يعد التنبؤ بمؤشرات الأسواق المالية من التقنيات المهمة فى إتخاذ القرارات الإستثمارية حيث أنه يوفر الأدوات اللازمة لتحقيق الربح وتعظيمه أولتفادى الخسارة المتوقعة . يهدف هذا البحث إلى إستخدام إسلوب الشبکات العصبية کأحد التقنيات الحديثة وإستخدام منهجية Box – Jenkins متمثلة فى نماذج ARIMA فى التنبؤ بالقيم المستقبلية لمؤشر البورصة المصرية الرئيسى EGX30 وأيضاً الدمج بين هذين الأسلوبين للحصول على أفضل النتائج الممکنة . وإعتمد البحث على سلسلة بيانات يومية للمؤشر EGX30 فى الفترة من 1/6/2014وحتى 29/3/2017 باستثناء أيام الجمع والعطلات . وخلص البحث إلى أن الدمج بين کلاً من أسلوب الشبکات العصبية ونماذج ARIMA يعطى أفضل نتائج تنبؤ وفقاً لمقاييس التنبؤ وأهمها معيار MSE .
محمد على مصطفى, صفاء. (2017). إستخدام نماذج ARIMA والشبکات العصبية الإصطناعية فى التنبؤ بمؤشر سوق المال المصرى EGX30. مجلة البحوث المالية والتجارية, 18(العدد الأول - الجزء الأول), 392-416. doi: 10.21608/jsst.2017.59250
MLA
صفاء محمد على مصطفى. "إستخدام نماذج ARIMA والشبکات العصبية الإصطناعية فى التنبؤ بمؤشر سوق المال المصرى EGX30". مجلة البحوث المالية والتجارية, 18, العدد الأول - الجزء الأول, 2017, 392-416. doi: 10.21608/jsst.2017.59250
HARVARD
محمد على مصطفى, صفاء. (2017). 'إستخدام نماذج ARIMA والشبکات العصبية الإصطناعية فى التنبؤ بمؤشر سوق المال المصرى EGX30', مجلة البحوث المالية والتجارية, 18(العدد الأول - الجزء الأول), pp. 392-416. doi: 10.21608/jsst.2017.59250
VANCOUVER
محمد على مصطفى, صفاء. إستخدام نماذج ARIMA والشبکات العصبية الإصطناعية فى التنبؤ بمؤشر سوق المال المصرى EGX30. مجلة البحوث المالية والتجارية, 2017; 18(العدد الأول - الجزء الأول): 392-416. doi: 10.21608/jsst.2017.59250
)
مشاهدة على SCiNiTO