بررسی عملکرد شبکۀ عصبی بیزین و لونبرگ مارکوات در مقایسه با مدل‎های کلاسیک در پیش‎بینی قیمت سهام شرکت‎های سرمایه‎گذاری

نویسندگان

1 دانشیار گروه حسابداری، دانشکدۀ علوم اقتصادی و اداری دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران

2 کارشناس ارشد حسابداری،، دانشکدۀ علوم اقتصادی و اداری، دانشگاه مازندران، مازندران، ایران

3 استادیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکدۀ علوم اقتصادی و اداری، دانشگاه مازندران، مازندران، ایران

doi
10.22059/jfr.2017.214203.1006264
چکیده

پیش‌بینی دقیق قیمت سهام، با توجه به نوسان‎های زیاد و ریسک ذاتی بازار سرمایه، یکی از دغدغه‌های اصلی سرمایه‎گذاران و تحلیل‎گران مالی است، از این رو به‎کارگیری رویکردهای نوین پیش‌بینی قیمت سهام ضرورت اجتناب‎ناپذیری است. بر این اساس، هدف تحقیق حاضر، مقایسۀ عملکرد مدل‌های پیش‎بینی شبکۀ عصبی با مدل‌های کلاسیک و معرفی مدل مناسب برای پیش‌بینی قیمت روز آتی سهام است. برای طراحی مدل‌ پیش‌بینی با شبکۀ عصبی، از داده‌های قیمت روزانۀ بازار و شاخص‌های تکنیکی مالی به‎عنوان متغیرهای ورودی استفاده شد و برای طراحی مدل آریما، داده‌های قیمت بسته‎شدن روزانه به‎عنوان متغیر ورودی و همچنین قیمت بسته‎شدن روز آتی به‎عنوان متغیر خروجی هر دو مدل در دورۀ زمانی 1390 تا 1393 در نظر گرفته شد. نتایج به‎دست آمده با شبکۀ عصبی بیزین بیان‎کنندۀ خطای کمتر و قدرت پیش‎بینی بیشتر آن در مقایسه با مدل آریما است. یافته‌های تحقیق گویای کارایی بیشتر شبکۀ عصبی بیزین در استفاده از فرصت‌های سرمایه‌گذاری کوتاه‎مدت بازار است که می‌تواند به سرمایه‌گذاران در انتخاب پرتفوی مناسب و کسب بازده بیشتر کمک کند.