عنوان الإطروحه |
"بناء محفظة استثمارية باستخدام الشبكات العصبية : (دراسة تطبيقية: سوق عمان المالي)"
|
تاريخ مناقشة الاطروحه |
2014-04-17 |
اسم الطالب |
انتظار مظهور سليمان السرحان
|
المشرف |
مرعي حسن بني خالد |
|
المشرف المشارك |
محمد عطير
|
اعضاء لجنة المناقشة |
| سالم سفاح العون |
| علي فلاح الزعبي |
|
الكلية |
كلية الاقتصاد والعلوم الادارية |
القسم |
ادارة الأعمال |
الملخص بالعربية |
هدفت هذه الدراسة إلى بناء شبكة عصبية اصطناعية تساعد في بناء محفظة استثمارية وهي دراسة تطبيقية على الشركات المدرجة في سوق عمان المالي، وتكون مجتمع الدراسة من أسعار الإغلاق اليومية للشركات المدرجة في سوق عمان المالي للفترة (2000-2011)، وتم استخدام الأسلوب الاستنباطي، والاعتماد على نوعين من مصادر البيانات، هما: البيانات الأولية والثانوية.
وعلى ضوء بناء الشبكة العصبية توصلت الدراسة الى مجموعة من النتائج من خلال استخدام العائد المشتق من اسعار الاغلاق اليومية للشركات من أهمها:
أظهرت الشبكات العصيبة قدرتها على التعامل مع كم هائل من البيانات العشوائية المدخلة إليها خصوصا في ظل ما تشهده الاسواق المالية من تتطور تكنولوجي لغايات شراء وبيع الاوراق المالية، وقدرتها على تكوين نمط تعلم ذاتي للوصول الى النتائج المرجوة والمتمثلة بإعطاء توليفة من نسب الاستثمار المرغوب بها عند ادخال البيانات المالية لها.
وابتعدت الشبكة العصبية عن أي مؤثرات خارجية تؤثر في اتخاذ القرار من خلال اعتمادها على البيانات المالية المعالجة والمتمثلة بالعائد اليومي للشركات، وبذلك فهي تتصف بالحيادية في اتخاذ القرار.
وتوصلت الدراسة الى عدة توصيات من أبرزها العمل على استخدام أسلوب الشبكات العصبية المقترح والاستفادة منها لغايات بناء المحافظ الاستثمارية والمساعدة في اتخاذ القرار الاستثماري، بالإضافة الى استخدامها مع مستوى مخاطرة متباين وذلك لغايات الأخذ بعين الاعتبار جميع أنواع المخاطر والسياسات المتبعة من قبل المستثمرين للاستثمار، و زيادة الاهتمام بمجال استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية وتطبيقاته بشكل عام في مجال الاستثمار واتخاذ القرار.
|
الملخص بالانجليزي |
This study aims to build a portfolio using artificial neural networks and it is an applied study on Amman financial market, and the study society consisted of daily closing prices of listed companies in Amman financial market for the period )2000-2011(, the study has followed the deductive method, relying on two types of data sources, namely: are primary and secondary data.
As a result of bulding an artificial neural netwrok the study found a range of result through out the using of revenue derived from the daily closing prices for companies as follows:
The network showed its ability to deal with a huge amount of random data inputed, especially in the light of seen developing technology for buyng and selling securities in the financial markets, and its ability to self- learning and creating pattern to reach the desired results for making the investment decision.
The neural network moved away from any external influences affecting the decision-making through its reliance on the financial statements and the processing of daily returns for the companies, and so they are characterized by neutrality in decision-making.
The study recommends: using the proposed neural networks to build portfolios and to help taking the investment decision, in addition tousing it with varying level of risk in order to take into account all types of risk and the policies pursued by investors
|
رقم ISN |
3819 |
|
للحصول على الرسالة كملف يرجى تزويد المكتبة برقم ISN
|