Ngoài phần mở đầu và kết luận, nội dung chính của đề án “Nghiên cứu ứng dụng máy học và học sâu trong dự đoán giá chứng khoán của thị trường Việt Nam” được trình bày trong 4 chương, gồm: Chương 1: Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý thuyết; Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và mô hình đề xuất; Chương 3: Kết quả nghiên cứu nghiên cứu và thảo luận; Chương 4: Kết luận và khuyến nghị. Đề án tập trung vào phát triển các mô hình dự báo giá chứng khoán hiệu quả và chính xác, qua đó cung cấp thông tin hữu ích cho nhà đầu tư, doanh nghiệp và cơ quan quản lý nhà nước trong việc đưa ra các quyết định chiến lược và quản lý rủi ro. Nghiên cứu nhằm khai thác và ứng dụng các phương pháp hiện đại, đặc biệt là công nghệ máy học và học sâu, để phân tích và dự báo biến động giá cổ phiếu cho thị trường chứng khoán Việt Nam – một thị trường tiềm năng nhưng cũng đầy biến động. Trên cơ sở của các nghiên cứu liên quan, đề án đã hoàn thành mục tiêu đề ra thông qua việc so sánh sáu mô hình dự báo, bao gồm LSTM-GRU phức hợp, GRU, SVM, KNN, LSTM và ARIMA. Kết quả cho thấy mô hình LSTM-GRU phức hợp có hiệu suất vượt trội trong việc dự báo xu hướng thị trường chứng khoán Việt Nam, với độ chính xác và tính ổn định cao. Mô hình đạt sai số thấp nhất theo các chỉ số như MAPE, MSE, RMSE, MAE và R², và biểu đồ dự báo tiệm cận sát với biến động thực tế.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Trịnh Viết Giang (ch.n.), Đặng Ngọc Hùng, Vũ Việt Thắng, Nguyễn Viết Hà, Trần Mạnh Dũng
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu ứng dụng máy học và học sâu trong dự đoán giá chứng khoán của thị trường Việt Nam
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Đề tài Nghiên cứu khoa học
Mô tả vật lý:	127tr.
Năm xuất bản:	2025