التنبؤ بأداء الأسواق المالية الناشئة باستخدام الشبكات العصبية NARX-NAR

الملخص

إن من أكبر التحديات التي تواجه المستثمرين على المستوى الدولي هي قياس أداء عملياتهم الاستثمارية
ضمن هيكلية محفظة استثمارية دولية من خلال التنبؤ بالأداء المستقبلي للمؤشر المعياري لها.
قمنا في هذا البحث بدارسة وتحليل الأسعار المكونة للمؤشر الدولي للأسواق المالية الناشئة

( MSCI Emerging ( Open-Max-Min-Close كسلسلة زمنية بناءً على اختبار عدة طرق لنمذجة
سعر الإغلاق بالاعتماد على الشبكات العصبية الاصطناعية للانحدار الذاتي غير الخطي NAR
و NARX والمقارنة فيما بينها، وذلك من أجل إيجاد نموذج عصبي ذو دقة عالية قادراً على
الاستجابة السريعة للتغيرات السعرية بشكل ديناميكي من خلال التنبؤ بسعر الإغلاق المستقبلي
للمؤشر العام والذي يمثل محفظة السوق المعيارية لدعم عملية اتخاذ قرارات التداول في الأسواق
الناشئة. وتوصلت الدارسة إلى إمكانية بناء نموذج للتنبؤ بالسعر المستقبلي للمؤشر العام للأسواق المالية
الناشئة بالاعتماد على عدة متغيرات تتعلق بالأسعار المكونة له كسلسلة زمنية باستخدام شبكة NARX
العصبية حيث كانت النتائج أدق من نتائج النموذج الذي تم بناؤه بالاعتماد على متغير وحيد هو سعر
الإغلاق ( Close ) كسلسلة زمنية باستخدام شبكة NAR العصبية، حيث تم بناء النماذج بالاعتماد على
برنامج Matlab وتم التأكد من فعالية النماذج وقابليتها للتعميم بالاعتماد على متوسط مربع الخطأ MSE
بين القيم الفعلية والمتوقعة لسعر الإغلاق، إذ بليت قيمة MSE لنموذج شبكة NARX 0.00012653
وقيمة MSE لنموذج شبكة NAR 0.00015258