Forecasting Demand for Crude Oil of Iran Using Artificial Neural Networks and ARMAX Models
Author(s):
Abstract:
The purpose of this paper is to forecast demand for crude oil of Iran using Artificial Neural Networks and ARMAX models. The result indicates that Artificial Neural Networks provides an accurate and better picture compared with ARMAX. In order to show whether the variables used in this study are true determinants of Crude oil demand, we have also applied the same techniques with the same variables to forecast crude oil demand of five selected OPEC countries. The result confirms our earlier findings for Iran. Applying rank correlation coefficient for these findings, show high correlation coefficients between the result for Iran and other countries. Therefore we may say that the variables such as GDP, population, net exports and the number of vehicles are key variables for any forecasting relating to crude oil demands in similar countries.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Journal of Iranian Energy Economics, Volume:2 Issue: 7, 2013
Page:
147
magiran.com/p1215432
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!