(untitled) (مجلة جامعة حماة, 2020)
هدفت هذه الدراسة إلى تقييم قدرة نماذج ARIMA- ARCH والشبكات العصبونية الاصطناعية في التنبؤ باتجاه حركة مؤشر سوق دمشق للأوراق المالية كدراسة مقارنة، وبهدف المقارنة العلمية الدقيقة بين الأسلوبين في التنبؤ باتجاه حركة مؤشر سوق دمشق للأوراق المالية فقد تم تقسيم بيانات الدراسة بشكل متكافئ، (من تاريخ 1/1/2018 إلى 18/8/2019) خصصت لبناء نماذج (ARIMA- ARCH) وكذلك لتدريب الشبكة العصبونية الاصطناعية. (من تاريخ 19/08/2019 إلى 19/09/2019) خصصت للتنبؤ باتجاه حركة مؤشر سوق دمشق للأوراق المالية لكلا الأسلوبين. ومن أجل أن تكون المقارنة عادلة بين قدرة الشبكات العصبونية الاصطناعية وقدرة نماذج (ARIMA- ARCH) في التنبؤ بالاتجاه فقد تم الاعتماد فقط على القيم السابقة للمتغير المدروس (سعر إغلاق المؤشر) كمدخلات للشبكة العصبونية الاصطناعية للتنبؤ في اليوم التالي دون حساب أي مؤشرات فنية ودون إدخال أي متغيرات أخرى تساعد على التنبؤ بقيم المؤشر، وتم تحديد معاملات الشبكة (المدخلات – عدد العصبونات) باستخدام قاعدة التجربة والخطأ. وقد تم اقتراح شبكتين عصبونيتين يمكن استخدامهما للتنبؤ باتجاه حركة مؤشر سوق دمشق للأوراق المالية. ومن أهم النتائج التي تم التوصل إليها أن النموذج الأنسب للتنبؤ بمؤشر سوق دمشق للأوراق المالية باستخدام نماذج ARCH-ARIMA هو ARIMA(1.1.1) و ARCH(1). وأنه لا يمكن الاعتماد على نماذج ARCH-ARIMA للتنبؤ باتجاه حركة مؤشر سوق دمشق للأوراق المالية بينما يمكن ذلك باستخدام الشبكات العصبونية الاصطناعية وبنسبة توافق قد تصل إلى 78% وفق البيانات المتنبأ بها. وبالتالي فإنه يمكن الاعتماد على الشبكات العصبونية الاصطناعية في اتخاذ قرارات استثمارية دقيقة.