مقایسه عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی(ann)و مدل میانگین متحرک انباشته اتورگرسیو (arima) در مدلسازی و پیش بینی کوتاه مدت روند نرخ ارز در ایران
Abstract(in Persian; no English abstract is available)
نرخ ارز و نوسانات آن به عنوان یکی از مهمترین مسائل بخش بازرگانی خارجی هر کشور از اهمیت ویژهای برخوردار است. عوامل زیادی همچون عوامل اقتصادی، سیاسی، و روانی بر نرخ ارز تاثیرگذار هستند و این عوامل خود باعث ایجاد شرایط نااطمینانی بیشتر میشوند. در این راستا تلاش سیاستگذاران در کاهش این نااطمینانی از طریق پیشبینی این متغیر باکمترین خطا بوده است. شبکههای عصبی مصنوعی از قابلیت بالایی در مدلسازی فرآیندهای پیچیده و پیشبینی مسیرهای غیرخطی پویا برخوردار هستند. لذا در این مطالعه سعی گردیده است تا با استفاده از شبکۀ عصبی مصنوعی(ann) علاوه بر مدلسازی و پیشبینی روزانه نرخ ارز طی دوره زمانی فروردین 1381 تا اسفند 1384، و کمینه نمودن خطای پیشبینی توسط این روش، نتایج آن با مقادیر پیشبینی شده توسط مدل arima بر اساس معیارهای اندازهگیری دقت پیشبینی، مورد مقایسه قرار گیرد. برای بررسی حساسیت نتایج مدل نسبت به نرخ ارز، تخمین مدل با روش مشابه برای سه دسته داده نرخ ارز دلار، یورو و پوند انجام گرفته است. نتایج تحقیق نشان میدهد که شبکۀ عصبی مورد استفاده، نسبت به مدل arima از قدرت پیش بینی بهتری برخوردار است و قیمت نرخهای ارز پوند و یورو تابعی از قیمتهای روز گذشته خود و قیمت نرخ ارز دلار تابعی از قیمت 6 روز گذشته خود است.