Artificial Neural Networks Vs. Arima-garch In Stock Market Prediction: The Case Of Tunisia And Morocco
Résumé: The objective of the present paper is to predict the future evolution of the Moroccan and the Tunisian stock markets using Artificial Neural Networks namely, the Multilayer Perceptron with Back-propagation, and the Auto Regressive Integrated Moving Average with Conditional Heteroskedasticity (ARIMA-GARCH). Data consisted of daily closing stock prices from 2013 to 2016 (785 observations). Results showed that artificial neural networks have produced a much lower prediction error compared to ARIMA-GARCH. It was concluded that ANNs are much more powerful than ARIMA-GARCH. However, their predictive ability is closely related to how well they are designed
Mots-clès:
Publié dans la revue: دراسات اقتصادية
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