Sử dụng học máy để phân tích tác động của tin tức Covid-19 đến thị trường chứng khoán các quốc gia Đông Nam Á

Abstract

Bài nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích tác động của tin tức liên quan COVID-19 đến với thị trường chứng khoán của các quốc gia Đông Nam Á bao gồm: Việt Nam, Malaysia, Thái Lan và Singapore trong năm đầu tiên của đại dịch. Nghiên cứu sử dụng các mô hình học máy để đánh giá vai trò của tin tức COVID-19 đối với khả năng dự đoán tỷ suất sinh lời thị trường của các thị trường chứng khoán này. Quá trình nghiên cứu bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán và đánh giá kết quả. Kết quả cho thấy thị trường chứng khoán ở Việt Nam và Singapore đã bị ảnh hưởng bởi tin tức liên quan đến COVID-19. Tuy nhiên, tin tức về COVID-19 không ảnh hưởng đến thị trường chứng khoán ở Malaysia và Thái Lan. Ngoài ra, kết quả chỉ ra rằng các loại tin tức khác nhau có tác động khác nhau đến các thị trường bị ảnh hưởng bởi tin tức COVID-19. Cụ thể trên thị trường Việt Nam, số lượng tin tức nói về COVID-19 là yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến thị trường, sau đó số lượng tin hoảng loạn là yếu tố quan trọng thứ nhì. Trong khi đó trên thị trường Singapore, tin tức hoảng loạn và tin giả là hai yếu có tác động lớn nhất đến thị trường chứng khoán Singapore.