در دو دهه گذشته، ارائه و بهبود مدل های پیش بینی با استفاده از سری زمانی مورد توجه بسیاری از محققین قرار گرفته است. در تجزیه و تحلیل سری های زمانی با استفاده از مدل های سنتی مانند armaکه بر دو فرض ایستایی و خطی بودن بنیان نهاده شده است، بعضا تردیدهایی ایجاد شده است. به همین دلیل پژوهشگران با روش های جایگزین مانند شبکه های عصبی مصنوعی سعی در بهبود نتایج پیش بینی ها دارند. پژوهش ضمن بررسی جامع ادب...

نرخ ارز به عنوان معیار برابری پول ملی یک کشور در برابر پول کشورهای دیگر، نشان دهنده وضعیت اقتصادی کشور مورد نظر در سطح بین الملل است. انحراف نرخ واقعی ارز از مقدار تعادلی، سبب به وجود آمدن پدیده نامیزانی می شود. بررسی های انجام شده در زمینه نرخ ارز و آثار آن بر متغیرهای کلان اقتصادی بیان گر آن است که نامیزانی نرخ ارز یا انحراف نرخ واقعی ارز از مسیر تعادلی، تأثیر نامطلوبی بر متغیرهای کلان اقتصاد...

مدل arima، مدل پیش بینی دقیقی برای بازه کوتاه مدت می باشد ولی محدودیت تعداد داده های گذشته را نیز دارد. در جامعه کنونی، با توجه به شرایط نااطمینانی و همین طور رشد سریع تکنولوژی، نیاز به پیش بینی در بازه کوتاه مدت احساس می شود. معمولا داده های در دسترسکمتر از آن تعدادی است که در مدل arima باید به کار گرفته شود. در این میان مدلهای رگرسیون فازی قادرند با داده های اندک و در شرایط نااطمینانی به پیش ...

مدل arima، مدل پیش بینی دقیقی برای بازه کوتاه مدت می باشد ولی محدودیت تعداد داده های گذشته را نیز دارد. در جامعه کنونی، با توجه به شرایط نااطمینانی و همین طور رشد سریع تکنولوژی، نیاز به پیش بینی در بازه کوتاه مدت احساس می شود. معمولا داده های در دسترسکمتر از آن تعدادی است که در مدل arima باید به کار گرفته شود. در این میان مدلهای رگرسیون فازی قادرند با داده های اندک و در شرایط نااطمینانی به پیش ...

پیش­بینی براساس مدل­های چندمتغیری اقتصادسنجی با محدودیت­هایی زیادی همراه است، بنابراین یک روش جایگزین استفاده از مدل­های تک متغیری است. اما اکثر روش­های تک­متغیری برای حصول به ­نتیجه خوب نیاز به داده­های زیادی دارند. روش­های رگرسیون فازی به­دلیل فازی در نظر گرفتن اعــداد، برای مدل­سازی و پیش­بینی معمولاً نیاز به داده­های کمتری دارند. از این­رو در این مطالعه کارایی روش رگرسیون خودبازگشتی میانگین ...

مطالعات پیشین درخصوص افزایش دقت پیش بینی بین روند متغیرهای کلان اقتصادی، به طور معمول بر پایه الگو های سری-زمانی یا الگو های اقتصادسنجی، استوار بوده اند. با وجود این، این الگو ها با محدودیت خطی بودن مواجه هستند و با غیرخطی بودن طبیعت دنیای واقعی سازگار نیستند. الگوی خودرگرسیونی میانگین متحرک انباشته یکی از پرکاربردترین الگو های خطی در سه دهه گذشته بوده است. در مطالعات اخیر سعی شده است تا پیش بی...

روش¬های پیش بینی سری های زمانی مالی براساس مدل¬های اتورگرسیو میانگین متحرک انباشته (arima) و واریانس ناهمسان شرطی اتورگرسیو (arch) ویژگی حافظه بلند¬مدت و وجود شکست¬های ساختاری را در مدل¬سازی در نظر نمی¬گیرند. جهت رفع مشکل حافظه بلند¬مدت از فرآیندهایی نظیر مدل اتورگرسیو میانگین متحرک انباشته کسری (arfima) و مدل واریانس ناهمسان شرطی اتورگرسیو تعمیم یافته انباشته کسری (figarch) استفاده می¬شود. ولی...

تورم به عنوان یکی از بنیادی ترین چالش های اقتصادی، در طول حیات اقتصادی هر کشور شناخته می شود، به همین دلیل پیش بینی روند تورم برای تنظیم سیاست های اقتصادی اهمیت به سزایی دارد. این نیاز موجب توجه جدی به کاربرد مدل های مختلف برای پیش بینی نرخ تورم شده است؛ و بدین منظور مدل های پیش بینی گوناگونی در رقابت با یکدیگر توسعه یافته اند. از این رو این پژوهش با هدف پیش بینی ماهیانه نرخ تورم در ایران برای ...

در این تحقیق به مقایسه کارایی دو روش پیش‌بینی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و روش سنتی خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته (ARIMA) در پیش‌بینی قیمت سهام در بازار سهام ایران پرداخته شده است. بدین منظور 2 شرکت دارویی البرز‌دارو و جام‌دارو انتخاب شده و مدل ARIMA و مدل شبکه عصبی مصنوعی برای هر دو شرکت تخمین زده شد. به منظور تخمین مدل شبکه عصبی مصنوعی، متغیر قیمت سهام به عنوان متغیر وابسته و متغیر‌های حجم معا...

این پژوهش، به آزمون پایداری تورم در ایران اختصاص یافته است. برای این منظور، با توجه به سری زمانی داده های نرخ تورم ایران  (1390 – 1351)، از الگوی خود رگرسیونی میانگین متحرک انباشته کسری، استفاده شده است. نتایج حاصل از این تحقیق نشان می دهند که بر اساس روش های حداکثر درست نمایی و حداکثر درست نمایی تعدیل شده، درجه انباشتگی یا تفاضل گیری به ترتیب 482/0d1= و483/0d2=هستند. بنابراین بر اساس یافته های...