Áp dụng hồi quy Ridge và mạng nơron nhân tạo để dự báo giá ICO sau sáu tháng

Bài viết Áp dụng hồi quy Ridge và mạng nơron nhân tạo để dự báo giá ICO sau sáu tháng mô tả cơ sở lý thuyết xây dựng mô hình hồi quy Ridge dựa trên mô hình hồi quy tuyến tính và kiến trúc mạng neuron nhân tạo; Quy trình xây dựng và tiền xử lý dữ liệu. Phần 4 chỉ ra các kết quả phân tích đánh giá mô hình vào việc dự báo giá ICO sau sáu tháng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Áp dụng hồi quy Ridge và mạng nơron nhân tạo để dự báo giá ICO sau sáu tháng Trần Kim Toại và cộng sự. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị kinh doanh, 18(4), …-… 3 Áp dụng hồi quy Ridge và mạng nơron nhân tạo để dự báo giá ICO sau sáu tháng Applying ridge regression and ANN to predict ICO price after six months Trần Kim Toại1*, Võ Thị Xuân Hạnh1, Võ Minh Huân11 Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam *Tác giả liên hệ, Email: toaitk@hcmute.edu.vn THÔNG TIN TÓM TẮTDOI:10.46223/HCMCOUJS. ICO (Initial Coin Offering) là phương thức huy động vốn đầuecon.vi.18.4.2104.2023 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 cựcNgày nhận: 27/11/2021 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.Ngày nhận lại: 03/04/2022 Tập dataset gồm 109 ICO được xây dựng từ các website uy tín sauDuyệt đăng: 18/04/2022 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 chỉnhTừ khóa: tham số để đạt được hiệu năng tốt nhất theo ba thước đo hiệu năngdự đoán ICO; hồi quy ridge; Root Mean Square Error, Rsquares và Mean Absolute Error, kết quảhồi quy tuyến tính; ICO; chỉ ra thuật toán hồi quy ridge với tập kiểm tra với 3 ICO đạt được độmạng neuron nhân tạo 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. ABSTRACT ICO (Initial Coin Offering) is blockchain based crowdfunding venture to access capital. Investors buy this coin at an unissued time at an extremely cheap price. Then these coins are listed on the exchange, their price will go up extremely fast if the coin is good. Six months after ICO issuance is the period that investors expect to make a profit. The dataset of 109 ICOs is collected from reputable websites after data preprocessing. The correlation analysis between the 12 inputs shows that the data had multicollinearity problems, which led to skewed results of the multiple regression model. Overfitting occurs when using multiple regression models. To overcome the multiple regression model limitation, the Ridge regression method solves these ICO dataKeywords: problems of multiple regression models. The artificial neuralICO prediction; ridge regression; network model solves the complex nonlinear relationships betweenlinear regression; ICO; artificial inputs and ICO price. By tuning parameters to get the bestneural network performance according to three performance metrics Root Mean Square Error, Rsquares, and Mean Absolute Error, the ridge regression algorithm and artificial neural network achieved an4 Trần Kim Toại và cộng sự. HCMCOUJS-Kinht ế và Quản trị kinh doanh, 18(4),….-… accuracy of 63% to 92% and up to 98%, respectively in forecasting ICO prices with a test set of 3 ICOs that depend on the used metrics. 1. Giới thiệu Một công ty muốn huy động vốn có thể phát hành đồng tiền điện tử riêng bằng cách tạo ramột lượng token như một dạng của cổ phiếu để bán ra thị trường nhằm thu hút các nhà đầu tư ...