ارزیابی مدلهای شبکه عصبی مصنوعی ایستا و پویا در پیش بینی قیمت سهام

پیش بینی آینده در عرصه پویای اقتصاد و بازارهای مالی از جمله بازار بورس به یکی از مهمترین مسائل در علوم مالی ارتقاء یافته است. همچنین، در دههی اخیر مدلهای شبکه عصبی به علت عملکرد واقع بینانهتر این مدلها مورد توجه محققین قرار گرفته و از انواع مختلف آنها برای پیشبینی استفاده شده است. اکنون این سئوال مطرح است که، کدام یک از این مدلها قدرت بالاتری برای تبیین فرآیندهای آتی بورس را دارا میباشد؟ در (همین راستا، این مطالعه به مقایسه دقت عملکرد مدلهای شبکه عصبی ایستا و پویا در پیشبینی (تک متغیره 1 بازدهی شاخص قیمت و بازده نقدی بورس تهران میپردازد تا امکان انتخاب الگوی بهینه برای پیشبینی متغیر مذکور را میسر نماید. داده های مورد استفاده در این پژوهش به صورت روزانه و شامل بازهی زمانی پنجم فروردین 1388 تا سیام آبان 1390 میباشد. همچنین الگوهای مورد استفاده در این پژوهش عبارتند از؛ دو مدل و نیز یک مدل شبکهی (MFNN) و شبکه عصبی چند لایه پیشخور (ANFIS) ایستای؛ شبکهی عصبی فازی هستند. این پژوهش عملکرد مدلهای مذکور را، بر اساس معیارهای (NNARX) عصبی پویای اتورگرسیو 3 مورد (RMSE) 2 و نیز معیار جذر میانگین مجذور خطا (MSE) محاسبه ی خطای پیشبینی میانگین مجذور خطا ارزیابی قرار داده است.