پیش بینی پویای قیمت نفت خام با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و با بهکارگیری ذخیره سازیهای نفتی کشورهای OECD
نویسندگان
چکیده مقاله:
نفت بهعنوان بزرگترین منبع تأمین انرژی در جهان و بهدلیل نقش آن در اقتصاد کشورهای تولید کننده، حائز اهمیت بسیار است. لذا شناخت پارامترهای مختلف تأثیرگذار بر بازار نفت برای این کشورها، ضروری به نظر می رسد. در این راستا، این تحقیق به پیش بینی قیمت بهعنوان یک متغیر مهم از بازار جهانی نفت، با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی و نیز روش اقتصادسنجی ARIMA می پردازد. لازم به ذکر است که این پیشبینیها بهصورت پویا انجام شده اند. از یک سو نتایج پیش بینی های یک گام به جلو تا ده گام به جلو با استفاده از روش شبکه های عصبی در مقایسه با روش ARIMA، حاکی از خطای کمتر روش شبکه های عصبی است و از سوی دیگر نتایج پیش بینی های شبکه‌های عصبی نشان می دهد که با اضافه کردن ذخیره سازی های کشورهای OECD بهعنوان یک ورودی دیگر در مدل و انجام یک پیش بینی دو متغیره (برای اولین بار در ایران)، خطای پیش بینی های قیمت نفت کاهش مییابد. طبقه بندی JEL:C02, Q40, Q41, C22, C45
منابع مشابه
پیش بینی پویای قیمت نفت خام با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و با بهکارگیری ذخیره سازیهای نفتی کشورهای oecd
نفت بهعنوان بزرگترین منبع تأمین انرژی در جهان و بهدلیل نقش آن در اقتصاد کشورهای تولید کننده، حائز اهمیت بسیار است. لذا شناخت پارامترهای مختلف تأثیرگذار بر بازار نفت برای این کشورها، ضروری به نظر می رسد. در این راستا، این تحقیق به پیش بینی قیمت بهعنوان یک متغیر مهم از بازار جهانی نفت، با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی و نیز روش اقتصادسنجی arima می پردازد. لازم به ذکر است که این پیشبین...
متن کاملپیش بینی قیمت نفت خام وتعیین سطح تولید بهینه با استفاده از الگوی تکاملی شبکه های عصبی و تعادل نش
در اقتصاد جهان، نفت خام در کنار گاز طبیعی و زغال سنگ یکی از منابع استراتژیک انرژی است و پیشبینی روند تقاضای آن جهت اتخاذ سیاست‌های مناسب، مورد توجه سیاست‌گذاران و تصمیم‌گیرندگان است. نظر به روند پر نوسان و غیرخطی عرضه و تقاضای نفت خام و قیمت آن، روش‌هایی هوشمند و غیرخطی خصوصاً شبکه‌های عصبی مبتنی بر الگوهای تکاملی، توانسته‌اند توانایی خود را در پیشبینی کوتاه‌مدت قیمت نفت خام به اثبات برسانند. ...
متن کاملپیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مطالعه موردی: سیستم های بالاسری تقطیر نفت خام
هدف این تحقیق پیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. خوردگی پدیده ای است که به علت تاثیر عوامل مختلف و متعدد شناخته شده و ناشناخته پیچیدگی بسیار زیادی دارد و به راحتی قابل مدلسازی نیست. جهت پیش بینی و مدلسازی خوردگی در رویکرد مکانیستیک به واکنش ها و فرایندهای فیزیکی، شیمیایی، و الکتروشیمیایی آن توجه می شود و مدلسازی بر اساس آنها انجام می پذیرد. با وجود موفقیت هایی که ای...
متن کاملپیش بینی قیمت جوجه یکروزه گوشتی در ایران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و مدل های سری زمانی
متن کامل
پیش بینی قیمت سهام شرکت های بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
پیشبینی تغییر قیمت سهام به عنوان یک فعالیت چالشانگیز در پیشبینی سریهای زمانی مالی در نظر گرفته میشود. یک پیشبینی صحیح از تغییر قیمت سهام میتواند سود زیادی را برای سرمایهگذاران به بار آورد. با توجه به پیچیدگی دادههای بازار بورس، توسعه مدلهای کارآمد برای پیشبینی بسیار دشوار است. در این پژوهش، مدلی برای پیشبینی قیمت سهام شرکتهای بورس اوراق بهادار تهران با بکارگیری دادههای درونزا...
متن کاملمنابع 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 44 شماره 3
صفحات -
تاریخ انتشار 2010-02-20
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023