Comparison of the accuracy of Box-Jenkins and Holt-Winters methods for forecasting OPEC crude oil price
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 107
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_IJNAA-16-4_028
تاریخ نمایه سازی: 24 شهریور 1403
چکیده مقاله:
Various methods have recently been proposed to predict essential economic and non-economic variables. Each forecasting method has its own advantages and disadvantages based on the nature of the input data. Box-Jenkins and Halt-Winters methods are among the new approaches for increasing the accuracy of forecasting results. Therefore, this research aimed to predict OPEC average oil price data for June ۲۰۲۲ to May ۲۰۲۴ based on the data from ۲۰۰۳ to ۲۰۲۲ using Box-Jenkins and Holt-Winters methodology with a single variable. The errors of Box-Jenkins methodology, among the time series, processes ARIMA ۵.۱.۵, ARIMA ۴.۱.۵, ARIMA ۳.۱.۵, and ARIMA ۵.۱.۳ have the best accuracy with MSE of ۶۱.۸۶, ۶۳.۲۱, ۶۳.۲۹, and ۶۳.۶۲, respectively. The accuracy of the Holt-Winters method was not appropriately compared to the time series method due to the nature of the data.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Kobra Hosseini
Department of Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Mohammad Ali Keramati
Department of Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Mohammad Ali Afshar Kazemi
Department of Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Zadollah Fathi
Department of Management, Center Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, 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 :