پیش بینی نرخ ارز در بازار سرمایه با استفاده از مدل های میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته و شبکه عصبی (مطالعه موردی: دلار استرالیا، دلار کانادا، ین ژاپن و پوند انگلستان)

پیام:
چکیده:
سیاست گذاران پولی به منظور جلوگیری از زیان های ناشی از تغییرات از هم گسیخته نرخ ارز، همواره درصدد یافتن روشی مناسب برای پیش بینی نرخ ارز بوده اند. لیکن ویژگی های چند بعدی نرخ ارز باعث رفتار پیچیده و غیرخطی آن شده است. یکی از روش های سنتی پی بینی، تجزیه و تحلیل سری زمانی است که بر دو فرض ایستایی و خطی بودن بنیان نهاده شده است. در مورد عملکرد این مدل های سنتی بعضا تردیدهای ایجاد شده است. یکی از روش های جایگزین، شبکه های عصبی مصنوعی است که در برخی از موارد توانایی بالقوه خوبی برای پیش بینی سری های زمانی از خود نشان دادهاند. در این مقاله، پس از مرور پژوهش های انجام شده در مورد توانایی پیش بینی مدل های خود توضیح جمعی میانگین متحرک 1 و شبکه های عصبی مصنوعی 2، به مقایسهی این دو روش برای پیش بینی نرخ روزانه ارز در 2112 پرداخته شده است. نتایج /1/ 1991 لغایت 1 /1/ دوره ی از سال 1 تحقیق نشان داده است که روش شبکه های عصبی تخمین های بهتری نسبت به روش میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته ارائه میکند. در این پژوهش، از ابزارهای محاسباتی نرم افزار STATGRAPHICSو MATLABو داده های اقتصادی کشورهای استرالیا، کانادا، ژاپن و انگلستان و نرخ ارز 3 آن کشورها نسبت به دلار آمریکا استفاده شده است.
زبان:
فارسی
صفحات:
35 -51
لینک کوتاه:
magiran.com/p1478987 
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 300,000ريال را پرداخت کنید. همزمان با برقراری دوره اشتراک بسته دانلود 100 مطلب نیز برای شما فعال خواهد شد!
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.