Improving the accuracy of financial time series prediction using nonlinear exponential autoregressive models
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 111
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMMF-4-1_011
تاریخ نمایه سازی: 10 مرداد 1403
چکیده مقاله:
In recent years, precise analysis and prediction of financial time series data have received significant attention. While advanced linear models provide suitable predictions for short and medium-term periods, market studies have indicated that stock behavior adheres to nonlinear patterns and linear models capturing only a portion of the market's stock behavior. Nonlinear exponential autoregressive models have proven highly practical in solving financial problems. This article introduces a new nonlinear model that allocates coefficients to significant variables. To achieve this, existing exponential autoregressive models are analyzed, tests are conducted to validate data integrity and identify influential factors in data trends, and an appropriate model is determined. Subsequently, a novel coefficient allocation method for optimizing the nonlinear exponential Autoregressive model is proposed. The article then proves the ergodicity of the new model and determines its order using the Akaike Information Criterion (AIC). Model parameters are estimated using the nonlinear least squares method. To demonstrate the performance of the proposed model, numerical simulations of Kayson Corporation's stocks are analyzed using existing methods and the new approach. The numerical simulation results confirm the effectiveness and prediction accuracy of the proposed method compared to existing approaches.
کلیدواژه ها:
Financial time series ، Nonlinear exponential autoregressive model ، Prediction ، Parameter estimation
نویسندگان
Mohammad Abdollahzadeh
Faculty of Science, Urmia University of Technology, Urmia, Iran
Ataabak Baagherzadeh Hushmandi
Faculty of Science, Urmia University of Technology, Urmia, Iran
Parisa Nabati
Faculty of science, Urmia university of technology, Urmia,Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :