درخت حوزه‌های تخصصی

در این پژوهش، پویایی کوتاه مدت بین بازار سهام و بازار ارز، به واسطه تاثیر تکانه های برونزای نفتی بر این بازارها، با استفاده از روش خودرگرسیون برداری و آزمون علیت گرنجری معرفی شده توسط تودا و یاماموتو (1995) و به کارگیری داده های روزانه را مورد بررسی قرار می دهیم. تحلیل ها در دو حالت عادی و بحرانی، از لحاظ شرایط حاکم بر بازار سرمایه در سال های 1378 تا 1385، در ایران انجام می شوند. در شرایط عادی و در دوران روند صعودی قیمت نفت، نتایج حاکی از تاثیر تکانه های نفتی بر قیمت سهام و انتقال این تکانه ها به بازار ارز است. همچنین، در دوره روند نزولیِ قیمت نفت و نیز در دوره هایی که کنترل زیادی بر نرخ ارز اعمال می شود، رابطه مشخصی بین بازارهای سهام و ارز مشاهده نمی شود. در شرایط بحرانی نیز کانال های ارتباطی میان بازارها به کلی ازبین می رود.

فلزات قیمتی همچون طلا، نقره و پلاتین از جمله مهمترین متغیرهای مؤثر در سیستم های مالی بوده و پیش بینی قیمت آنها برای تصمیم گیران از اهمیت بسیار برخوردار است . تغییرات سریع در سیستم های مورد مطالعه در دنیای واقعی و بویژه بازارهای مالی سبب ایجاد مشکلاتی برای پیش بینی کنندگان از جهت تامین داده های لازم گردیده است . چرا که مدل های کمی پیش بینی همچون میانگین نیز به (ANNs) دارای محدودیت تعداد داده های گذشته بوده و شبکه های عصبی مصنوعی (ARIMA) متحرک خود رگرسیون انباشته منظور حصول نتایج دقیق احتیاج به داده های زیادی دارند . مدلهای پیش بینی فازی، مدلهایی مناسب در شرایط پیش بینی با داد ه های کم بوده، اما عملکرد آنها در حالت کلی رضایت بخش نمی باشد. استفاده از مدل های ترکیبی یا ترکیب مدل های مختلف یک راه معمول به منظور مرتفع نمودن محدودیت های مدلهای تکی و بهبود دقت پیش بینی ها می باشد؛ لذا در این مقاله به منظور برطرف نمودن محدودیت داده در مدلهای میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته کلاسیک و حصول مدل دقیق تر در پیش بینی سری های زمانی، مدل به منظور پیش بینی پیشنهاد شده است. نتایج حاصله بیانگر (FARIMA) ترکیبی میانگ ین متحرک خود رگرسیون انباشته با منطق فازی کارآمدی روش پیشنهادی در پیش بینی بازه تغییرات قیمت طلا می باشد

تصمیم گیری همواره، یکی از مهم ترین وظایف مدیر بوده، در این بین، پیش بینی نتایج ورودی به سیستم و در حقیقت، نتایج شقوق مختلف تصمیم، جزءِ دغذغه های اصلی فرایندهای بهینه سازی تصمیم بوده است. از سوی دیگر، شناسایی عواملی که بر خروجی تصمیم یا نتیجه ی پیش بینی تأثیرگذارند اهمیت دارند؛ چرا که با شناسایی این عوامل می توان مدل مناسبی برای پیش بینی تدوین و سپس، کسب نتیجه از آن اقدام نمود. یکی از عوامل مهم برای تصمیم گیری سرمایه گذاران در مورد با خرید و فروش سهام یک شرکت، پیش بینی سود نقدی سهام بوده، در این مورد می توان از صورت های مالی در جایگاه ابزاری برای این پیش بینی استفاده نمود؛ بدین ترتیب که نسبت هایی را از صورت های مالی استخراج نموده، بر اساس آنها، مدلی برای پیش بینی سود آتی سهام توسعه داد و در نهایت تصمیم گرفت. در این مقاله سعی شده با استفاده از الگوریتم ژنتیک[1] و تلفیق آن با شبکه ی عصبی مصنوعی[2]، عوامل مؤثر بر پیش بینی سود آتی سهام (شامل نسبت های استخراج شده از صورت های مالی) شناسایی شده، در نهایت، این متغیرهای مؤثر بر خروجی، در مدلی که به مدد شبکه ی عصبی طراحی و برای پیش بینی سود آتی سهام به کار گرفته شوند. برای موردکاوی، به پیش بینی سود نقدی سهام 194 شرکت پذیرفته شده، در بورس توجه شده و 24 متغیر موجود در صورت های مالی که بر اساس نظر خبرگان در تغییرات سود نقدی سهام دخالت دارند، به مدل وارد شده اند. در نهایت، مدل ترکیبی با توجه به دینامیسم موجود بین متغیرهای ورودی، ده متغیر را به عنوان ترکیب بهینه ی متغیرهای تأثیرگذار انتخاب نموده که در مرحله ی دوم، به یک شبکه ی عصبی که برای پیش بینی طراحی شده، وارد شده اند و خطای حاصل از پیش بینی مبنای مقایسه با دیگر روش ها قرار گرفته است.