پیش بینی قیمت طلا با بکارگیری مدل ترکیبی مدل های خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته کلاسیک با منطق فازی

چکیده:
فلزات قیمتی همچون طلا، نقره و پلاتین از جمله مهمترین متغیرهای مؤثر در سیستم های مالی بوده و پیش بینی قیمت آنها برای تصمیم گیران از اهمیت بسیار برخوردار است. تغییرات سریع در سیستم های مورد مطالعه در دنیای واقعی و بویژه بازارهای مالی سبب ایجاد مشکلاتی برای پیش بینی کنندگان از جهت تامین داده های لازم گردیده است. چرا که مدل های کمی پیش بینی همچون میانگین نیز به (ANNs) دارای محدودیت تعداد داده های گذشته بوده و شبکه های عصبی مصنوعی (ARIMA) متحرک خود رگرسیون انباشته منظور حصول نتایج دقیق احتیاج به داده های زیادی دارند. مدلهای پیش بینی فازی، مدلهایی مناسب در شرایط پیش بینی با داد ه های کم بوده، اما عملکرد آنها در حالت کلی رضایت بخش نمی باشد. استفاده از مدل های ترکیبی یا ترکیب مدل های مختلف یک راه معمول به منظور مرتفع نمودن محدودیت های مدلهای تکی و بهبود دقت پیش بینی ها می باشد؛ لذا در این مقاله به منظور برطرف نمودن محدودیت داده در مدلهای میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته کلاسیک و حصول مدل دقیق تر در پیش بینی سری های زمانی، مدل به منظور پیش بینی پیشنهاد شده است. نتایج حاصله بیانگر (FARIMA) ترکیبی میانگ ین متحرک خود رگرسیون انباشته با منطق فازی کارآمدی روش پیشنهادی در پیش بینی بازه تغییرات قیمت طلا می باشد.
زبان:
فارسی
صفحه:
151
لینک کوتاه:
magiran.com/p607843 
روش‌های دسترسی به متن این مطلب
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!