پیش بینی سقوط بازار سهام با استفاده از شبکه های عصبی نگاشت خود سازمان ده

Abstract

سقوط بازار پدیده­ای است که سبب از دست رفتن ثروت و دارایی سرمایه‎گذاران در بازۀ زمانی نسبتاً کوتاهی می­شود، از این رو تلاش برای پیش­بینی آن از اهمیت زیادی برای سرمایه­گذاران، سیاست‎گذاران، نهادهای مالی و دولت برخوردار است. بررسی اجمالی تئوری­ها و مدل‎های ارائه‎شدۀ پیش­بینی سقوط در بازار سهام نشان می­دهد میان پژوهشگران دربارۀ الگوهای مشاهده‎شدۀ متغیرها، مانند حجم معامله، بازده‎ها، نوسان‎پذیری، عوامل بنیادی، شاخص­های رفتاری و غیره در بازارهای سهام پیش از وقوع سقوط، اتفاق نظری وجود ندارد. یکی از روش‎های بسیار مناسب پیشنهادشده برای یافتن الگوهایی که در داده­های شبکه­های عصبی وجود دارد، نگاشت خودسازمان‎ده است که روشی ناپارامتریک و غیرخطی محسوب می‎شود. در این پژوهش با استفاده از شبکه­های عصبی نگاشت خوسازمان‎ده، روشی برای پیش‎بینی سقوط در بازار سهام ایران ارائه شده است. نتایج اجرای مدل و پیش‎بینی برون‎نمونه‎ای حاکی از این است که مدل عملکرد به‎نسبت قابل قبولی را در پیش‎بینی دوره­های پیش از سقوط در بازار سهام به‎دست آورده است.