کاربرد تئوری مجموعه های راف برای پیش بینی قیمت سهام (مطالعه موردی: بانک صادرات ایران)
نویسنده:
نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
در این پژوهش روشی مبتنی بر تئوری مجموعه های راف و با استفاده از شاخص های تحلیل تکنیکی جهت پیش بینی قیمت سهام ارائه شده است. تئوری مجموعه های راف دارای مزایای متعددی است که مهمترین مزیت آن در تحلیل داده ها این است که به هیچگونه اطلاعات اضافی اولیه در مورد داده ها نیاز ندارد. در مدل پیشنهادی، تعدادی از شاخص های تکنیکال برای داده های مربوط به بانک صادرات ایران در طول یک سال محاسبه و به عنوان مشخصه های شرطی در جدول تصمیم مورد استفاده قرار گرفته و نوسان قیمت سهام در روز بعد نیز به عنوان مشخصه تصمیم انتخاب می شود. لازم به ذکر است که با استفاده از آنالیز ماتریس همبستگی، شاخص های با بیشترین همبستگی با مشخصه تصمیم انتخاب می گردند. سپس با استفاده از تئوری مجموعه های راف و ترکیب روش های مختلف گسسته سازی داده ها و تولید بی زائده بر اساس داده های یادگیری، قواعد پیش بینی استخراج و قدرت پیش بینی روش های مختلف بر اساس داده های کنترل محاسبه شد. در این مطالعه داده های شش سال متوالی (یعنی 05/05/1388 لغایت 24/04/1394 بانک صادرات مورد استفاده قرار گرفته است. بررسی قدرت پیش بینی این روش و مقایسه بازده حاصل از استفاده از آن و روش خرید و نگهداری، مزیت استفاده از مجموعه های راف را آشکار می نماید. مقایسه نتایج حاصل از اعمال روش ها بر روی داده های مربوطه نشان می دهد که بازده حاصل از استراتژی خرید و نگهداری 33 ریال و بازده حاصل از مدل 182 ریال به ازای هر سهم می باشد. همچنین استفاده از داده های سال های مختلف با روند قیمتی متفاوت به عنوان ورودی مدل و دستیابی به نتایج رضایت بخش، می تواند دلیلی امیدوارکننده برای استفاده از این روش و توسعه آن در پیش بینی قیمت سهام باشد.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
صفحات:
119 تا 144
لینک کوتاه:
magiran.com/p1766770
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!