شناسایی دستکاری قیمت سهام از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی مصنوعی و مدل SQDF

هدف این پژوهش، شناسایی دستکاری قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران می­باشد که از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک-شبکه عصبی مصنوعی (ANN-GA)[1] و مدل تابع تفکیکی درجه دوی تعدیل شده (SQDF)[2] انجام گرفته است. در این پژوهش از متغیرهای قیمت، حجم معاملات و سهام شناور آزاد برای تطبیق نتایج مدل و داده­های واقعی از دستکاری قیمت استفاده شده است. در مدل ترکیبی ابتدا داده­های مربوط به 316 شرکت از نخستین روز کاری سال 1389 تا آخرین روز کاری سال 1392 بصورت روزانه شامل 966 روز وارد مدل الگوریتم ژنتیک شده و در نهایت اوزان مربوط به هر متغیر از این الگوریتم منتج شد. با استفاده از این اوزان، شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون طراحی، آموزش و اجرا شد. سپس مدل SQDF طراحی و اجرا و کارایی آن اثبات شد. سرانجام نتایج حاصل از مدل ANN-GA با نتایج مدل SQDF با استفاده از آماره­های اندازه­گیری خطای MAPE، RMSE و R2 مقایسه شدند. نتایج نشان داد که مدل ANN-GA در شناسایی دستکاری قیمت سهام و طبقه بندی شرکت­ها به دو گروه دستکاری شده و دستکاری نشده عملکرد بسیار بهتری از مدل SQDF داشته و خطای بسیار کمتری دارد. [1]. Artificial Neural Networks-Genetic Algorithm [2]. Simplified Quadratic Discriminant Function