The comparison of neural network, ANFIS and AR model in expected return prediction and comparison of memetic and symbiotic organism search in constrained portfolio optimization

Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
In this paper, Symbiotic organism search and memetic algorithms are used to solve constrained mean-semi variance portfolio problem. Then AR model, Neural network and ANFIS are compared to predict expected return of stocks. 23 active stocks from June 22, 2014 to Jan 21, 2016 are used as our sample. The results indicate that, memetic algorithm despite its longer time consuming has better performance than SOS algorithm. And ANFIS has more accurate prediction than others in predicting expected rate of return. Finally, we compare expected and real efficient frontier, the results indicate that, in lower risk, ANFIS has better prediction accuracy. So in that area, we can allocate our asset with higher certainty.
Language:
Persian
Published:
Financial Knowledge of Securities Analysis, Volume:12 Issue: 43, 2019
Pages:
109 to 119
magiran.com/p2015547  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • 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.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!