ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > سوق العراق للأوراق المالية: ال...>الوصف

سوق العراق للأوراق المالية: الواقع والآفاق المستقبلية / التحليل باستخدام أسلوب الشبكات العصبية

العنوان بلغة أخرى: Iraq Stock Exchange: Reality and Future Prospects / Neural Network Analysis
المصدر: مجلة الأستاذ للعلوم الإنسانية والاجتماعية
الناشر: جامعة بغداد - كلية التربية ابن رشد
المؤلف الرئيسي: ناصر، عمار كوتي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Nasser, Ammar Kouti
المجلد/العدد: ع226
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
التاريخ الهجري: 1439
الصفحات: 61 - 72
DOI: 10.36473/ujhss.v226i3.86
ISSN: 0552-265X
رقم MD: 970334
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
الأسواق المالية | سوق العراق للأوراق المالية | الأداء المالي | الشبكات العصبية الاصطناعية
كلمات المؤلف المفتاحية:
سوق العراق | الأوراق المالية | أسلوب الشبكات العصبية | Iraq Stock Exchange | Securities | Neural Networks
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: طبق أسلوب الشبكات العصبية لتحليل أثر التضخم في أداء سوق العراق للأوراق المالية للمدة من 1/1/ 2005 – 1/9/ 2011 لما لذلك الأسلوب من أهمية بالغة في إجراء التحليل ودراسة التأثير والتنبؤ على أداء سوق العراق للأوراق المالية، وقد أظهرت النتائج أن تطبيق أسلوب الشبكات العصبية قد أعطى نتائج عالية الدقة في التقرير، حيث تم الحصول على مجموع مربعات للخطأ وبقيمة صغيرة جدا، وكذلك تم تحليل دراسة أثر المتغيرات المسببة للتضخم.

In this research, the method of neural networks was applied to analyze the impact of inflation on the performance of the Iraqi market for securities for the period from 1/1/2005 to 1/9/2011 because of this method of great importance in conducting the analysis and study the impact and forecast on the performance of the Iraqi market for securities, The results showed that the application of the method of neural networks gave the results of high accuracy in the estimation, where a total of squares of error and a very small value was obtained, as well as the study of the effect of the variables causing inflation.
ISSN: 0552-265X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.