MÔ PHỎNG VÀ PHÂN TÍCH RỦI RO DỰ BÁO TRÊN TẬP DỮ LIỆU SỐ CHIỀU CAO

Abstract

Sử dụng mô hình định lượng để dự báo là đã thừa nhận rằng tương lai diễn ra gần giống như hiện tại và quá khứ. Nhưng thực tế không phải như vậy bởi vậy việc dự báo luôn là khó khăn và có nhiều trường hợp kết quả dự báo là khác xa hoặc thậm chí là trái ngược với thực tế mặc dù mô hình dự báo được chẩn đoán và kiểm định cẩn thận và được đánh giá là rất phù hợp. Hiện tượng này được gọi là rủi ro dự báo. Rủi ro dự báo thường được đo bằng xác suất xuất hiện của nó.
Mục đích của bài báo này là đề xuất khung lý thuyết để mô phỏng và phân tích rủi ro dự báo trong ngữ cảnh các yếu tố ảnh hưởng đến vấn đề (hay biến đích) cần được dự báo là rất lớn. Bài báo sử dụng kỹ thuật giảm chiều dữ liệu để chuyển tập dữ liệu số chiều cao (số biến gốc và/hoặc số quan sát là rất lớn) thành tập dữ liệu có số chiều thấp sao cho quan hệ giữa biến đích và các biến gốc thay đổi ít nhất có thể và về cơ bản tập dữ liệu có số chiều thấp phản ánh được khá đầy đủ thông tin trong tập dữ liệu số chiều cao. Đồng thời bài báo cũng ứng dụng mô hình hồi quy lôgit hoặc mô hình hồi quy có thứ tự để xây dựng mô hình tính xác suất dự báo theo xu thế hoặc theo mức độ khác biệt của kết quả dự báo. Bài báo ứng dụng phương pháp luận được đề xuất trong lĩnh vực kinh tế - tài chính.