ارزیابی مدلهای شبکه عصبی مصنوعی ایستا و پویا در پیش بینی قیمت سهام

Abstract

پیشبینی آینده در عرصه پویای اقتصاد و بازارهای مالی از جمله بازار بورس به یکی از مهمترین مسائل در<br />علوم مالی ارتقاء یافته است. همچنین، در دههی اخیر مدلهای شبکه عصبی به علت عملکرد واقع بینانهتر این<br />مدلها مورد توجه محققین قرار گرفته و از انواع مختلف آنها برای پیشبینی استفاده شده است. اکنون این سئوال<br />مطرح است که، کدام یک از این مدلها قدرت بالاتری برای تبیین فرآیندهای آتی بورس را دارا میباشد؟ در<br />( همین راستا، این مطالعه به مقایسه دقت عملکرد مدلهای شبکه عصبی ایستا و پویا در پیشبینی (تک متغیره 1<br />بازدهی شاخص قیمت و بازده نقدی بورس تهران میپردازد تا امکان انتخاب الگوی بهینه برای پیشبینی متغیر<br />مذکور را میسر نماید. دادههای مورد استفاده در این پژوهش به صورت روزانه و شامل بازهی زمانی پنجم<br />فروردین 1388 تا سیام آبان 1390 میباشد. همچنین الگوهای مورد استفاده در این پژوهش عبارتند از؛ دو مدل<br />و نیز یک مدل شبکهی (MFNN) و شبکه عصبی چند لایه پیشخور (ANFIS) ایستای؛ شبکهی عصبی فازی<br />هستند. این پژوهش عملکرد مدلهای مذکور را، بر اساس معیارهای (NNARX) عصبی پویای اتورگرسیو<br />3 مورد (RMSE) 2 و نیز معیار جذر میانگین مجذور خطا (MSE) محاسبهی خطای پیشبینی میانگین مجذور خطا<br />ارزیابی قرار داده است.