Thống kê Bayes và ứng dụng trong dự báo giá chứng khoán của các ngân hàng - công ty tài chính ở Việt Nam

Abstract

Dự báo là một vấn đề rất được quan tâm, tức là ở thời điểm hiện tại sẽ dự báo thời điểm tương lai, đặc biệt trong các ứng dụng trong kinh tế - tài chính. Một khi dự báo tốt, kết quả dự báo sẽ hữu ích cho các doanh nghiệp đưa ra các chính sách quản lý cũng như các nhà đầu tư tối đa lợi nhuận. Bên cạnh đó, theo Quyết định số 242/QĐ-TTg phê duyệt đề án tái cơ cấu thị trường chứng khoán đến năm 2020 đòi hỏi các công ty phải chuẩn hóa hoạt động nghiệp vụ kinh doanh, báo cáo chính xác và minh bạch theo tiêu chuẩn quốc tế. Nhờ các thông tin minh bạch, các nhà đầu tư có đầy đủ các thông tin giúp đưa ra các quyết định đầu tư góp vốn hiệu quả nhất. Thật vậy, thông qua việc các nhà đầu tư có các thông tin tiên nghiệm chính xác, một phần trong thống kê Bayes bên cạnh thông tin hàm hợp lý từ các giá trị quá khứ, sẽ đưa ra kết quả dự báo phù hợp với thực tế hơn nên chính xác hơn. Các bài toán dự báo ngắn hạn thường tại thời điểm t sẽ dự báo thời điểm ngay sau đó là (t+1), trong khi đối với thị trường chứng khoán Việt Nam nhà đầu tư cần phải dự báo đến thời điểm (t+3), thời điểm nhà đầu tư mới có thể giao dịch cổ phiếu mới mua, tức là nhà đầu tư mở rộng hơn kết quả dự báo nhằm lường trước các rủi ro có thể xảy ra. Hơn thế nữa, khi thị trường chứng khoán liên tục có các tin tức cập nhật nên các các tham số dự báo được coi như là hằng số không còn phù hợp. Chính vì vậy, trong bài báo này có tín hiệu tốt khi chúng tôi ứng dụng thống kê Bayes trong bài toán dự báo giá chứng khoán của các ngân hàng thương mại và công ty tài chính trong khoảng thời gian đủ dài, đến thời điểm (t+3) với kết quả dự báo khoảng đúng khá cao 89.02% (dự báo khoảng với xác suất 68%).