پیش بینی شاخص بورس تهران با استفاده از سری زمانی فازی بر اساس تعریف نرخ بازده

در سالیان اخیر تحقیقات گسترده ای برروی مدل ها ی سری زمانی فازی انجام شده است اما در بسیاری از این تحقیقات، همواره فضای مسئله و بازه های مربوطه، بر اساس سطوح داده ها ی سری زمانی تعیین شده است. در این تحقیق با نگاهی جدید به تعیین فضای مسئله و استفاده از مفهوم نرخ بازده در بازارهای مالی، نوع جدیدی از فضای مسئله بر اساس نرخ بازده برای کاربرد در بازار های مالی و پیش بینی سری های زمانی مالی ارائه شده است. یکی از مسائل دیگر در مدل های سری زمانی فازی که تاثیر به سزایی در عملکرد آنها دارد طول بازه های مورد استفاده و نحوه ی تقسیم بندی فضای مسئله می باشد که در این زمینه تحقیقات متنوعی انجام شده است اما نتایج حاصله تا کنون راضی کننده نیست. لذا در این تحقیق با استفاده از الگوریتم شبیه سازی تبرید سعی در برطرف نمودن ایرادات مطالعات قبلی برای تعیین بازه های مناسب شده است.
حاصل تحقیق مدل RBFTS است. برای مقایسه عملکرد مدل ارائه شده و مدل های موجود در ادبیات، از دو مسئله ی بورس تایفکس و پذیرش دانشگاه آلاباما که به عنوان مرجع مقایسه ی این دسته از مدل ها هستند استفاده شده است. نتایج حاصله نشان دهنده ی برتری مدل های ارائه شده نسبت به مدل های پیشین است. در نهایت به عنوان مورد اجرایی، دو مدل نامبرده برروی شاخص بازار بورس تهران اجرا شده و نتایج تحلیل گردید.