التنبؤ بعوائد الاسهم العادية باستخدام الشبكات العصبية
الشعاعية RBFNNs
دراسة تجريبية في سوق العراق للاوراق المالية للفترة من (2014-2023)
اطروحة مقدمة الى مجلس كلية الإدارة والاقتصاد – جامعة كربلاء
وهي جزء من متطلبات نيل دكتوراه فلسفة في العلوم المالية والمصرفية
تقدم بها الطالب
حسام كامل سلطان
بإشراف
الاستاذ الدكتور حيدر يونس الموسوي
الاستاذ المساعد الدكتور حيدر عباس الجنابي
المستخلص
تهدفُ الدراسة إلى تحسين قرارات الاستثمار في الأسهم العادية من خلال التنبؤ بعوائدها من خلال سلسلة من
البيانات التاريخية لعينة من الشركات المدرجة في سوق العراق للأوراق المالية , وتسعى الدراسة أيضا” الى
اختبار نماذج التنبؤ المقترحة بما في ذلك نماذج بوكس وجينكنز و الشبكات العصبية الشعاعية بهدف الوصول الى
أفضل وأدق نموذج يستخدمه المستثمر لإتخاذ قراره الاستثماري ، وتُعد الشبكات العصبية الشعاعية موضوعا”
للجدل الفكري والتطبيقي اذ يتساءل الكثيرون عن مدى صلاحية وأفضلية هذه النماذج في التنبؤ بعوائد الأسهم
العادية ولا سيما بعد ازدياد النقاش حول أفضلية احدهما على الآخر، لذا جاءت هذه الدراسة لتسليط الضوء على
هذه القضية ومحاولة حلها من خلال اختبار النماذج المذكورة استنادا” للبيانات التي تم جمعها لعينة الدراسة
المتمثلة في سوق العراق للأوراق المالية وذلك باستخدام مجموعة من الاساليب المالية والاحصائية والرياضية،
حيث تمثل مجتمع الدراسة بالقطاعات والشركات المدرجة في سوق العراق للأوراق المالية، فيما اقتصرت عينة
الدراسة على (7) قطاعات وذلك من خلال أخذ نموذج واحد من كل قطاع , اي ان عدد الشركات هو سبع شركات
لمدة عشرة سنوات من (2014/1/1) إلى (2023/12/31) بشكل اسبوعي وبواقع أربع مشاهدات شهريا , فقد
توصلت الدراسة الى استنتاجات عدة , أهمها أن نموذج شبكة دالة الأساس الشعاعية RBF أعطت تنبؤات قريبة
من القيم الحقيقية للأسعار مما يدل على جودة التنبؤات التي تعطيها هذه الطريقة.، وقد خرجت الدراسة بعدد من
التوصيات، إذ يتعينُ على المستثمرين توجيه ثرواتهم نحو اختيار الأسهم الرابحة التي تسهمُ في تعظيم ثرواتهم. ولتحقيق ذلك؛ يُنصح بالاعتماد على نماذج شبكة العصبية الشعاعية RBF، حيث تساعد هذه النماذج في اتخاذ قرارات استثمارية أكثر فعالية وكذلك لتقليل الوقت والجهد والكلفة وتحسين جودة الخدمات المالية.
