So sánh khả năng dự báo chỉ số VN Index và HN Index của các mô hình AI và ARIMA
Bài báo này so sánh hiệu quả của các công cụ AI này trong việc dự báo VNIndex và HNIndex. Các công cụ AI được sử dụng bao gồm: Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN), máy vector hỗ trợ (SVM), rừng ngẫu nhiên (RF), bộ nhớ ngắn dài hạn (LSTM) và mô hình tự hồi quy trung bình trượt tích lũy (ARIMA). Kết qu...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Định dạng: | Bài trích |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Được phát hành: |
2024
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | http://thuvienso.quochoi.vn/handle/11742/91166 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thêm thẻ | Tóm tắt: | Bài báo này so sánh hiệu quả của các công cụ AI này trong việc dự báo VNIndex và HNIndex. Các công cụ AI được sử dụng bao gồm: Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN), máy vector hỗ trợ (SVM), rừng ngẫu nhiên (RF), bộ nhớ ngắn dài hạn (LSTM) và mô hình tự hồi quy trung bình trượt tích lũy (ARIMA). Kết quả cho thấy LSTM là công cụ AI có khả năng dự báo VNIndex chính xác nhất, với sai số nhỏ nhất. Tuy nhiên, khi dự báo HNIndex, SVM lại có sai số nhỏ hơn so với LSTM. Các công cụ AI khác đều có kết quả dự báo kém hơn cho cả hai chỉ số chứng khoán. |
|---|