Số Kỳ 1 tháng 5 (287)-2025 Tạp chí Nghiên cứu Tài chính Kế toán - Trang 41
Tóm tắt tiếng Việt:
Trong bối cảnh thế giới đang chứng kiến sự bùng nổ của công nghệ blockchain và sự phát triển mạnh mẽ của thị trường tiền mã hóa, Bitcoin đã trở thành một trong những tài sản tài chính nổi bật, thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư, nhà nghiên cứu và giới công nghệ. Đặc biệt, trong năm 2024 vừa qua, sự biến động mạnh mẽ giá Bitcoin làm chao đảo giới đầu tư cũng như các bên liên quan trên thế giới khi giá liên tục lập đỉnh ở mốc mới trong vòng 5 năm trở lại đây. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng mô hình trung bình tích hợp hồi quy tự động - ARIMA để thực hiện dự báo giá Bitcoin trong ngắn hạn. Kết quả cho thấy, mô hình ARIMA(1,1,1) được đánh giá là hiệu suất tốt nhất trong số các mô hình được thử nghiệm, bao gồm ARIMA(1,1,1); ARIMA(1,1,6); ARIMA(6,1,1); ARIMA (6,1,6); ARIMA (20,1,1); ARIMA (20,1,6). Kết quả nghiên cứu giúp các nhà đầu tư dự đoán giá Bitcoin trong tương lai để giảm thiểu thua lỗ cũng như lợi nhuận tốt hơn.
English Summary:
In the context of the world witnessing the explosion of blockchain technology and the strong development of the cryptocurrency market, Bitcoin has become one of the prominent financial assets, attracting the attention of investors, researchers and the technology industry. In particular, in 2024, the strong fluctuations in Bitcoin prices have shaken investors as well as stakeholders around the world when the price continuously reached new peaks in the past 5 years. In this study, we use the auto-regressive integrated moving average model - ARIMA to forecast Bitcoin prices in the short term. The results show that the ARIMA(1,1,1) model is considered to have the best performance among the tested models, including ARIMA(1,1,1); ARIMA(1,1,6); ARIMA(6,1,1); ARIMA(6,1,6); ARIMA(20,1,1); ARIMA(20,1,6). The research results help investors predict the future price of Bitcoin to minimize losses as well as better profits
Từ khóa:
dự báo, mô hình ARIMA, giá bitcoin.
Số lượt đọc: 72 - Số lượt tải về: 81
DOI Code: https://doi.org/10.71374/jfarv.v25.i287.08