مقایسه روش های کمی وکیفی درپیش بینی قیمت گندم(مطالعه موردی در ایران)

نوع مقاله:
مقاله پژوهشی/اصیل (دارای رتبه معتبر)
چکیده:
پیش بینی رفتار متغیرهای اقتصادی یکی از الزامات برنامه ریزی برای آینده است. در بین محصولاتی که مبادرت به پیش بینی قیمت آن ها می شود، پیش بینی قیمت گندم به لحاظ استراتژیک بودن آن برای کشورمان دارای اهمیتی ویژه است. تاکنون مطالعاتی که در حوزه پیش بینی قیمت گندم انجام گرفته است، مطالعاتی بوده اند که با استفاده از الگوهای کمی انجام گرفته و از روش های کیفی استفاده نشده است. در این پژوهش از هر دو گروه روش های کمی و کیفی استفاده شد است. در این پژوهش از داده ها، در طی دوره 1393-1355 استفاده شده است. نتایج این مطالعه نشان دهنده آن است که معیار RMSE برای مدل های کمیEGARCH، ARMA و ANN به ترتیب برابر 68/37625، 91/39373 و 073/24258 می باشد و معیار MAPE برای مدل های یاد شده به ترتیب برابر 21/27866، 55/23034 و 89/18712 می باشد. از سوی دیگر، میانگین درصد تفاوت بین پیش بینی به روش ANN و روش دلفی 08/0 است. این مطالعه بیانگر این است که الگوی شبکه عصبی مصنوعی در مقایسه با روش های دیگر دارای خطای پیش بینی کم تری است و در پیش بینی قیمت آینده در مقایسه با روش کیفی (مدل دلفی) دارای تفاوتی اندک است که بیانگر اهمیت استفاده از روش های کیفی در کنار روش های کمی برای پیش بینی متغیرهای اقتصادی میباشد.
زبان:
فارسی
صفحات:
123 تا 144
لینک کوتاه:
magiran.com/p1775056 
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!