پیش بینی بازده آتی بازار سهام با استفاده از مدل های آریما، شبکه عصبی و نویززدایی موجک

موضوع شناخت و بررسی رفتار قیمت سهام، همواره یکی از موضوع های مهم و مورد توجه محافل علمی و سرمایه گذاری بوده است. اخیرا تعداد زیادی از پژوهشگران در پژوهش های خود بازار سهام را به عنوان یک سیستم پویای غیرخطی در نظر گرفته اند. در این پژوهش، تلاش شده است با استفاده از تبدیل موجک و شبکه عصبی مدلی ارایه شود که پیش بینی دقیق تر و با خطای کمتری از بازده شاخص بورس اوراق بهادار داشته باشد. در این مدل ترکیبی، از خاصیت هموارسازی تبدیل موجک برای کاهش سطح نویز داده ها استفاده و سپس به وسیله شبکه عصبی پیش بینی شده است. مقایسه خطای پیش بینی مدل های آریما، شبکه عصبی و شبکه عصبی موجکی نشان می دهد که کاهش نویز عملکرد پیش-بینی بازده شاخص را بهبود میبخشد. به بیان بهتر، مدل شبکه عصبی موجکی (نویززدایی سیگنال) عملکردی بهتر از مدل های آریما و شبکه عصبی دارد. همچنین، مدل های شبکه عصبی قدرت پیش بینیکنندگی بهتری را نسبت به مدل های آریما نشان می دهد. مقادیر مربوط به آزمون دایبولد – ماریانو نیز این نتایج را تایید مینماید.

کلیدواژه ها:

آریما ، پیش بینی برون نمونه ای ، شبکه عصبی ، شبکه عصبی موجکی ، نویززدایی