مقایسه دقت رویکردهای ماشین بردار پشتیبان و شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی سود هر سهم شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران

سهامداران جهت گرفتن تصمیم های سرمایه گذاری مناسب، نیازمند اطلاعاتی هستند که آنها را در گرفتن بهترین تصمیم یاری رساند. در میان اطلاعات موجود، اطلاعات مربوط به سود پیش بینی شده هر سهم از نظر استفاده کنندگان با اهمیت تلقی می شود. از طرفی شرکت ها برای جذب سرمایه گذاران سعی می کنند سود هر سهم را با بیشترین دقت پیش بینی کنند. بنابراین، مقاله حاضر به دنبال ارائه مدلی جهت بهبود پیش بینی سود هر سهم شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از رویکرد های نوین هوش مصنوعی است. برای این منظور ابتدا عوامل موثر بر سود هر سهم سال آتی از پژوهش های داخلی و خارجی استخراج شد، سپس با استفاده از اطلاعات مالی شرکت های نمونه در بازه زمانی سال های 1384 تا 1391 و به کارگیری روش ماشین بردار پشتیبان و شبکه های عصبی مصنوعی، مدلی هایی جهت پیش بینی سود هر سهم طراحی گردید. مدل ماشین بردار پشتیبان توانست سود هر سهم سال آتی شرکت های نمونه را با میزان خطای مطلوب 5 درصد پیش بینی کند. این مدل سود هر سهم سال جاری را با ضریب تاثیر 25 درصد به عنوان موثرترین متغیر برای پیش بینی سود هر سهم آتی معرفی می کند. همچنین نتایج نشان می دهد که مدل ماشین بردار پشتیبان در مقایسه با مدل شبکه های عصبی مصنوعی عملکرد مشابهی دارد.