển mơ hình để dự đốn chuỗi thời gian tài gọi GARCH (Generalized Autoregressive conditional heteroskedasticity GARCH) kết hợp tất đặc trưng quan sát chuỗi Nhưng kinh tế phát triển nhanh chóng (chứ khơng phải từ từ) theo thời gian Tuy nhiên, đặc trưng không dễ dàng tính tốn mơ hình tuyến tính, điều chứng minh qua việc hệ số ước lượng có độ dốc lớn Nhiều nhân tố tác động đến thị trường tài kinh tế bao gồm kiện trị, điều kiện kinh tế nói chung, kỳ vọng nhà đầu tư Vì vậy, dự báo thị trường tài chuyển động kinh tế khó khăn Mạng thần kinh nhân tạo Artificial Neural Network (ANN) cơng cụ hữu ích tài định lượng đại biết đến kỹ thuật mơ hình hóa thống kê hữu ích ANN công cụ tốt cho nhà nghiên cứu nhà thực nghiệm Mơ hình ANN tìm mối quan hệ hàm tập hợp liệu thực nhiệm vụ nhận dạng mẫu hình, phân loại, đánh giá, mơ hình hóa, dự báo kiểm soát (Anderson Rosenfeld, 1988; HechtNielsen, 1990; Hertz cộng sự, 1991; Hiemstra Jones, 1994) Một vài tính khác biệt ANN làm cho chúng có giá trị hấp dẫn dự báo Một số viết xem xét báo cáo tạp chí cách mà ANN áp dụng cho thị trường tài kinh tế Chatterjee cộng (2000) cung cấp tổng quan hệ thống ANN phạm vi sử dụng rộng rãi chúng thị trường tài Cơng trình họ thảo luận ưu điểm vượt trội ANN so với phương pháp truyền thống Nghiên cứu kết luận với mô tả việc sử dụng thành công ANN nhiều tổ chức tài việc dự báo giá chứng khoán Trong sách Neural Network cho dự báo tài Edward Gately, mơ tả phương pháp chung để xây dựng, huấn luyện, kiểm tra ANN cách sử dụng phần mềm thương mại hữu Luận án tập trung vào phương pháp để triển khai q trình phân tích dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam minh chứng cho khả ứng dụng ANN dự báo kinh tế Không lĩnh vực dự báo giá chứng khốn, luận án cịn mong muốn sử dụng phương pháp ANN áp dụng cho lĩnh vực tài kinh tế công cụ dự báo hỗ trợ cho phương pháp truyền thống Chính vậy, tác giả chọn đề tài với tên gọi “Ứng dụng mơ hình mạng thần kinh nhân tạo dự báo kinh tế – Trường hợp thị trường chứng khoán Việt Nam” làm nội dung nghiên cứu cho luận án tiến sĩ Tình hình nghiên cứu liên quan đến nội dung luận án Từ nghiên cứu sơ khai Mc Culloch Pitts năm 1940, trải qua nhiều năm phát triển, 10 năm trở lại với phát triển mạnh mẽ ngành công nghệ thông tin việc xử lý liệu cho phần cứng phần mềm giúp cài đặt ứng dụng phức tạp lý thuyết mạng thần kinh nhân tạo Lý thuyết mạng thần kinh nhân tạo năm gần thực ý nhanh chóng trở thành hướng nghiên cứu đầy triển vọng mục đích xây dựng mơ hình mơ theo trí tuệ người Sức mạnh thuộc chất tính tốn thuật tốn mạng, song nghiên cứu thực nghiệm thành công nhiều lĩnh vực, nghiên cứu thực nghiệm lĩnh vực tài quan tâm cho nhiều kết tốt kinh tế khác Từ nghiên cứu việc ứng dụng ANN để phân tích chuỗi liệu thời gian nên thực dựa trấu trúc ANN cho tiêu dự báo tăng trưởng kinh tế, biến động tỷ giá hối đối, chí giá chứng khốn thị trường Q trình nghiên cứu mạng ANN cịn so sánh với mơ hình truyền thống sử dụng cho việc phân tích dự báo lĩnh vực kinh tế mơ hình hồi quy tuyến tính, mơ hình hồi quy phi tuyến Quá trình nghiên cứu cho kết lợi mơ hình ANN đặc biệt thị trường phân tích dự báo Như vậy, thị trường Việt Nam liệu trình triển khai nghiên cứu ứng dụng mơ hình ANN có hiệu khơng có vượt trội cơng cụ phân tích dự báo khác? Trên sở tiếp cận này, vào nghiên cứu trình hoạt động mạng ANN lĩnh vực kinh tế, tài kết nghiên cứu đạt thị trường khác giới để làm tảng cho việc nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu Trên phương diện nghiên cứu mơ hình mạng ANN ngun lý hoạt động để từ ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế tài cịn nội dung chưa quan tâm nhiều Trong phạm vi kinh tế Việt Nam, tác giả tập trung nghiên cứu việc ứng dụng mơ hình để nhằm phân tích dự báo giá chứng khốn thị trường chứng khốn Việt Nam trước biến giải thích khác nhau, minh chứng cho khả ứng dụng mơ hình ANN dự báo kinh tế Qua trình ứng dụng ANN vào thị trường chứng khoán Việt Nam, luận án giải thêm số vấn đề khác như: cấu trúc mạng ANN tốt cho vấn đề dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam, hiệu mơ hình ANN so với mơ hình hồi quy tuyến tính biến tác động lên biến động giá chứng khoán… Cụ thể hơn, luận án giải bốn mục tiêu nghiên cứu sau: Khả ứng dụng mơ hình ANN dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam Lựa chọn cấu trúc mạng ANN phù hợp dự báo giá chứng khốn Hiệu ứng dụng mơ hình ANN tốt mơ hình hồi quy tuyến tính Tìm nhóm biến giúp dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam qua gợi ý số sách liên quan Để đạt mục tiêu nghiên cứu nêu trên, nội dung luận án tập trung vào trả lời câu hỏi nghiên cứu sau đây: (1) Mơ hình mạng ANN chế vận hành thị trường tài chính? (2) Những quan điểm chứng thực nghiệm việc ứng dụng mơ hình ANN phân tích dự báo thị trường tài chính? (3) Khả ứng dụng mơ hình ANN dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam? (4) Cấu trúc mạng ANN thích hợp để dự báo giá chứng khoán? (5) Liệu khả ứng dụng mơ hình ANN dự báo giá chứng khốn thị trường chứng khốn Việt Nam có tính hiệu mơ hình hồi quy tuyến tính truyền thống? (6) Nếu mơ hình ANN tốt biến giải thích giúp cho sử dụng để phân tích dự báo giá chứng khốn thị trường chứng khoán Việt Nam? Việc giải mục tiêu nghiên cứu cho thấy giá trị hiệu mơ hình ANN việc ứng dụng mơ hình phân tích dự báo biến kinh tế Chính vậy, chủ thể liên quan kinh tế bao gồm nhà nghiên cứu nhà thực hành áp dụng mơ hình ANN để thay bổ sung cho phương pháp hồi quy Phương pháp nghiên cứu Để giải nội dung nghiên cứu nêu trên, tác giả luận án sử dụng phương pháp định lượng dựa việc nghiên cứu thuật tốn mơ mạng thần kinh nhân tạo để tiến hành lựa chọn cấu trúc ANN thích hợp nhằm ứng dụng dự báo giá chứng khốn Việc triển khai q trình ứng dụng mơ hình ANN dự báo giá chứng khốn thị trường chứng khoán Việt Nam dựa quy trình đề xuất bước năm nhà nghiên cứu Deboeck, Masters, Blum Nelson Illingworth Ngoài trình thử nghiệm cấu trúc mạng ANN thực dựa phần mềm hỗ trợ xử lý liệu có quyền NeuralSolution 5.0 Các phát kết nghiên cứu Luận án tác giả đóng góp kết nghiên cứu sau: • Khả ứng dụng mơ hình ANN để dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam hồn tồn thực • Mơ hình ANN dùng để dự báo giá chứng khốn thị trường chứng khoán Việt Nam cho kết dự báo ngồi mẫu tốt mơ hình hồi quy tuyến tính truyền thống • Cấu trúc mạng thần kinh truyền thẳng cho kết dự báo tốt số cấu trúc mạng khác với hàm truyền hàm phi tuyến Nói cách khác, mối quan hệ biến giải thích biến phụ thuộc quan hệ phi tuyến tính • Dựa việc nghiên cứu ứng dụng mơ hình ANN để dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam, luận án cho thấy rõ tác động nhóm biến kinh tế vĩ mơ kinh tế, nhóm biến thể tình hình tài doanh nghiệp niêm yết… lên thay đổi giá chứng khoán, dùng mơ hình hồi quy tuyến tính truyền thống gần khơng tìm thấy tác động • Qua q trình phân tích dự báo giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam, luận án có gợi ý số sách để phát triển thị trường chứng khoán Việt Nam lên tầm cao nhằm phát triển mạnh trình chuyển dịch cấu kinh tế Chương 1: QUAN ĐIỂM VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM VIỆC ỨNG DỤNG MƠ HÌNH MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO TRONG DỰ BÁO Mỗi mơ hình phân tích dự báo dựa tảng giả định khác Các mơ hình trước sử dụng phổ biến để phân tích dự báo dựa phương pháp phân phối chuẩn biến đưa vào mơ hình Quan điểm phân phối chuẩn đưa tảng toán học cho học thuyết thị trường hiệu Quan điểm đưa đến việc hình thành mơ hình phân tích định giá chứng khốn mơ hình định giá tài sản vốn CAPM, mơ hình định giá quyền chọn Black – Scholes, mơ hình đa nhân tố, mơ hình FamaFrench… Tuy nhiên, mơ hình lại khơng hiệu phân tích dự báo tiêu đầy tính biến động thị trường tài Một phương pháp mơ não người xây dựng dựa tảng tiếp cận khác với phương pháp Quá trình mơ gọi mơ hình mạng thần kinh nhân tạo ANN Những quy tắc ứng dụng mơ hình ANN khơng phương pháp dựa quan điểm phân phối chuẩn Quá trình ứng dụng mơ hình ANN dựa quan điểm: chủ thể tham gia thị trường, định xu hướng thị trường nhà đầu tư với hiểu biết khác Nói cách khác, nhà đầu tư tiếp nhận thông tin đưa định trước thông tin dựa hiểu biết phân tích Việc ứng dụng mơ hình ANN phổ biến lĩnh vực điện tử, sản xuất rô bốt hay lĩnh vực y học… Q trình ứng dụng mơ hình ANN thị trường tài để phân tích dự báo quan tâm thập niên gần Quá trình ứng dụng lớn mạnh nhờ hỗ trợ ngành công nghệ thông tin mang lại số thành tựu định tính hiệu mơ hình Chính vậy, tiếp cận nghiên cứu mơ hình ANN Việt Nam cần thiết 1.1 Quan điểm lựa chọn cơng cụ phân tích dự báo Phương pháp phân phối chuẩn hay đường cong hình chuông công cụ phổ biến việc phân tích liệu kinh tế tài đặc biệt phân tích giá chứng khốn Phương pháp phân phối chuẩn tảng tốn học cho học thuyết thị trường hiệu lĩnh vực tài Quan điểm phương pháp phân phối chuẩn cho rằng, giá chứng khoán độc lập ngẫu nhiên với Phương pháp giúp hiểu cách dễ dàng cách đơn giản hóa loại bỏ yếu tố trừu tượng mà nghĩ không phù hợp với hệ thống Vấn đề “sự không phù hợp” Trong giới thực, thứ xem “không phù hợp” không cho thấy khơng quan trọng mà lại quan trọng Benoit Mandelbrot, trung tâm nghiên cứu IBM Yorktown Heights, New York, 10 phát rằng, số hoàn toàn khác so với quan điểm phân phối chuẩn “Mỗi thay đổi giá cụ thể ngẫu nhiên dự báo Tuy nhiên, chuỗi thay đổi lại có phụ thuộc phạm vi” (Gleick, 1987, trang 86) Thực tế, giá hàng hóa giá chứng khốn có quan hệ phi tuyến Nhưng câu hỏi đặt giá chứng khoán lại có mối quan hệ phi tuyến hay có xu hướng? Thế kỷ 20 đánh dấu phát minh đáng nhớ: (1) thuyết tương đối (relative theory) (2) kỹ thuật định lượng (quantum mechanic) (3) khoa học hỗn loạn (chaos science) cho thấy chất tự nhiên không độc lập Sự chuyển động vật chất ln có ảnh hưởng lẫn hay phụ thuộc lẫn Thị trường chứng khoán (TTCK), phần giới tự nhiên nằm quy luật Điều nói lên khoa học hỗn loạn giúp trả lời câu hỏi Bill William (1995) cho rằng, giới tự nhiên não người hỗn loạn TTCK, phần giới tự nhiên nơi phản ánh hoạt động người, có tính hỗn loạn Nói cách khác, não người có tính hỗn loạn nguồn gốc tạo phi tuyến tính giá chứng khốn Bill William (1995) não người gồm phận khác nhau: não trái, não não phải Mỗi phận đảm nhận chức khác Não trái liên quan đến vấn đề lý trí mang tính tuyến tính Não có chức xử lý tri thức thành kinh nghiệm Não phải liên quan đến cảm xúc, phi tuyến trơng giống tính hỗn loạn Bộ não tạo nên hành vi khác nhau, phụ thuộc vào dòng lượng Prigogine viết: “bộ não phát minh tính hỗn loạn” (Prigogin Stangers, 1984, trang 48) Có thể hình dung giao dịch thị trường, nhà kinh doanh bị ảnh hưởng cảm xúc (của não phải) tham lam sợ hãi tác động đến định đầu tư dẫn đến hành vi phi tuyến tính Tuy nhiên, hành vi tham lam hay sợ hãi có tính bầy đàn hình thành nên xu hướng giá chứng khốn (chính cấu trúc) Như vậy, chủ thể tham gia định nên xu hướng thị trường nhà đầu tư, người khơng hồn tồn lý (Sargent (1997, 1999)) Dựa quan điểm này, luận án tập trung vào việc lựa chọn phương pháp phân tích dự báo giá chứng khốn theo giả định “sự hợp lý có chừng mực” nhà đầu tư Nói cách khác nhà đầu tư khơng hồn tồn lý định Phương pháp hồi quy dựa biến cố quan sát độc lập ngẫu nhiên, dựa giả thuyết hợp lý hoàn toàn tối ưu người Mơ hình mạng thần kinh nhân tạo ANN mô theo não người dùng để dự báo biến kinh tế thị trường tài chính, đặc biệt giá chứng khoán thiết lập tảng giả định “sự hợp lý có chừng mực” nêu Do đó, luận án tiếp cận ... giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam? (4) Cấu trúc mạng ANN thích hợp để dự báo giá chứng khoán? (5) Liệu khả ứng dụng mơ hình ANN dự báo giá chứng khốn thị trường chứng khốn Việt Nam. .. giá chứng khoán thị trường chứng khoán Việt Nam? (4) Cấu trúc mạng ANN thích hợp để dự báo giá chứng khoán? (5) Liệu khả ứng dụng mơ hình ANN dự báo giá chứng khốn thị trường chứng khốn Việt Nam. .. Thiết kế mơ hình mạng thần kinh nhân tạo Chương 2: THIẾT KẾ VÀ ỨNG DỤNG MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO ĐỂ DỰ BÁO GIÁ CHỨNG KHOÁN TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHỐN VIỆT NAM Mơ hình mạng ANN đưa ứng dụng lần lĩnh