Predicting the stock return direction using artificial neural network : the case of Amman Stock Exchange
Other Title(s)
التنبؤ باتجاه العائد السوقي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية : حالة بورصة عمان
Author
Source
Jordan Journal of Business Administration
Issue
Vol. 8, Issue 3 (30 Sep. 2012), pp.566-580, 15 p.
Publisher
University of Jordan Deanship of Academic Research (DAR)
Publication Date
2012-09-30
Country of Publication
Jordan
No. of Pages
15
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تهدف هذه الدراسة إلى قياس مقدرة الشبكات العصبية الاصطناعية على التنبؤ باتجاه العوائد السوقية لأسعار الأسهم قبل عام على حدوثها.
و لتحقيق ذلك طبقت الدراسة التحليل الأساسي على الشركات المساهمة العامة الصناعية و الخدمية الأردنية خلال الفترة من عام 1999 إلى عام 2009.
و قد تم استعمال خمسة متغيرات مستقلة لتحقيق أهداف الدراسة، هي التغير في الأرباح و مستوى الأرباح و نسبة القيمة السوقية إلى القيمة الدفترية و نسبة الأرباح الموزعة إلى القيمة السوقية و نسبة العائد إلى حقوق المساهمين.
و قد تم استخدام مقاييس وصفية و تحليل الارتباط و تحليل الانحدار لاستطلاع البيانات قبل تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية عليها، و تم ربط المتغيرات المستقلة لسنة معينة مع عوائد الأسهم لسنة لاحقة.
و أظهرت الدراسة أن الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على التنبؤ بعوائد الأسهم بدرجة دقة بلغت % 80.2 في عينة التعلم و % 58.1 في عينة الاختبار.
Abstract EN
This study aims at measuring the ability of artificial neural networks (ANNs) to predict the direction of one-year ahead stock return.
It applies fundamental analysis on the Jordanian industrial and service corporations over the period 1999 to 2009.
Five independent variables are used to achieve the objective of this study, which are earnings change, earnings level, the ratio of market value of equity to book value of equity, dividend yields, and return on equity.
Descriptive measures, correlation analysis, and regression analysis are also used to explore data before (ANNs) are used to predict stock return.
The above variables were modeled, as lag variables, with stock return.
The findings of the study show that (ANNs) are able to predict stock return with accuracy of 80.2 % in the training sample and 58.1 % in the test sample.
American Psychological Association (APA)
Khamis, Bashir Ahmad. 2012. Predicting the stock return direction using artificial neural network : the case of Amman Stock Exchange. Jordan Journal of Business Administration،Vol. 8, no. 3, pp.566-580.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-311398
Modern Language Association (MLA)
Khamis, Bashir Ahmad. Predicting the stock return direction using artificial neural network : the case of Amman Stock Exchange. Jordan Journal of Business Administration Vol. 8, no. 3 (2012), pp.566-580.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-311398
American Medical Association (AMA)
Khamis, Bashir Ahmad. Predicting the stock return direction using artificial neural network : the case of Amman Stock Exchange. Jordan Journal of Business Administration. 2012. Vol. 8, no. 3, pp.566-580.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-311398
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 578-579
Record ID
BIM-311398