﻿<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<ArticleSet>
  <ARTICLE>
    <Journal>
      <PublisherName>مرکز منطقه ای اطلاع رسانی علوم و فناوری</PublisherName>
      <JournalTitle>مدیریت فردا</JournalTitle>
      <ISSN>2228-6047</ISSN>
      <Volume>18</Volume>
      <Issue>59</Issue>
      <PubDate PubStatus="epublish">
        <Year>2019</Year>
        <Month>10</Month>
        <Day>13</Day>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>Developing a hybrid model to clustering Tehran Stock Exchange companies using meta-heuristic algorithms </ArticleTitle>
    <VernacularTitle>ارائه مدل ترکيبي خوشه‌بندي شرکت‌هاي عضو بورس بهادار تهران: رويکرد الگوريتم‌هاي فراابتکاري</VernacularTitle>
    <FirstPage>3</FirstPage>
    <LastPage>18</LastPage>
    <ELocationID EIdType="doi" />
    <Language>fa</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName>زهرا </FirstName>
        <LastName>صادقی آرانی</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName>علی</FirstName>
        <LastName>محقر</LastName>
        <Affiliation></Affiliation>
      </Author>
    </AuthorList>
    <History PubStatus="received">
      <Year>2018</Year>
      <Month>1</Month>
      <Day>29</Day>
    </History>
    <Abstract>Investment decision, have always has been one of the most important issues. Investors are trying to achieve the highest efficiency and the least risk by selecting the best companies from Among a wide variety of companies considering to various financial indicators. Accordingly, today, there are many ways to analyze the data from this company. One of the ways is clustering that classification of the companies. However, the present study aimed to identify and distinguish successful from unsuccessful companies in Tehran Stock Exchange has been done using K-means clustering. Then this problem is solved using meta-heuristic algorithms. The results indicate that meta-heuristic algorithms compared with conventional methods, more efficient and have led to a global optimum. Also these results of Altman’s bankruptcy model were confirmed results of meta-heuristic algorithms.</Abstract>
    <OtherAbstract Language="FA">تصميم‌گيري براي سرمايه‌گذاري، همواره يکي از مهمترين مسائل سرمايه‌گذاران بوده است. سرمايه‌گذاران در بورس تلاش مي‌کنند تا از ميان طيف وسعي از شرکت‌هاي عضو و با توجه به شاخص‌هاي مالي متعدد سرمايه‌گذاري خود را انجام دهد تا ضمن دستيابي به بالاترين بازده، کمترين ريسک را نيز متحمل شود. بر اين اساس امروزه، روش‌هاي متعددي براي تحليل داده‌هاي اين شرکت‌ها وجود دارد. يکي از روش‌هايي که از ميان انبوه داده‌ها، به دسته‌بندي اين شرکت‌ها مي‌پردازد روش خوشه‌بندي است. بر اين اساس، پژوهش حاضر با هدف شناسايي و تفکيک شرکت‌هاي موفق از ناموفق بازار بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از روش خوشه‌بندي K-means و حل اين مسأله با کمک الگوريتم‌هاي فرا ابتکاري انجام گرفته است. نتايج اين تحقيق حاکي از آن است که حل اين مسأله‌ به روش‌ فراابتکاري در مقايسه با روش‌هاي معمول، کاراتر بوده و به بهينه‌ي سراسري منجر شده است. همچنين اين نتايج با نتايج حاصل از تفکيک شرکت‌هاي عضو بورس بهادار تهران با روش تعيين ورشکستگي آلتمن مقايسه شده و توسط اين روش نيز تأييد شده است.</OtherAbstract>
    <ObjectList>
      <Object Type="Keyword">
        <Param Name="Value">خوشه‌بندي،
 بازار بورس اوراق بهادار تهران، 
مدل K-means، 
الگوريتم‌هاي فرا ابتکاري، 
مدل ورشکستگي آلتمن.</Param>
      </Object>
    </ObjectList>
    <ArchiveCopySource DocType="Pdf">http://modiriyatfarda.ir/fa/Article/Download/25385</ArchiveCopySource>
  </ARTICLE>
</ArticleSet>