کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی شاخص بازدهی نقدی و قیمت سهام

Authors

  • احمد یقوب نژاد استادیار حسابداری دانشگاه آزاد اسلامی – واحد تهران مرکز
  • حسین مقصود کارشناس ارشد مدیریت مالی
  • محمود البرزی استادیار مدیریت صنعتی دانشگاه آزاد اسلامی – واحد علوم تحقیقات
Abstract:

مدل سازی پیش بینی متغیرهای مالی و اقتصادی با توجه به رفتار متغیرها، روش های گوناگونی دارد. تحقیق حاضر، چگونگی پیش بینی بازده سهام در بورس اوراق بهادار تهران را با دو مدل آربیتراژ و شبکه های عصبی مصنوعی مورد آزمون قرار داده است. برای این منظور از اطلاعات روزانه شاخص بازده نقدی و قیمت به عنوان متغیر وابسته و از اطلاعات روزانه قیمت سکه بهار آزادی، حجم معاملات کل بازار و قیمت دلار به عنوان متغیرهای مستقل استفاده شده است. برازش مدل چندعاملی مبتنی بر رگرسیون چندمتغیره و مدل شبکه عصبی برمبنای پرسپترون چندلایه با الگورتیم آموزش پس انتشار خطاست. نتایج به دست آمده حاکی از موفقیت دو مدل در پیش بینی شاخص بازده نقدی و قیمت و همچنین برتری عملکرد شبکه عصبی بر مدل چندعاملی است.

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

مقایسه عملکرد مدلهای شبکه عصبی مصنوعی واتورگرسیون برداری در پیش بینی شاخص قیمت و بازده نقدی

هدف این مقاله تجزیه و تحلیل های اقتصادی، پیش بینی صحیح و دقیق متغیرهای اقتصادی است. در این زمینه، روشهای مختلفی برای پیش بینی در اقتصاد وجود دارد، که از جمله آنها میتوان به مدلهای رگرسیون ، معادلات همزمان و... اشاره کرد. مدلهای سری زمانی نیز از جمله مدلهای اقتصادی می باشند که در آن پیش بینی مقادیر سری، بیش از هر چیز به عهده خودشان گذاشته می شود اما استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و...

full text

ترکیب شبکه های عصبی برای پیش بینی قیمت سهام

در این مقاله، یک مدل ابتکاری با ترکیب شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش بینی رفتار قیمت سهام پیشنهاد و اجرا می شود. این مدل ترکیبی، به صورت ساختار دو طبقه می باشد: شبکه های عصبی طبقه اول یا پیشگوهای پایه (Base Predictor) مسئول پیش بینی روزانه داده ها با ویژگی مختلف یک سهام می باشند و در طبقه دوم، شبکه دیگر، به عنوان ترکیب کننده پیش بینی نهایی را با بررسی و آنالیز اطلاعات پیشگوهای طبقه اول انج...

full text

کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی شاخص های کلان علم و فناوری

ارزیابی تحقیق و توسعه و ارتباط بین تولید علم و تکنولوژی در سطح کلان کشورها به دلیل حجم بالای اطلاعات و تغییر و تحولات سریع در این حوزه محدود بوده است. این پژوهش با هدف درک ارتباط و عملکرد توسعه فناوری در رابطه با فعالیت‌های تولید علم در سطح کشور‌ها صورت پذیرفته است که از نوع تحقیقات توصیفی-کاربردی می‌باشد. هدف ساخت مدلی با استفاده از الگوریتم‌ های پیشرفته است که توانایی پیش‌بینی شاخص فناوری را ...

full text

کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی بارش زمستانه

پیش‌بینی بارش یکی از مهم‌ترین مسائل در زمینه مدیریت بهینه منابع آب در بخش‌های مختلف نظیر صنعت، شرب و کشاورزی است. پیش بینی بارش می تواند باعث جلوگیری از تلفات و خسارات ناشی از بلایای طبیعی شود. هدف از تحقیق حاضر پیش‌بینی بارش زمستانه استان خراسان رضوی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد. بدین منظور، ابتدا سری زمانی بارش متوسط منطقه‌ای به روش کریجینگ در طول دوره آماری به دست آورده شد. سپس...

full text

ارزیابی مدلهای شبکه عصبی مصنوعی ایستا و پویا در پیش بینی قیمت سهام

پیشبینی آینده در عرصه پویای اقتصاد و بازارهای مالی از جمله بازار بورس به یکی از مهمترین مسائل درعلوم مالی ارتقاء یافته است. همچنین، در دههی اخیر مدلهای شبکه عصبی به علت عملکرد واقع بینانهتر اینمدلها مورد توجه محققین قرار گرفته و از انواع مختلف آنها برای پیشبینی استفاده شده است. اکنون این سئوالمطرح است که، کدام یک از این مدلها قدرت بالاتری برای تبیین فرآیندهای آتی بورس را دارا میباشد؟ در( همین ر...

full text

مدل ترکیبی شبکه های عصبی مصنوعی پیش خور و خود سازمانده کوهونن برای پیش بینی قیمت سهام

این مقاله ضمن ارائه مدلی ترکیبی از شبکه های عصبی مصنوعی، به بررسی توان پیش بینی کنندگی آنها در مقایسه با مدل های منفرد می پردازد. در این بررسی، با استفاده از شبکه های عصبی ترکیبی متشکل از شبکه های پیش خور و خود سازمانده کوهونن اقدام به پیش بینی قیمت سهام شده است. نتایج آزمایشات محاسباتی در پیش بینی قیمت سهام شده است. نتایج آزمایشات محاسباتی در پیش بینی قیمت سهام در بازار بورس تهران نشان می دهد ...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 6  issue 22

pages  119- 137

publication date 2008-06-21

By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023