چکیده:
تتم معظم التداولات في سوق رأس المال بناءً على توقعات المستثمرين بشأن القيمة المستقبلية للأداة المالية المعنية. ومن هذا المنطلق، فإن الحصول على فهم صحيح لكيفية تشكل هذه التوقعات يكتسب أهمية كبيرة في المجال الاقتصادي. تبدأ جميع النماذج الاقتصادية تقريبًا، وخاصة نماذج الاقتصاد الكلي، بوضع فرضيات محددة حول كيفية تشكل التوقعات. تهدف هذه الدراسة إلى تقدير وتحليل نمط التوقعات العقلانية في بورصة طهران بشكل غير خطي. ولتحقيق هذا الغرض، تم الاستعانة بالشبكات العصبية الاصطناعية التي تتمتع بقدرة كبيرة جدًا في التنبؤ بالظواهر غير الخطية. وقد تم استخدام نوع من هذه الشبكات، وهي الشبكات العصبية متعددة الطبقات (Perceptron) مع خوارزمية التدريب الانتشار العكسي، والتي تُستخدم بشكل أكبر في مجال نمذجة سلوكيات الخرائط، كعنصر أساسي في النمذجة في هذا البحث. وتظهر النتائج أن الفاعلين في سوق الأوراق المالية بطهران لديهم توقعات عقلانية، وهذه التوقعات قوية للغاية. وبناءً على ذلك، يمكن استنتاج أن فاعلي السوق يتبعون نمط التوقعات العقلانية في تنبؤاتهم.
خلاصه ماشینی:
دراسة التوقعات العقلانية في سوق بورصة الأوراق المالية في طهران باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية 9 أمير هرتمني 2 مسعود كريم خاني تاريخ الاستلام: ٩٢/١٢/٠١ تاريخ القبول: ٠٠/٠٠/٩٣ المستخلص تتم معظم المعاملات في سوق رأس المال بناءً على توقعات المستثمرين للقيمة المستقبلية للأداة المالية المعنية.
بناءً على ذلك، سيكون مدخل دالة الانتقال f، أي n، وفقاً للصيغة 9: (يرجى الرجوع إلى صورة الصفحة) في النهاية، تمت إضافة قيمة الانحياز (bias) إلى حاصل ضرب w في p.
في هذا العرض، يأتي عدد المدخلات متبوعاً بعدد العصبونات في كل طبقة: (يرجى الرجوع إلى صورة الصفحة) 1- Identity 2 -Softmax 3 -Secomandi, Nicola 1-2- تعريف نمط التوقعات العقلانية إن نمذجة التوقعات التي تُستخدم في تحليل وتفكيك النماذج الاقتصادية الديناميكية تمتلك تشابهاً كمياً مع الواقع الاقتصادي.
بالإضافة إلى ذلك، في هذه الحالة تكون التوقعات دائماً غير منحازة، لأن: (يرجى الرجوع إلى صورة الصفحة) نأخذ الأمل الرياضي من طرفي العلاقة 92 بشرط معلومات الزمن t-1.
في هذه الحالة، لا تزال التوقعات غير منحازة، أي: (يرجى الرجوع إلى صورة الصفحة) فقط تباين خطأ التنبؤ Ƹt(r) يزداد.
4- منهجية البحث في البحث الحالي، يتم تقدير نموذج التوقعات العقلانية لبورصة طهران للأوراق المالية بناءً على الشبكة العصبية من نوع بيرسيبترون.
(سارجنت ووالاس، 1975) ه- نتائج تقدير التوقعات العقلانية بناءً على الشبكات العصبية الهدف من استخدام الشبكة العصبية Perceptron في هذا البحث هو تقدير دالة بأقل خطأ في قيمة مجموع مربعات الخطأ 2 مع أعلى مستوى ارتباط بدالة الهدف.
(
, 
, 
)
