Luận án Tiến sĩ Kinh tế học: Tiếp cận Machine Learning trong quản trị danh mục trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Tiếp cận Machine Learning trong quản trị danh mục trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Tác giả: Bùi Quốc Hoàn

Lĩnh vực: Kinh tế học

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ này nghiên cứu về việc áp dụng các phương pháp Học máy (Machine Learning – ML) để tối ưu hóa việc quản trị danh mục đầu tư trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nghiên cứu tập trung vào việc khắc phục những hạn chế của phương pháp phân tích Trung bình – Phương sai (Mean – Variance – MV) truyền thống, đặc biệt là vấn đề quá khớp và sự nhạy cảm với nhiễu khi ước lượng ma trận hiệp phương sai, nhất là trong bối cảnh thị trường biến động. Luận án đề xuất sử dụng ba nhóm phương pháp ML, bao gồm phân cụm chuỗi thời gian, phương pháp Bộ nhớ ngắn – dài hạn (LSTM) và phương pháp chính quy hóa Lasso, để kết hợp với bài toán tối ưu MV. Mục tiêu là xây dựng các danh mục đầu tư tối ưu, đánh giá hiệu quả của chúng trong các điều kiện thị trường khác nhau tại Việt Nam (giai đoạn 2008-2022), và đưa ra các khuyến nghị cho nhà đầu tư và các nhà nghiên cứu.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục chữ viết tắt
• Danh mục bảng biểu
• Danh mục hình vẽ
• Lời mở đầu
• Chương 1: Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu
• Chương 2: Phương pháp nghiên cứu
• Chương 3: Phân tích thực nghiệm và kết quả
• Chương 4: Kết luận và khuyến nghị
• Tài liệu tham khảo