no-img
پروژه پرو

دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی

پروژه پرو
اطلاعیه های سایت

گزارش خرابی لینک
اطلاعات را وارد کنید .

ادامه مطلب

PDF
دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی 31 صفحه PDF📘
pdf
اکتبر 26, 2024
حجم فایل: 1MB
نویسنده: پروژه پرو
۱۰,۰۰۰ تومان

دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی 31 صفحه PDF📘


دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی

سایت پروژه پرو دانلود فایل پی دی اف مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی 31 صفحه PDF📘 را با بهترین کیفیت و به صورت کامل برای شما عزیزان قرار داده است. همواره مدل سازی و پیش بینی متغیرهای مالی یکی از موضوع های مورد علاقه و مهم برای اقتصاددانان بوده است. در این مقاله، ساختاری برای پیش بینی سری های زمانی ارایه شده است که با استفاده از رویکرد محاسبات نرم این امکان را فراهم می آورد تا بتوان با دقت بیشتر مقادیر آینده یک سری زمانی را پیش بینی کرد. با سایت پروژه پرو برای ادامه مطالب همراه باشید.

مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی pdf

در این روش، با استفاده از تجزیه موجک، نویز های تصادفی داده های ورودی شبکه عصبی فازی تطبیقی کاهش می یابد و ازاین رو، این عمل باعث کاهش خطا و بهبود در پیش بینی سری زمانی آشوبی موردنظر می شود.

خرید مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی

در این مقاله، روش یادشده با استفاده از سری بازده بورس اوراق بهادار تهران در بازه زمانی 8/1/1390 تا 1/07/1395 مورد ارزیابی قرار گرفته که نتایج بیان کننده برتری روش پیشنهادی نسبت به سایر روش ها است.

دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی

____________________________

📕 نام مقاله: پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی

____________________________

🖊️ نویسنده: علی رئوفی

____________________________

📃 تعداد صفحات: 31 صفحه

____________________________

🏷️ موضوع مقاله: اقتصاد

____________________________

مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی

همچنین معنا داری اختلاف در پیش بینی مدل های مختلف با استفاده از آزمون MGN مورد بررسی قرار گرفت که نتایج نشان دهنده اختلاف معنا دار در پیش بینی مدل های مختلف بود.

دانلود پی دی اف مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی

در دنیای بازارهای مالی، سهم از نظر حقوق دارنده سهام، به دو دسته ممتاز و عادی دسته‌ بندی می‌ شود. سهم عادی که در بورس تهران فقط از این نوع سهم معامله می‌ شود، قسمتی از مالکیت شرکت است و تمام ریسک موجود در فعالیت اقتصادی شرکت را به میزان سهامی که سهام دار در اختیار دارد، شامل می شود.

پیشنهاد های برای دوستداران انواع مقاله ها :

مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی مقاله خواندنی و جذاب از دسته مقاله ها است. اگر از این مقاله جذاب لذت برده اید گزینه های دیگر را برای مطالعه به شما پیشنهاد میکنم

 

دانلود شیوه تهیه و به کار گیری چگونه است؟

بر روی گزینه افزودن به سبد خرید کلیک کنید بعد طی مراحل و پرداخت وجه از طریق کارت های شتاب محصول برای دانلود آماده خواهد شد . سپس از محصول دریافت شده پرینت تهیه نمایید. اگر در خرید اینترنتی مشکل دارید از طریق کانال پروژه پرو و یوزر ارتباط با ما اطلاع دهید تا از طریق کارت به کارت محصول رو تهیه نمایید.

😍 چقدر خوشت اومد !


تصاویر پیش نمایش


دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی 31 صفحه PDF📘-1
دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی 31 صفحه PDF📘-1
دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی 31 صفحه PDF📘-1
دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی 31 صفحه PDF📘-1
دانلود مقاله پیش بینی بازده سهام تهران با استفاده از ترکیب تجزیه موجک و شبکه عصبی فازی تطبیقی علی رئوفی 31 صفحه PDF📘-1

دیدگاه ها


دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *