ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التنبؤ بأسعار الإغلاق للأسهم ب...>الوصف

التنبؤ بأسعار الإغلاق للأسهم باستخدام الشبكات العصبية لعينة من المصارف الإسلامية العراقية

العنوان بلغة أخرى: Forecasting the Closing Price of Shares by Deploying Neural Networks on a Sample of Iraqi Islamic Banks
المصدر: مجلة بيت المشورة
الناشر: بيت المشورة للاستشارات المالية
المؤلف الرئيسي: الحسناوي، سالم صلال راهي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Hisnawi, Salim Sallal Rahi
مؤلفين آخرين: الحجيمي، ليث حليم مالك عبدالحسين (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع18
محكمة: نعم
الدولة: قطر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: أكتوبر
الصفحات: 61 - 97
ISSN: 2410-6836
رقم MD: 1320169
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
القطاع المصرفي | الأوراق المالية | القرارات الاستثمارية | العراق
كلمات المؤلف المفتاحية:
الشبكات العصبية | التنبؤ | أسعار الأسهم | أسعار الإغلاق | المصارف الإسلامية | ANN | Islamic Banks | Stocks | Closing Price | Forecasting | Prediction
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

16

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى بناء نماذج للتنبؤ بأسعار الإغلاق لعينة من المصارف الإسلامية المدرجة في سوق العراق للأوراق المالية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، حيث كانت عينة البحث مؤلفة من (3) مصارف مدرجة في القطاع المصرفي لسوق العراق للأوراق المالية، فيما كانت البيانات هي المؤشرات الشهرية المعلنة بواسطة السوق للفترة من (كانون الثاني/ 2018)، إلى (كانون الأول/ 2019)، وقد تم تنفيذ الشبكات العصبية وبناء النماذج باستخدام برنامج Matlab 2014b بواقع (3) نماذج تم قياسها بواسطة مقاييس متوسطات الأخطاء ومعامل التحديد، حيث أظهر البحث دقة الشبكة العصبية (MLP) وكفاءتها في التنبؤ بأسعار الإغلاق للعينة المدروسة وبنسبة وصلت إلى 99% مما أثبت صحة فرضية البحث.

The Research Aims to build models to forecast closing prices to sample of Islamic banks listed on the Iraq Stock Exchange using Artificial neural network, The sample of the research is consisted of (3) banks listed in banking sector, while the dataset was the monthly indexes released by the ISX for the period from (January/ 2018) to (December/ 2019), The ANN had been executed and models building by Matlab 2014b software, The models are (3) that are measured by Means Errors Measures as well as R2, The research showed the ability and efficiency of Artificial neural network (MLP) to forecast closing prices for the research sample by 99% accuracy, thus validated the research hypothesis.
ISSN: 2410-6836

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.