ناقشت دراسة  في كلية الإدارة والاقتصاد بجامعة كربلاء “توظيف التعلم الآلي في تعزيز دقَة التنبؤ بعوائد المحفظة الاستثمارية مقارنة بنماذج تقليدية (دراسة تحليلية مقارنة لعَينة من الشركات المدرجة في سوق العراق للأوراق الماليًة للمُدة 2016-2024)” للطالب « حسين إسماعيل حسين »إلى مجلس كلية الإدارة والاقتصاد / جامعة كربلاء وهي جزء من متطلبات نيل درجة دكتوراه فلسفة في علوم إدارة الأعمال

هدفت الدراسة إلى تحليل وتقييم قدرة النماذج التقليدية ونماذج التعلم الآلي في التنبؤ بعوائد الأسهم في سوق العراق للأوراق المالية للمدة ( 2016–2024)

توصلت الدراسة إلى أن نموذج (LSTM) يتفوق بوضوح في دقة التنبؤ بعوائد الأسهم في سوق العراق للأوراق المالية، بفضل قدرته على التقاط الأنماط الزمنية المعقدة والعلاقات غير الخطية بين العوامل المالية والعوائد، وهو ما يشير إلى ملاءمته العالية لبيئة سوق تتسم بعدم الاستقرار والتقلب.

أوصت الدراسة الى ضرورة تبنّي نماذج التعلم العميق (LSTM) في التحليلات المالية والتنبؤ بعوائد الأسهم في سوق العراق للأوراق المالية، لما أثبتته من تفوق في رصد الأنماط غير الخطية والتقلبات السوقية. ويتم ذلك عبر تدريب كوادر هيئة الأوراق المالية والمحللين الماليين على استعمال أدوات البرمجة الإحصائية (Python، R،) لتطبيق هذه النماذج في تحليل العوائد.

تألفت اللجنة من
أ.د علي أحمد فارس رئيساً
أ.د محمد تركي عبدالعباس عضواً
أ.م.د حيدر ناصر حسين عضواً
أ.م.د هبة الله مصطفى السيد عضواً

أ.م.د سؤدد علي عبد العباس عضواً
أ.د حسام حسين شياع عضواً ومشرفا
أ.م.د  حيدر خضير جوان عضواً ومشرفاً