إستخدام نماذج ARIMA والشبکات العصبية الإصطناعية فى التنبؤ بمؤشر سوق المال المصرى EGX30
يعد التنبؤ بمؤشرات الأسواق المالية من التقنيات المهمة فى إتخاذ القرارات الإستثمارية حيث أنه يوفر الأدوات اللازمة لتحقيق الربح وتعظيمه أولتفادى الخسارة المتوقعة . يهدف هذا البحث إلى إستخدام إسلوب الشبکات العصبية کأحد التقنيات الحديثة وإستخدام منهجية Box – Jenkins متمثلة فى نماذج ARIMA فى التنبؤ بالق...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Arabic |
| Published: |
Faculty of Commerce, Port Said University
2017-01-01
|
| Series: | Maǧallaẗ Al-Buḥūṯ Al-Mālīyyaẗ wa Al-Tiğāriyyaẗ |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jsst.journals.ekb.eg/article_59250_1901b30457c579852fd3177e00442ee3.pdf |
| Summary: | يعد التنبؤ بمؤشرات الأسواق المالية من التقنيات المهمة فى إتخاذ القرارات الإستثمارية حيث أنه يوفر الأدوات اللازمة لتحقيق الربح وتعظيمه أولتفادى الخسارة المتوقعة . يهدف هذا البحث إلى إستخدام إسلوب الشبکات العصبية کأحد التقنيات الحديثة وإستخدام منهجية Box – Jenkins متمثلة فى نماذج ARIMA فى التنبؤ بالقيم المستقبلية لمؤشر البورصة المصرية الرئيسى EGX30 وأيضاً الدمج بين هذين الأسلوبين للحصول على أفضل النتائج الممکنة . وإعتمد البحث على سلسلة بيانات يومية للمؤشر EGX30 فى الفترة من 1/6/2014وحتى 29/3/2017 باستثناء أيام الجمع والعطلات . وخلص البحث إلى أن الدمج بين کلاً من أسلوب الشبکات العصبية ونماذج ARIMA يعطى أفضل نتائج تنبؤ وفقاً لمقاييس التنبؤ وأهمها معيار MSE . |
|---|---|
| ISSN: | 2090-5327 2682-3543 |