{"title":"应用嵴电和人造神经元网络来预测ICO六个月后的价格。","authors":"Trần Kim Toại, Võ Thị Xuân Hạnh, Võ Minh Huân","doi":"10.46223/hcmcoujs.econ.vi.18.4.2104.2023","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"ICO (Initial Coin Offering) là phương thức huy động vốn đầu tư cho dự án tiền số. Những nhà đầu tư mua đồng tiền này ở thời điểm chưa phát hành với mức giá cực kỳ rẻ. Sau đó, các đồng tiền này được niêm yết lên sàn giao dịch, giá của chúng sẽ tăng lên cực kỳ nhanh nếu đồng tiền này tốt. Đánh giá ICO sau sáu tháng phát hành là khoảng thời gian nhà đầu tư mong đợi thu được lợi nhuận. Tập dataset gồm 109 ICO được xây dựng từ các website uy tín sau bước tiền xử lý dữ liệu. Phân tích tương quan giữa 12 đầu vào cho thấy dữ liệu gặp vấn đề đa cộng tuyến, điều này dẫn đến làm sai lệch kết quả của mô hình hồi quy bội. Hiện tượng quá khớp xảy ra khi sử dụng mô hình hồi quy bội. Để khắc phục những hạn chế của mô hình hồi quy bội, phương pháp hồi quy Ridge giải quyết được các vấn đề dữ liệu ICO này. Mô hình mạng neuron nhân tạo giải quyết mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa đầu vào và giá ICO. Bằng cách hiệu chỉnh tham số để đạt được hiệu năng tốt nhất theo ba thước đo hiệu năng Root Mean Square Error, Rsquares và Mean Absolute Error, kết quả chỉ ra thuật toán hồi quy ridge với tập kiểm tra với 3 ICO đạt được độ chính xác từ 63% tới 92% giá ICO, mô hình mạng neuron nhân tạo dự báo độ chính xác 98% giá trị thật tùy theo thước đo được sử dụng.","PeriodicalId":34725,"journal":{"name":"Ho Chi Minh City Open University Journal of Science Economics and Business Administration","volume":"515 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-02-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Áp dụng hồi quy Ridge và mạng nơron nhân tạo để dự báo giá ICO sau sáu tháng\",\"authors\":\"Trần Kim Toại, Võ Thị Xuân Hạnh, Võ Minh Huân\",\"doi\":\"10.46223/hcmcoujs.econ.vi.18.4.2104.2023\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"ICO (Initial Coin Offering) là phương thức huy động vốn đầu tư cho dự án tiền số. Những nhà đầu tư mua đồng tiền này ở thời điểm chưa phát hành với mức giá cực kỳ rẻ. Sau đó, các đồng tiền này được niêm yết lên sàn giao dịch, giá của chúng sẽ tăng lên cực kỳ nhanh nếu đồng tiền này tốt. Đánh giá ICO sau sáu tháng phát hành là khoảng thời gian nhà đầu tư mong đợi thu được lợi nhuận. Tập dataset gồm 109 ICO được xây dựng từ các website uy tín sau bước tiền xử lý dữ liệu. Phân tích tương quan giữa 12 đầu vào cho thấy dữ liệu gặp vấn đề đa cộng tuyến, điều này dẫn đến làm sai lệch kết quả của mô hình hồi quy bội. Hiện tượng quá khớp xảy ra khi sử dụng mô hình hồi quy bội. Để khắc phục những hạn chế của mô hình hồi quy bội, phương pháp hồi quy Ridge giải quyết được các vấn đề dữ liệu ICO này. Mô hình mạng neuron nhân tạo giải quyết mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa đầu vào và giá ICO. Bằng cách hiệu chỉnh tham số để đạt được hiệu năng tốt nhất theo ba thước đo hiệu năng Root Mean Square Error, Rsquares và Mean Absolute Error, kết quả chỉ ra thuật toán hồi quy ridge với tập kiểm tra với 3 ICO đạt được độ chính xác từ 63% tới 92% giá ICO, mô hình mạng neuron nhân tạo dự báo độ chính xác 98% giá trị thật tùy theo thước đo được sử dụng.\",\"PeriodicalId\":34725,\"journal\":{\"name\":\"Ho Chi Minh City Open University Journal of Science Economics and Business Administration\",\"volume\":\"515 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-02-22\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Ho Chi Minh City Open University Journal of Science Economics and Business Administration\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.46223/hcmcoujs.econ.vi.18.4.2104.2023\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ho Chi Minh City Open University Journal of Science Economics and Business Administration","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46223/hcmcoujs.econ.vi.18.4.2104.2023","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Áp dụng hồi quy Ridge và mạng nơron nhân tạo để dự báo giá ICO sau sáu tháng
ICO (Initial Coin Offering) là phương thức huy động vốn đầu tư cho dự án tiền số. Những nhà đầu tư mua đồng tiền này ở thời điểm chưa phát hành với mức giá cực kỳ rẻ. Sau đó, các đồng tiền này được niêm yết lên sàn giao dịch, giá của chúng sẽ tăng lên cực kỳ nhanh nếu đồng tiền này tốt. Đánh giá ICO sau sáu tháng phát hành là khoảng thời gian nhà đầu tư mong đợi thu được lợi nhuận. Tập dataset gồm 109 ICO được xây dựng từ các website uy tín sau bước tiền xử lý dữ liệu. Phân tích tương quan giữa 12 đầu vào cho thấy dữ liệu gặp vấn đề đa cộng tuyến, điều này dẫn đến làm sai lệch kết quả của mô hình hồi quy bội. Hiện tượng quá khớp xảy ra khi sử dụng mô hình hồi quy bội. Để khắc phục những hạn chế của mô hình hồi quy bội, phương pháp hồi quy Ridge giải quyết được các vấn đề dữ liệu ICO này. Mô hình mạng neuron nhân tạo giải quyết mối quan hệ phi tuyến phức tạp giữa đầu vào và giá ICO. Bằng cách hiệu chỉnh tham số để đạt được hiệu năng tốt nhất theo ba thước đo hiệu năng Root Mean Square Error, Rsquares và Mean Absolute Error, kết quả chỉ ra thuật toán hồi quy ridge với tập kiểm tra với 3 ICO đạt được độ chính xác từ 63% tới 92% giá ICO, mô hình mạng neuron nhân tạo dự báo độ chính xác 98% giá trị thật tùy theo thước đo được sử dụng.