این مقاله به بررسی عملکرد پیش بینی مدل های arima و arfima با استفاده از داده های روزانه بازده شاخص کل سهام تهران در بازه زمانی 04/09/1380 تا 09/09/1390 می پردازد. در این راستا جهت تخمین پارامتر d و دیگر پارامترها، از روشnls  در بسته نرم افزار oxmetric/pcgive  استفاده شد و پس از مقایسه نتایج مدل­های تحقیق؛ مدل arfima بر اساس معیار aic مدلی برتر در مدل سازی tepix مشخص گردید. همچنین از میان براورد...

در دنیای امروز به کارگیری روشهای کمی پیش بینی در زمینه های مختلف مورد توجه گسترده قرار گرفته است. تغییرات سریع محیطهای ناشناخته در دنیای واقعی و به ویژه بازارهای مالی سبب ایجاد مشکلاتی برای پیش بینی کنندگان به منظور تأمین داده های مورد نیاز شده است. مدلهای میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته (arima) دارای محدودیت تعداد داده های گذشته بوده و شبکه-های عصبی مصنوعی (anns) نیز به منظور حصول نتایج دقیق...

قیمت نفت می تواند با اثرگذاری بر سایر منغیرهای اقتصادی، اقتصاد کشورهای جهان را تحت تاثیر قرار دهد. پیچیدگی ذاتی موجود در آن، باعث شده که این متغیر رفتاری آشوبناک از خود نشان دهد و این مسئله محققین را جهت ارائه پیش بینی دقیق با مشکلاتی مواجه کرده است. تاکنون مدلهای مختلفی جهت این امر ارائه شده است. در این میان مدل های فازی قادرند در شرایط عدم اطمینان و تعداد داده های کم نتایج قابل قبولی را از خو...

چکیده: با توجه به اهمیت استفاده از گاز طبیعی به عنوان یکی از منابع مهم تامین انرژی کشور و باعنایت بدین مسئله که سهم عمده ای از مصرف گاز طبیعی در بخش خانگی می باشد پرداختن به موضوع مدل سازی و پیش بینی مصرف گاز در حوزه فوق الذکر از اهمیت ویژه ای برخوردار است. امروزه به علت عدم قطعیت محیط و توسعه سریع تکنولوژی نوین معمولاً باید موقعیت های آینده را با استفاده از داده های کم و در بازه زمانی کوتاه م...

سیاست گذاران پولی به منظور جلوگیری از زیان های ناشی از تغییرات از هم گسیخته نرخ ارز، همواره درصددیافتن روشی مناسب برای پیش بینی نرخ ارز بوده اند. لیکن ویژگیهای چند بعدی نرخ ارز باعث رفتار پیچیده وغیرخطی آن شده است. یکی از روش های سنتی پی بینی، تجزیه و تحلیل سری زمانی است که بر دو فرض ایستاییو خطی بودن بنیان نهاده شده است. در مورد عملکرد این مدل های سنتی بعضاٌ تردیدهای ایجاد شده است. یکی ازروش ها...

نرخ ­­ارز و نوسانات آن به عنوان یکی از مهمترین مسائل بخش بازرگانی خارجی هر کشور از اهمیت ویژه­ای برخوردار است. عوامل زیادی همچون عوامل اقتصادی، سیاسی، و روانی بر نرخ ارز تاثیرگذار هستند و این عوامل خود باعث ایجاد شرایط نااطمینانی بیشتر می­شوند. در این راستا تلاش سیاست­گذاران در کاهش این نااطمینانی از طریق پیش­بینی این متغیر باکمترین خطا بوده است. شبکه­های عصبی مصنوعی از قابلیت بالایی در مدلسازی...

عوامل زیادی بر قیمت نفت خام تأثیر می­گذارند از این رو استفاده از یک مدل چند متغیری که تمام عوامل مؤثر بر قیمت نفت را لحاظ کرده باشد کاری دشوار است. به همین دلیل، پیش­بینی این متغیر از طریق مدل­های چند متغیری بسیار دشوار است. در این حالت ممکن است استفاده از مدل­های تک متغیری روش مناسبی باشد. در این مدل­ها از حافظه تاریخی متغیر برای مدل­سازی و پیش­بینی استفاده می­شود. اما یکی از محدودیت­های مدل­ه...

این مقاله به بررسی عملکرد پیش بینی مدل های ARIMA و ARFIMA با استفاده از داده‌های روزانه بازده شاخص کل سهام تهران در بازه زمانی 04/09/1380 تا 09/09/1390 می پردازد. در این راستا جهت تخمین پارامتر d و دیگر پارامترها، از روشNLS  در بسته نرم‌افزار Oxmetric/pcgive  استفاده شد و پس از مقایسه نتایج مدل­های تحقیق؛ مدل ARFIMA بر اساس معیار AIC مدلی برتر در مدل سازی TEPIX مشخص گردید. همچنین از میان براورد...

انرژی یکی از بخش‏های مهم اقتصاد می‏باشد و گاز طبیعی و برق از مهم‏ترین حامل های انرژی به شمار می آیند. بیشتر کارهای انجام شده در حوزه پیش بینی در رابطه با تقاضای کل انجام شده است. برای انجام سیاست گذاری ها و برنامه ریزی در این حوزه تنها تقاضای کل کافی نیست، بلکه باید اطلاعات دقیق تری چون کمترین میزان مصرف و بیشترین میزان مصرف وجود داشته باشد تا با توجه به میزان مصارف و اختلاف بین حداکثر و حداقل،...

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...