تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > دور الشبكات العصبية الاصطناعية...>الوصف

دور الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بسعر صرف العملات الأجنبية وانعكاس ذلك على أسعار أسهم البنوك المقيدة بالبورصة المصرية

المصدر: المجلة العلمیة للدراسات والبحوث المالیة والإداریة
الناشر: جامعة مدينة السادات - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: أبو سليمان، محمد عبدالمقصود أحمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Abdel Maksoud, Mohamed
مؤلفين آخرين: سيد، أحمد سيد طه (م. مشارك) , علي، حسني أنور عبدالمولى (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج16, عدد خاص
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 437 - 465
ISSN: 2682-2113
رقم MD: 1514930
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الذكاء الاصطناعي | سعر الصرف | النقد الأجنبي | المؤسسات المالية | البورصة المصرية
كلمات المؤلف المفتاحية:
أسعار الصرف | أسعار الأسهم | الشبكات العصبية الاصطناعية | Exchange Rates | Stock Prices | Artificial Neural Networks
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

25

حفظ في:
المستخلص: هدف البحث إلى بيان دور تطبيق تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بسعر صرف العملات الأجنبية وتأثير ذلك على أسعار أسهم البنوك المقيدة بالبورصة المصرية وتكونت عينة البحث من 10 بنوك في الفترة الزمنية من عام ٢٠٢١ إلى عام ٢٠٢٣، وتم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية كأداة تحليلية لتحليل البيانات المالية وتوقع الاتجاهات المستقبلية لسعر صرف الدولار الأمريكي مقابل الجنية المصري مع الأخذ في الحسبان بعض المؤشرات الاقتصادية التي تؤثر على سعر الصرف مثل التضخم، ومعدل الفائدة، وصافي الاستثمار الأجنبي، وعجز ميزان المدفوعات وذلك عند التنبؤ بسعر الصرف لتحليل العلاقة بين سعر الصرف وأسعار الأسهم باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية، وخلص البحث إلى مجموعة من النتائج أهمها وجود علاقة بين سعر الصرف وأسعار أسهم البنوك المقيدة بالبورصة المصرية، وأيضا وجود أثر لسعر الصرف على أسعار أسهم البنوك المقيدة بالبورصة المصرية، وأوصى البحث بضرورة تطبيق أساليب الذكاء الاصطناعي والتركيز على تحسين جودة البيانات واستخدام مصادر بيانات متعددة لزيادة دقة التنبؤ بسعر صرف العملات الأجنبية.

The research aimed to demonstrate the role of artificial neural networks in predicting the exchange rate of foreign currencies and its impact on the share prices of banks listed on the Egyptian Stock Exchange. The research sample consisted of 10 banks in the time period from 2021 to 2023, and artificial neural networks were used as an analytical tool to analyze financial data and forecast... Future trends of the exchange rate of the US dollar against the Egyptian pound, taking into account some economic indicators that affect the exchange rate such as inflation, interest rate, net foreign investment, and balance of payments deficit when forecasting the exchange rate to analyze the relationship between the exchange rate and stock prices using the network The research concluded with a set of results, the most important of which is the existence of a relationship between the exchange rate and the share prices of banks listed on the Egyptian Stock Exchange, and also the presence of an impact of the exchange rate on the share prices of banks listed on the Egyptian Stock Exchange. The research recommended the necessity of applying artificial intelligence methods, focusing on improving the quality of data and using sources Multiple data to increase the accuracy of foreign exchange rate prediction.
ISSN: 2682-2113

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.