Luận Án Tiến Sĩ Tiếp Cận Entropy Trong Tối Ưu Hóa Danh Mục Đầu Tư - Nghiên Cứu Trên Thị Trường Chứng Khoán Việt Nam

Luận án sử dụng phương pháp Lempel & Ziv (1976) đã được cải tiến bởi Kontoyiannis & cộng sự (1998) để ước lượng các giá trị entropy. Các giá trị này sẽ được sử dụng làm đầu vào cho mô hình Trung bình-Entropy (M-E). So với phương pháp ước lượng entropy truyền thống đã được sử dụng trong các nghiên cứu danh mục đầu tư trước đây (Jana & cộng sự, 2009; Zhang & cộng sự, 2012), giá trị entropy ước lượng theo phương pháp của Kontoyannis sẽ phản ánh tốt hơn độ bất định của chuỗi dữ liệu.
Luận án thực hiện cải tiến mô hình M-E theo hướng kết hợp với mạng lọc PMFGE. Trong đó, mạng lọc PMFGE được xây dựng dựa trên entropy sẽ lưu giữ lại những kết nối quan trọng giữa các mã cổ phiếu trên thị trường, đóng vai trò như một mạng lọc thông tin. Dựa trên mối quan hệ giữa các mã cổ phiếu được thể hiện trên PMFGE, luận án sẽ lựa chọn ra các nhóm cổ phiếu ưu tiên để đưa vào mô hình M-E và xác định danh mục tối ưu trên các nhóm này. Danh mục xây dựng bằng cách kết hợp mô hình M-E và mạng lọc PMFGE sẽ vừa kiểm soát tốt rủi ro đến từ các mối quan hệ phi tuyến vừa giảm chi phí quản trị do chỉ phải quản lý một số ít tài sản.

• Luận án tiến sĩ kinh tế
• Chuyên ngành Toán kinh tế
• Người hướng dẫn: TS. Hoàng Đức Mạnh, TS. Vương Thị Thảo Bình
  
• Tác giả: Nguyễn Thị Thảo
• Số trang: 152
• Kiểu file: PDF_TRUE
• Ngôn ngữ: Tiếng Anh
• Đại học Kinh tế Quốc Dân 2024

Link Download
https://luanvan.moet.gov.vn/?page=1.13&view=44417
https://drive.google.com/file/d/1QKrudIsfTVFcDZjpGvctN8HGZVcKFBOj
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1