Artificial neural networks vs. ARIMA-GARCH in stock market prediction : the case of Tunisia and Morocco
العناوين الأخرى
التنبؤ بأسعار الأسهم باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية و نموذج ARIMA-GARCH : حالة أسواق تونس و المغرب
المؤلفون المشاركون
Maqrani, Ahlam
Sharabi, Abd al-Aziz
المصدر
العدد
المجلد 5، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 279-300، 22ص.
الناشر
عبد الحميد مهري-جامعة قسنطينة 2 كلية العلوم الاقتصادية و التجارية و علوم التسيير
تاريخ النشر
2018-12-31
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
22
التخصصات الرئيسية
الاقتصاد و التجارة
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The objective of the present paper is to predict the future evolution of the Moroccan and the Tunisian stock markets using Artificial Neural Networks namely, the Multilayer Perceptron with Back-propagation, and the Auto Regressive Integrated Moving Average with Conditional Heteroskedasticity (ARIMA-GARCH).
Data consisted of daily closing stock prices from 2013 to 2016 (785 observations).
Results showed that artificial neural networks have produced a much lower prediction error compared to ARIMA-GARCH.
It was concluded that ANNs are much more powerful than ARIMA-GARCH.
However, their predictive ability is closely related to how well they are designed
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Maqrani, Ahlam& Sharabi, Abd al-Aziz. 2018. Artificial neural networks vs. ARIMA-GARCH in stock market prediction : the case of Tunisia and Morocco. Revue Dirassat Iqtissadiya،Vol. 5, no. 2, pp.279-300.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-926217
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Maqrani, Ahlam& Sharabi, Abd al-Aziz. Artificial neural networks vs. ARIMA-GARCH in stock market prediction : the case of Tunisia and Morocco. Revue Dirassat Iqtissadiya Vol. 5, no. 2 (Dec. 2018), pp.279-300.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-926217
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Maqrani, Ahlam& Sharabi, Abd al-Aziz. Artificial neural networks vs. ARIMA-GARCH in stock market prediction : the case of Tunisia and Morocco. Revue Dirassat Iqtissadiya. 2018. Vol. 5, no. 2, pp.279-300.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-926217
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 297-300
رقم السجل
BIM-926217
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر