فعالية التنبؤ بمؤشر بورصة فلسطين باستخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية : مقارنة بنموذج الانحدار الذاتي
Other Title(s)
The effectiveness of predicting the Palestine exchange index using the artificial neural networks : model in comparison with autoregressive model
Author
Source
مجلة جامعة القدس المفتوحة : للبحوث الإدارية و الاقتصادية
Issue
Vol. 3, Issue 10 (31 Dec. 2018), pp.75-95, 21 p.
Publisher
al-Quds Open University Deanship of Scientific Research and Graduate Studies
Publication Date
2018-12-31
Country of Publication
Palestine (West Bank)
No. of Pages
21
Main Subjects
Abstract EN
This study aimed atpredicting Al-Quds Index of Palestine Exchange (PEX) using Artificial Neural Network (ANN) in comparison with Autoregressive model (AR).
To do so, daily data database is used covering the period from 3/1/2010 until 28/2/2018.
The main finding of this study is that ANN model has better forecasting performance than AR model.
Therefore, the study recommended using ANN to forecast Al-Quds Index of Palestine Stock Exchange
American Psychological Association (APA)
درويش، مروان جمعة محمد. 2018. فعالية التنبؤ بمؤشر بورصة فلسطين باستخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية : مقارنة بنموذج الانحدار الذاتي. مجلة جامعة القدس المفتوحة : للبحوث الإدارية و الاقتصادية،مج. 3، ع. 10، ص ص. 75-95.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-849785
Modern Language Association (MLA)
درويش، مروان جمعة محمد. فعالية التنبؤ بمؤشر بورصة فلسطين باستخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية : مقارنة بنموذج الانحدار الذاتي. مجلة جامعة القدس المفتوحة : للبحوث الإدارية و الاقتصادية مج. 3، ع. 10 (كانون الأول 2018)، ص ص. 75-95.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-849785
American Medical Association (AMA)
درويش، مروان جمعة محمد. فعالية التنبؤ بمؤشر بورصة فلسطين باستخدام نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية : مقارنة بنموذج الانحدار الذاتي. مجلة جامعة القدس المفتوحة : للبحوث الإدارية و الاقتصادية. 2018. مج. 3، ع. 10، ص ص. 75-95.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-849785
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 94-95
Record ID
BIM-849785
