ترکیب شبکه عصبی، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم تجمع ذرات در پیش بینی سود هر سهم

چکیده:
پیش بینی سود هر سهم از اهمیت فراوانی برای سرمایه گذاران و مدیران داخلی شرکت ها برخوردار است. بررسی پژوهش های قبلی حاکی از این بوده است که در اکثر آن ها، به فرضیه وجود رابطه غیرخطی میان سود وعوامل تعیین کننده آن توجه نشده است. این در حالی است برخی از پژوهشگران نشان داده اند که رابطه میان سود و عوامل تعیین کننده آن خطی نیست. به همین دلیل و همچنین نقش محوری سود هر سهم در تصمیمات سرمایه گذاران، با استفاده از مدل های مختلف شبکه عصبی مصنوعی و مدل های سری زمانی، سود هر سهم میان دوره ای 126 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران طی سال های 1389 تا 1395 بررسی و پیش بینی شده است. در ادامه و در گام بعدی برای تعیین متغیرهای ورودی موثر بر سود هر سهم از الگوریتم بهینه سازی ژنتیک و تجمع ذرات استفاده شده است. به کارگیری روش ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم تجمع ذرات می تواند علاوه بر استفاده از روش های نوین برای پیش بینی سود هر سهم، سرمایه گذاران را نیز در تصمیم گیری های آتی یاری رساند. نتایج نشان می دهد روش پیشنهادی قادر است تا متغیرهای ورودی موثر بر سود هر سهم را از میان تمام متغیرهای ورودی استخراج و توانایی و قدرت تعمیم شبکه عصبی مصنوعی را افزایش دهد.
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل
زبان:
فارسی
صفحات:
7 -34
لینک کوتاه:
magiran.com/p1767868 
برخی از خدمات از جمله دانلود متن مقالات تنها به مشترکان مگیران ارایه می‌گردد. شما می‌توانید به یکی از روش‌های زیر مشترک شوید:
اشتراک شخصی
در سایت عضو شوید و هزینه اشتراک یک‌ساله سایت به مبلغ 400,000ريال را پرداخت کنید. همزمان با برقراری دوره اشتراک بسته دانلود 100 مطلب نیز برای شما فعال خواهد شد!
پرداخت با کارتهای اعتباری بین المللی از طریق PayPal امکانپذیر است.
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی همه کاربران به متن مطالب خریداری نمایند!
توجه!
  • دسترسی به متن مقالات این پایگاه در قالب ارایه خدمات کتابخانه دیجیتال و با دریافت حق عضویت صورت می‌گیرد و مگیران بهایی برای هر مقاله تعیین نکرده و وجهی بابت آن دریافت نمی‌کند.
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.