ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التنبؤ بالقرار الاستثماري في س...>الوصف

التنبؤ بالقرار الاستثماري في سوق دمشق للأوراق المالية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

العنوان بلغة أخرى: Prediction of the Investment Decision in the Damascus Stock Exchange Using Artificial Neural Networks
المصدر: مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية - سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية
الناشر: جامعة تشرين
المؤلف الرئيسي: منصور، يمن أحمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mansour, Yomn
مؤلفين آخرين: إبراهيم، نغم عدنان (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج45, ع5
محكمة: نعم
الدولة: سوريا
التاريخ الميلادي: 2023
الصفحات: 155 - 173
ISSN: 2079-3073
رقم MD: 1464175
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
قرارات الاستثمار | سوق الأوراق المالية | الذكاء الاصطناعي | سوريا
كلمات المؤلف المفتاحية:
الشبكات العصبية الاصطناعية | التنبؤ | القرار الاستثماري | Artificial Neural Networks | Prediction | Investment Decision
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

11

حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث الحالي إلى التعرف على أكثر متغيرات السوق وأفضل الشركات قدرة على التنبؤ بالقرار الاستثماري باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية، تتكون عينة البحث من جميع الشركات المدرجة والتي تم تداول أسهمها من تاريخ 1/ 1/ 2015 حتى 31/ 12/ 2022 وتبلغ 23 شركة، تم الاعتماد على البيانات الشهرية لمتغيرات السوق (العائد، قيمة التداول، حجم التداول، عدد الصفقات، معدل دوران السهم، عدد أيام التداول، مؤشر السعر لكل شركة المخاطر الكلية، القيمة السوقية، ربحية السهم)، بالإضافة لمتغير عدد المستثمرين، أهم ما توصل إليه البحث: - تختلف الأهمية النسبية لمتغيرات السوق في قدرتها على التنبؤ بالقرار الاستثماري حيث جاءت وفق الترتيب التالي (المخاطر الكلية، العوائد، عدد الصفقات، حجم التداول، العائد الشهري المتوقع، القيمة السوقية، قيمة التداول، معدل دوران السهم المؤشر لكل شركة، ربحية السهم، عدد أيام التداول). - تختلف الأهمية النسبية للشركات المدرجة في سوق دمشق للأوراق المالية من حيث قدرتها على التنبؤ بالقرار الاستثماري وفقا لمتغيرات السوق حيث كان أفضل أداء للشركة الأهلية لصناعة الزيوت النباتية وأسوء أداء للشركة السورية الوطنية للتأمين من حيث إمكانية الاعتماد على بياناتها للتنبؤ بالقرار الاستثماري.

The Current Research Aims To Identify The Most Market Variables And The Best Companies Able To Predict Using Artificial Neural Networks. The Research Sample Consists Of All Listed Companies Whose Shares Were Traded From The Date Of January 1, 2015 Until December 31, 2022, Amounting To 23 Companies. Market (Return, Trading Value, Trading Volume, Number Of Deals, Share Turnover Rate, Number Of Trading Days, Price Index For Each Company, Total Risk, Market Value, Earnings Per Share), In Addition To The Variable Number Of Investors, The Most Important Findings Of The Research: The Relative Importance Of Market Variables Varies In Their Ability To Predict The Investment Decision, As They Came In The Following Order (Total Risks, Returns, Number Of Transactions, Trading Volume, Expected Monthly Return, Market Value, Trading Value, Share Turnover Rate, Index For Each Company, Earnings Per Share, Number Of Trading Days). The relative importance of the companies listed on the Damascus stock exchange differs in terms of their ability to predict the investment decision according to market variables, where the best performance was for Al-Ahlia company for the manufacture of vegetable oils and the worst performance for the Syrian national insurance company in terms of the possibility of relying on its data to predict the investment decision.
ISSN: 2079-3073

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.