Predicting the profitability of the stock market during a pandemic

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

2022

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

Aksaray Üniversitesi

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

This paper investigates the impact of the Covid-19 pandemic in predicting the profitability of the stock market of the ten most hit countries at the beginning of the pandemic. The study employed the Artificial Neural Network models for the analysis. Specifically, the Backward Propagation (BP) and Feed-Forward (FF) Neural Network models are used to predict the profitability of the stock market on a daily time frame. Taking Covid-19 into account, the estimation result shows that the Neural Network built is resilient in its ability to forecast the profitability of the stock market in Brazil and China. However, in the case of Germany, Russia, Turkey, and the United States, the Neural Network is partly resilient in its forecasting ability; predicted profitability deviated from the actual profitability in some of the periods. For the remaining countries in the sample, the Artificial Neural Network is found to have a weak prediction power.
Bu makale, pandeminin başlangıcında en çok etkilenen on ülkenin borsalarının karlılığını tahmin etmede Covid-19 pandemisinin etkisini araştırmaktadır. Çalışma, analiz için Yapay Sinir Ağı modellerini kullandı. Spesifik olarak, Geriye Yayılım (BP) ve İleri Beslemeli (FF) Sinir Ağı modelleri, borsanın günlük bir zaman diliminde karlılığını tahmin etmek için kullanılır. Covid-19 dikkate alındığında, tahmin sonucu, oluşturulan Sinir Ağının Brezilya ve Çin'deki borsanın karlılığını tahmin etme yeteneğinde esnek olduğunu gösteriyor. Ancak Almanya, Rusya, Türkiye ve Amerika Birleşik Devletleri örneğinde, Sinir Ağı tahmin yeteneğinde kısmen esnektir; Bazı dönemlerde tahmin edilen kârlılık fiili kârlılıktan sapmıştır. Örneklemde kalan ülkeler için Yapay Sinir Ağının zayıf bir tahmin gücüne sahip olduğu bulunmuştur.

Açıklama

Anahtar Kelimeler

Covid-19, Borsa Piyasa, Artificial Neural Network, Stock Market,, Artificial Neural Network, Stock Market

Kaynak

Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

14

Sayı

2

Künye