تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,565 |
تعداد مقالات | 70,877 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,074,452 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,291,591 |
پیش بینی سقوط بازار سهام با استفاده از شبکه های عصبی نگاشت خود سازمان ده | ||
تحقیقات مالی | ||
مقاله 10، دوره 17، شماره 1، فروردین 1394، صفحه 159-178 اصل مقاله (675.61 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jfr.2015.52861 | ||
نویسندگان | ||
آرش محمد علی زاده* 1؛ رضا راعی2؛ شاپور محمدی3 | ||
1دکتری مدیریت مالی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
2استاد گروه مدیریت مالی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
3دانشیار گروه مدیریت مالی، دانشگاه تهران، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
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. | ||
کلیدواژهها | ||
پیش بینی؛ سقوط بازار سهام؛ شبکه های عصبی؛ نگاشت خودسازمانده | ||
مراجع | ||
Barlevya, G. & Veronesib, P. (2003). Rational panics and stock market crashes. Journal of Economic Theory, 110(2): 234-263.
Barunik, J. & Vosvrda, M. (2009). Can a Stochastic Cusp Catastrophe Model Explain Stock Market Crashes? Journal of Economic Dynamics & Control, 33(10): 1824-1836.
Blanchard, O. J. & Watson, M. W. (1982). Bubbles, Rational Expectations and Financial Markets. NBER Working Paper Series, Working Paper No. 9115. DOI: 10.3386/w0945.
Bolgorian, M. & Raei, R. (2010). Convergence of Fundamentalists and Chartists' Expectations: An Alarm for Stock Market Crash. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 389(18): 3822-3827.
Bree, D.S. & Joseph, N. (2007). The mechanism underlying Log Periodic Power Law fits to financial crashes. Symposium on agent-based modeling, risk, and finance, Fribourg, 8-9 November 2007.
Cajueiro, D.O., Tabakb, B.M. & Wernecka, F.K. (2009). Can we predict crashes? The case of the Brazilian stock market. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 388 (8): 1603-1609.
Cecchetti, S.C., Lam, P.S. & Mark, N.C. (1988). Mean Reversion in Equilibrium Asset Prices. NBER Working Paper Series. Working Paper No. 2762.
Chen, J., Hong, H. & Stein, J. C. (2001). Forecasting Crashes: Trading Volume, Past Returns, and Conditional Skewness in Stock Prices. Journal of Financial Economics, 61(3): 345–381.
Choudhry, T. (1996). Stock Market Volatility and the Crash of 1987: Evidence from Six Emerging Markets. Journal of International Money and Finance, 15(6): 969-981.
Fama, E.F. & French, K.R. (1988). Permanent and Temporary Components of Stock Prices. Journal of Political Economy, 96(2): 247-273.
Fischer, B. (1988). An Equilibrium Model of the Crash. In NBER Macroeconomics Annual 1988. Cambridge, MA: MIT Press, 269-275.
Garber, P.M. (1992). Crashes. In: Newman, P. and al. (eds.): The New Palgrave Dictionary of Money and Finance. I., Macmillan Reference, London, 1992. pp. 511-513.
Gençay, R. & Gradojevic, N. (2010). Crash of '87 - Was it expected? Aggregate Market Fears and Long-Range Dependence. Journal of Empirical Finance, 17(2): 270-282.
Gennotte, G. & Leland, H. (1990). Market Liquidity, Hedging, and Crashes. The American Economic Review, 80(5): 999-1021.
Giovanis, E. (2010). Application of logit model and self-organizing maps (SOMs) for the prediction of financial crisis periods in US economy. Journal of Financial Economic Policy, 2(2): 98 – 125.
Grossman, S. J. (1988). An Analysis of the Implications for Stock and Futures Price Volatility of Program Trading and Dynamic Hedging Strategies. Journal of Business, 61(3): 275-298.
Harmon, D., de Aguiar, M.A.M., Chinellato, D.D., Braha, D., Epstein, I.R. & Bar-Yam, Y. (2011). Predicting Economic Market Crises Using Measures of Collective Panic. Arxiv preprint arXiv: 11022620. available in: http://arxiv.org/pdf/1102.2620.pdf.
Hong, H. & Stein, J. C. (1999). Differences of Opinion, Rational Arbitrage and Market Crashes. NBER Working Paper. DOI: 10.3386/w7376.
Jacklin, C., Kleidon, A., Pfleiderer, P. (1992). Underestimation of Portfolio Insurance and the Crash of October 1987. Review of Financial Studies, 5(1): 35-63.
Johansen, A., Ledoit, O., &Sornette, D. (2000). Crashes as Critical Points. International Journal of Theoretical and Applied Finance, 2(3): 219-255.
Kleidon, A. W. (1995). Stock market crashes, in Finance, R. A. Jarrow, V. Maksimovic, and W. T. Ziemba, editors, Handbooks in Operations Research and Management Science 9, 465-495, Elsevier Science, Amsterdam and New York.
Koh, S.K., Fong, W.M. & Chan, F. (2007). A Cardan’s Discriminate Approach to Predicting Currency Crashes. Journal of International Money and Finance, 26(1): 131-148.
Kohonen, T. (2001). The Self-Organizing Maps. Heidelberg: Springer.
Levy, M., Levy, H. & Solomon, S. (1994). A Microscopic Model of the StockMarket: Cycles, Booms, and Crashes. Economics Letters, 45(1): 103-111.
Lux, T. (1995). Herd Behaviour, Bubbles and Crashes. The Economic Journal, 105(431): 881-896.
Lux, T. (2008). Applications of Statistical Physics in Finance and Economics. Kiel Working Paper No. 1425. DOI: 10.1.1.163.6265.
Madrigal, V. & Scheinkman, J.A. (1997). Price Crashes, Information Aggregation, and Market-Making. Journal of Economic Theory, 75(1): 16-63.
Nadin, M. (2005). Anticipating Extreme Events the Need for Faster than Real Time Models. in Extreme Events in Nature and Society, Frontiers Collection. New York/Berlin: Springer Verlag, 21-45.
Namazi, M. & Kiamehr, M. (2008). Predicting Daily Stock Returns of Companies listed in Tehran Stock Exchange Using Artificial Neural Networks. Journal of Financial Research, 9(3): 115-134.
Raei, R., &Chavoshi, K. (2003). Prediction of stock return in Tehran Stock Market: Artificial neural network model and multi factor model. Journal of Financial Research, 5(1), 97-120.
Raei, R. & Fallahpour, S. (2004). Prediction of financial distress of firms using artificial neural network. Journal of Financial Research, 6(1): 39-69.
Sarlin, P. & Marghescu, D. (2010). Visual Predictions of Currency Crises using Self-Organizing Maps. IEEE International Conference on Data Mining Workshops.Dec 13, Sydney, NSW.
Schluter, C. & Trede, M. (2008). Identifying Multiple Outliers in Heavy-Tailed Distributions, Journal of Empirical Finance, 15(4), 700–713.
Schwert, G. W. (1989). Business Cycles, Financial Crises, and Stock Volatility. Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 31: 83-126.
Shiller, R.J. (1989). Market Volatility. Cambridge, MA: MIT Press.
Shirkavand, S., Mohammadi, S. & Dolati, N. (2009). An Investigation on the Presence of Mean Reversion in Stock Prices in Tehran Stock Exchange. Journal of Financial Research, 9(4): 41-56.
Vandewalle, N., Boveroux, P., Minguet, A. & Ausloos, M. (1998). The crash of October 1987 seen as a phase transition: amplitude and universality. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 255 (1-2): 201-210.
Westerhoff, F. H. (2004). Greed, Fear and Stock Market Dynamics. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 343(1): 635-642.
Zeira, J. (1999). Informational Overshooting, Booms, and Crashes. Journal of Monetary Economics, 43 (1): 237-257. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,589 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,345 |