مدل سازی و پیش بینی بورس اوراق بهادار ایران با استفاده از روش های هوش مصنوعی
پایان نامه
- وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه تبریز - دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
- نویسنده فردین قصیری دربنده
- استاد راهنما محمدتقی وکیل باغمیشه ناصر صنوبر
- تعداد صفحات: ۱۵ صفحه ی اول
- سال انتشار 1387
چکیده
در این پایان نامه با استفاده از داده های مربوط به بورس اوراق بهادار تهران، ارزش، طلا، نفت و دو ارز معتبر، روشهای هوش مصنوعی (بطور مشخص شبکه های عصبی استاتیک و دینامیک)، دسته ای از مدلهای آماری و تحلیل مولفه های بنیادی تغییرات روزانه شاخص بورس اوراق بهادار تهران بررسی می شود. نتایج بدست آمده نشان می دهند که با استفاده از این مدل ها حداکثر میزان پیش بینی درست جهت تغییرات روزانه شاخص بورس 67/3% است که خود مبین قابلیت پیش بینی پایین شاخص می باشد این روشهای پیش بینی، پایین بودن قابلیت پیش بینی شاخص بورس را که پارامتر hurst با مقدار 0.7029 به آن اشاره دارد تایید می کنند. در بخشی دیگر از این پایان نامه روشهای استفاده شده برای پیش بینی تغییرات شاخص بورس اوراق بهادار به همراه دسته ای از استراتژی های معامله به منظور پیش بینی ارزش روزانه سهام شرکت ایران خودرو و کسب سود بیشتر مورد استفاده قرار گرفته اند. با توجه به آنکه پارامتر hurst برای سری زمانی ارزش سهام ایران خودرو برابر 0/8411 محاسبه شده است. 82/11 درصد پیش بینی درست جهت تغییرات ارزش سهام ایران خودرو و کسب سود سالانه 30/16 درصد کارایی بالایی مدل و استراتژی های معامله معرفی شده را نشان می دهد.
منابع مشابه
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...
متن کاملپیش بینی قیمت سهام شرکت های بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
پیشبینی تغییر قیمت سهام به عنوان یک فعالیت چالشانگیز در پیشبینی سریهای زمانی مالی در نظر گرفته میشود. یک پیشبینی صحیح از تغییر قیمت سهام میتواند سود زیادی را برای سرمایهگذاران به بار آورد. با توجه به پیچیدگی دادههای بازار بورس، توسعه مدلهای کارآمد برای پیشبینی بسیار دشوار است. در این پژوهش، مدلی برای پیشبینی قیمت سهام شرکتهای بورس اوراق بهادار تهران با بکارگیری دادههای درونزا...
متن کاملپیش بینی ورشکستگی شرکت های پذیرفته شده در سازمان بورس و اوراق بهادار با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
آگاهی از وضعیت مالی شرکت های بازار سرمایه همیشه یکی از دغدغه های سهامداران و تحلیلگران اقتصادی است؛ از این رو تحلیل گران و محقیق بازار های مالی همیشه به دنبال روش هایی برای پیش بینی شرایط آتی شرکت های حاضر در بازار سرمایه بودند. تحقیق پیش رو نیز به دنبال ایجاد مدلی برای پیش بینی ورشکستگی شرکت های حاضر در بازار بورس و اوراق بهادار با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است. در این تحقیق از نسبت های مالی...
متن کاملپیش بینی ورشکستگی مالی شرکت های بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی
هدف اصلی این مقاله پیشبینی ورشکستگی مالی شرکتها در بورس اوراق بهادار تهران به وسیلهی شبکههای عصبی مصنوعی است. مقادیر میانگین مربوط به نسبتهای مالی کلیدی در پژوهشهای صورت گرفته در پیشینه موضوع بهعنوان ورودی شبکههای عصبی انتخاب شدهاند. شبکه عصبی بهکار گرفته شده در این مقاله از نوع پرسپترون چند لایه است که به روش الگوریتم پس انتشار خطا آموزش دیدهاند و شامل شبکه عصبی پیشخور سه لایه با ت...
متن کاملپیش بینی شاخص بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
پژوهش حاضر به مطالعه پیش بینی شاخص قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران به وسیله شبکه های عصبی و ارایه ی شواهدی مبنی بر رفتار آشوبناک شاخص قیمت در بورس اوراق بهادار می پردازد. دو مجموعه از داده ها برای ورودی شبکه عصبی انتخاب شده اند. وقفه های مختلفی از شاخص و عوامل کلان اقتصادی به عنوان متغیرهای مستقل. شبکه های عصبی به کار گرفته شده در این پژوهش از نوع پرسپترون چند لایه (mlp) است که به روش الگو...
متن کاملپیش بینی بازده سهام در بورس اوراق بهادار تهران: مدل شبکه های عصبی مصنوعی و مدل چند عاملی
این تحقیق به پیش بینی پذیری رفتار بازده سهام در بورس اوراق بهادار بوسیله مدل خطی عاملی و شبکه های عصبی مصنوعی می پردازد. جهت آزمون این مساله، قیمت روزانه سهام شرکت توسعه صنایع بهشهر به عنوان نمونه انتخاب شده است. متغیرهای مستقل (ورودی های) تحقیق، پنج متغیر کلان اقتصادی، یعنی شاخص کل قیمت بورس تهران، نرخ ارز (دلار) در بازار آزاد، قیمت نفت، قیمت طلا می باشد. برای برازش مدل عاملی از رگرسیون خطی چن...
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 @}
نوع سند: پایان نامه
وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه تبریز - دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023