شناسایی دستکاری قیمت سهام از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی مصنوعی و مدل SQDF

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 شناسایی دستکاری قیمت سهام از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی مصنوعی و مدل SQDF دارای ۳۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد شناسایی دستکاری قیمت سهام از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی مصنوعی و مدل SQDF  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی شناسایی دستکاری قیمت سهام از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی مصنوعی و مدل SQDF،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن شناسایی دستکاری قیمت سهام از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی مصنوعی و مدل SQDF :

تعداد صفحات : ۳۰

هدف این پژوهش، شناسایی دستکاری قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران می­باشد که از طریق مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک-شبکه عصبی مصنوعی (ANN-GA)[1] و مدل تابع تفکیکی درجه دوی تعدیل شده (SQDF)[2] انجام گرفته است. در این پژوهش از متغیرهای قیمت، حجم معاملات و سهام شناور آزاد برای تطبیق نتایج مدل و داده­های واقعی از دستکاری قیمت استفاده شده است. در مدل ترکیبی ابتدا داده­های مربوط به ۳۱۶ شرکت از نخستین روز کاری سال ۱۳۸۹ تا آخرین روز کاری سال ۱۳۹۲ بصورت روزانه شامل ۹۶۶ روز وارد مدل الگوریتم ژنتیک شده و در نهایت اوزان مربوط به هر متغیر از این الگوریتم منتج شد. با استفاده از این اوزان، شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون طراحی، آموزش و اجرا شد. سپس مدل SQDF طراحی و اجرا و کارایی آن اثبات شد. سرانجام نتایج حاصل از مدل ANN-GA با نتایج مدل SQDF با استفاده از آماره­های اندازه­گیری خطای MAPE، RMSE و R2 مقایسه شدند. نتایج نشان داد که مدل ANN-GA در شناسایی دستکاری قیمت سهام و طبقه بندی شرکت­ها به دو گروه دستکاری شده و دستکاری نشده عملکرد بسیار بهتری از مدل SQDF داشته و خطای بسیار کمتری دارد. [۱]. Artificial Neural Networks-Genetic Algorithm [2]. Simplified Quadratic Discriminant Function