تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > تشذيب المحفظة المثلي من القيم...>الوصف

تشذيب المحفظة المثلي من القيم الشاذة باستعمال عنقدة المتوسط - C الضبابي: بحث تحليل في سوق العراق للأوراق المالية

العنوان بلغة أخرى: :Exclusion Optimal Portfolio from Outlier by Using Fuzzy C-Means Clustering Analytical Research at the Iraqi Stock Exchange
المصدر: مجلة الجامعة العراقية
الناشر: الجامعة العراقية - مركز البحوث والدراسات الإسلامية
المؤلف الرئيسي: جاسم، بشري سعد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: غناوي، حيدر عدانان (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع48, ج2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2020
التاريخ الهجري: 1442
الصفحات: 402 - 420
ISSN: 1813-4521
رقم MD: 1249162
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: IslamicInfo
مواضيع:
الأوراق المالية | السوق العراقي | الأسهم الاستثمارية | المكاسب الرأسمالية
كلمات المؤلف المفتاحية:
خوارزمية العنقدة الضبابية | نموذج المؤشر الواحد | Optimal Portfolio | Single Index Model | Fuzzy Cluster Algorithm
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: هدف البحث الحالي لحل مشكلة الاختيار باستخدام خوارزمية العنقدة إذ تم تشكيل المحفظة المثلى في هذا البحث باستخدام نموذج المؤشر الواحد وعليه تألفت البيانات الحقيقية من أسهم سوق العراق للأوراق المالية للفترة 1/1/2007 وإلى 31/12/2019، وبسبب امتلاك سلسلة البيانات لقيم مفقودة فقد تم استعمال طريقة تعويض القيم المفقودة ذات المرحلتين، تحددت الفجوة المعرفية بعدم قدرة نماذج المحفظة لتقليل خطأ التقدير وعدم دقة حد القطع ونسبة Treynor لضم الأسهم إلى المحفظة والذي تسبب بانخفاض أدائها، كل هذه المشاكل تتطلب توظيف تقنية العنقدة لتعدين البيانات وإعادة تجميعها بعناقيد على أساس الصفات المشتركة لتتفوق على نماذج بناء المحفظة في تشخيص تلك الأسهم التي تتسبب بانخفاض أداء المحفظة، استنتاجنا تمثل بتفوق تقنية العنقدة بتشخيص تلك الأسهم التي تلبي شرط الانضمام إلى المحفظة المثلى استنادا إلى الاعتبارات الشائعة ولكن بعد استبعاد تلك الأسهم فإن أداء المحفظة ارتفع.

This research aims to solve the problem of selection using clustering algorithm, in this research optimal portfolio is formation using the single index model, and the real data are consisting from the stocks Iraqi Stock Exchange in the period 1/1/2007 to 31/12/2019. because the data series have missing values ,we used the two-stage missing value compensation method, the knowledge gap was inability the portfolio models to reduce The estimation error, inaccuracy of the cut-off rate and the Treynor ratio combine stocks into the portfolio that caused to decline in their performance, all these problems required employing clustering technic to data mining and regrouping it within clusters with similar characteristics to outperform the portfolio building models to diagnose those stock that Causing a decrease in portfolio performance, our conclusion is Clustering technic outperforms the diagnosis of those stocks that meet the condition of opting into the optimal portfolio according to common considerations, but after excluding them, the performance of optimal portfolio is rises.
ISSN: 1813-4521

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.