ترکیب شبکه عصبی، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم تجمع ذرات در پیش بینی سود هر سهم
محل انتشار: فصلنامه دانش حسابداری، دوره: 8، شماره: 3
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 454
فایل این مقاله در 28 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_JAKK-8-3_001
تاریخ نمایه سازی: 1 تیر 1398
چکیده مقاله:
پیش بینی سود هر سهم از اهمیت فراوانی برای سرمایه گذاران و مدیران داخلی شرکت ها برخوردار است. بررسی پژوهش های قبلی حاکی از این بوده است که در اکثر آن ها، به فرضیه وجود رابطه غیرخطی میان سود وعوامل تعیین کننده آن توجه نشده است. این در حالی است برخی از پژوهشگران نشان داده اند که رابطه میان سود و عوامل تعیین کننده آن خطی نیست. به همین دلیل و همچنین نقش محوری سود هر سهم در تصمیمات سرمایه گذاران، با استفاده از مدل های مختلف شبکه عصبی مصنوعی و مدل های سری زمانی، سود هر سهم میان دوره ای 126 شرکت پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران طی سال های 1389 تا 1395 بررسی و پیش بینی شده است. در ادامه و در گام بعدی برای تعیین متغیرهای ورودی موثر بر سود هر سهم از الگوریتم بهینه سازی ژنتیک و تجمع ذرات استفاده شده است. به کارگیری روش ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم تجمع ذرات می تواند علاوه بر استفاده از روش های نوین برای پیش بینی سود هر سهم، سرمایه گذاران را نیز در تصمیم گیری های آتی یاری رساند. نتایج نشان می دهد روش پیشنهادی قادر است تا متغیرهای ورودی موثر بر سود هر سهم را از میان تمام متغیرهای ورودی استخراج و توانایی و قدرت تعمیم شبکه عصبی مصنوعی را افزایش دهد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
سجاد نقدی
دانشجوی دکتری حسابداری، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران.
محمد عرب مازار یزدی
دانشیار 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 :