مدل سازی پیش بینی سود هر سهم با استفاده از شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک

سود هر سهم یکی از فاکتورهای مالی بسیار مهم است که مورد توجه مدیران، سرمایه گذاران و تحلیل گران مالی می باشد و اغلب برای تصمیم گیری در خصوص سرمایه گذاری، ارزیابی سودآوری و ریسک مرتبط با سود و نیز قضاوت در خصوص قیمت سهام استفاده می شود، از این رو پیش بینی آن برای مدیران و ذینفعان حائز اهمیت اساسی است. هدف این تحقیق ارائه ی مدلی به منظور پیش بینی سود هر سهم با استفاده از شبکه عصبی درک چند لایه(mlp) و تکنیک استخراج قانون از شبکه های عصبی با استفاده از الگوریتم ژنتیک و تعیین مدل برتر با استفاده از معیار های ارزیابی عملکرد است. بدین منظور، شرکت های پذیرفته شده در بورس و اوراق بهادار تهران به عنوان جامعه آماری تحقیق در نظر گرفته شدند و 630 سال-شرکت در قالب 24 صنعت فعال بورس در محدوده ی زمانی 1388-1382 به عنوان نمونه ی تحقیق انتخاب شدند. نتایج تحقیق نشان می دهد که تکنیک استخراج قانون خطای پیش بینی کمتری نسبت به شبکه ی mlp دارد و همبستگی بین داده های واقعی و داده های پیش بینی شده توسط این شبکه نیز از شبکه ی mlp بیشتر است؛ در نتیجه دقت پیش بینی تکنیک استخراج قانون بیشتر از شبکه ی mlp است.