SỐ 244

Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu xây dựng một khuôn khổ đánh giá đa khung thời gian cho giao dịch chứng khoán Việt Nam, sử dụng thuật toán di truyền (Genetic Algorithm -GA) để tinh chỉnh các tham số và kiểm định tính bền vững.

Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Các phân tích được thực hiện với dữ liệu chỉ số VN-Index giai đoạn 2014–2024. Tính bền vững của chiến lược được đánh giá thông qua các giai đoạn thị trường khác nhau.

Kết quả nghiên cứu chính: Các chiến lược được tối ưu hóa bằng GA đạt hiệu suất vượt trội và có ý nghĩa thống kê so với chiến lược mặc định. Khi tối ưu hóa đồng thời lợi nhuận và rủi ro, chiến lược dựa trên tỷ lệ Calmar đạt mức độ bền vững cao nhất, với tỷ lệ thành công 83,33% trên dữ liệu kiểm thử.

Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu đóng góp một khung phương pháp hiện đại trong việc ứng dụng thống kê và học máy vào quản lý danh mục đầu tư tại thị trường mới nổi.

Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu phân tích tác động của tiêu thụ năng lượng tái tạo (NLTT) đến tăng trưởng kinh tế (TTKT), đồng thời xem xét tính phi tuyến của mối quan hệ và vai trò điều tiết của phát triển tài chính (PTTC) trong quá trình chuyển dịch năng lượng.

Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng của 53 quốc gia trong giai đoạn 2000–2024 và áp dụng phương pháp ước lượng GMM sai phân (DGMM) nhằm xử lý vấn đề nội sinh của mô hình.

Kết quả nghiên cứu chính: Kết quả cho thấy mối quan hệ giữa NLTT và TTKT có dạng phi tuyến hình chữ U. Ở giai đoạn đầu, gia tăng NLTT có thể gây áp lực lên tăng trưởng; tuy nhiên, khi quy mô tiêu thụ đạt một mức nhất định, việc mở rộng NLTT sẽ thúc đẩy tăng trưởng. PTTC góp phần làm giảm tác động bất lợi ban đầu của NLTT, nhưng không thể hiện rõ rệt vai trò điều tiết ở giai đoạn sau.

Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu cung cấp những phát hiện hàm ý rằng hiệu quả tăng trưởng từ chuyển dịch năng lượng phụ thuộc đáng kể vào điều kiện tài chính và cách thức mở rộng quy mô NLTT.