پیشبینی بازدهی استارتاپ با استفاده از روشهای مبتنی بر هوش مصنوعی و مدلهای اقتصادسنجی و بهینهسازی پورتفوی با استفاده از مدلهای VaR و C-VaR
Publish place: Management, Economics and Entrepreneurship، Vol: 3، Issue: 2
Publish Year: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 253
This Paper With 41 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMEK-3-2_006
تاریخ نمایه سازی: 30 بهمن 1401
Abstract:
یکی از مهم ترین مفاهیم در هر اقتصادی استارتاپها هستند زیرا آنها ویژگیها و شاخصههایی مانند نوآوری، ایجاد اشتغال، افزایش بهرهوری اقتصادی و ... دارند که آنها را از سایر شرکتها متمایز میکنند. بنابراین، شناخت بهتر آنها و آشنایی با جریانات درآمدی و ارزشگذاری آنها حائز اهمیت است. در این مقاله، تلاش کردهایم تا نقش مهم استارتاپها در اقتصاد، ویژگیها، اهداف اصلی و ... آنان را مطالعه کنیم. هدف اصلی این مقاله، پیشبینی بازدهی استارتاپ با استفاده از روشهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند الگوریتم ژنتیک (GA) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) است. برخی شاخصهای جهانی مانند شاخص S&P۵۰۰، شاخص DJIA و نماگرهای اقتصادی از جمله بازده ۱۰ساله اوراق بهادار خزانه، شاخص مجموع بازار Wilshire۵۰۰۰ به همراه برخی نماگرهای ویژه دیگر در استارتاپها مانند تیم، ایده، زمانبندی و ... به عنوان متغیرهای ورودی مورد استفاده قرارگرفتهاند. از الگوریتم ژنتیک به عنوان انتخاب ویژگی و انتخاب مهمترین متغیرها استفاده گردیده است. از شبکه عصبی مصنوعی به عنوان مدلی جهت بهینهسازی و پیشبینی بازدهی استارتاپ استفاده گردیده است. از مدلهای اقتصادسنجی مانند تحلیل رگرسیون نیز استفاده کردهایم. مدلهای ارزش در معرض ریسک (VaR) و ارزش در معرض ریسک شرطی (C-VaR) را برای پورتفوی مورد نظر شامل سه استارتاپ (شرکت عام) دراپ باکس (DBX)، اسکوت۲۴ (G۲۴.DE) و تی آی ای (TIE.AS) تخمین زدهایم و پورتفوی بهینه را تشکیل دادهایم. نتایج نشان میدهد که روشهای مبتنی بر هوش مصنوعی در پیشبینی بازدهی استارتاپ قدرتمندتر هستند. از سویی دیگر، مدلهای VaR و C-VaR رهیافتهایی مفید در کمینهسازی ریسک و بیشینهسازی بازدهی هستند. در این مقاله دریافتیم که مدلهای مبتنی بر هوش مصنوعی دارای قدرت پیشبینی بالا و قابلیتهایی مانند افزایش سرعت محاسبات، بهبود نتایج براساس یادگیری، عدم وجود مفروضات محدودکننده، سهولت بکارگیری و ... هستند. اما، مدلهای اقتصادی دارای برخی ویژگیها و مفروضات محدودکننده مانند فرض نرمال بودن، خطی بودن، مانایی و ... هستند.
Keywords:
شبکه عصبی مصنوعی (ANN) , الگوریتم ژنتیک (GA) , مدلهای اقتصادسنجی , ارزشگذاری استارتاپ , ارزش در معرض ریسک (VaR) و ارزش در معرض ریسک شرطی (C-VaR)
Authors
میلاد شاهواروقی فراهانی
کارشناسی ارشد، دانشکده مالی، دانشگاه خاتم، تهران، ایران.
امیرحسین اصفهانی
کارشناسی، گروه حسابداری، واحد اسلامشهر، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
محمدرضا نژاد فلاتوری مقدم
دانشجوی دکتری، گروه مدیریت مالی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
علی رمضانی
دانشجوی دکتری، گروه مدیریت مالی، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :