یکی از موضوعات مهم از دیدگاه اقتصاددانان و محققان بازارهای مالی ارزیابی حافظه ی بلند مدت است. در بررسی حافظه ی بلند مدت، توجه به شکست های ساختاری (تغییرات ساختاری) دارای اهمیت است. تغییرات ساختاری، تغییراتی می باشند که بر اثر عوامل مختلفی همچون شوک ها به ساختار سری وارد شده و آن را تا حدودی دستخوش تغییراتی می کنند. با نادیده گرفتن تغییرات ساختاری یک سری ممکن است نتایج غیر واقعی در زمینه ی وجود ...

پیش­بینی براساس مدل­های چندمتغیری اقتصادسنجی با محدودیت­هایی زیادی همراه است، بنابراین یک روش جایگزین استفاده از مدل­های تک متغیری است. اما اکثر روش­های تک­متغیری برای حصول به ­نتیجه خوب نیاز به داده­های زیادی دارند. روش­های رگرسیون فازی به­دلیل فازی در نظر گرفتن اعــداد، برای مدل­سازی و پیش­بینی معمولاً نیاز به داده­های کمتری دارند. از این­رو در این مطالعه کارایی روش رگرسیون خودبازگشتی میانگین ...

عوامل زیادی بر قیمت نفت خام تأثیر می­گذارند از این رو استفاده از یک مدل چند متغیری که تمام عوامل مؤثر بر قیمت نفت را لحاظ کرده باشد کاری دشوار است. به همین دلیل، پیش­بینی این متغیر از طریق مدل­های چند متغیری بسیار دشوار است. در این حالت ممکن است استفاده از مدل­های تک متغیری روش مناسبی باشد. در این مدل­ها از حافظه تاریخی متغیر برای مدل­سازی و پیش­بینی استفاده می­شود. اما یکی از محدودیت­های مدل­ه...

چکیده: با توجه به اهمیت استفاده از گاز طبیعی به عنوان یکی از منابع مهم تامین انرژی کشور و باعنایت بدین مسئله که سهم عمده ای از مصرف گاز طبیعی در بخش خانگی می باشد پرداختن به موضوع مدل سازی و پیش بینی مصرف گاز در حوزه فوق الذکر از اهمیت ویژه ای برخوردار است. امروزه به علت عدم قطعیت محیط و توسعه سریع تکنولوژی نوین معمولاً باید موقعیت های آینده را با استفاده از داده های کم و در بازه زمانی کوتاه م...

روش¬های پیش بینی سری های زمانی مالی براساس مدل¬های اتورگرسیو میانگین متحرک انباشته (arima) و واریانس ناهمسان شرطی اتورگرسیو (arch) ویژگی حافظه بلند¬مدت و وجود شکست¬های ساختاری را در مدل¬سازی در نظر نمی¬گیرند. جهت رفع مشکل حافظه بلند¬مدت از فرآیندهایی نظیر مدل اتورگرسیو میانگین متحرک انباشته کسری (arfima) و مدل واریانس ناهمسان شرطی اتورگرسیو تعمیم یافته انباشته کسری (figarch) استفاده می¬شود. ولی...

با پیشرفت تکنولوژی که باعث کاربرد رایانه ها در علوم مختلف شد علم آمار نیز از این گذر به یک باره رشد چمشگیری در کمک به بسیاری از رشته های علوم داشت و موجب پیشرفت آن ها گردیده است. ازجمله مباحث موجود درعلم آمار مبحث سری های زمانی می باشد که به واسطه کاربرد فراوان آن درعلوم مختلف باعث شده است که در هر زمینه بطور جداگانه مدلهای آن مورد بررسی قرارگیرند ازجمله ی این مدلها، مدلهای باحافظه بلندمدت می ب...

یکی از روش­های مناسب در پیش­بینی سری زمانی، تعمیم رفتار گذشته سری به آینده است. برای این منظور اولین قدم شناخت دقیق رفتار گذشته متغیر است. یکی از روش­های الگوسازی رفتار گذشته سری زمانی مدل خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA) است. در این پژوهش از مدل‌های ARIMA و ARFIMA برای پیش­بینی قیمت هفتگی بنزین استفاده شد. همچنین پیش­بینی مدل ARIMA با پیش‌بینی مدل خود توضیح کسری جمعی میانگین متحرک (ARFIMA)...

یکی از روش­های مناسب در پیش­بینی سری زمانی، تعمیم رفتار گذشته سری به آینده است. برای این منظور اولین قدم شناخت دقیق رفتار گذشته متغیر است. یکی از روش­های الگوسازی رفتار گذشته سری زمانی مدل خود توضیح جمعی میانگین متحرک (arima) است. در این پژوهش از مدل های arima و arfima برای پیش­بینی قیمت هفتگی بنزین استفاده شد. همچنین پیش­بینی مدل arima با پیش بینی مدل خود توضیح کسری جمعی میانگین متحرک (arfima)...

این پژوهش، به آزمون پایداری تورم در ایران اختصاص یافته است. برای این منظور، با توجه به سری زمانی داده های نرخ تورم ایران  (1390 – 1351)، از الگوی خود رگرسیونی میانگین متحرک انباشته کسری، استفاده شده است. نتایج حاصل از این تحقیق نشان می دهند که بر اساس روش های حداکثر درست نمایی و حداکثر درست نمایی تعدیل شده، درجه انباشتگی یا تفاضل گیری به ترتیب 482/0d1= و483/0d2=هستند. بنابراین بر اساس یافته های...