پیش بینی قیمت نفت خام وتعیین سطح تولید بهینه با استفاده از الگوی تکاملی شبکه های عصبی و تعادل نش

نویسندگان

چکیده مقاله:

در اقتصاد جهان، نفت خام در کنار گاز طبیعی و زغال سنگ یکی از منابع استراتژیک انرژی است و پیش‌بینی روند تقاضای آن جهت اتخاذ سیاست‌های مناسب، مورد توجه سیاست‌گذاران و تصمیم‌گیرندگان است. نظر به روند پر نوسان و غیرخطی عرضه و تقاضای نفت خام و قیمت آن، روش‌هایی هوشمند و غیرخطی خصوصاً شبکه‌های عصبی مبتنی بر الگوهای تکاملی، توانسته‌اند توانایی خود را در پیش‌بینی کوتاه‌مدت قیمت نفت خام به اثبات برسانند. بدین منظور، قیمت نفت خام با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری شبکه‌های عصبی، داده‌های تولید نفت خامOPEC  و مصرف کشورهای عضو سازمان همکاری اقتصادی و توسعه OECD، برای دوره زمانی ژانویه 1982 تا اکتبر 2015 مورد بررسی قرار گرفت و سپس سطح تولید و مصرف بهینه با استفاده از نظریه بازی‌ها و تعادل نش به‌دست آمد. با توجه به ضریب همبستگی ، نتایج نشان می‌دهد که الگوریتم رقابت استعماری، قدرت توضیح دهندگی بسیار بالایی در متغیرهای بکار رفته دارد. همچنین، خروجی شبکه عصبی و نظریه بازی‌ها و تعادل نش می‌توانند سطح بهینه تولید اوپک و مصرف نفت خام کشورهای  OECD را برای دوره کوتاه‌مدت یک‌ماهه پیش‌بینی نمایند.  

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

پیش بینی سطح عمومی قیمت ها و تورم در ایران با استفاده از شبکه عصبی

(صحت مطالب مقاله بر عهده نویسنده است و بیانگر دیدگاه مجمع تشخیص مصلحت نظام نیست)  هدف این مقاله پیش بینی روند تورم و شاخص قیمت ها در اقتصاد ایران است. داده‌های این مقاله شامل تورم سالانه و داده‌های ماهانه شاخص قیمت مصرف‌کننده در ایران از سال 1340 تا 1392 می باشد. در این تحقیق برای پیش بینی تورم از شبکه عصبی مصنوعی استفاده شده است. برای پیش‌بینی تورم ماهانه از یک شبکه پس‌انتشار خطا(BP) با 15 نر...

متن کامل

آزمون آشوب و پیش بینی قیمت های آتی نفت خام

این مقاله به امکان سنجی وجود آشوب در ساختار سیستم مولد قیمت نفت خام شاخصWTI طی دوره 4 آوریل 1983 تا 13 ژانویه 2003 می پردازد. به این منظور از تخمین نمای لیاپانوف و بعد همبستگی به عنوان آزمون های مستقیم آشوب و آزمون های BDS و شبکه عصبی جهت بررسی غیر خطی بودن ساختار سیستم استفاده شده است. نتایج تخمین نمای لیاپانوف و بعد همبستگی، وجود آشوب در سری زمانی را تایید کرده و تخمین آماره BDS و شبکه عصبی، ...

متن کامل

پیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مطالعه موردی: سیستم های بالاسری تقطیر نفت خام

هدف این تحقیق پیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. خوردگی پدیده ای است که به علت تاثیر عوامل مختلف و متعدد شناخته شده و ناشناخته پیچیدگی بسیار زیادی دارد و به راحتی قابل مدلسازی نیست. جهت پیش بینی و مدلسازی خوردگی در رویکرد مکانیستیک به واکنش ها و فرایندهای فیزیکی، شیمیایی، و الکتروشیمیایی آن توجه می شود و مدلسازی بر اساس آنها انجام می پذیرد. با وجود موفقیت هایی که ای...

متن کامل

پیش بینی پویای قیمت نفت خام با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و با به‎کارگیری ذخیره سازی‎های نفتی کشورهای OECD

نفت به‎عنوان بزرگ‎ترین منبع تأمین انرژی در جهان و به‎دلیل نقش آن در اقتصاد کشورهای تولید کننده، حائز اهمیت بسیار است. لذا شناخت پارامترهای مختلف تأثیر‎گذار بر بازار نفت برای این کشورها، ضروری به نظر می رسد. در این راستا، این تحقیق به پیش بینی قیمت به‎عنوان یک متغیر مهم از بازار جهانی نفت، با استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی و نیز روش اقتصادسنجی ARIMA می پردازد. لازم به ذکر است که این پیش‎...

متن کامل

وقفه های زمانی بهینه در پیش بینی قیمت نفت توسط شبکه عصبی پویا اصلاح‌شده با الگوریتم ژنتیک

قیمت نفت، اهمیت و نوسانات آن در طول زمان در اخذ تصمیمات مهم اقتصادی در دنیا، سبب گسترش روش‌های مختلفی در پیش­بینی قیمت نفت، ازجمله ابزارهای غیرخطی مانند شبکه عصبی شده است. در این مقاله برای در نظر گرفتن عامل زمان در پیش­بینی توسط شبکه عصبی، با دریافت بازخورد از شبکه عصبی مصنوعی اصلاح شده با الگوریتم ژنتیک GADNN وقفه­های بهینه ناشی از ورودی­ها و خروجی‌های قیمت نفت توسط شبکه عصبی پویا محاسبه می­گ...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


عنوان ژورنال

دوره 15  شماره 56

صفحات  179- 202

تاریخ انتشار 2018-06

با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.

کلمات کلیدی

کلمات کلیدی برای این مقاله ارائه نشده است

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023