نموذج مقترح لتحسين منهجية بوكس - جينكنز اعتماداً على أسلوب الشبكات العصبية (دراسة تطبيقية) | ||
| المجلة العلمية للدراسات والبحوث المالية والتجارية | ||
| Article 14, Volume 6, Issue 1 - Serial Number 4, January 2025, Pages 311-338 PDF (1.63 M) | ||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||
| DOI: 10.21608/cfdj.2024.339807.2107 | ||
| Author | ||
| سوزان الامام محمد الامام* | ||
| كليه التجاره- جامعه دمياط | ||
| Abstract | ||
| يهدف البحث الي الوصول الي أفضل نموذج للتنبؤ بالبيانات اليومية لسعر صرف الجنية المصري مقابل اليورو وذلك بالمفاضلة بين عدة أساليب مختلفة للتنبؤ تتمثل في تحليل السلاسل الزمنية باستخدام منهجية بوكس - جينكنز والشبكات العصبية الاصطناعية وأخيراً الجمع بين تحليل السلاسل الزمنية والشبكات العصبية بهدف تحسين التنبؤ. تم في هذا البحث استخدام المخرجات الناتجة من نموذج بوكس وجينكنز كمدخلات عند استخدام أسلوب الشبكات العصبية لبناء نموذج يجمع بين أسلوبي تحليل السلاسل الزمنية والشبكات العصبية للحصول على تنبؤات أكثر دقة بسعر صرف الجنية المصري مقابل اليورو. وقد تم استخدام بيانات يومية تغطي الفترة من 1/1/2020 الى 22/8/2023 وتتكون من 950 مشاهدة هي فترة التقدير للنماذج المختلفة المقترحة، أما الفترة من 23/8/2023 الى 20/9/2023 فهي فترة التنبؤ وتتكون من 21 مفردة؛ وتجدر هنا الإشارة الى أن أسبوع العمل في البنوك يتكون من خمسة أيام. وقد أظهرت نتائج الدراسة أن الجمع بين تحليل السلاسل الزمنية باستخدام منهجية بوكس - جينكنز والشبكات العصبية الاصطناعية قد أدى الى تحسين دقة التنبؤ. تم تقدير عدة نماذج تجمع بين تحليل السلاسل الزمنية والشبكات العصبية الاصطناعية وقد أظهرت النتائج أن نموذج الجمع بالاعتماد على القيم المقدرة والبواقي المتحصل عليها من نموذج ARIMA (1,2,1) كمدخلات عند بناء الشبكة العصبية يعد الأفضل للتنبؤ بسعر صرف الجنيه المصري مقابل اليورو مقارنة بالنماذج الأخرى. | ||
| Keywords | ||
| تحليل السلاسل الزمنية; منهجية بوكس – جينكنز; الشبكات العصبية الاصطناعية; سعر صرف الجنية المصري مقابل اليورو; Autoregressive integrated Moving Average Models; تحسين التنبؤ | ||
|
Statistics Article View: 359 PDF Download: 257 |
||
