فایل ورد کامل پیش بینی نوسانات ارزش سهام مبنی بر چشم انداز داده های آماری در بورس و بازار مبادلاتی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل پیش بینی نوسانات ارزش سهام مبنی بر چشم انداز داده های آماری در بورس و بازار مبادلاتی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۳۲ صفحه

چکیده

هدف – در مقاله حاضر با بحث در مورد رابطه بین مقدار و قیمت سهام در بازار مبادلات، هدف چگونگی بررسی گردش سرمایه خارجی است، بدین منظور که آیا لحاظ نمودن اطلاعات آماری در واقع به پیش بینی نوسان قیمت سهام کمک می نماید یا خیر.
طرح/ روش/ رویکرد پژوهش – با مقایسه مزایا و معایب نسبی دو روش عمده غیرپارامتری اصلی، و در نظر گرفتن ویژگی های سری زمانی مقدار سهام مدنظر، مدل نوسان تصادفی وابسته به مقدار سهام ( SV-VOL) براساس روش شبیه سازی APF-LW، در نهایت جهت کاوش و پیاده سازی الگوریتم های تخمین کارآمدتر استفاده شده است. میزان سهام درمدلی برای گذر تدریجی شناور گنجانده شده است، که توسط آن مسئله ناکافی بودن استفاده از اطلاعات آماری در پژوهش های گذشته حل شده، بدین معنا که توسعه مدل SV محقق شده است.
یافته های پژوهش- برآورد مؤثر از مدل SV-VOL از طریق الگوریتم متوالی مونته کارلو (SMC)، با برنامه ریزی تحقق می یابد. یافته ها نشان می دهند که اطلاعات آماری بازار بورس برای پیش بینی نوسان قیمت سهام مفید می باشند. اطلاعات آماری بازار بورس که بر عایدی سهام و رابطه قیمت-و مقدار سهام تأثیر می گذارد، به طور غیر مستقیم از نسبت سرمایه خالص به بازار سهام به دست می آید. کاهش و نوسان ارزش بورس جاری موجب ترمیم و بهبود بازار سهام نمی شوند.
محدودیت ها و مفاهیم تحقیق- اینکه که آیا لحاظ نمودن اطلاعات آماری در واقع به پیش بینی نوسان قیمت سهام و نحوه ترکیب اطلاعات آماری بازار بورس کمک می نماید یا خیر هنوز در مرحله اکتشافی است. مقاله حاضر درصدد تعیین میزان اطلاعات آماری بازار بورس با توجه به کانال های مستقیم و غیر مستقیم از چشم انداز علت معلولی است. لازم است اقدامات و نتایج مربوطه مورد آزمایش قرار گرفته و تکمیل شوند.
مفاهیم کاربردی- پژوهش های گذشته از تأثیر اطلاعات آماری موجود در بازار بورس بر روی نوسان قیمت سهام چشم پوشی نموده اند. این پژوهش، بخصوص از لحاظ مشکلات، نمونه ها، روش ها، و نتایج پژوهش، تا حدی یک مکمل مفید برای پژوهش های موجود به حساب می آید.
اصالت و اعتبار پژوهش- مدل SV با اطلاعات آماری از بازار سهام نه تنها می تواند به طور مؤثری مشکل ناکارآمدی استفاده از اطلاعات موجود در میزان سهام در شیوه های سنتی را حل نماید، بلکه دقت تخمین مدل را با نشان دادن اطلاعات آماری بازار بورس مدل از طریق پردازش وزنی، که یک مکمل مفید برای متون تحقیقاتی موجود است، بهبود می بخشد. الگوریتم SMC که با برنامه ریزی تحقق می یابد است پیشرفت وتوسعه الگوریتم های غیر پارامتریک مفید است. مقاله حاضر تلاش مفیدی برای تعیین میزان اطلاعات آماری بازار بورس نموده، برخی نتایج سودمند به دست آمده است.

– نتیجه گیری

پژوهش های قبلی تأثیر اطلاعات حاوی میزان سهام بازار ارز خارجی در نوسان قیمت سهام را نادیده گرفته اند، که منجر به برآورد متعصبانه از پارامترهای مدل می شود. مدل SV-VOL با اطلاعات میزان سهام نه تنها می تواند به طور موثر مشکلات سنتی استفاده ناکافی از اطلاعات میزان سهام را حل کند، بلکه دقت تخمین مدل را بهبود می بخشد و یک مکمل مفید برای متون تحقیقاتی موجود با ارائه اطلاعات آماری به مدل از طریق پردازش وزنی محسوب می شود. الگوریتم اکتشافی SMC پیشرفت و توسعه الگوریتم غیر پارامتری در داخل را بهبود می بخشد و تلاش های مثبتی برای تایید وزن اطلاعات میزان سهام بازار ارز به دست می دهد و نتایج مفیدی ارائه می دهد. مشخص شده است که: ) اطلاعات آماری مبادلات بازار سهام برای پیش بینی نوسان قیمت سهام مفید است. برآورد مدل SV-VOL با اطلاعات آماری مبادلات بازار سهام تنها ویژگی های روند همگرایی واقعی را نشان می دهد، اما سرعت همگرایی آهسته تری دارد، و چشم پوشی از اطلاعات آماری بازار ارز یکی از دلایل این امر تلقی می شود. نتایج این پژوهش نشان می دهد که هم اطلاعات شناخته شده و هم پیام های فوری می توانند بر روند شدت مبادلات در سطوح مختلف تأثیر بگذارند.

عنوان انگلیسی:Forecast of stock price fluctuation based on the perspective of volume information in stock and exchange market~~en~~

Abstract

Purpose In the process of discussing the relationship between volume and price in the stock market, the purpose of this paper is to consider how to take the flow of foreign capital into consideration, to determine whether the inclusion of volume information really contributes to the prediction of the volatility of the stock price.
Design/methodology/approach By comparing the relative advantages and disadvantages of the two main non-parametric methods mainstream, and taking the characteristics of the time series of the volume into consideration, the stochastic volatility with Volume (SV-VOL) model based on the APF-LW simulation method is used in the end, to explore and implement a more efficient estimation algorithm. And the volume is incorporated into the model for submersible quantization, by which the problem of insufficient use of volume information in previous research has been solved, which means that the development of the SV model is realized.
Findings Through the Sequential Monte Carlo (SMC) algorithm, the effective estimation of the SV-VOL model is realized by programming. It is found that the stock market volume information is helpful to the prediction of the volatility of the stock price. The exchange market volume information affects the stock returns and the price-volume relationship, which is achieved indirectly through the net capital into stock market. The current exchange devaluation and fluctuation are not conducive to the restoration and recovery of the stock market. Research limitations/implications It is still in the exploratory stage that whether the inclusion of volume information really contributes to the prediction of the volatility of the stock price, and how to incorporate the exchange market volume information. This paper tries to determine the information weight of the exchange market volume according to the direct and indirect channels from the perspective of causality. The relevant practices and conclusions need to be tested and perfected.
Practical implications Previous studies have neglected the influence of the information contained in the exchange market volume on the volatility of stock prices. To a certain extent, this research makes a useful supplement to the existing research, especially in the aspects of research problems, research paradigms, research methods and research conclusion.
Originality/value SV model with volume information can not only effectively solve the inefficiency of information use problem contained in volume in traditional practice, but also further improve the estimation accuracy of the model by introducing the exchange market volume information into the model through weighted processing, which is a useful supplement to the existing literature. The SMC algorithm realized by programming is helpful to the further advancement and development of non-parametric algorithms. And this paper has made a useful attempt to determine the weight of the exchange market volume information, and some useful conclusions are drawn.

– Conclusions

Previous studies have neglected the influence of the information contained in the volume of foreign exchange market on the stock price volatility, which leads to the biased estimation of the model parameters. The SV-VOL model with volume information not only can effectively solve the traditional problem of insufficient use of volume information, but also further improve the estimation precision of the model and form a useful supplement to the existing literature by introducing the volume information into the model through weighted processing. The explorative SMC algorithm further advances and develops the non-parametric algorithm in the domestic, conducts beneficial attempts to confirm the information weight of exchange market volume, and gains some helpful conclusion. It is detected that: (1) The stock market trading volume information is helpful for the stock price volatility forecast. The SV-VOL model estimate with the stock market trading volume information only features obvious parameter convergence trend yet has slower convergence speed, and the negligence of exchange market volume information is deemed as one of the reasons. The research results show that both known information and instant messages can exert influence on the trading intensity at different levels.

$$en!!