تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,573 |
تعداد مقالات | 71,037 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,519,707 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,778,959 |
ارائۀ روش هیبریدی نوین برای پیشبینی شاخص کل قیمت بورس اوراق بهادار | ||
تحقیقات مالی | ||
مقاله 2، دوره 18، شماره 4، اسفند 1395، صفحه 613-632 اصل مقاله (783.32 K) | ||
نوع مقاله: مقاله علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jfr.2017.62582 | ||
نویسندگان | ||
دیاکو درودی* 1؛ سید بابک ابراهیمی2 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی مالی، دانشگاه صنعتی خواجهنصیرالدین طوسی، تهران، ایران | ||
2استادیار گروه مهندسی مالی، دانشگاه صنعتی خواجهنصیرالدین طوسی، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
روند تغییرات شاخص کل قیمت سهام، همواره بهعنوان یکی از ملاکهای سرمایهگذاری مدنظر قرار میگیرد. به دلیل وجود دو مؤلفهای غیرخطی و متلاطم سری زمانی شاخص قیمت، در این پژوهش سعی شده مدل هیبریدی نوینی ارائه شود که بتواند روند حرکتی و تغییرات شاخص را با بیشترین دقت پیشبینی کند. در این مدل ابتدا با استفاده از تبدیل موجک، سری زمانی شاخص به شش سری زمانی مجزایی که ویژگیهای غیرخطی و متلاطم شاخص مدنظر را نمایندگی میکند، تفکیک میشود. در ادامه، سریهای زمانی استخراجشده با رفتار غیرخطی، با استفاده از ترکیب مدل ماشین بردار پشتیبان و بهینهسازی ازدحام ذرات و سریهای زمانی مبتنی بر رفتار متلاطم شاخص کل با بهرهگیری از مدل GJR پیشبینی میشوند؛ سپس با جمع نتایج بهدستآمده از پیشبینی دو مؤلفهای غیرخطی و متلاطم شاخص قیمت، سری زمانی شاخص کل قیمت برآورد میشود. نتایج بهدست آمده نشان میدهد مدل هیبریدی ارائهشدۀ این پژوهش در مقایسه با سایر روشهای پیشبینی، خطای کمتری داشته و از دقت بیشتری برخوردار است. | ||
کلیدواژهها | ||
: بهینهسازی ازدحام ذرات؛ تبدیل موجک؛ ماشین بردار پشتیبان؛ مدل GJR | ||
مراجع | ||
Abe, S. (2005). Support vector machines for pattern classification (Vol. 53). London: Springer.
Debnath, L. & Shah, F. A. (2002).Wavelet transforms and their applications. Boston: Birkhäuser.
Dmory, D., Farid, D., Ashhr, M. (2011). Forecasting Tehran Stock Exchange index using Swarm comparison with the traditional patterns .Journal of Accounting, 2 (5), 7-30. (in Persian)
Duan, J., Gauthier, G., Simonato, J. & Sasseville, C. (2006). Approximating the GJR-GARCH and EGARCH option pricing models analytically. Journal of Computational Finance, 9(3), 41.
Engle, R. F. & Patton, A. J. (2001). What good is a volatility model? Quantitative Finance, 1 (2), 237-245.
Fallahpour, R., Golarzi, Gh. & Fatourechian, N. (2014). Predicting the trend of stock prices using support vector machine based on genetic algorithms in Tehran Stock Exchange. Scientific-Research Journal of Finance, 15 (2), 269-288. (in Persian) Fallahpour, S., Alipur Reykandeh, C. (2014). Predicting the stock index using wavelet neural networks in the Tehran Stock Exchange. Financial management strategy, 2 (4), 15-31. (in Persian)
Jothimani, D., Shankar, R. & Yadav, S.S. (2016). A Comparative Study of Ensemble-based Forecasting Models for Stock Index Prediction. MWAIS 2016 Proceedings. Paper 5
Khosravinezhad, A., Shabani, M. (2014). Evaluation of linear and nonlinear models to predict stock price index at Tehran Stock Exchange. Journal of Economic Sciences, 38(8), 51-64. (in Persian)
Moshabaki, A. & Kordnaeij, A. (2013). Predicting Tehran’s Stock Market Index With Adaptive Nework-Based Fuzzy Inference System (ANFIS). Asset Management & Financing, 1(1), 27-44. (in Persian)
Nassirtoussi, A. K., Aghabozorgi, S., Wah, T. Y. & Ngo, D. C. L. (2015). Text mining of news-headlines for FOREX market prediction: A Multi-layer Dimension Reduction Algorithm with semantics and sentiment. Expert Systems with Applications, 42(1), 306-324.
Pakdin Amiri, M., Pakdin Amiri, M. & Pakdin Amiri, A. (2009). Prioritize financial factors affecting the price index at Tehran Stock Exchange using TOPSIS. Financial Research, 10(26), 61-71. (in Persian)
Patel, J., Shah, S., Thakkar, P., & Kotecha, K. (2015).Predicting stock and stock price index movement using trend deterministic data preparation and machine learning techniques. Expert Systems with Applications, 42(1), 259-268.
Saeedi, H. & Mohammedi, S. (2012). Prediction market return volatility using GARCH-ANN hybrid models. Journal of Stock Exchange, 4 (16), 153-174. (in Persian) Shi, Y. (2004). Particle swarm optimization. IEEE Connections, 2(1), 8-13.
Smola, A. J. & Schölkopf, B. (2004). A tutorial on support vector regression. Statistics and computing, 14(3), 199-222.
Sun, B., Guo, H., Karimi, H. R., Ge, Y. & Xiong, S. (2015). Prediction of stock index futures prices based on fuzzy sets and multivariate fuzzy time series. Neurocomputing, 151, 1528-1536.
Tehrani, R., Namaki, A., Hedayatifar, L. (2013). Cross-correlation indexes Tehran Stock Exchange using the multifractal analysis of correlations without trend (MF-DXA). Financial Research, 14(1), 55-61. (in Persian)
Tian, G. A. O. (2015). Research on Stock Price Prediction Based on Optimal Wavelet Packet Transformation and ARIMA-SVR Mixed Model. Journal of Guizhou University of Finance and Economics, 6(6), 57-69.
Wang, J. Z., Wang, J. J., Zhang, Z. G., & Guo, S. P. (2011). Stock index forecasting based on a hybrid model. Omega, 40(6), 758-766.
Wang, J. J., Wang, J. Z., Zhang, Z. G., & Guo, S. P. (2012). Stock index forecasting based on a hybrid model. Omega, 40(6), 758-766.
Yegani, D. R., Chini Pardaz, R. (2011). Predicting the price index of Tehran Stock Exchange using a combination of Experts. Quantitative Economics, 8 (3), 53-73. (in Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,695 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,011 |