ارایه مدلی جهت پیش بینی شاخص بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از anfis و رگرسیون فازی

این پژوهش، با هدف ارائه یک مدل پیش‌بینی شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران با سیستم استنتاج فازی‌عصبی ‌تطبیقی (anfis) و رگرسیون ‌فازی صورت گرفته است. رفتار شاخص غیرخطی و آشوب‌گونه است که روش‌های سنتی جوابگوی پیش‌بینی دقیق نیست. از این رو، با استفاده از دو ابزار فوق الذکر و با شناسایی سه متغیر کلان اقتصادی شامل نرخ تورم، نرخ ارز و قیمت نفت خام به عنوان متغیرهای مستقل، اقدام به پیش‌بینی عدد شاخص کل بورس برای یک هفته بعد گردید. ابتدا داده‌های روزانه سالهای 1387 الی 1394 متغیرهای پژوهش جمع‌آوری و ذخیره و با استفاده از نرمال‌سازی فازی، نرمال گردید. سپس مدل‌سازی با استفاده از سه متغیر فوق‌الذکر صورت پذیرفت و با مقایسه نتایج، عملکرد بهتر anfis نسبت به رگرسیون فازی مشاهده گردید. معیار سنجش عملکرد، ریشه دوم میانگین مربعات خطا بود که برای خروجی anfis ، مقدار 0.021248 حاصل شد. حاصل پیش‌بینی یک هفته بعد، برای هر دو ابزار کاهش خطا را نشان داد و مجددا anfis با مقدار 0.007933 برای خطا، عملکرد برتر این پژوهش را به خود اختصاص داد و مدل با چهار ورودی نسبت به مدل با سه ورودی دقت بیشتری از خود نشان داد. تاکید بر استفاده از متغیرهای کلان اقتصادی، پیش‌بینی یک هفته آینده عدد شاخص، استفاده از دو ابزار ذکر شده، آنالیز حساسیت مدل‌ها در حین تحقیق از ویژگی های این پژوهش است. این پژوهش می‌تواند مورد استفاده کلیه شرکت‌های حاضر در بورس، سرمایه‌گذاران، کارگزاری‌ها و افراد حقیقی و حقوقی که به هر نحوی با بورس اوراق بهادار سروکار دارند، واقع گردد.