ارزیابی پیش بینی پذیری قیمت طلا و مقایسه پیش بینی روش های خطی و غیرخطی
Authors
abstract
در این مقاله قابلیت پیش بینی بازده روزانه قیمت جهانی طلا از تاریخ 25/07/2011 تا 17/12/2012 مورد بررسی قرار گرفته است. بدین منظور ابتدا با استفاده از آزمون براک- دیکرت- شاینکمن (bds) به بررسی خطی، غیرخطی و آشوبناک بودن سری مورد مطالعه پرداخته شده است. نتایج تحقیق فرض تصادفی بودن سری مورد مطالعه را رد می کند که شاهدی بر پیش بینی پذیر بودن بازده روزانه قیمت طلاست. همچنین فرضیه عدم وجود رابطه غیرخطی در جملات پسماند مدل خطی رد می شود که نشان از وجود رفتار غیرخطی در سری مورد بررسی است. برای پیش بینی بازده روزانه قیمت طلا یک مدل عصبی فازی anfis طراحی گردیده و نتایج آن با استفاده از معیارهای مختلف مورد ارزیابی قرار گرفته است. همچنین نتایج با نتایج دو مدل خطی arma و غیرخطی garch مقایسه شد که مطابق انتظار، مدل غیرخطی anfis پیش بینی بهتری از سایر مدلهای رقیب داشت. در نهایت با استفاده از آماره مورگان- گرنجر- نیبولد (mgn) معنی داری اختلاف پیش بینی مدل ها مورد بررسی قرار گرفت. نتایج حاکی از معنیدار بودن اختلاف پیشبینی مدلهای غیرخطی نسبت به مدل خطی arma است.
similar resources
ارزیابی پیشبینی پذیری قیمت طلا و مقایسه پیشبینی روشهای خطی و غیرخطی
در این مقاله قابلیت پیشبینی بازده روزانه قیمت جهانی طلا از تاریخ 25/07/2011 تا 17/12/2012 مورد بررسی قرار گرفته است. بدین منظور ابتدا با استفاده از آزمون براک- دیکرت- شاینکمن (BDS) به بررسی خطی، غیرخطی و آشوبناک بودن سری مورد مطالعه پرداخته شده است. نتایج تحقیق فرض تصادفی بودن سری مورد مطالعه را رد میکند که شاهدی بر پیشبینی پذیر بودن بازده روزانه قیمت طلاست. همچنین فرضیه عدم وجود رابطه غیرخط...
full textبررسی امکان پیش بینی شاخص قیمت سهام در بازار سرمایه ایران و مقایسه توان پیش بینی مدلهای خطی و غیرخطی
سری های زمانی بسیار پیچیده مانند قیمتهای بازار سهام،معمولا تصادفی بوده ،در نتیجه تغییرات آنها غیر قابل پیش بینی فرض می شود.در بیشتر موارد در بررسی مشاهدات اماری مربوط به متغیرهای اقتصادی از جمله قیمت بازار سهام از آزمونهایی استفاده شده که در مواجهه با داده های آشوبی به اشتباه افتاده و انها را در داده های تصادفی تشخیص داده اند.در حالی که این داده ها در واقع،از مقام های معینی به و جود می ایند که ...
full textمقایسه قدرت پیش بینی روش شبکه عصبی مصنوعی با سایر روش های پیشبینی: مورد قیمت چغندرقند
این مطالعه با هدف پیشبینی قیمت اسمی و واقعی چغندرقند و مقایسه روش شبکه عصبی مصنوعی با سایر روشها صورت گرفت. پس از بررسی ایستایی سریها، تصادفی بودن متغیرها با استفاده از دو آزمون ناپارامتریک والد- ولفویتز و پارامتریک دوربین- واتسون بررسی شد. براساس نتایج این آزمونها سری قیمت اسمی چغندرقند بهعنوان سری غیرتصادفی و قابل پیشبینی و سری قیمت واقعی بهعنوان سری تصادفی ارزیابی شد. دوره مطالعه نیز ...
full textآزمون آشوب و پیش بینی قیمت های آتی نفت خام
این مقاله به امکان سنجی وجود آشوب در ساختار سیستم مولد قیمت نفت خام شاخصWTI طی دوره 4 آوریل 1983 تا 13 ژانویه 2003 می پردازد. به این منظور از تخمین نمای لیاپانوف و بعد همبستگی به عنوان آزمون های مستقیم آشوب و آزمون های BDS و شبکه عصبی جهت بررسی غیر خطی بودن ساختار سیستم استفاده شده است. نتایج تخمین نمای لیاپانوف و بعد همبستگی، وجود آشوب در سری زمانی را تایید کرده و تخمین آماره BDS و شبکه عصبی، ...
full textساختارهای خطی و غیر خطی در پیش بینی بازده سهام
پیش بینی بازده سهام به کمک کشف الگوهای رفتاری فرآیند مولد قیمت سهام امکان پذیر است. میزان موفقیت درکشف اینگونه الگوهای رفتاری، میزان کارایی پیش بینی را مشخص می کند. به عبارت دیگر فرآیند مولد قیمت سهام را می توان به عنوان یک الگوی دینامیکی بررسی کرد. این فرآیند ممکن است به صورت مدل های خطی، مدل های غیر خطی و یا مدل های تصادفی به دست آید. این پژوهش ساختارهای خطی پیش بینی کننده را در قالب دو مدل...
full textپیش بینی قیمت سهام با روش رگرسیون فازی
در پیش بینی قیمت سهام، روش های گوناگونی به کار رفته است، اما هیچ کدام از آن ها نمی تواند، به تمام متغیّرهای شرکت کننده در برآورد مدل قیمت سهام و اثر هر یک از آن ها و حل خطای مدل بپردازد. اکثر حوزه های پیش بینی در روش های کلاسیکی، چون ARIMA و روش های نوینی، چون شبکه های عصبی برای قیمت سهام قرار دارند. در این پژوهش به روشی دست یافته شده که حاصل ادغام رگرسیون معمولی و رگرسیون فازی به همراه بهینه س...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
فصلنامه علمی پژوهشی نظریه های کاربردی اقتصادPublisher: دانشگاه تبریز
ISSN 2423-6578
volume 1
issue 3 2014
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023