Prospective Clustering Tehran Stocks Exchange for Portfolio Management
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 589
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
MRMEA02_421
تاریخ نمایه سازی: 16 اسفند 1394
چکیده مقاله:
Clustering methods commonly use the past data, but this paper has tried to use prospective data and compare to former. After using time series methods to create prediction model for stocks, they clustered by k-means, fuzzy c-means and self-organized maps (SOM). In addition, all stocks were clustered by those methods. After clustering, the stocks could be selected from these groups for building a portfolio. Portfolios optimized by Markowitz model to impose the lowest risk to investor for a certain return, and the best portfolio were selected by Sharp Ratio. The following indicators, return, standard deviation, P/E, Beta, number of buyers, number of deals and value of transaction have been used at different times from the Tehran Stock Exchange for April 2010 to April 2014. Result depicts that retrospective clustering present the better portfolio compared to prospective clustering, and k-means creates the most compact cluster compared to others.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Alireza Kheyrkhah
PhD Candidate, Department of Management and Economic, Tehran Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Mohammad Ali Afshar Kazemi
Department of Industrial Management, Tehran Central Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Fereydoon Rahnamay Roodposhti
Department of Management and Economic, Tehran Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
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 :