مقایسه عملکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی(ANN)و مدل میانگین متحرک انباشته اتورگرسیو (ARIMA) در مدلسازی و پیش‌بینی کوتاه مدت روند نرخ ارز در ایران
الموضوعات : دانش سرمایهگذاریعباسعلی ابونوری 1 , فرداد فرخی 2 , سیده فاطمه شجاعیان 3
1 - استادیار دانشکده اقتصاد و حسابداری دانشگاه آزاداسلامی واحد تهران مرکزی.
2 - استادیار دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی.
3 - کارشناس ارشدعلوم اقتصادی دانشکده اقتصادوحسابداری دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکزی
الکلمات المفتاحية: نرخ ارز, پیش بینی, شبکه های عصبی مصنوعی(ANN), خود رگرسیون میانگین متحرک انبا,
ملخص المقالة :
نرخ ارز و نوسانات آن به عنوان یکی از مهمترین مسائل بخش بازرگانی خارجی هر کشور از اهمیت ویژه ای برخوردار است. عوامل زیادی همچون عوامل اقتصادی، سیاسی، و روانی بر نرخ ارز تاثیرگذار هستند و این عوامل خود باعث ایجاد شرایط نااطمینانی بیشتر می شوند. در این راستا تلاش سیاست گذاران در کاهش این نااطمینانی از طریق پیش بینی این متغیر باکمترین خطا بوده است. شبکه های عصبی مصنوعی از قابلیت بالایی در مدلسازی فرآیندهای پیچیده و پیش بینی مسیرهای غیرخطی پویا برخوردار هستند. لذا در این مطالعه سعی گردیده است تا با استفاده از شبکۀ عصبی مصنوعی(ANN) علاوه بر مدل سازی و پیش بینی روزانه نرخ ارز طی دوره زمانی فروردین 1381 تا اسفند 1384، و کمینه نمودن خطای پیش بینی توسط این روش، نتایج آن با مقادیر پیش بینی شده توسط مدل ARIMA بر اساس معیارهای اندازه گیری دقت پیش بینی، مورد مقایسه قرار گیرد. برای بررسی حساسیت نتایج مدل نسبت به نرخ ارز، تخمین مدل با روش مشابه برای سه دسته داده نرخ ارز دلار، یورو و پوند انجام گرفته است. نتایج تحقیق نشان می دهد که شبکۀ عصبی مورد استفاده، نسبت به مدل ARIMA از قدرت پیش بینی بهتری برخوردار است و قیمت نرخهای ارز پوند و یورو تابعی از قیمتهای روز گذشته خود و قیمت نرخ ارز دلار تابعی از قیمت 6 روز گذشته خود است.
