پیش‌بینی قیمت نفت با دو روش ARIMA و شبکه‌های عصبی مصنوعی

چکیده

توانایی کم­نظیر شبکه­های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای تحلیل و برآورد در حوزه علوم تجربی و مهندسی موجب شد تا مورد توجه اقتصاددانان قرار گیرد. در این پژوهش، پس از مرور پژوهش­های انجام­شده در مورد توانایی پیش­بینی مدل­های خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA)[1]و شبکه­های عصبی مصنوعی(ANN)[2] به مقایسه این دو روش برای پیش­بینی قیمت روزانه نفت در دوره آوریل 1983 تا ژوئن 2005 پرداخته­ایم. افزون بر این، در این پژوهش پس از مدلسازی به وسیله شبکه­های عصبی مصنوعی، به منظور تشخیص سهم مشارکت هر پارامتر ورودی در این مدل از تجزیه و تحلیل حساسیت استفاده کرده­ایم. با توجه به حجم وسیع به کارگیری اطلاعات روزانه قیمت جهانی نفت (بیش از 5500 روز اطلاعات) نتایج به دست آمده نشان­دهنده برتری غیرقابل مقایسه مدل شبکه­های عصبی مصنوعی نسبت به مدل ARIMA در پیش­بینی قیمت روزانه نفت است.



1.Autoregressive Integrated Moving Average


[2].Artifical Neural Networks

کلیدواژه‌ها