تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,565 |
تعداد مقالات | 70,861 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,052,739 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,277,457 |
انتخاب سبد سرمایه ریسکی با استفاده از شبکه های عصبی | ||
بررسیهای حسابداری و حسابرسی | ||
مقاله 8، دوره 13، شماره 4 - شماره پیاپی 1715، اسفند 1385 اصل مقاله (591.13 K) | ||
نویسنده | ||
رضا راعی* | ||
چکیده | ||
هدف اصلی این تحقیق دستیابی به یک سبد سرمایه مناسبتر برای سرمایهگذاران ریسکپذیر است. در این تحقیق مدل مارکوتیز در تئوری سبد سرمایه به عنوان مدل مقایسهای استفاده شده است و مدل شبکه عصبی با آن مقایسه شده است. الگوی یادگیری شبکه عصبی، الگوی «پس انتشار خطا» میباشد. سبد انتخابی شامل بیست سهم از بازار بورس اوراق بهادار تهران است که برای یک دوره سیزده ماهه مورد مطالعه قرار گرفته است. در هر دو مدل شبکه عصبی و مارکوتیز، تفاوت معنیداری بین بازده روزانه سبد تصادفی و نتیجه سرمایهگذاری در پایان دوره آزمون وجود دارد. در این سبد، تنها معیار بازده مورد نظر است و ریسک مورد توجه نیست، بنابراین سبد با بالاترین ریسک در مدل مارکوتیز مورد استفاده قرار گرفته است. هزینه معامله در هر دو مدل در نظر گرفته نشده است. این مطالعه نشان میدهد که سبد سرمایه مدل شبکه عصبی پس از دوره آزمون هم بازده بیشتری داشته است و هم ریسک آن از مدل مارکوتیز پائینتر بوده است. | ||
کلیدواژهها | ||
سبد سرمایه؛ سرمایهگذاری؛ شبکههای عصبی؛ مدل مارکوتیز | ||
عنوان مقاله [English] | ||
- | ||
چکیده [English] | ||
The major aim of this research is to achieve a more appropriate investment model in portfolio selection for risk taker investors. In this research Markowitz model is the base for comparison in the Portfolio theory, which can construct an optimum portfolio on the basis of the special assumptions. In the present study, along with Markowitz model, the created models through the Artificial Neural Networks (ANN) are applied. Then they have been compared with Markowitz model in several cases of investment. The learning pattern for neural networks is “back propagation”. The portfolios consist of twenty shares in the Tehran Stock Exchange (www.tse.ir), which has been studied for a period of thirteen months. In both Markowitz and ANN portfolios, there is a significant difference between the daily return and the outcome of the investment at the end of the investment period in the test set. Both of these two models are statically and dynamically applied, and in both cases the neural networks’ portfolios outweighed the Markowitz’s portfolios. In this research, the suggested portfolios are for the risk takers and the major goal is to maximize the portfolios’ return. The risk of the portfolios constructed by the neural networks is less than those of the Markowitz model. Furthermore, the transaction costs have not been computed in the Markowitz and neural networks. This study shows that employment of neural networks in portfolios selection can be effective. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
Investment, Markowitz Model, neural networks, Portfolio | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,412 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 4,402 |