فهرس المقالات نگار آقایی فر


  • المقاله

    1 - Applying Optimized Mathematical Algorithms to Forecast Stock Price Average Accredited Banks in Tehran Stock Exchange and Iran Fara Bourse
    Advances in Mathematical Finance and Applications , العدد 4 , السنة 4 , تابستان 2019
    The effective role of capital in every country flows through giving guidelines for capital and resources, generalizing companies and sharing development projects with public, and also adding accredited companies stock market requires appropriate decision making for shar أکثر
    The effective role of capital in every country flows through giving guidelines for capital and resources, generalizing companies and sharing development projects with public, and also adding accredited companies stock market requires appropriate decision making for shareholders and investors who are willing to buy shares based on price mechanism. Forecasting stock price has always been a challenging task, since it is affected by many economic and non-economic factors and variables; therefore, selecting the best and the most efficient forecasting model is tough and essential. Up to now applying weighted mean called weighted mean price has been used to forecast industry average price for companies in the stock market and investors were forecasting based on this method. First we have identified 10 accredited banks in TSE and 10 banks in Iran Fara Bourse. In this article, by applying one of the mathematical optimizing techniques, industry means got calculated based on optimized parameters and compared with the industry average; in this statement we strived to find another variable that could forecast with less deviation. In the following study, by calculating frequency level of deviations, average for price forecasting in banking industry during five years is examined. Finally, the research suggests that, instead of using mean of industry average, it is better to use mean average of golden number, which will lead us to more accurate results. تفاصيل المقالة

  • المقاله

    2 - استفاده از الگوریتم ترکیبی سری های زمانی فازی برای پیش بینی قیمت سهام و مقایسه آن با قیمت های سهام محاسبه شده با الگوریتم نسبت طلایی در شرکت های پذیرفته شده بورس تهران
    مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار , العدد 1 , السنة 10 , بهار 1398
    اهمیت ویژه بازار سرمایه در کشورها ،در توسعه اقتصادی آنها از طریق هدایت مؤثر سرمایه ها و تخصیص بهینه منابع ،غیرقایل انکار است.سرمایه گذاری در بازار سهام مستلزم تصمیم گیری در خصوص خرید سهام جدید وحفظ یا فروش سهام موجود می باشد که این خود نیازمند دستیابی به اطلاعاتی در خصو أکثر
    اهمیت ویژه بازار سرمایه در کشورها ،در توسعه اقتصادی آنها از طریق هدایت مؤثر سرمایه ها و تخصیص بهینه منابع ،غیرقایل انکار است.سرمایه گذاری در بازار سهام مستلزم تصمیم گیری در خصوص خرید سهام جدید وحفظ یا فروش سهام موجود می باشد که این خود نیازمند دستیابی به اطلاعاتی در خصوص آینده قیمت بازار سهام می باشد.پیش بینی قیمت سهام به علت تاثیر پذیری از تعداد بسیاری از عوامل و متغیرهای اقتصادی و غیر اقتصادی همواره امری مهم و چالش برانگیز بوده،به طوری که انتخاب بهترین و کارآمدترین مدل به منظور پیش بینی آن امری ضروری و در عین حال دشوار میباشد. برای این پیش بینی نیازمند یک مدل و الگوریتم محاسباتی هستیم که بتواند به صورت سیستماتیک به این فرآیند بپردازد.ویژگی این بررسی در این است که علاوه بر امکان پیش بینی، امکان مقایسه قیمتهای پیش بینی شده را بادرنظرگرفتن یکی از چندین صنایع بورسی با قیمت محاسبه شده توسط الگوریتم نسبت طلایی در اختیار سرمایه گذاران قرار می دهد. در این بین صنعت بانکداری انتخاب شده و تمامی بانک های موجود در بورس و فرابورس مورد بررسی قرار گرفته و نتایج یکی از آنها در این مقاله ارائه شده است.همچنین از سری زمانی و منطق فازی برای واقعی سازی داده ها استفاده شده است.روش ترکیبی مذکور بر روی میانگین هفتگی قیمت های بورس اوراق بهادار تهران به کارگرفته شده است. در این تحقیق سعی گردیده ، وضعیت های خرید یا فروش سهام برای سرمایه گذاران با روابط محاسباتی نشان داده شود. تفاصيل المقالة