ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









التنبؤ بأسعار الأسهم باستخدام دمج نموذج دعم متجه الإندار و نموذج جيري مع نموذج السلاسل الزمنية GARCH عن طريق الشبكات العصبية : دراسة تطبيقية

المصدر: المجلة المصرية للدراسات التجارية
الناشر: جامعة المنصورة - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: طاقية، البيومي عوض عوض (مؤلف)
مؤلفين آخرين: البدري، أشرف أحمد (م. مشارك) , أبو النصر، منى محمود سامي (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج37, ع3
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2013
الصفحات: 575 - 598
رقم MD: 660522
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

127

حفظ في:
LEADER 03935nam a22002297a 4500
001 0252815
041 |a ara 
044 |b مصر 
100 |a طاقية، البيومي عوض عوض  |e مؤلف  |9 254443 
245 |a التنبؤ بأسعار الأسهم باستخدام دمج نموذج دعم متجه الإندار و نموذج جيري مع نموذج السلاسل الزمنية GARCH عن طريق الشبكات العصبية :   |b دراسة تطبيقية  
260 |b جامعة المنصورة - كلية التجارة  |c 2013 
300 |a 575 - 598 
336 |a بحوث ومقالات 
520 |a تهدف هذه الدراسة إلى الوصول إلى أفضل نموذج للتنبؤ بأسعار الأسهم بالأخذ في الاعتبار مشكلة عدم ثبات متوسط وتباين السلسلة الزمنية وذلك باستخدام دمج بعض نماذج الانحدار وهي نموذج جيري ونموذج دعم متجه الانحدار مع نموذج السلاسل الزمنية GARCH عن طريق الشبكات العصبية. \ في هذه الدراسة يتم المقارنة بين نموذج GARCH ونموذج جيري ونموذج دعم متجه الانحدار وقد توصلت الدراسة إلى أن استخدام أسلوب دمج نموذج جيري ونموذج دعم متجه الانحدار مع نموذج GARCH يعد أفضل وأدق في التنبؤ بأسعار الأسهم، ولقد تمت الدراسة التطبيقية على مجموعة من البيانات اليومية لشركة أوراسكوم تيليكوم، وتوصى الدراسة الحالية بالتوسع في استخدام أسلوب تحليل السلاسل الزمنية كوسيلة فعالة في دراسة العديد من المتغيرات في مجال المال والتنبؤ بها كما تؤكد على أهمية عنصر التقلب في هذا النوع من البيانات ليس فقط كمتغير له مدلول في حد ذاته ولكن أيضا كمتغير مفسر في بعض الأحيان وضروري لفهم سلوك المتغيرات في مجال المال والتنبؤ بها.  |b This research aims to identify the best forecasting model of stock prices to be more accurate regarding the problem of unstationarity of the time series mean and variance, by using combining some regression models as Support Vector Regression and Grey Model with time series GARCH Model by neural network.In this study is to compare between GARCH model ,Grey model and Support Vector Regression model . This study reached that using combining Grey model, Support Vector Regression model with GARCH model is the best and the most accurate in forecasting stocks price , The applied study deals with a group of daily data of ORSCAM Telecome company. The research recommend extending the use of time series analysis as an effective tool in studying many financial variables and forecasting of it. Also the research emphasize the importance of volatility in this kind of data not only as a variable has an important mean but also as a necessary explanatory variable in understanding the behavior of many variables in finance.. 
653 |a الشركات المالية   |a أسعار الأسهم   |a نموذج دعم متجه الإندار  |a نموذج جيري  |a الشبكات العصبية  |a التبؤ  |a علم الإحصاء 
700 |9 80840  |a البدري، أشرف أحمد  |e م. مشارك 
773 |4 الاقتصاد  |4 إدارة الأعمال  |6 Economics  |6 Business  |c 014  |e The Egyptian Journal for Commercial Studies  |l 003  |m مج37, ع3  |o 0460  |s المجلة المصرية للدراسات التجارية  |v 037 
700 |a أبو النصر، منى محمود سامي  |g Abo El Nasr, Mona Mahmoud Samy  |e م. مشارك  |9 339929 
856 |u 0460-037-003-014.pdf 
930 |d y  |p y  |q y 
995 |a EcoLink 
999 |c 660522  |d 660522