ارائه یک شبکه عصبی مصنوعی جهت پیش بینی ریسک سیستماتیک با استفاده از متغیرهای کلان اقتصادی ( مطالعه موردی : شرکت سایپا )
نویسندگان: ثبت نشده
چکیده مقاله:
این مقاله چکیده ندارد
منابع مشابه
پیش بینی ریسک سیستماتیک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: شرکت سایپا)
چکیده ندارد.
15 صفحه اولسودمندی 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)...
متن کاملمدل 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...
متن کاملارائه 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...
متن کاملپیش¬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...
متن کاملپیش 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 ...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 11 شماره 43
صفحات 219- 237
تاریخ انتشار 2012-02-20
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023