ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التنبؤ بأداء أسهم المصارف التج...>الوصف

التنبؤ بأداء أسهم المصارف التجارية الخاصة المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية باستخدام الشبكات العصبونية الاصطناعية

العنوان بلغة أخرى: Predicting the Performance of the Stocks of Private Commercial Banks Listed on Damascus Stock Exchange Using Artificial Neural Networks
المصدر: مجلة جامعة البعث سلسلة العلوم الاقتصادية
الناشر: جامعة البعث
المؤلف الرئيسي: لطفي، ولاء (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Lutfi, Walaa
مؤلفين آخرين: كنجو، كنجو عبود (مشرف) , نقار، عثمان (مشرف)
المجلد/العدد: مج45, ع3
محكمة: نعم
الدولة: سوريا
التاريخ الميلادي: 2023
التاريخ الهجري: 1444
الصفحات: 47 - 74
ISSN: 1022-467X
رقم MD: 1367890
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
أداء الأسهم | الشبكات العصبونية الاصطناعية | المصارف التجارية | الأوراق المالية
كلمات المؤلف المفتاحية:
أداء الأسهم | الشبكات العصبونية الاصطناعية | العوامل المؤثرة في القيمة السوقية للسهم | ربحية السهم | Stock Performance | Artificial Neural Networks | Factors Affecting the Stock's Market Value | Earnings per Share
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: هدف هذا البحث بشكل رئيسي إلى تقييم فعالية استخدام نموذج الشبكات العصبونية الاصطناعية في التنبؤ بأداء الأسهم وذلك بالتطبيق على المصارف التجارية الخاصة المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية، خلال الفترة الزمنية الممتدة من عام 2011 وحتى عام 2019، وتمت الدراسة من خلال احتساب إحدى عشرة نسبة مالية تمثل المتغيرات المستقلة للدراسة، أما المتغير التابع فقد تمثل في أداء السهم (جيد، سيء)، وتم استخدام البرامج الإحصائي SPSS في بناء الشبكة العصبونية الاصطناعية، ومن أهم النتائج التي تم التوصل إليها من خلال نتائج التحليل الإحصائي أنه يمكن التنبؤ بأداء أسهم المصارف التجارية الخاصة المدرجة في سوق دمشق للأورق المالية باستخدام نموذج الشبكات العصبونية الاصطناعية ، وأن الدقة الكلية للنموذج بلغت 81.81%.

The main objective of this research is to evaluate the effectiveness of using the artificial neural network model in predicting the performance of stocks by applying it to the private commercial banks listed on the Damascus Stock Exchange, during the time period from 2011 to 2019, and the study was done by calculating eleven financial ratios represent the independent variables of the study, and the dependent variable represented in the performance of the stock (good, bad), and then the SPSS statistical program was used to build the artificial neural network .One of the most important results that were reached through the results of statistical analysis is that it is possible to predict the performance of the stocks of private commercial banks listed in the Damascus Stock Exchange using the artificial neural networks model, and that the overall accuracy of the model amounted to 81.81%.
ISSN: 1022-467X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.