پیش‌بینی تلاطم قیمت سهام و نرخ ارز با رویکرد مقایسه‌ای الگوی ژئومتریک حرکت قطره و شبکه‌های عصبی

نویسندگان

    روزبه زارع زاده گروه حسابداری، واحد سمنان، دانشگاه آزاد اسلامی، سمنان، ایران
    آرتین بیطاری * گروه حسابداری، واحد شهرقدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران Beytari@iau.ac.ir
    محمدرضا قربانیان گروه مدیریت، واحد شهرقدس، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
    حسین بدیعی گروه حسابداری، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

کلمات کلیدی:

الگوی براونی حرکت قطره, الگوی شبکه عصبی, تلاطم شاخص قیمت سهام, نرخ ارز

چکیده

هدف این پژوهش مقایسه قدرت پیش‌بینی الگوی ژئومتریک حرکت قطره و شبکه عصبی در تبیین و پیش‌بینی تلاطم شاخص قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران و نرخ ارز است. پژوهش حاضر از نوع کاربردی و با رویکرد کمی است. جامعه آماری شامل شاخص کل قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران و نرخ ارز رسمی و نمونه پژوهش داده‌های ماهانه طی دوره ۱۳۹۱ تا ۱۴۰۲ می‌باشد. ابتدا وجود تلاطم با آزمون ARCH بررسی شد، سپس الگوسازی تلاطم با استفاده از الگوی ژئومتریک حرکت قطره مبتنی بر حل عددی معادلات دیفرانسیل تصادفی و الگوریتم فوکر–پلانک انجام گرفت و نتایج آن با خروجی شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم یادگیری آنلاین مقایسه شد. معیارهای ارزیابی شامل ضریب تشخیص (R²) و مجموع مجذور خطا (RMSE) بودند. نتایج نشان داد که برای شاخص قیمت سهام، الگوی حرکت قطره دارای ضریب تشخیص 0.5751 و RMSE برابر با 0.059 است، در حالی که شبکه عصبی به ترتیب R² برابر با 0.438 و RMSE برابر با 0.448 را نشان داد. برای نرخ ارز نیز الگوی حرکت قطره با R² برابر با 0.5245 و RMSE برابر با 0.026 عملکرد بهتری نسبت به شبکه عصبی با R² برابر با 0.410 و RMSE برابر با 0.447 ارائه نمود. در نتیجه هر دو فرضیه پژوهش مبنی بر برتری معنادار الگوی حرکت قطره تأیید شدند. الگوی ژئومتریک حرکت قطره نسبت به شبکه عصبی از دقت و قدرت توضیح‌دهندگی بالاتری در پیش‌بینی تلاطم شاخص قیمت سهام و نرخ ارز برخوردار است و می‌تواند ابزار کارآمدتری برای تحلیلگران مالی و تصمیم‌گیران سرمایه‌گذاری باشد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Abdi Seyyed Kalaei, M., Mo'tameni, M., & Mosleh, H. (2025). The effect of exchange rate fluctuations on unemployment in MENA countries. Biannual Scientific Journal of Economic Studies and Policies.

Agustini, F. (2018). Stock price prediction using geometric Brownian motion. Journal of Physics: Conference Series, 974, 012047. https://doi.org/10.1088/1742-6596/974/1/012047

Alemu, F. M. (2025). An Empirical Analysis of the Nexus between Inflation, Exchange Rate, Unemployment and Economic Growth in Ethiopia: A Granger Casualty Approach. https://doi.org/10.1177/09750878241234254

Amat, C., Michalski, T., & Stoltz, G. (2018). Fundamentals and exchange rate forecastability with simple machine learning methods. Journal of International Money and Finance, 88, 1-24. https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2018.06.003

Arias, C. K., Michel, H., & Alonso-Marroquin, F. (2020). Stationary of detrended price return in stock markets.

Bentis, D., & Lyu, W. t. (2022). Research on Geometric Brownian motion and its practice in pricing. 2022 3rd Asia Service Sciences and Software Engineering Conference (ASSE'22), New York, NY, USA. https://doi.org/10.1145/3523181.3523204

Brătian, A.-M. A., Mihaiu, D. M., & Șerban, R.-A. (2022). Geometric Brownian Motion (GBM) of Stock Indexes and Financial Market Uncertainty in the Context of Non-Crisis and Financial Crisis Scenarios. Mathematics, 10(3), 309. https://doi.org/10.3390/math10030309

Candian, G., & De Leo, P. (2025). Imperfect exchange rate expectations. Review of Economics and Statistics, 107(5), 1406-1423. https://doi.org/10.1162/rest_a_01343

Chahuán-Jiménez, K. (2024). Neural Network-Based Predictive Models for Stock Market Index Forecasting. Journal of Risk and Financial Management, 17(6), 242. https://doi.org/10.3390/jrfm17060242

Chang, V., Xu, Q. A., Chidozie, A., & Wang, H. (2024). Predicting Economic Trends and Stock Market Prices with Deep Learning and Advanced Machine Learning Techniques. Electronics, 13(17), 3396. https://doi.org/10.3390/electronics13173396

Chen, W., Yan, B., Lian, G., & Zhang, Y. (2016). Numerically pricing American options under the generalized mixed fractional Brownian motion model. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 451, 180-189. https://doi.org/10.1016/j.physa.2015.12.154

Demšar, J., & Zupan, B. (2021). Hands-on training about overfitting. Plos Computational Biology, 17(3), e1008671. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008671

Khosravi, A., & Amirhosseini, S. M. J. (2023). Providing a stock price prediction method using improved hybrid machine learning algorithms. Journal of Computing and Distributed Systems, 6(1), 74-88.

Murshed, B. A. H., Al-Ariki, H. D. E., & Mallappa, S. (2020). Semantic Analysis Techniques using Twitter Datasets on Big Data: Comparative Analysis Study. Computer Systems Science and Engineering, 35, 495-512. https://doi.org/10.32604/csse.2020.35.495

Pirpour, H., & Samsami Mazra'e Akhound, H. (2025). Evaluating the effect of exchange rate fluctuations on core inflation using the stochastic Mundell-Fleming model and diagnosing the reciprocal relationship between exchange rate fluctuations and inflation deviations in Iran. Quantitative Economics.

Rouf, N., Malik, M. B., Arif, T., Sharma, S., Singh, S., Aich, S., & Kim, H. C. (2021). Stock Market Prediction Using Machine Learning Techniques: A Decade Survey on Methodologies, Recent Developments, and Future Directions. Electronics, 10(21), 2717. https://doi.org/10.3390/electronics10212717

Sadeghi, H., Fadaei Nejad, M. E., & Varzideh, A. (2019). Application of Geometric Brownian Motion in predicting gold prices and exchange rates. Investment Knowledge, 8(30), 251-269.

Saeedi, A., Fallahi, M., & Esmaeilpour Moghadam, H. (2025). The Impact of Uncertainty from Monetary and Exchange Rate Policies on Financial Stability: A Markov Regime-Switching Approach in Iran's Economy. Monetary and Financial Economics. https://doi.org/10.22067/mfe.2025.93017.1537

Santoso, M., Sutjiadi, R., & Lim, R. (2018). Indonesian stock prediction using support vector machine (svm). Matec Web of Conferences, 164, 01031. https://doi.org/10.1051/matecconf/201816401031

Sarraf Nejad, R., Owhadi, F., & Madanchi Zaj, M. (2023). Improved Geometric Water Drop Motion pattern in presenting the volatility pattern of financial markets. Advertising and Sales Management. https://doi.org/JABM.3.2.15564.350428

Shavvalpour Arani, S., Mohseni, R., & Kordtabar Firoozjaei, H. a.-D. (2024). An Asymmetric Analysis of the Impact of Oil Price, Exchange Rate, and Their Uncertainties on Unemployment in Oil-Exporting Countries. Macroeconomic Research Journal, 19(2), 37-70.

Sinha, A. (2024). Daily and Weekly Geometric Brownian Motion Stock Index Forecasts. Journal of Risk and Financial Management, 17(10), 434. https://doi.org/10.3390/jrfm17100434

Su, H., Zhou, N., Wu, Q., Bi, Z., & Wang, Y. (2023). Investigating price fluctuations in copper futures: Based on EEMD and Markov-switching VAR model. Resources Policy, 82, 103518. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.103518

Taftiyan, A., Mirzababaei Mazraeh Akhond, M., & Oliaei Bajgani, A. S. (2023). A systematic review of the machine learning approach in stock price prediction in the form of a time series model. The 2nd National Conference on Modern Applied Research in Accounting, Damghan. https://civilica.com/doc/1964451

Tejesh, H. R. (2024). Impact of Inflation and Exchange Rate on Stock Market Returns in India: An ARDL Approach. Theoretical & Applied Economics, 31(2), 25-36. https://doi.org/10.2139/ssrn.4889476

Yao, W., Zhang, Y., Chang, S., Li, J., Zhao, Q., & Ge, F. (2022). Stock price analysis and forecasting based on machine learning.

Zhang, W., & Lu, B. (2024). Stock Trend Prediction with Machine Learning: Incorporating Inter-Stock Correlation Information through Laplacian Matrix. Big Data and Cognitive Computing, 8(6), 56. https://doi.org/10.3390/bdcc8060056

Ziaei Najafabadi, M. R., & Ghazi Fini, S. R. (2023). Analysis and comparison of statistical volatility analysis patterns with the numerical method of the Water Drop Motion algorithm for the stock price index of the Tehran Stock Exchange. Financial Engineering and Securities Management, 14(54), 268-285.

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۵/۰۷/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۵/۱۵

بازنگری

۱۴۰۴/۱۰/۰۳

پذیرش

۱۴۰۴/۱۰/۱۰

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

زارع زاده ر. . . . . . . .، بیطاری آ.، قربانیان م. . . . . . .، و بدیعی ح. . . . . . . . (1405). پیش‌بینی تلاطم قیمت سهام و نرخ ارز با رویکرد مقایسه‌ای الگوی ژئومتریک حرکت قطره و شبکه‌های عصبی. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 1-17. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/334

مقالات مشابه

1-10 از 123

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.

مقالات بیشتر خوانده شده از همین نویسنده