التنبؤ بأسعار الأسهم باستعمال بعض نماذج الذكاء الصناعي - دراسة تطبيقية في مصرف الموصل
DOI:
https://doi.org/10.36322/jksc.179(A).22670الكلمات المفتاحية:
الأسهم، الذكاء الصناعي، نموذج Box-Jenkins، نموذج GRUالملخص
يهدف البحث الى التنبؤ بأسعار الأسهم لمصرف الموصل المدرجة في سوق العراق للأوراق المالية باستخدام نماذج الذكاء الصناعي من خلال نموذجي Box-Jenkins ونموذج وحدة البوابات المتكررة GRU، للوصول الى ادق وافضل نموذج لمساعدة المستثمرون من اجل اتخاذ قرار الاستثمار في الأسهم، إذ كانت البيانات هي سعر الاغلاق السنوية المعلنة في سوق العراق للأوراق المالية لمصرف الموصل للفترة من (1/1/2011) لغاية (31/12/2022) ومن ثم التنبؤ بسنتي 2023 و 2024، وتم استعمال العديد من البرامج الاحصائية من اجل الحصول على النتائج الدقيقة، وتوصل البحث الى مجموعة من النتائج وكان اهمها ان نموذج Box-Jenkins أظهر كفاءته ودقة في التنبؤ بأسعار الأغلاق السنوية للعينة المدروسة، واختتم البحث بعدة توصيات أهمها هو يمكن استخدام النماذج المستعملة كنموذج بوكس- جينكنز الدقيقة وايضاً الطرق الحديثة كنماذج الذكاء الصناعي الاكثر دقة وتطبيقها في سوق العراق للأوراق المالية.
التنزيلات
المراجع
المراجع:
1- الجريش، عبد الله سليمان، "تداول الأسهم في الأسواق المالية: دراسة تأصيلية مقارنة"، ط1، دار المنهل، الأردن، 2018.
2- حداد، فايز سليم، "الإدارة المالية"، ط3، دار الحامد للنشر والتوزيع، الأردن، 2010.
3- عبدالله، عبد القادر محمد أحمد، السهلاوي، خالد بن عبدالعزيز، "الإدارة المالية"، ط5، مطابع السروات، السعودية، 2017.
4- أميرهم، جيهان عادل، "اثر استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستقبل مهنة المحاسبة: دراسة ميدانية"، مجلة البحوث المالية والتجارية، جامعة بور سعيد، مصر، المجلد 23، العدد 2، 2022.
5- البديري، كرار حاتم عطية، "التنبؤ بعوائد الأسهم العادية باستخدام نماذج السلاسل الزمنية والشبكات العصبية"، اطروحة دكتوراه في كلية الادارة والاقتصاد، جامعة كربلاء، 2023.
1- Magginson, William; Scott, B.; Smart; John R. Graham; “financial management”, 3th ed, cangage Learning, 2010.
2- Ross, Stephen A.; Randolph W.; westerfield; Jeffrey F. Jaffe, Corporate Finance, 6th ed, McGraw-Hill, S.I, 2003.
3- Alver, Jaan, “Preferred Stock: Liability or Equity”, Department of Accounting at Tallinn University of Technology, Tutwpe NO. 165, 2007.
4- Shaw, Jonathan; “Artificial intelligence and ethics”, Harvard Magazine, 2019.
5- Godosey, p.; yujian, L.; Yamak, P.; “A comparison between ARIMA, LSTM and GRU for time series Forecasting”, Association for Computing Machinery”, 2019.
6- Qian, G.; Li, C.; “Stock price prediction Using A frequency Decomposition based GRU Transformer neural Network”, University of Melbourne, 2022.
7- Xue, L.; Xing, W.; Chen, C.; “Research on Improved GRU-Based stock price prediction method”, Vol.13, Is 15, 2023. DOI: https://doi.org/10.3390/app13158813
8- Shahi, T.; shrestha, A.; Neupane, A.; Guo, W.; “Stock price forecasting with Deep learning: A Comparative study”, Vol.8, IS (9), 2020. DOI: https://doi.org/10.3390/math8091441
9- Tsokn, Johannes T.; Phukuntsi, nonofo; Metsileng, Daniel; “Gold sales forecasting: the Box-Jenkins methodology”, virtues nterpress, Risk governance, control: financial market, institutions, Vol. 7, ISS. 1, 2017. DOI: https://doi.org/10.22495/rgcv7i1art7
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 أ.د. سالم صلال راهي الحسناوي، الباحثة حنين علي حسين
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
السماح للآخرین بتوزیع ونسخ البحوث، وإنشاء مقتطفات وملخصات وإصدارات منقحة أخرى أو تعدیلات أو أعمال مشتقة من البحث (مثل الترجمة)، لتضمین العمل الجماعی، طالما أنهم ینسبون إلى الباحثین هذه الأعمال، لا یمثل الباحث على أنه یؤید تکیفهم للمادة، ولا یعدلوا هذه المادة بطریقة تلحق الضرر بشرف المؤلف أو سمعته. مزید من التفاصیل موجودة فی Creative Commons Attribution International
كيفية الاقتباس
