مقایسه کارآیی مدلهای رگرسیون با رویکرد تحلیل مولفههای اصلی (pca) وشبکههای عصبی مصنوعی درپیشبینی بازده غیرعادی
|
|
|
|
|
|
|
|
نویسنده
|
راعی رضا ,بستان آراء مهدی
|
|
منبع
|
مديريت دارايي و تامين مالي - 1395 - دوره : 4 - شماره : 1 - صفحه:1 -18
|
|
چکیده
|
بسیاری از پژوهشها در علم مالی بر پیشبینی دقیق بازده شرکتها با در نظر داشتن ریسک سرمایهگذاری در سهام آنها تمرکز داشتهاند. هدف این پژوهش،بررسی امکان توضیح بازده غیرعادی(تفاوت بازده مورد انتظار حاصل از مدل قیمتگذاری داراییهای سرمایهای و بازده واقعی) بااستفاده ازنسبتهای مالی وانتخاب ابزاربهتر برای پیشبینی آن از بین دومدل رگرسیون چندگانه با رویکرد تحلیل مولفههای اصلی (pca) وشبکههای عصبی مصنوعی(ann) است. بر این اساس توانایی مدل شبکههای عصبی مصنوعی پیشخور با الگوریتم پسانتشار خطا (bpn) در پیشبینی برون نمونهایِ بازده غیرعادی سهام مورد معامله در بورس اوراق بهادار تهران در سالهای 1384 تا 1391 به طور معناداری بیشتر از توانایی رگرسیون خطی با رویکرد تحلیل مولفههای اصلی بوده است.
|
|
کلیدواژه
|
بازده غیرعادی سهام، شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی با تحلیل مولفه های اصلی (pca)، پیش بینی برون نمونه ای
|
|
آدرس
|
دانشگاه تهران, دانشکده مدیریت, ایران, دانشگاه تهران, ایران
|
|
پست الکترونیکی
|
mebostanara@gmail.com
|
|
|
|
|
|
|