انتخاب ویژگی های مناسب برای مدل پیش بینی شاخص بورس اوراق بهادار تهران بر مبنای تکنیک کاهش ابعاد
محل انتشار: فصلنامه تحقیقات مالی، دوره: 24، شماره: 4
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 181
فایل این مقاله در 27 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JFR-24-4_004
تاریخ نمایه سازی: 8 بهمن 1401
چکیده مقاله:
هدف: هدف اصلی این پژوهش، انتخاب مدل مناسب برای پیش بینی روزانه شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران است. در این راستا، از تکنیک های کاهش ابعاد، جهت انتخاب ویژگی های موثر و معرف، به منظور افزایش دقت مدل انتخابی استفاده شده است. روش: با توجه به اینکه کاهش ابعاد می تواند با دو روش متفاوت (انتخاب و استخراج ویژگی) اجرا شود، در این پژوهش، هر دو روش برای انتخاب ویژگی های مناسب مدل پیش بینی به کار برده شده است؛ به طوری که برای انتخاب ویژگی ها از الگوریتم MID و برای استخراج ویژگی ها از الگوریتم PCA استفاده می شود. در این راستا، پس از جمع آوری ۳۴ ویژگی مالی و اقتصادی موثر بر بازار سهام، به اولویت بندی ویژگی ها با الگوریتم MID اقدام شده است، سپس با مقایسه عملکرد دو مدل مختلف شبکه عصبی با نام های RBFو DNN که به ترتیب از مهم ترین و بدیع ترین مدل ها هستند، مدل مناسب انتخاب شده است. در ادامه با استفاده از دو نوع تکنیک کاهش ابعاد، دقت پیش بینی مدل انتخابی بررسی شده و روش مناسب برای انتخاب ویژگی های ورودی مدل پیش بینی شناسایی شده است. یافته ها: با تحلیل نتایج به دست آمده مشخص شد که مدل RBF در پیش بینی روزانه شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران دقت بیشتری دارد. همچنین با مقایسه عملکرد دو نوع تکنیک کاهش ابعاد، مشخص شد که الگوریتم MID نسبت به الگوریتم PCA در انتخاب متغیرهای ورودی مدل RBF نتیجه بهتری را ارائه کرده است. بنابراین با توجه به اولویت بندی ویژگی ها با الگوریتم MID و الگوی تغییر مقدار خطا با افزایش تعداد ویژگی ها در مدل RBF، الگوریتم ISF_MID، برای انتخاب ویژگی های مناسب مدل پیش بینی شاخص بورس پیشنهاد شد. با استفاده از این الگوریتم می توان با کمترین تعداد ویژگی، بیشترین دقت را در پیش بینی شاخص بورس به دست آورد. نتیجه گیری: روش پیشنهاد شده در این پژوهش جهت شناسایی، اولویت بندی و انتخاب ویژگی های مناسب برای مدل پیش بینی، با توجه به سادگی و اثربخشی استفاده از آن، می تواند در حوزه های مختلف مدل سازی، از جمله بازار سرمایه، بازار ارز و مانند آن ها مفید واقع شود.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
سمیه محبی
دانشجوی دکتری، گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
محمد اسماعیل فدائی نژاد
دانشیار، گروه مدیریت مالی و بیمه، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی تهران، ایران.
محمد اصولیان
استادیار، گروه مدیریت مالی و بیمه، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
محمد رضا حمیدی زاده
استاد، گروه مدیریت بازرگانی، دانشکده مدیریت و حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :