Ước lượng VaR và CVaR dạng hỗn hợp các phân phối xác suất thông qua mô phỏng Monte Carlo và ứng dụng trong phân tích giá chứng khoán Việt Nam
Le Thanh Hoa
DOI:
Email:
Đơn vị công tác:
Ngày nhận bài: 05/07/2018
Ngày nhận bài sửa: 28/04/2020
Ngày duyệt đăng: 01/09/2018
Ngày xuất bản: 05/07/2018
Lượt xem: 3
Downloads: 0
Các định dạng trích dẫn
Tóm tắt
VaR và CVaR là vấn đề được quan tâm rất nhiều trong lĩnh vực đo lường rủi ro đối với dữ liệu Tài chính. Tuy nhiên, các nghiên cứu chỉ dừng lại ở công thức tính dựa trên xấp xỉ dữ liệu thông qua một phân phối xác suất, trong khi phân phối của dữ liệu thực thông thường có dạng hỗn hợp các phân phối xác suất. Chính vì vậy, cần thiết phải nghiên cứu tính toán VaR và CVaR trong trường hợp hỗn hợp các phân phối xác suất. Hơn nữa, các tính toán cũng đòi hỏi thời gian tính toán nhanh, do đó chúng tôi ưu tiên sử dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo. Chúng tôi đề nghị thuật toán tính VaR và CVaR trong trường hợp phân phối xác suất là dạng hỗn hợp thông qua hiệu chỉnh phương pháp mô phỏng Monte Carlo cho phù hợp với dạng hỗn hợp các phân phối xác suất. Thêm vào đó, chúng tôi minh họa trong các trường hợp mô phỏng đã biết phân phối xác suất thành phần cũng như trường hợp chưa biết trước các phân phối xác suất thành phần, thông qua bộ dữ liệu thực về giá đóng cửa của chứng khoán Việt Nam bằng hỗn hợp của các phân phối. Các kết quả tính toán dựa trên thuật toán mà chúng tôi đề nghị được đánh giá thông qua xác suất đuôi cũng như độ lệch chuẩn.
Từ khóa
Ước lượng VaR; Ước lượng CVaR; Phương pháp mô phỏng Monte Carlo; Hỗn hợp các phân phối xác suất; Giá chứng khoán.
2026, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Trong hơn hai thập kỷ qua, Việt Nam đạt tốc độ tăng trưởng kinh tế ấn tượng, song liệu thành quả ấy có thực sự mở rộng cơ hội cho mọi nhóm dân cư vẫn còn bỏ ngỏ. Nghiên cứu này trả lời cho câu hỏi đó bằng cách đo lường chỉ số lưu động hướng lên của các nhóm dân cư giai đoạn 2002–2020, dựa trên dữ liệu VHLSS và phương pháp của Ray và Genicot (2023). Kết quả cho thấy nhóm hộ người Kinh có chỉ số lưu động hướng lên cao hơn, trong khi nhóm dân tộc thiểu số lại đóng góp tỷ trọng lớn hơn vào chỉ số lưu động hướng lên toàn quốc. Khu vực nông thôn có chỉ số lưu động cao hơn khu vực thành thị, cho thấy hiệu quả của chính sách phát triển nông thôn. Bên cạnh đó, bất bình đẳng giữa các nhóm giảm dần, phản ánh khoảng cách cơ hội đang thu hẹp – tín hiệu tích cực về tính bao trùm của tăng trưởng. Những kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng của các chính sách tăng cường tiếp cận giáo dục, hạ tầng và việc làm, đặc biệt cho nhóm dân tộc thiểu số và khu vực nông thôn, nhằm duy trì lưu động hướng lên và củng cố phát triển bao trùm bền vững.
<br><br>Abstract<br>
Over the past two decades, Vietnam has achieved remarkable economic growth, yet whether this growth has truly expanded opportunities for all groups remains an open question. This study addresses this question measuring the upward mobility index of population groups during 2002–2020, using data from the Vietnam Household Living Standards Survey (VHLSS) and the method proposed by Ray and Genicot (2023). The results show that while Kinh households exhibit a higher level of upward mobility, ethnic minority households contribute a larger proportion to the overall national upward mobility index. Rural areas also display higher mobility than urban ones, reflecting the effectiveness of rural development policies. Moreover, inter-group inequality has gradually declined, indicating a narrowing of the opportunity gap – an encouraging sign of inclusive growth. These findings underscore the importance of policies that enhance access to education, infrastructure, and employment, particularly for ethnic minorities and rural communities, to sustain upward mobility and strengthen inclusive and sustainable development.
2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng giải pháp tìm kiếm thông tin để tìm kiếm các tin thật có nội dung tương tự với nội dung của tin cần kiểm tra sau đó dùng độ đo cosine để đo đạt và đánh giá bản tin kiểm tra có phải là tin giả hay không. Chúng tôi sử dụng hai bộ dữ liệu cho mục tiêu xác định giá trị các tham số của mô hình đề xuất cũng như thực nghiệm độ chính xác của mô hình. Bộ dữ liệu tin thật được thu thập từ các trang tin chính thống của Việt Nam là tập hợp tin thật. Tập dữ liệu kiểm thử được thu thập từ các bài đăng trên mạng xã hội vừa có tin thật và tin giả dùng cho mục đích kiểm tra độ chính xác của mô hình đề xuất. Kết quả thực nghiệm trên hai bộ dữ liệu cho thấy rằng mô hình đề xuất của chúng tôi có thể phát hiện tin giả.
2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
COVID-19 là một khủng hoảng toàn cầu chưa có tiền lệ, tác động tiêu cực của đại dịch này đến các doanh nghiệp và các chuỗi đã được đề cập rộng rãi. Theo đó, việc tái cấu trúc chuỗi cung ứng và doanh nghiệp sau COVID-19 ngày càng thu hút sự quan tâm của các doanh nghiệp và các nhà nghiên cứu. Tuy nhiên, các nghiên cứu định lượng về vấn đề này chưa nhiều. Dựa trên lý thuyết phục hồi chuỗi cung ứng và lý thuyết năng lực động, nghiên cứu này thực nghiệm cách các công ty giao nhận vận tải hàng xuất nhập khẩu trong chuỗi cung ứng vận tải cấu trúc lại doanh nghiệp để trở nên linh hoạt và cạnh tranh hơn. Thông qua phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính dữ liệu từ 504 quản lý cấp cao và xem xét các chiến lược phản ứng của các công ty giao nhận vận tải hàng xuất nhập khẩu bằng phần mềm SmartPLS, nghiên cứu xác định cách thức một công ty ngành logistics có thể chống chịu và vượt qua đại dịch để phát triển. Phát hiện này đóng góp vào các lý thuyết liên quan, đặc biệt là lý thuyết phục hồi chuỗi cung ứng sau khủng hoảng, thực tiễn và các mục tiêu phát triển bền vững của các công ty giao nhận vận tải khi đối mặt với các khủng hoảng trong tương lai. <br><br><strong>Abstract</strong><br>
COVID-19 is an unprecedented global crisis and its negative impact on businesses and chains has been widely discussed. Thus, the restructuring of supply chains and businesses after COVID-19 is increasingly attracting the attention of businesses and researchers. However, there are not many quantitative studies on this issue. Based on supply chain recovery theory and dynamic capacity theory, this study examines how freight forwarders in the transportation supply chain restructure their businesses to become more agile and resilient. more competitive. Through analyzing the structural equation modeling of data from 504 senior managers and examining the response strategies of freight forwarding companies by SmartPLS software, the study determines how a freight forwarder can withstand and overcome the pandemic to develop. This finding contributes to related theories, especially the theory of post-crisis supply chain recovery, practices and sustainable development goals of freight forwarders in the face of future crises.
2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Dữ liệu phi cấu trúc được tạo ra bởi khách hàng trên các trang thương mại điện tử ngày càng nhiều và trở nên quan trọng để nghiên cứu và phát triển hệ thống khuyến nghị sản phẩm, hỗ trợ khách hàng trực tuyến ra quyết định mua hàng. Những dạng dữ liệu này đang cung cấp hướng nghiên cứu mới vào giải quyết các vấn đề thách thức của hệ thống khuyến nghị truyền thống. Bài báo đề xuất mô hình hệ thống khuyến nghị sản phẩm trực tuyến dựa vào khai thác các bình luận dưới dạng văn bản của khách hàng. Hệ thống bao gồm hai phân hệ, phân hệ thứ nhất là quy trình khai thác dữ liệu phi cấu trúc; phân hệ thứ hai thực hiện khuyến nghị sản phẩm, phương pháp khuyến nghị lọc cộng tác được sử dụng. Kết quả phân loại bình luận được tích hợp với các kết quả khuyến nghị mặt hàng để tăng cường thông tin tới người dùng trước khi ra quyết định lựa chọn sản phẩm, và khắc phục vấn đề ‘người dùng mới’. Nghiên cứu đề xuất cách xây dựng ma trận xếp hạng ảo (virtual utility) từ điểm phân loại bình luận thay cho xếp hạng thực (real rating) để khắc phục vấn đề ‘dữ liệu thưa thớt’. Kết quả, những xếp hạng ảo này có kỳ vọng cao đối so với xếp hạng thực của khách hàng. <br><br> Abstract <br>
Unstructured data generated by customers on e-commerce websites become an important matter in research and development of online recommendation system. It’s assisting for online customers in making purchasing decisions. These types of data are providing new research directions for solving the challenges of traditional recommendation systems. The study proposes a model of an online recommendation system based on exploiting customers' comments. The system consists of two phases, the first is the unstructured data mining process and the second phase implements product recommendations according to the collaborative filtering model approach. Comment classification results integrated with the recommendation module to enhance information to users before they are making product selection decisions and overcome the problem of the new users. Therefore, the study proposes a way to build a virtual rating from the sentiment classification score instead of the real rating to overcome the problem of sparse data.
2025, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á
Mở rộng
Tóm tắt
Việc đánh giá chất lượng các khóa học tại các trường đại học đóng vai trò quan trọng trong đảm bảo chất lượng giáo dục. Công việc này liên quan đến tìm hiểu mong muốn và mục tiêu của sinh viên, vấn đề họ đang gặp phải và đưa ra lời khuyên phù hợp, đánh giá khóa học dựa trên các phương pháp truyền thống sẽ không thể áp dụng cho các tiêu chí có mức độ quan trọng khác nhau. Bài báo này đã trình bày một cách tiếp cận mới sử dụng mô hình máy học TOPSIS -AHP và Kansei để nâng cao hiệu quả đánh giá chất lượng khóa học. Trong đó mô hình TOPSIS - AHP nhằm đánh giá khóa học được lượng hóa bằng cả yếu tố định tính và định lượng kết hợp đề xuất mô hình Kansei được áp dụng để định lượng mức độ đánh giá của sinh viên cho từng khoa học tại các trường đại học. Mô hình máy học TOPSIS - AHP Kansei được triển khai tại Trường Đại học Kinh tế TP.HCM (UEH) cho kết quả thực nghiệm cải tiến hơn so với phương pháp truyền thống đã có, góp phần giúp sinh viên lựa chọn được các khóa học thuận lợi, giúp cho nhà quản lý ra quyết định kịp thời với nhiều mục tiêu tiêu chí. <br><br>Abstract<br>
Evaluating the quality of courses at universities plays an important role in ensuring the quality of education. This work involves understanding students' desires and goals, the problems they are facing, and giving appropriate advice. Course evaluation based on traditional methods will not be applicable to criteria of varying importance. This paper has presented a novel approach using TOPSIS - AHP and Kansei approach which is applied to evaluate courses’ quality. In the proposed model, TOPSIS and AHP techniques in order to evaluate courses, quantified by both qualitative and quantitative factors. Kansei evaluation is applied to quantify the sensibilities of students’ emotions, sensibilities while evaluating courses at universities. In case studies of the University of Economics Ho Chi Minh City, experimental results showed that the proposed model indicates the effectiveness of course evaluation for the improvement of courses through online and offline methods. The authors posit that our proposed approach has the potential to address student feedback engagement issues.