Relationship between the rate of fluctuation scale and index changes in Tehran Stock Exchange

• Heydari, Mohammad ^[1] ; Yanan, Fan ^[2] ; LI, Xiaoyang ^[1] ; Xiaohu, Zhou ^[3] ; Lai, Kin Keung ^[4]
  1. [1] Southwest University

     Southwest University

     China

     
  2. [2] University of Wrocław

     University of Wrocław

     Breslavia, Polonia

     
  3. [3] Nanjing University of Science and Technology

     Nanjing University of Science and Technology

     China

     
  4. [4] International Business School, Shaanxi Normal University, Xi'an 710062, China

  Mostrar afiliaciones +
• Localización: Lex Humana, ISSN 2175-0947, Vol. 13, Nº. 2 (AGO.-DEZ.), 2021, págs. 153-176
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Relação entre a taxa de flutuação da escala e as mudanças de índice na Bolsa de Valores de Teerã
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • English

    The objective of this study was to the relationship between the rate of fluctuation scale and index changes in Tehran Stock Exchange using the wavelet model. The method of this research is using data technique. One of the most widely used techniques in financial time series is neural network. Due to the comprehensiveness of this technique and the lack of some assumptions about the data, it has become more widespread compared to statistical data. However, noise in time series, especially in financial and economic time series, reduces the accuracy of neural network (NN) predictions. One method of descaling in time series is wavelet transform. The results showed that with constant inflation rate as a controlling variable of exchange rate fluctuation scales and stock price index, from 2005 to 2016, there is a negative and very coherent coherence in long-term scales. According to the results, it can be said that one of the most fundamental issues in terms of training guidelines is the economic situation and the adoption of investment strategies. Accordingly, this shows that in recent years, the long-term decline in the stock price index has reduced exchange rate fluctuations. The results of this research can be an educational guide for those who want to invest in the stock market.

  • português

    O objetivo deste estudo foi a relação entre a taxa de escala de flutuação e as mudanças de índice na Bolsa de Valores de Teerã usando o modelo wavelet. O método desta pesquisa está usando a técnica de dados. Uma das técnicas mais utilizadas nas séries cronológicas financeiras é a rede neural. Devido à abrangência desta técnica e à falta de algumas suposições sobre os dados, ela se tornou mais difundida em comparação com os dados estatísticos. Entretanto, o ruído nas séries cronológicas, especialmente nas séries cronológicas financeiras e econômicas, reduz a precisão das previsões da rede neural (NN). Um método de descalcificação em séries cronológicas é a transformação wavelet. Os resultados mostraram que com uma taxa de inflação constante como variável de controle das escalas de flutuação cambial e índice de preços de ações, de 2005 a 2016, há uma coerência negativa e muito coerente nas escalas de longo prazo. De acordo com os resultados, pode-se dizer que uma das questões mais fundamentais em termos de diretrizes de treinamento é a situação econômica e a adoção de estratégias de investimento. Assim, isto mostra que, nos últimos anos, a queda de longo prazo do índice de preços das ações reduziu as flutuações cambiais. Os resultados desta pesquisa podem ser um guia educacional para aqueles que desejam investir no mercado de ações.