TY - JOUR ID - 104403 TI - مقایسه عملکرد مدلهای شبکه عصبی مصنوعی واتورگرسیون برداری در پیش بینی شاخص قیمت و بازده نقدی JO - تحقیقات حسابداری و حسابرسی JA - IAAR LA - fa SN - 2251-8428 AU - فامیلیان, مولود AU - یزدانی, سیما AD - عضو هیات علمی دانشگاه شریعتی AD - دانشجوی دکتری حسابداری دانشگاه تهران Y1 - 2014 PY - 2014 VL - 6 IS - 21 SP - 128 EP - 140 KW - شبکه های عصبی KW - مدلهای اتورگرسیو KW - شاخص نقدی و قیمت DO - 10.22034/iaar.2014.104403 N2 - هدف این مقاله تجزیه و تحلیل های اقتصادی، پیش بینی صحیح و دقیق متغیرهای اقتصادی است. در این زمینه، روشهای مختلفی برای پیش بینی در اقتصاد وجود دارد، که از جمله آنها میتوان به مدلهای رگرسیون ، معادلات همزمان و... اشاره کرد. مدلهای سری زمانی نیز از جمله مدلهای اقتصادی می باشند که در آن پیش بینی مقادیر سری، بیش از هر چیز به عهده خودشان گذاشته می شود اما استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های پیچیده، مدتهاست در محافل علمی و حتی حرفه ای متداول و معمول شده است. در بسیاری از سیستم های پیچیده و خصوصاً غیر خطی که مدل سازی و به دنبال آن پیش بینی و کنترل آنها از طریق روش های کلاسیک و تحلیلی امری بسیار دشوار و حتی بعضاً غیر ممکن می نماید، از روش های غیر کلاسیک که از ویژگی هایی همچون هوشمندی، مبتنی بر معرفت و خبرگی برخوردار هستند، استفاده می شود. شبکه های عصبی، یکی از این روش های بدیع و در حال تحول است که در موضوعات متنوعی از قبیل الگوسازی، شناخت الگو، خوشه بندی و پیش بینی به کار رفته و نتایج مفیدی داشته است. در این مقاله، از شبکه های عصبی در پیش بینی سری های زمانی داده های اقتصادی استفاده کرده ایم. در این رابطه عوامل مختلف ساختاری، روش های مختلف یادگیری شبکه های عصبی و انتخاب و کاربرد مناسب داده ها در فرایند پیش بینی، مورد ارزیابی و بررسی قرار گرفته است و با مدل­های ساختاری و سری زمانی مانند اتورگرسیون برداری مقایسه گردیده است. در این پژوهش، از ابزارهای محاسباتی نرم افزار MATLAB و شاخص قیمت و بازده نقدی بورس اوراق بهادار تهران مابین سال های 1385 تا 1390 استفاده شده است. خلاصه نتیجه گیری و پیشنهادات حاکی از آن است که مدل شبکه های عصبی مصنوعی از عملکرد بهتری در پیش بینی مقادیر متغیرها برخوردار است . UR - https://www.iaaaar.com/article_104403.html L1 - https://www.iaaaar.com/article_104403_5e37f19e20f94cc37e57f245381f5faa.pdf ER -