پیش بینی دامنه تغییرات طلا با استفاده از مدل ترکیبی ARIMA و شبکه عصبی

الموضوعات :

شاپور محمدی ¹ , رضا راعی ² , محمدرضا رحیمی ³

1 - دانشیار، اقتصاد سنجی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
2 - دانشیار، مدیریت مالی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
3 - دانشجوی دکتری، مدیریت مالی، دانشگاه تهران، تهران، ایران

تاريخ الإرسال : 26 الأحد , ذو الحجة, 1438 تاريخ التأكيد : 14 السبت , ربيع الأول, 1439 تاريخ الإصدار : 04 الأربعاء , رجب, 1439

الکلمات المفتاحية: مدل ترکیبی, خود رگرسیو میانگین متحرک انباشنه (ARIMA), شبکه عصبی پیش‌خور,

ملخص المقالة :

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 سری های زمانی می باشد. از سوی دیگر شبکه ی عصبی یک تخمین زننده ی عمومی است که الگو های غیر خطی را بسیار خوب مدل سازی می نماید. دانستن الگوی داده ها مبنی بر خطی و غیر خطی بودن در واقعیت کمی دشوار است، بنابراین این ایده در ذهن ایجاد می گردد که تلفیق مدل های خطی و غیرخطی می تواند منجر به افزایش دقت پیش بینی گردد. از این رو، در این پژوهش بخش خطی را بوسیله ی مدل ARIMA پیش بینی کرده، آن گاه پسماند های غیر خطی را بوسیله ی شبکه ی عصبی پیش خور مدل سازی نموده و پیش بینی حاصل از آن را به مدل ARIMA ، به منظور پیش بینی حد بالای قیمت، حد پایین قیمت و قیمت پایانی اونس طلا (برای یک مرحله پیش رو) اضافه می نماییم. نتایج بررسی دقت مدل ترکیبی نسبت بر هر یک از مدل های ARIMA و شبکه ی عصبی بر اساس دو معیار MSE و MAE با استفاده از آزمون های مقایسه زوجی و دایبولد- ماریانو دال بر عملکرد بهتر مدل ترکیبی است.