ارائه الگوی ترکیبیFARIMA با به کارگیری روشهایARIMA و رگرسیون فازی جهت پیش بینی قیمت جهانی نفت خام

Abstract

مدل ARIMA، مدل پیش بینی دقیقی برای بازه کوتاه مدت می باشد ولی محدودیت تعداد داده های گذشته را نیز دارد. در جامعه کنونی، با توجه به شرایط نااطمینانی و همین طور رشد سریع تکنولوژی، نیاز به پیش بینی در بازه کوتاه مدت احساس می شود. معمولا داده های در دسترسکمتر از آن تعدادی است که در مدل ARIMA باید به کار گرفته شود. در این میان مدلهای رگرسیون فازی قادرند با داده های اندک و در شرایط نااطمینانی به پیش بینی مقادیر بپردازند. اما نتایج حاصل از این مدلها نیز معمولا به دلیل گستردگی بازه پیش بینی نمی تواند چندان قابل اتکا باشد. بنابراین محققین سعی بر ارائه روشی دارند که بتواند علاوه بر استفاده از مزایای هر دو روش، معایب آنها را نیز بکاهد. لذا در این مقاله، مدل ترکیبی میانگین متحرک خودرگرسیون انباشته فازی (FARIMA) به منظور پیش بینی قیمت جهانی نفت خام پیشنهاد شده است. یافته ها بیانگر بهبود نتایج در روش پیشنهادی می باشند.