(untitled) (المجلة العراقية للعلوم الاقتصادية, 2025)
يهدف البحث إلى إنشاء إطار عملي ممنهج وشامل لبناء محفظة استثمارية كفوءة وباستخدام تقنيات النمذجة الاحصائية والرياضية , وبشكل يساهم في تحسين عملية اتخاذ القرار الاستثماري وزيادة عوائد المستثمرين مع تقليل المخاطر المالية المصاحبة لها فضلاً عن تقديم فهم عميق لديناميكية الأسواق المالية من خلال تحليل البيانات التاريخية, ففي هذه الدراسة جرى حصر الشركات لمجتمع البحث بـ( 71) شركة ومن مختلف القطاعات وتم اختيار هذه الشركات على أساس مجموعة من الشروط وهي (حجم الشركة –القطاع الذي تنتمي إليه الشركة – التداول والسيولة – الاستمرارية والإدراج المستمر – الأداء المالي المستمر – الأداء المالي التاريخي ) وللأعوام ( 2021-2023-2023 ) وتوصّل الباحث إلى استنتاج مهم وهو أنّ استخدام الشبكات العصبية Neural Networks في بناء المحفظة الاستثمارية الكفوءة يمكن أن يساهم في زيادة كفاءة هذه المحفظة الاستثمارية , وبشكل ينعكس بالإيجاب على تحقيق أهداف المستثمر من خلال تحقيق أفضل توازن بين عوائد المحفظة الاستثمارية والمخاطر, وتخصيص الأموال بشكل أكثر كفاءة , فضلاً عن تحسين دقة التوقعات حول عوائد أسهم الشركات, وعليه على الشركات والمؤسسات الاستثمارية التعمق في استخدام الشبكات العصبية Neural Networks في تحليل البيانات وتقدير المخاطر , وهذا يحتم عليهم تدريب كوادرهم المالية على استخدام هذه الشبكات بما يحسّن من أدائهم وإدارتهم للمحافظ الاستثمارية .