Advanced
Please use this identifier to cite or link to this item: https://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/75772
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorDr. Nguyễn Hoàng Vũen_US
dc.contributor.authorNguyễn Phi Hùngen_US
dc.date.accessioned2025-08-06T10:45:00Z-
dc.date.available2025-08-06T10:45:00Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttps://digital.lib.ueh.edu.vn/handle/UEH/75772-
dc.description.abstractDự báo tỷ giá hối đoái là một vấn đề tài chính quan trọng và đầy thách thức, ngày càng thu hút sự quan tâm do tầm quan trọng thực tiễn và tính phức tạp vốn có của nó. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) đã nổi lên như một phương pháp thay thế đầy hứa hẹn cho nhiệm vụ dự báo tỷ giá nhờ khả năng mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính và thích ứng với các mô hình phức tạp. Có một lượng lớn nghiên cứu đã tập trung vào việc áp dụng ANN cho bài toán này. Bài nghiên cứu này phân tích so sánh hiệu suất dự báo của ANN với các mô hình truyền thống. Kết quả cho thấy tỷ giá trung tâm NHNN USD/VND được dự báo hiệu quả nhất bởi các mô hình truyền thống như mô hình ARIMA. Kết quả này gợi ý và củng cố thêm một phương pháp dự báo trong tương lai đối với tỷ giá USD/VND.en_US
dc.format.medium33 tr.en_US
dc.language.isoVietnameseen_US
dc.publisherĐại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minhen_US
dc.subjectMô hình ARIMAen_US
dc.subjectMô hình GARCHen_US
dc.subjectMô hình ARIMA-GARCHStackingen_US
dc.subjectArtificial Neural Network (ANN)en_US
dc.subjectMulti-layer perceptrons (MLP)en_US
dc.subjectARIMAen_US
dc.subjectGARCHen_US
dc.titleSo sánh hiệu quả của mô hình truyền thống và mô hình mạng Nơ-ron nhân tạo (ANN) trong việc dự báo tỷ giá hối đoái USD/VNDen_US
dc.typeMaster's Projectsen_US
ueh.specialityMathematical Economics (by Coursework) = Toán kinh tế (hướng ứng dụng)en_US
item.fulltextFull texts-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairetypeMaster's Projects-
item.grantfulltextreserved-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.languageiso639-1Vietnamese-
Appears in Collections:MASTER'S PROJECTS
Files in This Item:

File

Description

Size

Format

Show simple item record

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.