ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ARIMA-ARCH DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN YEAH1
Ngô Trang Thư[1], Trần Thị Thu Minh, Lê Minh Sang, Nguyễn Hữu Khanh
Sinh viên K61 Kinh tế đối ngoại – Viện Kinh tế và Kinh doanh quốc tế
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Nam
Phùng Duy Quang
Giảng viên Khoa Công nghệ và Khoa học dữ liệu
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Nam
Tóm tắt:
Thị trường chứng khoán giữ vai trò quan trọng trong tăng trưởng kinh tế quốc gia, do đó việc dự báo chính xác giá cổ phiếu là cần thiết để hỗ trợ nhà đầu tư ra quyết định và giảm thiểu rủi ro. Nghiên cứu này sử dụng mô hình ARIMA-ARCH để dự báo giá đóng cửa cổ phiếu YEG của Công ty Cổ phần Tập đoàn Yeah1, dựa trên dữ liệu ngày từ tháng 3/2021 đến tháng 3/2025 (gồm 1000 quan sát). Chuỗi giá cổ phiếu YEG được biến đổi thành chuỗi tĩnh bằng sai phân bậc 1. Mô hình ARIMA tốt nhất được xác định là ARIMA(15,1,1) dựa trên kết quả nhận dạng và kiểm định mô hình. Tuy nhiên, kiểm định Lagrange Multiplier cho phần dư mô hình ARIMA cho thấy sự hiện diện của hiệu ứng ARCH, tức phương sai sai số thay đổi theo thời gian. Do đó, mô hình ARCH(1) được tích hợp để mô hình hóa phương sai điều kiện thay đổi. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng mô hình kết hợp ARIMA(15,1,1)-ARCH(1) phù hợp để dự báo giá cổ phiếu YEG trong ngắn hạn, giúp mô hình phản ánh được biến động và cải thiện độ tin cậy của dự báo.
Từ khóa: ARIMA-ARCH, giá cổ phiếu YEG, dự báo
APPLICATION OF ARIMA-ARCH MODEL FOR FORECASTING THE STOCK PRICE OF YEAH1 GROUP
Abstract:
The stock market plays a crucial role in national economic growth; therefore, accurate stock price forecasting is essential for investors’ decision-making and risk management. This study builds an ARIMA-ARCH model to forecast the closing price of YEG stock (Yeah1 Group JSC) using daily data from March 2021 to March 2025 (1,000 observations). The YEG price series is transformed to stationarity by first differencing. The best-fitting model identified is ARIMA(15,1,1) based on model identification and diagnostic tests. However, an ARCH-LM test on the ARIMA model’s residuals indicates the presence of ARCH effects, meaning the error variance changes over time. Therefore, an ARCH(1) model is incorporated to capture the time-varying conditional variance. The research results show that the combined ARIMA(15,1,1)-ARCH(1) model is suitable for short-term forecasting of the YEG stock price, effectively capturing volatility clustering and improving the reliability of the forecasts.
Keywords: ARIMA-ARCH; YEG stock price; forecasting.
[1] Tác giả liên hệ. Email: k61.2214110636@ftu.edu.vn