تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,118,311 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,224,274 |
بررسی مقایسهای بین مدل ترکیبی سیستم ژنتیک فازی ـ عصبی خودسازمانده و مدل خطی در پیشبینی قیمت توافقی قراردادهای آتی سکۀ طلا | ||
تحقیقات مالی | ||
مقاله 3، دوره 17، شماره 2، مهر 1394، صفحه 239-258 اصل مقاله (433.88 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jfr.2015.57312 | ||
نویسندگان | ||
مرضیه ناجی زواره* 2؛ | ||
1استادیار دانشگاه مازندران، بابلسر، ایران | ||
2کارشناسارشد مدیریت بازرگانی، دانشگاه مازندران، بابلسر. ایران | ||
چکیده | ||
این مقاله به بررسی پیشبینی قیمت قرارداد آتی سکة طلا در بورس کالای ایران پرداخته است. این تحقیق مدلی ترکیبی بر اساس سیستم ژنتیک فازی (GFS) و شبکة عصبی مصنوعی (ANN) برای پیشبینی قرارداد آتی سکة طلا ارائه داده است. در این روش، ابتدا با استفاده از روش رگرسیون گامبهگام متغیرهایی مشخص میشود که بیشترین تأاثیر را بر قیمت قرارداد آتی سکة طلا دارند. در گام بعدی دادههای خام با استفاده از شبکة عصبی خودسازمانده به k دسته تقسیم میشود. در نهایت، این دستهها به سیستم ژنتیک فازی وارد و پیشبینی انجام میشود. درآخر، نتیجة پیش بینی حاصل از مدل ترکیبی ارائهشده، با نتیجة حاصل از پیشبینی روش خطی آریما با استفاده از معیار سنجش خطا MAPE با هم مقایسه شد. نتایج نشان داد که مدل ترکیبی ارائهشده، پیشبینی بسیار مناسبتری از روش آریما دارد و خطای پیشبینی آن بسیار کمتر بوده است. | ||
کلیدواژهها | ||
سیستم ژنتیک فازی؛ شبکة عصبی مصنوعی خودسازمانده؛ قرار داد آتی سکة طلا؛ مدل آریما | ||
مراجع | ||
Ali Ahmadi, S. & Ahmadlu, M. (2011). Forecast the Gold Coin Future Contracts prices by ARIMA models in Iran Mercantile Exchange (IME). Journal of Financial Knowledge of Securities Analysis, (9): 61-74. (in Persian).
Anderberg, M. (1973). Cluster analysis for applications. Academic Press. New York.
Azar, A. & Rajabzadeh, M. (2003). Evaluating of combining forecasting methods in economic models. Jornal of Economic Research, (63): 87-114. (in Persian)
Casillas, J., Cordon, O., Herrera, F. & Villar, P. (2004). A hybrid learning process for the knowledge base of a fuzzy rule-based system. Proceedings of the 2004 International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, Perugia, Italy, 2189–2196.
Delavare, M. & Rahmati, Z. (2010). The analysis of volatility of gold coin price fluctuations in iran using arch models. Jounal of Knowledge & Development, 17(30): 52-68. (in persian)
Hadavanndi, E., Shavandi, H., & Ghanbari, A. (2010). Integration of genetic fuzzy systems and artificial neural networks for stock price forecasti- ng. Journal of Knowledge-base Systems, (23): 800-808.
Hanafizadeh, P. & Jafari, A. (2010). Using hybrid artificial neural networks of back propagation and kohonen self organizing map (SOM) to predict stock prices. Jornal of Industrial Managemen Studies, 8(19):165-187. (in Persian)
Iran mercantile exchange.The prospectus of a future contract to accept :Bahar Azadi Gold Coin of imam khomeini Futures Contracts. Form 1- FCL-1-2008.3. (in persian)
Khashei. M. & Bijari, M. (2010). Gold price forecasting using hybrid artificial neural networks with fuzzy regression model. Journal of Industrial Engineering. 44(1): 39- 47. (in persian)
Kohonen, T. (2000). Self – organizing maps, Springer Series in Information Sciences. 108-109.
Mangiameli, P., Chen, K.S. & West, D. (1996). A comparison of SOM neural network and hierarchical clustering methods. European Journal of Operational Research. 93: 402-417.
Monadjemi, A., Abzari, M. & Rayati Shavazi, A. (2009). Modeling of Stock Price Forecasting in Stock Exchange Market, using Fuzzy Neural Networks and Genetic Algorithms. Quarterly Journal of Quantitative Economics.6(3): 1-26. (in Persian)
Monfared, J.H., Alinejad, M.A., & Metghalchi, S. (2012). A comparative study of neural network models with box Jenkins methodologies in prediction of tehran price index (tepix). Quarterly of Journal Financial Engineering and Securities Management (portfolio management), 3(11): 1-16. (in Persian)
Nikueghbal, A., Alikhani, N. & Naderi, A. (2014). Comparison of various static and dynamic artificial neural networks models in predicting stock prices. Quarterly Journal of Financial Knowledge of Security Analysis (financial studies). 7(22): 77-91. (in Persian)
Pukthuanthong, K. & Roll, R. (2011). Gold and the Dollar (and the Euro, Pound, and YEN.Journal of Banking & Finance.(35): 2070-2083.
Raei, R. & Saeedi, A. (2006). Fundamentals of financial engineering and risk management, The organization for researching and composing university textbooks in the humanities (SAMT). 20-25. (in Persian)
Rakotomalala, R. (2005). TANAGRA. A free software for research and academic purposes, EGC’2005, RNTI-E-3 2 , 697–702.
Sarfaraz, L. & Afsar, A. (2005). A study of factors affecting gold price based on a neuro-fuzzy model of forecast. Quarterly journal of the Economic Research, (16):149-165.(in persian)
Shafiee, S. & Topal, E. (2010). An overview of global gold market and gold price forecasting. Journal of Resources Policy, (35): 178-189.
Shaikh, A. & Zahid, I. (2004). Using neural networks for forecasting volatility of S&P 500 Index futures prices. Journal of Business Research (57): 1116 – 1125.
Sjaastad, L.A. (2008). The price of gold and the exchange rates: Once again. Resource Policy (33):118 -124.
Tully, E. & Lucey, B. (2007). A power GARCH examination of the global market. Journal of Research in Intrenational Business and Finance, (21): 316-325.
Valente, D.O. & Pedrycz, W. (2007). Advances in fuzzy clustering and its applications, John Wiley & Sons.
Zanjirdar, M., Motamed, A. & Sajjadi, M. (2010). Evaluating the sufficiency of variables systematic risk, book-to-market ratio of equity, company size, price-to-earnings ratio, earning-to-price ratio, market rate of return, non-risk return, and risk premium to determine the actual return of stock in Iran stock exchange. Journal of Industrial Management, 5(11): 137-151. (in Persian)
Zarranezhad, M., Feghh majidi, A. & Rezaei, R. (2009). Forecasting exchange rate with artificial neural network (ANN) and autoregressive integrated moving average process (ARIMA). Quarterly Journal of Quantitative Economics, 5(4): 107-130. (in Persian). | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,125 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,969 |