ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

استخدام الشبكات العصبونية للتنبؤ في الأسواق المالية تطبيق لتوقّع تغيّرات قيم الأسهم في سوق دمشق للأوراق المالية

1982   2   133   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2016
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

نقوم في هذا البحث بدراسة أثر تركيب نموذجين مبنيين باستخدام تقنية الشبكات العصبونية، على زيادة دقة النتيجة المتوقعة في مجال التنبؤ بقيم الأسهم في أسواق الأوراق المالية، حيث يتضمن الحل المقترح نسقين من المعالجة: يجري في النسق الأ ول بناء الشبكتين اللتين تمثلان النموذجين اللذين نسعى إلى تركيبهما، إذ تتعامل إحدى الشبكتين مع الأسعار السابقة للأسهم و الأخرى مع مؤشرات التحليل التقني، و من ثم نقوم بدمج مخرجات هاتين الشبكتين عن طريق شبكة ثالثة تمثل النسق الثاني من المعالجة.

المراجع المستخدمة
Anil K. Jain, Jianchang Mao and K. Mohiuddin. “Artificial Neural Networks: A Tutorial”. 1996
April Kerby and James Lawrence. “A Multivariate Statistical of Stock Trends”. Alma College Miami University, Alma, MI Oxford, OH. 2003
Chen, An-Sing, Mark T. Leung and Hazem Daouk. “Application of neural networks to an emerging financial market: forecasting and trading the Taiwan Stock Index”, Computers & Operations Research ,2003
قيم البحث

اقرأ أيضاً

إن الهدف الرئيسي لهذه الدراسة هو التعرف على العوامل التي تؤثر على سيولة أسهم الشركات المساهمة العامة المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية
سعت هذه الدراسة إلى البحث في تأثير الحدود السعرية على تقلبات عوائد الأسهم في سوق دمشق للأوراق المالية، حيث كانت فترة الدراسة مقسمة إلى فترتين فترة الاختبار الأولى 3\3\2009 و لغاية 23\12\2011 ، فترة الاختبار الثانية 13 /2/ 2011 و لغاية 2017/3/30 ، وباستخدام نموذج (1, 1) GARCH.
هدف البحث الحالي إلى التعرف على إمكانية استخدام معلومات أساس الاستحقاق (الاستهلاك و المؤونات) في التنبؤ بالعوائد السوقية لأسهم للشركات المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية. طُبقت الدراسة على عينة مكونة من (11) شركة مدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية، و ذلك خلال الفترة الزمنية الممتدة من الربع الأول لعام 2010 و لغاية الربع الثاني لعام 2014. تم اختبار الفرضيات باستخدام أسلوب الانحدار البسيط و المتعدد. توصل البحث إلى أنه لا يمكن لمعلومات أساس الاستحقاق التنبؤ بعوائد الفترة التالية لأسهم الشركات المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية إلا بعد إدخال المتغيرات الضابطة المتمثلة بالقيمة الدفترية إلى القيمة السوقية، المخاطر المنتظمة و معدل الربح إلى السعر السوقي.
سعت هذه الدراسة إلى معرفة ما إذا كان هنالك أية علاقة مهمة بين حجم تداول أسهم الشركات السورية المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية و بين تقلبات عوائد الأسهم الشهرية في تلك السوق، خلال الفترة 1-1-2010 و لغاية 31-8-2014، و إلى معرفة نوع تلك العلاقة (طردي ة أم عكسية)، لإعطائها الوزن الملائم لها عند محاولة تفسير تقلبات حجم تداول الأسهم في سوق دمشق للأوراق المالية، أو عند التنبؤ بها. و لدى استخدام أسلوب تحليل الانحدار غير الخطي GARCH(1,1)، لمعالجة البيانات المتعلقة بعائد الأسهم في سوق دمشق للأوراق المالية، تبين أن العلاقة بين حجم تداول الأسهم و تقلبات عوائد الأسهم غير مهمة إحصائياً، و لهذا فلا مبرر لأخذ مخاطر تقلبات عوائد الأسهم بعين الاعتبار كعامل مهم عند محاولة تفسير أسباب تقلبات حجم التداول للسوق أو عند التنبؤ بها.
تلعب مشاركة الأفراد في سوق الأوراق المالية دوراً هاماً في تنمية و تطوير السوق المالية, في غياب مشاركة فعالة و مستمرة و نشطة تفتقر السوق المالية إلى المنتجات المالية و إلى الـسيولة, كما تؤدي زيادة المشاركة إلى خلق ديناميكية التداول الفعال بيعاً و شراء ً. يدرس هذا البحث أثر المعرفة المالية على مشاركة الأفراد في سوق دمشق للأوراق المالية. لتحقيق هدف البحث جمعت البيانات بالاعتماد على استبانة صممت خصيصاً لهذا الغرض, وزعت الاستبانة على عينة مكونة من (384) فرداً من التجار و الصناعيين المسجلين في غرفة تجارة دمشق و غرفة صناعة دمشق و ريفها. استُخدم برنامج الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية Statistical Package for Science المعروف اختصاراً SPSS في تحليل بيانات البحث. كما استُخدم مجموعة من الأساليب الإحصائية كالتكرارات و النسب المئوية, و اختبار كاي مربع (Chi-Square Test) لاختبار فرضيات الدراسة المتعلقة بالعلاقة بين المتغيرات الديموغرافية و المعرفة المالية, إضافةً إلى نموذج الانحدار اللوجستي ((Logistic Regression لدراسة أثر المعرفة المالية على مشاركة الأفراد في سوق دمشق للأوراق المالية. توصل البحث إلى أن المعرفة المالية للأفراد المبحوثين بعيدة جداً عن المستوى المطلوب للمشاركة في سوق دمشق للأوراق المالية، حيث أن (22.1%) فقط من أفراد العينة يمتلكون مستوى جيد من المعرفة المالية. كما توصل البحث إلى وجود أثر ذو دلالة إحصائية للمعرفة المالية على المشاركة في سوق الأوراق المالية, فزيادة مؤشر المعرفة المالية من مستوى متدنٍ إلى مستوى جيد يؤدي إلى زيادة احتمال المشاركة بمقدار (24%). أيضاً توصل البحث إلى وجود علاقة بين كل من متغيري الجنس و الدخل من جهة و المعرفة المالية من جهة أخرى, و عدم وجود علاقة بين المؤهل العلمي و المعرفة المالية.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا