پیش بینی قیمت نفت خام اوپک با استفاده از مدل خودبازگشتی میانگین متحرک انباشته فازی
نویسنده:
چکیده:
عوامل زیادی بر قیمت نفت خام تاثیر می گذارند از این رو استفاده از یک مدل چند متغیری که تمام عوامل موثر بر قیمت نفت را لحاظ کرده باشد کاری دشوار است. به همین دلیل، پیش بینی این متغیر از طریق مدل های چند متغیری بسیار دشوار است. در این حالت ممکن است استفاده از مدل های تک متغیری روش مناسبی باشد. در این مدل ها از حافظه تاریخی متغیر برای مدل سازی و پیش بینی استفاده می شود. اما یکی از محدودیت های مدل های تک متغیری این است که برای حصول نتایج مناسب نیاز به داده های زیادی دارند. از آنجا که مدل های رگرسیون فازی برای پیش بینی دقیق نیاز به تعداد داده های کم تری دارند، در این تحقیق، از سه روش رگرسیون فازی، آریما و رگرسیون خودبازگشتی میانگین متحرک انباشته فازی (ترکیب دو روش مذکور) و از داده های روزانه قیمت نفت اوپک برای پیش بینی قیمت نفت خام اوپک استفاده شده است. نتایج حاکی از این است که مدل های رگرسیون فازی و رگرسیون خودبازگشتی میانگین متحرک انباشته فازی علاوه بر این که از نظر تمام معیارهای متداول خطای پیش بینی، عملکرد بهتری نسبت به مدل آریما دارند با فراهم کردن بهترین و بدترین حالت، تصمیم گیری را نسبت به مدل آریما تسهیل کرده است. همچنین مدل ترکیبی به مراتب پیش بینی بهتری نسبت به مدل رگرسیون فازی ارائه می دهد و فاصله بازه تصمیم گیری را کوتاه تر می کند.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
انتشار در:
صفحات:
107 تا 127
لینک کوتاه:
magiran.com/p1146341
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!