روسیه و بحران مالی
حوزه‌های تخصصی:
فیلترهای جستجو:
فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۱٬۹۰۱ تا ۱٬۹۲۰ مورد از کل ۴٬۰۴۵ مورد.
تحلیلی بر عوامل مؤثر بر صادرات پسته در ایران
منبع:
اقتصاد مالی سال ۳ بهار ۱۳۸۸ شماره ۶
143-157
حوزه‌های تخصصی:
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.
شفاف سازی در بازار اوراق بهادار
حوزه‌های تخصصی:
ریشه یابی عوامل بروز بحران اقصتادی 2009-2007
حوزه‌های تخصصی:
مقایسه قدرت پیش بینی برای مدلهای فاما و فرنچ و ارزش بتا و بازده مورد انتظار سهام
حوزه‌های تخصصی:
مقاله حاضر به مقایسه دو مدل – مدل (RBM)، مدل سه عامله (F&F) برای پیش بینی بازده مورد انتظار در بازار بورس اوراق بهادار تهران می پردازد.
یافته های تحقیق نشان می دهد که مدل سه عامله F&F بر مدل RBM برتری دارد و ارتباط اندازه شرکت با بازده مورد انتظار شرکت مستقیم و نسبت ارزش دفتری به ارزش بازار با بازده مورد انتظار شرکت معکوس می باشد.
بررسی امکان پیش بینی شاخص قیمت سهام در بازار سرمایه ایران و مقایسه توان پیش بینی مدل های خطی و غیر خطی
منبع:
اقتصاد مالی سال ۳ تابستان ۱۳۸۸ شماره ۷
56-83
حوزه‌های تخصصی:
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.
بانک های پر رونق
گوش به زنگ باشید
تحلیل فقهی و اقتصادی قراردادهای آتی
حوزه‌های تخصصی:
مدیریت ریسک عملیات نوین
ارائه مدل پیشبینی شاخص کل قیمت سهام با رویکرد شبکههای عصبی (مطالعه موردی: بورس اوراق بهادار تهران)(مقاله علمی وزارت علوم)
حوزه‌های تخصصی:
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.