Trần Văn Lý * , Trần Văn Trọng , Nguyễn Thị Tú Anh , Đặng Hoàng Tâm Lê Thị Mỹ Xuân

* Tác giả liên hệ (tvly@ctu.edu.vn)

Abstract

The random state transition of stock price process will be modeled by a hidden Markov model. This model based on a pair (Xh,Kh) of stochastic processes. The process (Xh,) is called the state process, a hidden Markov chain, which represents the random state transition of stock price process. The observation process (Kh) represents the measured sequence of stock price. The parameters of the model were estimated from the real data using maximum likelihood estimation via expectation-maximization algorithm (EM algorithm). Forecast for stock price sequence using simulation data is the proposed application.
Keywords: Expectation maximization algorithm, filter estimation, hidden Markov model, Markov chain, maximum likelihood estimation, stock price process

Tóm tắt

Sự chuyển đổi trạng thái ngẫu nhiên của quá trình giá cổ phiếu sẽ được mô hình hóa bởi mô hình Markov ẩn. Đó là một cặp gồm hai quá trình ngẫu nhiên (Xh,Kh). Quá trình (Xh) được gọi là quá trình trạng thái, là một xích Markov ẩn không quan sát được, biểu diễn cho chuỗi thay đổi các trạng thái của giá cổ phiếu. Quá trình (Kh) được gọi là quá trình quan sát, đo cho chuỗi giá cổ phiếu quan sát được. Các tham số của mô hình sẽ được ước lượng từ dữ liệu thực nhờ vào giải thuật cực đại hóa kỳ vọng EM (expectation maximization algorithm). Dự báo cho chuỗi giá cổ phiếu bằng dữ liệu mô phỏng là ứng dụng được đề xuất.
Từ khóa: Mô hình Markov ẩn, quá trình giá cổ phiếu, thuật toán cực đại hoá kỳ vọng, ước lượng hợp lý tối đa, ước lượng lọc, xích Markov

Article Details

Tài liệu tham khảo

Trần Hùng Thao, 2013. Toán tài chính căn bản, Nhà xuất bản Văn hóa thông tin, 386 trang.

Ly, T.V., 2016. Stochastic modeling for daily clearness index sequence in Can Tho city. Can Tho University Journal of Science, 90-99.

Dempster, A.P., Laird, N.M. and Rubin, D.B., 1997. Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm, Journal of the Royal Statistical Society, Series B (Methodological), 39(1): 1-38.

Elliott, J.R., Aggoun, L. and Moore, J.B., 2010. Hidden Markov Models: Estimation and control, Springer, 377 pages.