ارزیابی روشهای پیش بینی قمیت سهام و ارائه مدلی غیرخطی بر اساس شبکه های عصبی

در این مقاله با استفاده از اطلاعات سری زمانی قیمت و بازده سهام چند شرکت در بازار بورس تهران، به پیش بینی قیمت سهام و نیز ارائه مدل بهینه پرداخته می شود. روشهای پیش بینی مورد استفاده در تحقیق، به سه دسته تقسیم شده اند: روشهای پیش بینی براساس مدلهای خطی (کوتاه مدت و بلندمدت)، روشهای پیش بینی براساس مدلهای غیرخطی (شبکه های عصبی غیرخطی) و مدل شبکه عصبی با ساختار پیشنهادی، در هر مورد نتایج به دست آمده رسم شده اند. با استفاده از پیش پردازش های اشاره شده، نشان داده می شود که قیمت و بازده سهام (درهر ۶ سهم مربوط به صنایع مختلف) از نگاشتهای پیچیده غیرخطی و آشوبگرانه به وجود آمده اند و اساسا از روشهای غیرخطی شبکه های عصبی به خودی خود و به شکل متعارف بهبود قابل ملاحظه ای را به دنبال ندارد. با ارائه پیشنهاد ساختار جدید، می توان قیمت و بازده را به خوبی در دو حالت پیش بینی روز بعد و پیش بینی سی روز بعد تخمین زد.

Keywords:

بعد فرکتالی , پیش بینی , تحلیل های غیر خطی سری های زمانی , تخمین , رگرسیون چند متغیره , سری زمانی , شبکه های عصبی , فرآیند های آشوب , فرآیند های تصادفی , قابلیت پیش بینی , مدلسازی