پیش بینی درجه نقدشوندگی سهام مبتنی بررویکرد شبکه عصبی
پایان نامه
- وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه گیلان - دانشکده ادبیات و علوم انسانی
- نویسنده مهسا وارسته
- استاد راهنما رضا اسماعی لپور محمدحسن قلی زاده
- سال انتشار 1393
چکیده
هدف تحقیق پیش بینی درجه نقدشوندگی سهام که در اینجا شاخص گردش سهام معرف آن است ، با استفاده از gmdh و الگوریتم ژنتیک است. .پس از اجرا نتایج در هر دو دسته در 5 صنعت خودرو، فلزات اساسی، سرمایه گذاری، سیمان و بانک نشان داده شدند که در هر دو دسته ورودی،gmdh توانایی قابل ملاحظه ای در پیش بینی درجه نقدشوندگی با دقت بالا را نسبت به پیش بینی رگرسیون چندگانه داراست،اما خروجی با 8 ورودی با میانگین خطاهای کمتر به عنوان مدل برتر انتخاب شد.
منابع مشابه
پیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی فازی مبتنی برالگوریتم ژنتیک و مقایسه با شبکه عصبی فازی
In capital markets, stock price forecasting is affected by variety of factors such as political and economic condition and behavior of investors. Determining all effective factors and level of their effectiveness on stock market is very challenging even with technical and knowledge-based analysis by experts. Hence, investors have encountered challenge, doubt and fault in order to invest with mi...
متن کاملترکیب شبکه های عصبی برای پیش بینی قیمت سهام
در این مقاله، یک مدل ابتکاری با ترکیب شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش بینی رفتار قیمت سهام پیشنهاد و اجرا می شود. این مدل ترکیبی، به صورت ساختار دو طبقه می باشد: شبکه های عصبی طبقه اول یا پیشگوهای پایه (Base Predictor) مسئول پیش بینی روزانه داده ها با ویژگی مختلف یک سهام می باشند و در طبقه دوم، شبکه دیگر، به عنوان ترکیب کننده پیش بینی نهایی را با بررسی و آنالیز اطلاعات پیشگوهای طبقه اول انج...
متن کاملپیش بینی قیمت سهام با رویکرد ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم رقابت استعماری مبتنی بر تئوری آشوب
یکی از گزینههای موجود جهت سرمایه گذاری نقدینگی، بورس و اوراق بهادار میباشد. با توجه به ارتباطات غیرخطی موجود میان متغیرهای موثر بر قیمت سهام، شبکه های عصبی مصنوعی یکی از مناسب ترین رویکردهای موجود جهت پیشبینی قیمت سهام می باشند. در این مقاله سعی شده تا از طریق ترکیب نگاشتهای آشوبی و الگوریتم رقابت استعماری، زاویه حرکتی مستعمرات به سمت استعمارگر اصلاح شده و به این ترتیب احتمال قرارگیری در دا...
متن کاملیک شبکه عصبی مصنوعی منظم بیزی برای پیش بینی بازار سهام
در این مقاله شبکه مصنوعی عصبی تنظیم شده بیزی به عنوان یک روش جدید برای پیش بینی وضعیت مالی بازار پیشنهاد داده شده است. قیمت روزانه بازار و شاخصهای فنی مالی به عنوان ورودی برای پیش بینی یک روز بعد قیمت سهام فردی بسته شده، استفاده شده است. پیش بینی حرکت قیمت سهام به طور کلی بعنوان یک کار چالش برانگیز و مهم برای تجزیه و تحلیل سریهای زمانی مالی در نظرگرفته میشود. پیش بینی دقیق حرکات قیمت سهام می...
متن کاملارزیابی روشهای پیش بینی قمیت سهام و ارائه مدلی غیرخطی بر اساس شبکه های عصبی
در این مقاله با استفاده از اطلاعات سری زمانی قیمت و بازده سهام چند شرکت در بازار بورس تهران، به پیش بینی قیمت سهام و نیز ارائه مدل بهینه پرداخته می شود. روشهای پیش بینی مورد استفاده در تحقیق، به سه دسته تقسیم شده اند: روشهای پیش بینی براساس مدلهای خطی (کوتاه مدت و بلندمدت)، روشهای پیش بینی براساس مدلهای غیرخطی (شبکه های عصبی غیرخطی) و مدل شبکه عصبی با ساختار پیشنهادی، در هر مورد نتایج به دست آم...
متن کاملارزیابی مدلهای شبکه عصبی مصنوعی ایستا و پویا در پیش بینی قیمت سهام
پیشبینی آینده در عرصه پویای اقتصاد و بازارهای مالی از جمله بازار بورس به یکی از مهمترین مسائل درعلوم مالی ارتقاء یافته است. همچنین، در دههی اخیر مدلهای شبکه عصبی به علت عملکرد واقع بینانهتر اینمدلها مورد توجه محققین قرار گرفته و از انواع مختلف آنها برای پیشبینی استفاده شده است. اکنون این سئوالمطرح است که، کدام یک از این مدلها قدرت بالاتری برای تبیین فرآیندهای آتی بورس را دارا میباشد؟ در( همین ر...
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 گیلان - دانشکده ادبیات و علوم انسانی
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023