الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: محفظة
-
تقييم تأثير رموز الطاقة المتجددة على أسواق الأسهم في دول البريكس: نهج جديد للتنويع
2024 | المؤلف: Shoaib Ali وآخرون | المجلة: Energy Economics | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تستكشف هذه الدراسة الترابط بين أسواق الأسهم في دول البريكس ورموز الطاقة المتجددة، باستخدام نموذج الانحدار الذاتي المتجه مع معلمات متغيرة زمنياً (TVP-VAR) لتحليل كل من الترابط الثابت والديناميكي. تكشف الأبحاث عن تسرب عائدات كبير من أسواق البريكس إلى رموز الطاقة المتجددة، وخاصةً خلال جائحة COVID-19، مما يشير إلى أن أسواق البريكس تعمل كمرسلات بينما…
-
المرونة في تعزيز مرونة سلسلة التوريد: تطوير محفظة قدرات المرونة في حالة حدوث اضطراب شديد
2024 | المؤلف: Md. Maruf Hossan Chowdhury وآخرون | المجلة: Global Journal of Flexible Systems Management | المجال: الاستراتيجية والإدارة (Strategy and Management)تستكشف الدراسة تكوينات بديلة لاستراتيجيات مرونة سلسلة التوريد لتعزيز أداء سلسلة التوريد (SCP) خلال الاضطرابات الشديدة، وخاصة في سياق جائحة COVID-19. باستخدام نهج متعدد الطرق، تتكون الأبحاث من ثلاث مراحل: استكشاف نوعي لعوامل خطر سلسلة التوريد واستراتيجيات التخفيف، تطبيق نشر وظيفة الجودة ودراسات حالة كمية لتحديد عوامل الخطر الحرجة واستراتيجيات المرونة، وتحليل مقارن نوعي باستخدام…
-
التنقل في المشهد المالي: قوة وقيود نموذج ARIMA
2024 | المؤلف: Jin Liu | المجلة: Highlights in Science Engineering and Technology | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)نموذج المتوسط المتحرك التكاملي الذاتي الانحدار (ARIMA) هو أداة إحصائية محورية لتحليل بيانات السلاسل الزمنية وعمل التنبؤات، خاصة في قطاع المالية. لقد أدى تطبيقه إلى تحقيق دقة في توقع أسعار الأسهم تتجاوز 70%، مما يساعد المتداولين والمستثمرين بشكل كبير. عند دمجه مع نماذج التباين الشرطي الذاتي العام (GARCH)، يمكن أن يقلل ARIMA من تقلب المحفظة…
-
نموذج التعلم العميق المعزز لإدارة محفظة الأسهم بناءً على دمج البيانات
2024 | المؤلف: Haifeng Li وآخرون | المجلة: Neural Processing Letters | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الدراسة تطبيق التعلم المعزز العميق (DRL) لإدارة محافظ الأسهم، مع معالجة القيود التي تواجه الطرق التقليدية التي تعتمد بشكل أساسي على أسعار الأسهم في الوقت الحقيقي. من خلال دمج ميزات إضافية مثل المؤشرات المالية للأسهم واستخدام نظرية ماركويتز للمتوسط-التباين لارتباط الأسهم، طور المؤلفون نموذجًا ثلاثي الوكلاء يسمى نظام إدارة محافظ الأسهم القائم على…
-
إيفوفوليو: طريقة تحسين المحفظة تعتمد على الخوارزميات التطورية متعددة الأهداف
2024 | المؤلف: Alfonso Guarino وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث EvoFolio، وهي طريقة جديدة لاختيار المحفظة المثلى باستخدام الخوارزميات التطورية متعددة الأهداف، وتحديداً خوارزمية الفرز الجيني غير المهيمن-II (NSGA-II). تهدف هذه الطريقة إلى تعظيم العوائد وتقليل المخاطر في الوقت نفسه، مما يعالج التحدي الطويل الأمد في تحسين المحفظة. يسمح EvoFolio بتفاعل المستخدم، مما يمكّن المستثمرين من دمج تفضيلاتهم في الخوارزمية، وبالتالي تعزيز…
-
التنبؤ بتغيرات أسعار الأسهم باستخدام شبكة عصبية ذاكرة طويلة وقصيرة المدى مع برمجة جينية رمزية
2024 | المؤلف: Qi Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا مبتكرًا يجمع بين البرمجة الجينية الرمزية (SGP) وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لتعزيز توقعات عوائد الأسعار العرضية لـ 4,500 سهم مدرج في السوق الصينية من 2014 إلى 2022. يعتمد النموذج على مجموعة بيانات Alpha Pool الخاصة بـ S&P للصين، مستخدمًا تقنيات تعزيز البيانات واستخراج الميزات. تشير النتائج إلى تحسينات…