فهرست مطالب seyedhossein naslemousavi
-
انتخاب سبد سهام مناسب همواره از اساسی ترین مسایل سرمایه گذاران است. اساسا پیش بینی روند قیمت با استفاده از آنالیز فنی یا آنالیز اساسی انجام می شود. آنالیز فنی بر عملکرد بازار تمرکز دارد، در حالیکه تمرکز آنالیز اساسی مبتنی بر مکانیزم عرضه و تقاضا است و این سبب تغییر قیمت ها می شود. وجود راهکاری که بتواند رشد یا کاهش سهام را با استفاده از آن پیش بینی نماید، بعنوان یک نیاز اساسی در این تحقیق به آن پرداخته شده است. در پژوهش حاضر، به کمک دیتاست نظارت شده از راهکاری مبتنی بر الگوریتم های مجموعه راف و تحلیل سلسله مراتبی برای کاهش ویژگی و از الگوریتم های درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه بیزین برای پیش بینی استفاده شده است. این راهکار پیشنهادی با استفاده از زبان سی شارپ پیاده سازی و با راهکارهای مختلفی مقایسه شده و نتایج تحقیق نشان داده است که روش پیشنهادی با 80 درصد دقت صحت پیش بینی و 20 اشتباه در پیش بینی دارای بیشترین دقت و کمترین میزان اشتباه در میان روش های مورد مقایسه را دارد.
کلید واژگان: ماشین بردار پشتیبان, شبکه بیزین, درخت تصمیم بهبود یافته, مجموعه راف, انتخاب سهام}Choosing the right portfolio is always one of the most important issues for investors. The price trend is predicted using technical analysis or basic analysis. Technical analysis focuses on market performance, while the focus of fundamental analysis is on the mechanism of supply and demand, and these changes prices. The existence of a solution to predict growth or decrease in stocks has been studied as a basic need in this study. In the present study, with the help of a monitoring dataset, a solution based on Raff collection algorithms and hierarchical analysis to reduce the feature and decision tree algorithms, backup vector machine, and business network have been used for prediction. This proposed solution has been implemented using language and compared with different solutions, and the research results have shown that the proposed method with 80% accuracy of prediction and 20 errors in prediction has the highest accuracy and the lowest error rate among the methods compared.
Keywords: Support Vector Machines, Bayesian network, Improved Decision tree, Rough Set, portfolio selection} -
Credit ratings reflect the relative ability of companies to meet their financial obligations, the relative default probability, and the recovery probability if the debt is not paid. Credit rating agencies build their information analysis on financial statements, which directly affect the credit rating. Tax activities, meanwhile, may contain useful information for credit rating agencies due to their essential role in influencing corporate credit. Thus, the study aims to investigate corporate tax avoidance's effect on credit rating using the Particle swarm Optimization (PSO) algorithm. Therefore, to achieve the research goal, 101 sample companies were collected in 9 years from 2011 to 2019. The emerging-market scoring model measured credit rating and tax avoidance using two scales of tax-book difference and effective tax rate. The Statistical test related to the results indicates relationships. It is significant between tax avoidance and credit rating.
Keywords: Credit ranking, Tax avoidance, PSO algorithm}
- در این صفحه نام مورد نظر در اسامی نویسندگان مقالات جستجو میشود. ممکن است نتایج شامل مطالب نویسندگان هم نام و حتی در رشتههای مختلف باشد.
- همه مقالات ترجمه فارسی یا انگلیسی ندارند پس ممکن است مقالاتی باشند که نام نویسنده مورد نظر شما به صورت معادل فارسی یا انگلیسی آن درج شده باشد. در صفحه جستجوی پیشرفته میتوانید همزمان نام فارسی و انگلیسی نویسنده را درج نمایید.
- در صورتی که میخواهید جستجو را با شرایط متفاوت تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مطالب نشریات مراجعه کنید.