تحلیل و پیش بینی اثرات غیرخطی در بازار نفت

پیام:
چکیده:
این پژوهش تلاشی در جهت معرفی یک الگوی مطلوب جهت مدل سازی و پیش بینی نوسانات قیمت نفت خام ایران می باشد. لذا، سعی شده است تا تحلیل جامعی از پیش بینی قیمت این نهاده ارایه گردد، به همین منظور، ضمن بررسی ماهیت مقوله پیش-بینی پذیری به کمک آزمون های نسبت واریانس، BDS و نیز آزمون آشوب گونه بودن این سری، به تحلیل ساختار خطی و یا غیرخطی بودن آن پرداخته شده و پس از تایید آشوب گونه بودن سری بازدهی قیمت نفت بر اساس آزمون توان لیاپانوف و نیز وجود ویژگی حافظه بلندمدت، مهر تاییدی بر رد فرضیه بازارهای کارا و قبول فرضیه بازارهای فرکتال بوده است. سپس با علم به ویژگی-های ذاتی سری بازدهی قیمت نفت، به کمک ترکیب مدل های مبتنی بر حافظه بلندمدت و تجزیه موجک، به انتخاب بهترین مدل ممکن پرداخته شد. نتایج این مطالعه بر مبنای آزمون GPH، مبین وجود ویژگی حافظه بلندمدت در سری بازدهی و نوسانات قیمت نفت بوده و همچنین به کارگیری تکنیک تجزیه موجک را برای داده های پر تلاطم، مو ثر دانسته است، چرا که بر اساس معیارهای سنجش خطای پیش بینی MSE و RMSE مدل ترکیبی مبتنی بر حافظه بلندمدت و تجزیه موجک در مقایسه با مدل حافظه بلندمدت با داده های تجزیه نشده، از عملکرد دقیق تری برخوردار بوده است.
زبان:
فارسی
صفحه:
21
لینک کوتاه:
magiran.com/p1321592 
برخی از خدمات از جمله دانلود متن مقالات تنها به مشترکان مگیران ارایه می‌گردد. شما می‌توانید به یکی از روش‌های زیر مشترک شوید:
اشتراک شخصی
در سایت عضو شوید و هزینه اشتراک یک‌ساله سایت به مبلغ 400,000ريال را پرداخت کنید. همزمان با برقراری دوره اشتراک بسته دانلود 100 مطلب نیز برای شما فعال خواهد شد!
پرداخت با کارتهای اعتباری بین المللی از طریق PayPal امکانپذیر است.
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی همه کاربران به متن مطالب خریداری نمایند!
توجه!
  • دسترسی به متن مقالات این پایگاه در قالب ارایه خدمات کتابخانه دیجیتال و با دریافت حق عضویت صورت می‌گیرد و مگیران بهایی برای هر مقاله تعیین نکرده و وجهی بابت آن دریافت نمی‌کند.
  • 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.