Luận án Tiến sĩ Kinh tế học: Tiếp cận entropy trong tối ưu hóa danh mục đầu tư – nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Tiếp Cận Entropy Trong Tối Ưu Hóa Danh Mục Đầu Tư – Nghiên Cứu Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Tác giả: Nguyễn Thị Thảo

Lĩnh vực: Kinh tế học

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu các phương pháp xây dựng danh mục đầu tư tối ưu, đặc biệt là áp dụng cách tiếp cận entropy. Nghiên cứu xem xét hiệu quả của các danh mục được xây dựng theo phương pháp này, so sánh chúng với các danh mục được xây dựng theo phương pháp tương quan và danh mục thị trường. Luận án cũng đánh giá sự phù hợp của phương pháp tiếp cận entropy trong các bối cảnh thị trường khác nhau, bao gồm cả giai đoạn thị trường ổn định và giai đoạn bất ổn do đại dịch COVID-19. Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu là các cổ phiếu niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ 02/01/2018 đến 30/12/2022. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm ước lượng entropy bằng Lempel-Ziv, tối ưu hóa danh mục theo mô hình Trung bình-Entropy (M-E) và kết hợp với mạng lọc phẳng cực đại (PMFG).

Mục lục chi tiết:

• LỜI CAM KẾT
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• MỞ ĐẦU
• CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• CHƯƠNG 3. THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM – TIẾP CẬN ĐỒ THỊ LỌC PHẲNG CỰC ĐẠI TRONG PHÂN TÍCH SỰ PHỤ THUỘC GIỮA CÁC MÃ CỔ PHIẾU
• CHƯƠNG 4. XÂY DỰNG DANH MỤC ĐẦU TƯ TỐI ƯU TRÊN THỊ TRƯỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM
• KẾT LUẬN VÀ CÁC KHUYẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC