| LEADER |
05047nam a22002537a 4500 |
| 001 |
2124628 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|9 727378
|a سلامة، دعاء أحمد محمد
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a دراسة إحصائية لحركة أسعار الأسهم في بورصة الأوراق المالية المصرية بالتطبيق على قطاع الاتصالات بإستخدام النموذج الهجين
|
| 246 |
|
|
|a Statistical Study of the Movement of Stock Prices in the Egyptian Stock Exchange with Application on the Telecommunications Sector Using a Hybrid Model
|
| 260 |
|
|
|b جامعة عين شمس - كلية التجارة
|c 2022
|g يوليو
|
| 300 |
|
|
|a 69 - 101
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a تهدف هذه الدراسة إلى بناء نموذج إحصائي للتنبؤ بسعر إغلاق السهم لعدة شركات بقطاع الاتصالات يتم التداول عليها بالبورصة المصرية حيث تكون لديه القدرة على توقع القفزات المفاجئة المصاحبة للحركة الديناميكية للسهم، وذلك من خلال تطبيق المراحل الآتية: المرحلة الأولى: التنبؤ بسعر إغلاق السهم باستخدام متغيرات التداول اليومي وذلك باستخدام الشبكة العصبية العميقة الذاكرة طويلة قصيرة الأجل. المرحلة الثانية: اختيار مجموعة من المؤشرات الفنية ذات العلاقة الجوهرية مع سعر إغلاق السهم وذلك بتطبيق انحدار لاسو Lasso. المرحلة الثالثة: التنبؤ بسعر إغلاق السهم باستخدام المؤشرات الفنية التي تم اختيارها وذلك بتطبيق شبكة الذاكرة طويلة قصيرة الأجل. المرحلة الرابعة: التنبؤ بسعر إغلاق السهم وذلك بدمج التنبؤات التي تم الحصول عليها من المرحلتين الأولى والثالثة واستخدامها كمتغيرات لعمل النموذج الهجين Hybrid Model وتطبيق انحدار ريدج. وعند المقارنة بين التنبؤات الثلاث وذلك باستخدام معايير قياس دقة التنبؤ اتضح من خلالها أن أدق النتائج هي التي تم الحصول عليها باستخدام النموذج الهجين المقترح.
|b This study aims to reach a statistical model to predict the closing price of the stock for several companies in the telecommunications sector that are traded on the Egyptian Stock Exchange, where it has the ability to anticipate sudden jumps accompanying the dynamic movement of the stock, through the following stages: The first stage: Forecasting the closing price of the stock using intraday variables, using a deep neural network (Long Short Term Memory). The second stage: Choosing a set of technical indicators that have an important relationship with the closing price of the stock, by applying the Lasso regression. The third stage: Forecasting the closing price of the stock using the selected technical indicators by applying the long- and short-term memory network. The Fourth stage: Forecasting the stock's closing price by integrating the predictions obtained from the first and third stages and using them as variables to make the hybrid model and apply ridge regression. At the end of the study, a comparison was made between the three models, using the criteria for measuring the forecast accuracy, and it became clear that the most accurate results were obtained using the proposed hybrid model.
|
| 653 |
|
|
|a السياسة المالية
|a الأوراق المالية
|a أسعار الأسهم
|a الإحصائيات الاقتصادية
|
| 692 |
|
|
|a التحليل الفني
|a المؤشرات الفنية
|a الشبكات العصبية
|a التعلم العميق
|a الشبكات العصبية التكرارية
|a شبكة الذاكرة طويلة قصيرة الأجل
|a إنحدار ريدج
|a إنحدار لاسو
|a طريقة التعلم الجماعي المتراص
|a النموذج الهجين
|b Technical Analysis
|b Technical Indicators
|b Neural Networks
|b Deep Learning
|b Recurrent Neural Networks "RNN"
|b Long Short Term Memory "LSTM"
|b Ridge Regression
|b Lasso Regression
|b Stacking Ensemble Method
|b Hybrid Model
|
| 700 |
|
|
|a محمد، طلبة السيد زين الدين
|g Zine Eldin, Tolba El Said
|e مشرف
|9 234860
|
| 700 |
|
|
|9 469354
|a مهران، هشام عبدالتواب
|e مشرف
|q Mehran, Hesham Abdultawab
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|4 الإدارة
|6 Economics
|6 Management
|c 077
|e Scientific Journal for Economic & Commerce
|f Al-Maġallah Al-ʿilmiyyah Lil-Iqtiṣād Wal Tiğārah
|l 002
|m ع2
|o 0527
|s المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
|v 052
|x 2636-2562
|
| 856 |
|
|
|u 0527-052-002-077.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1373371
|d 1373371
|
