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...

تولید ناخالص داخلی یکی از عمده ترین و کاربردی ترین شاخص های اقتصادی است؛ لذا پیش بینی آن،همواره توجه کلیه دست اندرکاران اقتصادی و علوم مرتبط را به خود جلب کرده است. هرچند روش های تجزیهو تحلیل سری زمانی و روش های غیرخطی همانند مدل های شبکه عصبی مدتهاست که برای پیش بینی این گونهمتغیرها به کار می روند، لیکن کاربرد ابزار توانمند موجک در پردازش داده ها و بررسی لایه های پنهان آن نشانمی دهد که سری زما...

دقت پیش بینی از مهمترین عوامل مؤثر در انتخاب روش پیش بینی است. امروزه به رغم وجود روشهای متعدد پیش بینی، هنوز پیش بینی دقیق مالی کار چندان ساده ای نبوده و اکثر محققان درصدد بکارگیری و ترکیب روشهای متفاوت به منظور حصول نتایج دقیق تر می باشند. در حالت کلی انتخاب مؤثرترین روش به منظور پیش بینی، کار بسیار دشواری می باشد. بسیاری از محققان روشهای خطی و غیرخطی را به منظور حصول نتایج دقیق تر با یکدیگر ...

هدف اصلی این مقاله، مدلسازی و پیش بینی میزان صادرات آبزیان دریایی در ایران است. برای این منظور، از روش های سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک(ARIMA) و شبکه عصبی مصنوعی استفاده می شود. به منظور انجام بررسی، از داده های ماهانه دوره 1374:03 تا 1387:12 برای برآورد و آموزش مدل و از داده های دوره از 1388:01 تا 1390:12 به منظور بررسی قدرت پیش بینی مدل های مختلف استفاده می شود. در این مطالعه، معیار...

امروزه برنامه ­ریزی صحیح برای استفاده بهینه از منابع آبی با هدف رسیدن به توسعه پایدار از اهمیت خاصی برخوردار است. آگاهی از مقدار دقیق تبخیر سطحی روزانه یکی از پارامترهای مهم برای برنامه­ ریزی­ های منابع آب، مدیریت آبیاری و تولیدات زراعی است. عدم کفایت تعداد ایستگاه ­های تبخیرسنجی، ابهام در کیفیت داده ها و خلاءهای آماری موجود در مقاطع مختلف زمانی، پژوهشگران را به سمت مدل­ های برآورد، سوق داده اس...

مدل خودرگرسیو میانگین متحرک انباشته (ARIMA) که تحت عنوان روش باکس و جنکینزشناخته می‌شود، یکی از پرکاربردترین مدل‌ها در پیش‌بینی سری‌های زمانی است. اما پیش­ فرض اصلی این مدل خطی بودن سری­های زمانی می­باشد. از سوی دیگر شبکه­ی عصبی یک تخمین زننده­ی عمومی است که الگو­های غیر خطی را بسیار خوب مدل­سازی می­نماید. دانستن الگوی داده­ها مبنی بر خطی و غیر خطی بودن در واقعیت کمی دشوار است، بنابراین این اید...

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...