Dự báo biến động cổ phiếu bất động sản tại Việt Nam: So sánh mô hình GARCH và LSTM

Nghiên cứu này tập trung vào việc dự báo độ biến động của nhóm cổ phiếu bất động sản niêm yết tại Việt Nam giai đoạn 2015-2025 thông qua việc so sánh hiệu quả dự báo giữa mô hình GARCH truyền thống và các mô hình học sâu LSTM đơn biến và đa biến. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình LSTM thể hiện khả năng vượt trội so với GARCH. Đặc biệt, mô hình Multivariate LSTM đạt sai số dự báo (MSE) thấp nhất ở hầu hết các cổ phiếu. Những phát hiện này góp phần bổ sung bằng chứng thực nghiệm về ứng dụng học sâu trong dự báo rủi ro tài chính tại Việt Nam, đồng thời gợi ý các hàm ý quan trọng cho quản lý rủi ro và chiến lược đầu tư.