:: دوره 2، شماره 8 - ( 6-1391 ) ::
سال2 شماره 8 صفحات 140-119 برگشت به فهرست نسخه ها
تحلیل آشوب، تجزیۀ موجک و شبکۀ عصبی در پیش‌بینی شاخص بورس تهران
اسماعیل نادری ، حسین عباسی نژاد
چکیده:   (9812 مشاهده)

  این مطالعه برای پیش‌بینی بازدهی شاخص قیمت و بازده نقدی بورس اوراق بهادار تهران، آشوب را تحلیل و پیش‌بینی‌پذیری را بررسی کرده و نیز عملکرد انواع مدل ‌ های شبکۀ عصبی را با کمک داده‌های تجزیه‌شده با روش موجک ارزیابی کرده است. به‌همین منظور، از داده ‌ های سری‌زمانی روزانه و سری بازدهی شاخص قیمت و بازده نقدی بورس طی دورۀ زمانی ۵ فروردین ‌۱۳۸۸ تا ۱۸ اردیبهشت ۱۳۹۱ استفاده شده است. براساس نتایج این مطالعه، سری بازدهی بورس در دورۀ بررسی‌شده، پیش‌بینی‌پذیر بوده و آثار غیرخطی معیّن و آشوبی داشته است. همچنین برطبق معکوس آمارۀ حداکثر نمای لیاپانوف، تعداد روز‌های پیش‌بینی‌پذیر در این مطالعه، ۳۱ روز به‌دست آمد. یافتۀ دیگر این پژوهش نیز به برتری عملکرد مدل ‌ های شبکۀ عصبی چندلایۀ پیش‌خور ( MFNN ) و شبکۀ عصبی فازی ( ANFIS ) مبتنی‌بر داده ‌ های تجزیه‌شده به کمک تجزیۀ موجک در ­ مقابل به‌کارگیری سطح داده‌ها دلالت دارد. در­این‌بین نیز برتری با مدل شبکۀ عصبی چندلایۀ پیش‌خور بوده است.

واژه‌های کلیدی: پیش‌بینی، بورس، تحلیل آشوب، تجزیۀ موجک، مدلهای شبکۀ عصبی.
     
نوع مطالعه: كاربردي | موضوع مقاله: پولی و مالی
دریافت: 1391/4/24 | پذیرش: 1391/8/22 | انتشار: 1391/6/25


XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
دوره 2، شماره 8 - ( 6-1391 ) برگشت به فهرست نسخه ها