عناصر مشابهة

Principal Component Regression for Egyptian Stock Market Prediction

تفصيل البيانات البيبلوغرافية
العنوان بلغة أخرى:مكون الانحدار الرئيسي لتنبؤات البورصة المصرية
المصدر:المجلة الدولية للمعلوماتية والإعلام وتکنولوجيا الاتصال
الناشر: جامعة بني سويف
المؤلف الرئيسي: عزت، هبة (مؤلف)
المجلد/العدد:مج3, ع1
محكمة:نعم
الدولة:مصر
التاريخ الميلادي:2021
الصفحات:23 - 43
ISSN:2682-2105
رقم MD:1210737
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة:English
قواعد المعلومات:HumanIndex
مواضيع:
رابط المحتوى:
LEADER 02329nam a22002297a 4500
001 1957748
041 |a eng 
044 |b مصر 
100 |9 647531  |a عزت، هبة  |e مؤلف 
245 |a Principal Component Regression for Egyptian Stock Market Prediction 
246 |a مكون الانحدار الرئيسي لتنبؤات البورصة المصرية 
260 |b جامعة بني سويف  |c 2021 
300 |a 23 - 43 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |b Financial markets are very rich with information and variables. In contradiction to the Efficient Market Hypothesis, much research has been conducted to predict asset prices with promising accuracy. However, ensuring good models requires extracting important information from given data sets. This paper investigates the main Egyptian Stock Exchange index (EGX 30) and constructs some alternative portfolios by identifying important linear combinations of EGX 30 constituents. This could be approached by a dimensionality reduction technique, which is performed following the principal components analysis (PCA). The results show that the first three Principal Components (PCs) could summarize 83% of data variability. Each one of the first three PCs highlights the most contributed individual stocks. These three PCs provide investors with alternative portfolios. Moreover, a Principal Component Regression (PCR) model is built to predict the future behavior of the EGX 30. The performance of the obtained PCR model is very well. This result is reached by comparing observed values of EGX 30 with the predicted ones (R-squared estimated as 0.98). 
653 |a الأسواق المالية  |a البورصة المصرية  |a المؤشرات الاقتصادية 
692 |b Dimensionality Reduction  |b EGX 30  |b Principal Component Regression  |b Multiple Imputation 
773 |4 فلم، راديو، تلفاز  |6 Film, Radio, Television  |c 001  |e The International Journal of Informatics, Media and Communication Technology  |f The International Journal of Informatics, Media and Communication Technology  |l 001  |m مج3, ع1  |o 2358  |s المجلة الدولية للمعلوماتية والإعلام وتکنولوجيا الاتصال  |v 003  |x 2682-2105 
856 |u 2358-003-001-001.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a HumanIndex 
999 |c 1210737  |d 1210737