IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/p/osf/osfxxx/avc5j.html
   My bibliography  Save this paper

Áp dụng mô hình GARCH dự báo ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 đến thị trường chứng khoán Việt Nam

Author

Listed:
  • Si, H.L. Cu

Abstract

Bài viết sử dụng mô hình GARCH để mô hình hóa và thực hiện dự báo cho chỉ số VNIndex, chỉ số đại diện cho thị trường chứng khoán (TTCK) Việt Nam. Kết quả thống kê cho thấy, mô hình phù hợp nhất để khái quát hóa sự biến động của VNIndex là GARCH (1,1). Kết quả giả lập cũng cho biết, ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 (đợt 1) lên TTCK Việt Nam là rất lâu dài, khả năng cao để thị trường có thể phục hồi trở lại như trước đại dịch cần khoảng thời gian là 3 năm 3 tháng. Từ khóa: Chỉ số VNIndex, đại dịch Covid-19, mô hình GARCH, thị trường chứng khoán Việt Nam.

Suggested Citation

  • Si, H.L. Cu, 2020. "Áp dụng mô hình GARCH dự báo ảnh hưởng của đại dịch Covid-19 đến thị trường chứng khoán Việt Nam," OSF Preprints avc5j, Center for Open Science.
    • Handle: RePEc:osf:osfxxx:avc5j
    DOI: 10.31219/osf.io/avc5j
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://osf.io/download/60537984e8afef00785f42bc/
    Download Restriction: no
    File URL: https://libkey.io/10.31219/osf.io/avc5j?utm_source=ideas
    LibKey link: if access is restricted and if your library uses this service, LibKey will redirect you to where you can use your library subscription to access this item
    ---><---

    More about this item

    Statistics

    Access and download statistics

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:osf:osfxxx:avc5j. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: OSF (email available below). General contact details of provider: https://osf.io/preprints/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.