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Contribution à l'étude des méthodes quantitatives d'aide à la décision –appliquées aux indices du marché d'actions
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Zakwan, Kreit |
| Copyright Year | 2007 |
| Abstract | Cette these se compose de deux parties : la premiere expose et compare les differentes methodes quantitatives d'aide a la decision utilisees dans diverses situations. La deuxieme etudie et analyse l'indice du marche boursier d'Egypte - marche considere comme inefficient parmi les marches boursiers internationaux. En consequence, nous precisons qu'il est tres difficile d'utiliser les methodes traditionnelles pour prevoir la tendance de l'indice de ce marche boursier (Bourse du Caire et d'Alexandrie : CASE). Pour cela nous avons applique la methode ARIMA de Box-Jenkins (moyenne mobile integree auto-regressive) et la methode ANN (Reseaux de Neurones Artificiels) a un echantillon d'indices du marche boursier (CASE) collecte entre 1992 et 2005, soit 3311 observations d'une serie chronologique. Les resultats obtenus ont montre que la methode traditionnelle de prediction ARIMA ne permet pas de prevoir l'indice du marche boursier de CASE, alors que la methode ANN est capable de suivre la tendance reelle de l'indice. Ces conclusions ont ete confirmees par les deux criteres de calcul du pourcentage d'erreur sur la moyenne absolue (MAPE) et de l'erreur sur la moyenne quadratique (MSE). Donc, les reseaux neuronaux pour la prediction hebdomadaire des marches boursiers financiers etant efficaces, l'investisseur individuel pourrait tirer profit de l'utilisation de cette methode de prediction pour ses propres decisions financieres. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | http://www.dphu.org/uploads/attachements/books/books_508_0.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
