Asset Details
Do you wish to reserve the book?
دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية متعددة الطبقات والشبكات العصبية ذات الدالة الشعاعية في التنبؤ بسعر إقفال السهم في سوق الأسهم المصري
Hey, we have placed the reservation for you!
By the way, why not check out events that you can attend while you pick your title.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place the reservation. Kindly try again later.
Are you sure you want to remove the book from the shelf?
دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية متعددة الطبقات والشبكات العصبية ذات الدالة الشعاعية في التنبؤ بسعر إقفال السهم في سوق الأسهم المصري
Do you wish to request the book?
دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية متعددة الطبقات والشبكات العصبية ذات الدالة الشعاعية في التنبؤ بسعر إقفال السهم في سوق الأسهم المصري
Please be aware that the book you have requested cannot be checked out. If you would like to checkout this book, you can reserve another copy
We have requested the book for you!
Your request is successful and it will be processed during the Library working hours. Please check the status of your request in My Requests.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place your request. Kindly try again later.
Journal Article
دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية متعددة الطبقات والشبكات العصبية ذات الدالة الشعاعية في التنبؤ بسعر إقفال السهم في سوق الأسهم المصري
2024
Overview
يهدف البحث الحالي إلى التنبؤ بسعر إقفال السهم في اليوم التالي في سوق الأسهم المصري من خلال الاعتماد على الشبكات العصبية متعددة الطبقات Multi-layer Perceptron Neural Networks (MLPNN) والشبكات العصبية ذات الدالة الشعاعية Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN)، كما يهدف البحث أيضا إلى التعرف عن مدى وجود اختلاف معنوي بين نتائج كل من الشبكات العصبية متعددة الطبقات (الشبكات العصبية ذات الطبقة الخفية الواحدة والشبكات العصبية متعددة الطبقات الخفية) مع الشبكات العصبية ذات الدالة الشعاعية في التنبؤ بأسعار إقفال الأسهم في اليوم التالي في سوق الأسهم المصري بالمقارنة بأسعار الإقفال الفعلية للأسهم. وقام الباحث بتجميع البيانات التاريخية اليومية للأسهم لعدد ۱۷۷ شركة مدرجة في البورصة المصرية في الفترة من 1/1/۲۰۱۰ حتى 31/12/۲۰۲۳، وقد تمثلت المتغيرات المفسرة في: سعر إقفال السهم، وسعر الفتح، والحد الأعلى، والحد الأدنى، وحجم التداول. وتمثل المتغير المتنبأ به في سعر إقفال السهم في اليوم التالي. وقد أظهرت نتائج البحث أن هناك اختلاف معنوي بين نتائج كل من الشبكات العصبية متعددة الطبقات فيما بينهما (الشبكات العصبية ذات الطبقة الخفية الواحدة والشبكات العصبية متعددة الطبقات الخفية) وبين الشبكات العصبية ذات الدالة الشعاعية في التنبؤ بأسعار إقفال الأسهم في اليوم التالي في سوق الأسهم المصري، وأن الشبكات العصبية ذات الطبقة الخفية الواحدة أقوى في التنبؤ بأسعار إقفال الأسهم في اليوم التالي إذا ما قورنت بالشبكات العصبية متعددة الطبقات الخفية والشبكات العصبية ذات الدالة الشعاعية، حيث بلغ معدل الخطأ RMSE بين أسعار الإقفال المتنبأ بها وأسعار الإقفال الفعلية بواسطة الشبكات العصبية ذات الطبقة الخفية الواحدة 0.9035، في حين بلغ معدل الخطأ RMSE بين أسعار الإقفال المتنبأ بها وأسعار الإقفال الفعلية بواسطة الشبكات العصبية متعددة الطبقات الخفية 0.9747، وبلغ معدل الخطأ RMSE بين أسعار الإقفال المتنبأ بها وأسعار الإقفال الفعلية بواسطة الشبكات العصبية ذات الدالة الشعاعية 1.7729.
Publisher
جامعة عين شمس - كلية التجارة
Subject
