پست بانک به عنوان یکی از نهادهای مالی، تجربه موفقی در بسیاری از کشورها را پشت سر گذاشته است. همین امر سبب شد که شرکت پست بانک در سال 1375 با اهدافی چون توسعه خدمات مالی در مناطق روستایی و دورتر تاسیس شود. اکنون با سپری شدن بیش از یک دهه از فعالیت پست بانک در قالب سرپرستیهای مستقل استانی در کشور، امکان ارزیابی فعالیت آنها با استفاده از معیارهایی چون کارایی فراهم آمده که موضوع این مقاله است. در مقاله حاضر کارایی و عوامل موثر بر آن برای 28 استان (سرپرستی) مستقل پست بانک ایران در دوره زمانی 1378-1384 با استفاده از روش پارامتری آماری (SFA) و فرم خطی لگاریتمی تابع هزینه مرزی تصادفی برآورد شده است. نتایج این مطالعه بر اساس مدل (1)- برآورد کارایی - نشان می دهد که کارایی پست بانک ایران 60 درصد است، استان تهران کمترین کارایی و استان چهارمحال و بختیاری، بیشترین کارایی را داشته اند. در کل سرپرستیهای پست بانک استانی در مناطق با توسعه یافتگی پایین تر چون چهارمحال و بختیاری و کهکیلویه و بویراحمد در مقایسه با واحدهای استانی توسعه یافته تر چون تهران و خراسان کاراتر عمل کرده اند.ضمن اینکه بر اساس نتایج مدل (2)- برآورد عوامل موثر بر کارایی - کارایی سرپرستیها با اندازه پست بانک (دارایی کل)، تعداد پرسنل، تعداد شعب و زمان رابطه منفی و با درآمد کل پست بانک رابطه مثبت دارد.
هدف تحقیق حاضر ارائه مدل پیشبینی شاخص قیمت سهام در بورس اوراق بهادار با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی است. بر این اساس، شاخص صنعت، شاخص مالی و شاخص بازده نقدی به صورت سالانه به عنوان متغیرهای ورودی (مستقل) طرح شد. برای ارزیابی مدل شبکه عصبی از طرح MLP با الگوریتم آموزش پس انتشار و مدل چند عاملی بهره گرفته شده است. نتایج نشان میدهد که مدل شبکه عصبی پیشنهادی، توانایی بالایی در پیشبینی شاخص قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران را دارا میباشد. در پایان مقاله، بحث، نتیجه گیری، پیشنهادات کاربردی و نیز مواردی در خصوص ادامه و پیگیری تحقیقات مشابه در آینده بیان شده است.
سری های زمانی بسیار پیچیده مانند قیمتهای بازار سهام،معمولا تصادفی بوده ،در نتیجه تغییرات آنها غیر قابل پیش بینی فرض می شود.در بیشتر موارد در بررسی مشاهدات اماری مربوط به متغیرهای اقتصادی از جمله قیمت بازار سهام از آزمونهایی استفاده شده که در مواجهه با داده های آشوبی به اشتباه افتاده و انها را در داده های تصادفی تشخیص داده اند.در حالی که این داده ها در واقع،از مقام های معینی به و جود می ایند که با اختلالاتی جزیی همراه می باشد.به همین دلیل آزمونهای پیش بینی پذیری و غیر خطی برای بررسی و جود روند آشوبی معین و فرایندهای غیر خطی در سری زمانی شاخص روزانه سهام بازار اوراق بهادار تهران در بازه زمانی 1379/8/1 تا 1386/7/2 مورد استفاده قرار داده ایم که از جمله می توان به آزمونهای BDS,HURST، تسلسل و بعد همبستگی اشاره نمود که نتایج به دست آمده نشان دهنده پیش بینی پذیری و وجود روند غیر خطی در داده های مورد بررسی بوده است.پس از حصول اطمینان از پیش بینی پذیری و وجود روند غیر خطی در داده های شاخص روزانه سهام،جهت ارائه مدل مناسب برای پیش بینی شاخص قیمت سهام،مدل های سری زمانی خطی (AR) و غیر خطی(GARCH)و شبکه عصبی مصنوعی(ANN) برآورد کرده،سپس،نتایج به دست امده از پیش بینی توسط این مدلها را با استفاده از معیارهای CDC,RMSE,MAE,MAPEو آماره U-THEILمورد مقایسه قرار داده ایم.نتایج به دست امده از مقایسه توان پیش بینی این مدلها بیانگر توان بالای پیش بینی در مدلهای شبکه عصبی مصنوعی نسبت به مدلهای دیگر است.
عدم شناخت شرایط تجارت جهانی و عوامل موثر بر صادرات کالا و خدمات از موضوعات اساسی در صادرات پسته می باشد.بر اساس بیماری هلندی اتکا به صادرات نفت موجب شده تا صادرات پسته در دهه های اخیر کاهش یابد.برای رشد صادرات پسته توجه به دو دسته از عوامل ضروری است:دسته اول متغیرهای اقتصادی مانند نرخ ارز واقعی،درآمد خارجیان و میزان تولید پسته هستند که تاثیر مثبتی در گسترش صادرات این محصول دارند.برای این منظور از الگوی اقتصاد سنجی و داده آماری سری زمانی استفاده کرده ایم.دسته دوم،متغیرهای بازرگانی و بازار یابی می باشد که عوامل موثر بر ان را با استفاده از یک مطالعه میدانی به دست آورده ایم.عواملی مانند قوانین و مقررات دولتی،بازار یابی،هزینه های تبلیغات،کیفیت محصول،حمایتهای گمرکی،عدم ثبات قوانین و وضعیت کلان اقتصادی که بر صادرات پسته موثر هستند.