ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > فعالية التنبؤ بمؤشر بورصة فلسط...>الوصف

فعالية التنبؤ بمؤشر بورصة فلسطين باستخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية مقارنة بنموذج الانحدار الذاتي

العنوان بلغة أخرى: The Effectiveness of Predicting the Palestine Exchange Index Using the Artificial Neural Networks Model In Comparison with Autoregressive Model
المصدر: مجلة جامعة القدس المفتوحة للبحوث الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة القدس المفتوحة
المؤلف الرئيسي: درويش، مروان جمعة (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Darwish, Marwan Juma
المجلد/العدد: مج3, ع10
محكمة: نعم
الدولة: فلسطين
التاريخ الميلادي: 2018
الشهر: كانون الأول
الصفحات: 75 - 95
DOI: 10.33977/1760-003-010-006
ISSN: 2313-7592
رقم MD: 945735
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الأسواق المالية | الشبكات العصبية | الشبكات الاصطناعية | التنبؤ المستقبلى | فلسطين
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ | نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية | نموذج الانحدار الذاتي | مؤشر القدس | بورصة فلسطين | Forecasting | Artificial Neural Network Model | Autoregressive Model | Al-Quds Index | Palestine Exchange
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

54

حفظ في:
المستخلص: هدفت هذه الدراسة إلى التنبؤ بمؤشر القدس لبورصة فلسطين باستخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية مقارنة بنموذج الانحدار الذاتي، وذلك بالاعتماد على قاعدة بيانات يومية للفترة 3/1/2010 إلى 28/2/2018. وقد أظهرت النتائج أن الشبكة العصبية الاصطناعية المستخدمة قد نجحت في التنبؤ بقيمة مؤشر القدس لبورصة فلسطين بدرجة عالية من الدقة وبمعدل خطأ أقل من نموذج الانحدار الذاتي، وبالتالي فان نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية لديه قدرة أكبر على التنبؤ مقارنة بنموذج الانحدار الذاتي أوصت الدراسة بالاعتماد عليه كأسلوب مناسب للتنبؤ المستقبلي بمؤشر القدس لبورصة فلسطين.

This study aimed atpredicting Al-Quds Index of Palestine Exchange (PEX) using Artificial Neural Network (ANN) in comparison with Autoregressive model (AR). To do so, daily data database is used covering the period from 3/1/2010 until 28/2/2018. The main finding of this study is that ANN model has better forecasting performance than AR model. Therefore, the study recommended using ANN to forecast Al-Quds Index of Palestine Stock Exchange.
ISSN: 2313-7592

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.