به کارگیری مدل میانگین متحرک خودرگرسیون انباشته فازی به منظور پیش بینی نرخ ارز

  • سال انتشار: 1386
  • محل انتشار: فصلنامه مواد پیشرفته در مهندسی، دوره: 26، شماره: 2
  • کد COI اختصاصی: JR_JAME-26-2_011
  • زبان مقاله: فارسی
  • تعداد مشاهده: 149
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

مهدی خاشعی و مهدی بیجاری

چکیده

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 تامین 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 احتیاج به داده های زیادی داردن. مدلهای رگرسیون فازی، مدلهایی مناسب در شرایط پیش بینی با داده های قابل حصول کم اند. در این مقاله به منظور برطرف ساختن مشکل مذکور و حصول نتایج دقیقتر، مدلهای میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته با رگرسیون فازی ترکیب شده ان. نتایج حاصله از به کارگیری روش ترکیبی در بازار ارز بیانگر کارامدی این روش در پیش بینی بازه تغییرات نرخ ارز بوده است.

کلیدواژه ها

Exchange rate, Auto Regressive Integrated Moving Average, Fuzzy regression, Time series forecasting, Combined forecast., پیش بینی نرخ ارز، مدل اریما (ARIMA)، مدل میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته فازی (FARIMA

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.