CIVILICA We Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

پیش بینی قیمت سهام بانک صادرات با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

اعتبار موردنیاز : ۱ | تعداد صفحات: ۸ | تعداد نمایش خلاصه: ۳۴ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۹۳
کد COI مقاله: SASTECH09_039
زبان مقاله: فارسی
حجم فایل: ۶۵۱.۸۱ کیلوبایت (فایل این مقاله در ۸ صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.
با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک مقاله) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید. در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.
لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید.
برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای ۸ صفحه است در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : ۳,۰۰۰ تومان

آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله پیش بینی قیمت سهام بانک صادرات با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

    نیما فرجیان - گروه کامپیوتر، موسسه آموزش عالی ایوانکی
  مینا محمدی - گروه کامپیوتر، موسسه آموزش عالی ایوانکی

چکیده مقاله:

امروزه سرمایه گذاری در بورس، بخش مهمی از اقتصاد جامعه را تشکیل می دهد. تغییرات قیمت سهام یکی از مهم ترین موضوعات مورد توجه هر سرمایه گذار است. به همین دلیل پیش بینی قیمت سهام برای سهامداران از اهمیت بالایی برخوردار است تا بتوانند از سرمایه گذاری خود، سود بیشتری کسب کنند. در این نوشتار سعی بر این است که به پیش بینی قیمت سهام روز بعد بانک صادرات در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل پرسپترون چند لایه از شبکه های عصبی مصنوعی بپردازیم سعی می کنیم مدلی را انتخاب کنیم که میانگین مجموع مربعات خطای آن (MSE) کمتر باشد. متغیرهای زیادی بر قیمت سهام تاثیرگذار هستند؛ اما از بین آن ها تاثیر شاخص های اقتصادی را می توان بیشتر دانست. از جمله: نرخ ارز، قیمت طلا قیمت نفت. این شاخص ها به عنوان متغیرهای مستقل برای پیش بینی قیمت سهام در نظر گرفته می شوند. نتایج حاصل نشان می دهد شبکه با ترکیب 80-20 معماری 4-14-1 به بهترین پاسخ همگرا می شود.

کلیدواژه‌ها:

بورس اوراق بهادار تهران، شبکه های عصبی مصنوعی، قیمت سهام

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
https://www.civilica.com/Paper-SASTECH09-SASTECH09_039.html
کد COI مقاله: SASTECH09_039

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
فرجیان, نیما و مینا محمدی، ۱۳۹۳، پیش بینی قیمت سهام بانک صادرات با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی، نهمین سمپوزیوم بین المللی پیشرفتهای علوم و تکنولوژی، مشهد، موسسه آموزش عالی خاوران، https://www.civilica.com/Paper-SASTECH09-SASTECH09_039.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (فرجیان, نیما و مینا محمدی، ۱۳۹۳)
برای بار دوم به بعد: (فرجیان و محمدی، ۱۳۹۳)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: موسسه غیرانتفاعی
تعداد مقالات: ۸۴۷
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
  • صنعت بانکداری > بانک صادرات
  • اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

    مقالات مرتبط جدید

    شبکه تبلیغات علمی کشور

    به اشتراک گذاری این صفحه

    اطلاعات بیشتر درباره COI

    COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
    کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.