تلاطمبهعنوانیکعاملمؤثردرتعیینریسکسرمایه گذاری،میتواندنقشمهمیدر تصمیم گیریسرمایه گذارانایفاکند. یکتخمینمناسبازتلاطمبازاردریکدورهسرمایه گذارینقطهآغازینبسیارمهمیدرکنترلریسکسرمایه گذاری است. تلاطم در بازارهای مالی نقشی کلیدی ایفا می کند، بنابراین ان را باید شناخت واندازه گیری و پیش بینی کرد و برنامه ای در نظر گرفت که بتوان تلاطم بازار را که برتصمیم سرمایه گذاران تاثیر دارد را مدیریت نمود. با توجه به اهمیت پیش بینی تلاطم بازار، هدف اصلی پژوهش حاضر مقایسه دو روش پیش بینی تلاطم بازار است. نتایج این پژوهش نشان می دهد که ترکیب شبکه عصبی مصنوعی و نسبت های مالی قابلیت پیش بینی تلاطم بازار سرمایه گذاری را دارند و با توجه به مجموع مجذور خطا مدل ارائه شده با استفاده از شبکه عصبی در این پژوهش عملکرد بهتری در پیش بینی تلاطم بازار سرمایه گذاری نسبت به رگرسیون خطی دارد. Volatility as an effective factor in determining investment risk can play an important role in decision making of investors. An appropriate estimate of market volatility in an investment period is an important starting point in investment risk control. Volatility plays a key role in financial markets, so it needs to be recognized and calculated, and plans to manage market volatility that affect investors ' decision. Due to the importance of market volatility, the main objective of this research is to compare two methods before market volatility. The results of this research show that the combination of artificial neural network and financial ratios are capable to predict the volatility of capital market volatility and according to the total error of the model presented using neural network in this research has better performance in the forecasting of capital market volatility than linear regression.
