ارائه یک شبکه عصبی مصنوعی جهت پیش بینی ریسک سیستماتیک با استفاده از متغیرهای کلان اقتصادی ( مطالعه موردی : شرکت سایپا )

Authors: not saved
Abstract:

This article doesn't have abstract

Upgrade to premium to download articles

Sign up to access the full text

Already have an account?login

similar resources

سودمندی متغیرهای کلان اقتصادی در پیش بینی ریسک شرکت ها

امروزه در بازارهای سرمایه، سرمایه گذاران به تجزیه و تحلیل دقیق ریسک و بازده سهام شرکت های فعال در بورس اوراق بهادار نیاز دارند تا بتوانند برای سرمایه گذاری به درستی تصمیم بگیرند. در این پژوهش، براساس مدل سه عاملی فاما و فرنچ، نسبت ارزش دفتری به ارزش بازار، به منزله شاخص جایگزین ریسک شرکت ها انتخاب شده؛ داده ها نیز با استفاده از روش داده های ترکیبی، برای دوره زمانی هشت ساله (از سال 1380 تا 1387)...

full text

مدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...

full text

ارائه مدلی جهت پیش بینی بیماری دیابت با استفاده از شبکه عصبی

Introduction: Meta-heuristic and combined algorithms have a great capability in modelling medical decision making. This study used neural networks in order to predict Type 2 Diabetes (T2D) among high risk individuals. Methods: This study was   an applied research. Data from 545 individuals (diabetic and non-diabetic), in Diabetes Clinic of Hamedan University of Medical Sciences, we...

full text

پیش¬بینی جریان روزانه با استفاده از شبکه¬های عصبی مصنوعی و عصبی- موجکی (مطالعه موردی: رودخانه باراندوزچای)

پیش­بینی دقیق جریان در رودخانه­ها یکی از مهمترین ارکان در مدیریت منابع آبهای سطحی به ویژه جهت اتخاذ تدابیر مناسب در مواقع سیلاب و بروز خشکسالی­ها است. به دلیل اهمیت پیش­بینی جریان رودخانه، در این تحقیق جریان روزانه رودخانه­ی باراندوزچای در دو ایستگاه بی­بکران و دیزج طی یک دوره­ی آماری 20 ساله با استفاده از مدل عصبی- موجکی (WNN) که تلفیق آنالیز موجک و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) می­باشد، پیش­بینی گرد...

full text

پیش بینی سیل با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چندمتغیره غیرخطی (مطالعه موردی: طالقان)

با توجه به کمبود ایستگاه های اندازه گیری در کشور، لزوم استفاده از مدل های تجربی برآورد دبی حداکثر لحظه ای بسیار ضروری است. در این پژوهش از دو مدل شبکه عصبی و رگرسیون چندمتغیره غیرخطی برای پیش بینی دبی اوج در حوزة آبخیز طالقان استفاده گردید. با استفاده از آمار دبی های متوسط حداکثر روزانه و بارش های متناظر، یک روز قبل و پنج روز قبل و مجموع بارندگی پنج روزه و همچنین دمای میانگین ماهانه در واحدهای ...

full text

My Resources

Save resource for easier access later

Save to my library Already added to my library

{@ msg_add @}


Journal title

volume 11  issue 43

pages  219- 237

publication date 2012-02-20

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

Keywords

Hosted on Doprax cloud platform doprax.com

copyright © 2015-2023