خاشعی, مهدی, خاشعی, مهدی, بیجاری, مهدی (2008). بـهبود عملکرد پیش‌بیـنی‌های مالـی با ترکیـب مدلهـای خـطی و غیـرخـطی خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته و شبکه‌های عصبی مصنوعی. , 8(2), 83-100.
مهدی خاشعی; مهدی خاشعی; مهدی بیجاری. "بـهبود عملکرد پیش‌بیـنی‌های مالـی با ترکیـب مدلهـای خـطی و غیـرخـطی خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته و شبکه‌های عصبی مصنوعی". , 8, 2, 2008, 83-100.
خاشعی, مهدی, خاشعی, مهدی, بیجاری, مهدی (2008). 'بـهبود عملکرد پیش‌بیـنی‌های مالـی با ترکیـب مدلهـای خـطی و غیـرخـطی خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته و شبکه‌های عصبی مصنوعی', , 8(2), pp. 83-100.
خاشعی, مهدی, خاشعی, مهدی, بیجاری, مهدی بـهبود عملکرد پیش‌بیـنی‌های مالـی با ترکیـب مدلهـای خـطی و غیـرخـطی خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته و شبکه‌های عصبی مصنوعی. , 2008; 8(2): 83-100.

بـهبود عملکرد پیش‌بیـنی‌های مالـی با ترکیـب مدلهـای خـطی و غیـرخـطی خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته و شبکه‌های عصبی مصنوعی

پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی
Article 5, Volume 8, Issue 2, 1387, Pages 83-100    PDF (261.25 K)
Authors
مهدی خاشعی1; مهدی خاشعی1; مهدی بیجاری2
1تهران
2دانشگاه صنعتی اصفهان
Abstract
دقت پیش‌بینی از مهمترین عوامل مؤثر در انتخاب روش پیش‌بینی است. امروزه به‌‌رغم وجود روشهای متعدد پیش‌بینی، هنوز پیش‌بینی‌ دقیق مالی کار چندان ساده‌ای نبوده و اکثر محققان درصدد بکارگیری و ترکیب روشهای متفاوت به منظور حصول نتایج دقیق‌تر می‌‌باشند. در حالت کلی انتخاب مؤثرترین روش به منظور پیش‌بینی، کار بسیار دشواری می‌باشد. بسیاری از محققان روشهای خطی و غیرخطی را به منظور حصول نتایج دقیق‌تر با یکدیگر ترکیب کرده‌اند چرا که اولاً در عمل تعیین خطی و غیرخطی بودن یک سری زمانی کار دشواری است ثانیاً سریهای زمانی دنیای واقع بندرت کاملاً خطی و یا غیرخطی هستند. مدلهای خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته (ARIMA) و شبکه‌های عصبی مصنوعی(ANNs) به ترتیب از جمله دقیق‌ترین مدلهای خطی و غیرخطی در پیش‌بینی سریهای زمانی می‌باشند. در این مقاله به منظور بهره‌گیری از مزایای منحصر به فرد هر یک از روشهای مدل‌سازی خطی و غیرخطی و حصول نتایج دقیقتر، روش ترکیبی مدل‌های خودرگرسیون میانگین متحرک انباشتهو شبکه‌های عصبی مصنوعی به منظور پیش‌بینی‌های مالی پیشنهاد شده‌اند. مقایسه نتایج حاصله بیانگر آنست که مدل تلفیقی نسبت به مدلهای اریما (ARIMA) و شبکه‌های پرسپترون چندلایه (MLP) نتایج دقیقتری در پیش‌بینی نرخ ارز(یورو در مقابل ریال) ارائه نموده است.
Keywords
مدلهای خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته (ARIMA); شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs); مدل‌های ترکیبی; بازارهای مالی; پیش‌‌بینی نرخ ارز
Statistics
Article View: 173
PDF Download: 61
Statistics
Number of Journals45
Number of Issues2,171
Number of Articles24,674
Article View24,443,752
PDF Download17,553,704