پیش‌بینی قیمت گاز طبیعی با استفاده از ترکیب تبدیل موجک و شبکه عصبی مصنوعی (مطالعه موردی: بازار آمریکا)

نویسندگان

  • تیمور محمدی دانشیار، گروه اقتصاد نظری، دانشگاه علامه طباطبائی
  • ساحل زمانی کارشناس ارشد علوم اقتصادی دانشگاه علامه طباطبائی
  • عاطفه تکلیف استادیار، گروه اقتصاد انرژی، دانشگاه علامه طباطبائی
چکیده مقاله:

در این مقاله تلاش شده ‏است با استفاده از ترکیب تبدیل موجک و شبکه عصبی مدلی به‌منظور پیش‌بینی روزانه قیمت گاز طبیعی ارائه شود. در این مدل ترکیبی، از موجک گسسته دابیشز به‌منظور تجزیه سری زمانی قیمت استفاده شده‏، سپس ضرایب تقریبات و جزئیات مؤثر به‌عنوان ورودی شبکه عصبی به‌منظور پیش‌بینی قیمت گاز طبیعی هنری هاب به‌عنوان مرجعی برای قیمت گاز طبیعی در آمریکا به‌کار رفته ‏است. مقایسه عملکرد نسبی مدل ترکیبی با مدل شبکه عصبی حاکی از آن است که مدل ترکیبی تبدیل موجک و شبکه عصبی عملکرد پیش‌بینی را در مقایسه با مدل شبکه عصبی بهبود بخشیده ‏است. آزمون دیبولد ـ ماریانو نیز این نتیجه را تأیید کرده ‏است.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

پیش‌بینی شاخص قیمت بورس سهام با استفاده از شبکه عصبی و تبدیل موجک

  شاخص بازار سرمایه به عنوان دماسنج اقتصادی هر کشور می‌باشد. از این رو پیش‌بینی این متغییر جهت اخذ دید کلی از وضعیت اقتصادی و اخذ استراتژی‌های سرمایه‌گذاری، یکی از مسائل مهم به شمار می‌رود. از جمله روش‌های پیش‌بینی پرکاربرد در سری‌های زمانی مالی، شبکه عصبی می‌باشد که با توجه به جامعیت این روش و عدم وجود برخی از پیش‌فرض‌ها در خصوص داده‌ها، گسترش زیادی نسبت به روش‌های آماری یافته است. اما وجود نو...

متن کامل

پیشبینی قیمت تسویه بازار برای خوشه های زمانی رقابت پذیری بازار با استفاده از شبکه عصبی بهبود یافته با الگوریتم ژنتیک: مطالعه بازار برق ایران

با قانون‌زدایی بازار و شکل‌گیری بازار روز بعد انرژی، در هرروز تولیدکنندگان انرژی اقدام به ارائه پیشنهاد قیمت خود برای هر واحد به تفکیک ساعت، در حداکثر 10 پله به مدیریت‌شبکه می‌کنند و مدیریت‌شبکه با تعیین میزان تقاضا در روزبعد، قیمت‌تسویه بازار برای روز آتی را به همراه برندگان بازار اعلام می‌کند و بر اساس قیمت پیشنهادی تولیدکنندگان با آنها تسویه می‌کند. از این رو پیشبینی قیمت تسویه بازار برای شر...

متن کامل

پیش بینی شاخص قیمت بورس سهام با استفاده از شبکه عصبی و تبدیل موجک

شاخص بازار سرمایه به عنوان دماسنج اقتصادی هر کشور می باشد. از این رو پیش بینی این متغییر جهت اخذ دید کلی از وضعیت اقتصادی و اخذ استراتژی های سرمایه گذاری، یکی از مسائل مهم به شمار می رود. از جمله روش های پیش بینی پرکاربرد در سری های زمانی مالی، شبکه عصبی می باشد که با توجه به جامعیت این روش و عدم وجود برخی از پیش فرض ها در خصوص داده ها، گسترش زیادی نسبت به روش های آماری یافته است. اما وجود نویز...

متن کامل

ارزیابی یک دستگاه هوشمند برای جداسازی پسته با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) و تبدیل موجک انعکاس صدا

دستگاه‌هایی که برای جداسازی پسته مورد استفاده قرار می‌گیرند حجیم بوده، انرژی زیادی مصرف می‌نمایند و چندان دقیق نیستند. در این پژوهش یک دستگاه هوشمند مبتنی بر انعکاس صدا طراحی و برای جداسازی پسته پوک از پسته‌های مغزدار مورد استفاده قرار گرفت. برای ارزیابی دستگاه، پسته به طور جداگانه با فواصل 1، 3 یا 5 سانتی‌متر بر روی یک نوار نقاله قرار داده شدند تا از دو ارتفاع 25 و 35 سانتی‌متری بر روی یک صف...

متن کامل

مقایسه قدرت مدل های شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی پویا در پیش بینی نرخ ارز: کاربردی از تبدیل موجک

این مطالعه تلاشی است در جهت به­کارگیری ترکیب مدل شبکه­ی عصبی پویا و تجزیه­ی موجک جهت میسر نمودن امکان انتخاب یک الگوی بهینه جهت پیش­بینی متغیر مذکور می­باشد. جهت تحقق این مهم، از داده­های سری­زمانی ماهانه­ی نرخ ارز طی بازه­ی زمانی فروردین 1377 الی آذر 1391، که مشتمل بر 177 مشاهده بوده که از این بین، تعداد 150 مشاهده جهت مدل­سازی­ها استفاده شده و تعداد 27 مشاهده نیز جهت شبیه­سازی و یا به بیان دی...

متن کامل

پیش‌بینی دوره‌های رونق و رکود قیمت مسکن با استفاده از تجزیه موجک و شبکه‌های عصبی مصنوعی

با توجه به سهم بالای دارایی مسکن در پرتفوی دارایی عاملان اقتصادی، درک، شناخت، پیش‌بینی و استخراج دوره‌های رونق و رکود قیمت مسکن می‌تواند برای خریداران مسکن و یاسرمایه‌گذاران بالقوه مسکن مفید باشد.طی بیست سال گذشته، افزایش قیمت مسکن در تهران و شهرهای بزرگ کشور به صورت پله‌ای بوده و رفتاری سیکلی (ادواری) داشته است. در این مقاله پس از استخراج سیکل‌های بلند مدت با فرکانس پایین قیمت مسکن توسط فیلت...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


عنوان ژورنال

دوره 22  شماره 71

صفحات  1- 26

تاریخ انتشار 2017-07-23

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023