ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Forecasting Price of Crude Oil...>الوصف

Forecasting Price of Crude Oil Using the Weight Markov Chain "WM-CM" and ARIMA Model Techniques

العنوان بلغة أخرى: التنبؤ بسعر النفط الخام باستخدام نموذج سلسلة ماركوف الموزون "WM-CM" وتقنيات النموذج ARIMA
المصدر: مجلة الغري للعلوم الاقتصادية والإدارية
الناشر: جامعة الكوفة - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: حسين، محمد محمود فقي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Hussein, Mohammed Mahmoud Faqi
المجلد/العدد: مج20, ع2
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 42 - 65
ISSN: 1994-0947
رقم MD: 1484692
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الاقتصاد العالمي | المواد النفطية | أسعار النفط | الاتجاهات المستقبلية
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ | سلسة ماركوف المرجحة | Forecasting | Weighted Markov Chain | ARIMA | MAPE | MAE | AIC
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: تلعب أسعار النفط الخام دورا محوريا في الاقتصاد العالمي، حيث تؤثر على كل شيء بدءا من نفقات الطاقة وحتى معدلات التضخم. يعد التنبؤ الدقيق بهذه الأسعار أمرا بالغ الأهمية للحكومات والشركات والمستثمرين. الهدف من هذه الدراسة هو استخدام تقنيات نموذج سلسلة ماركوف الموزون (WM -CM) وARIMA (المتوسط المتحرك المتكامل الذاتي) للتنبؤ بأسعار النفط الخام لضمان تقديرات دقيقة لأسعار النفط الخام القادمة. تقدم هذه الأساليب استراتيجيات متميزة لفحص بيانات الأسعار التاريخية وتوقع الاتجاهات المستقبلية. ومن خلال دمج هذه الأساليب، هناك احتمال لزيادة دقة وموثوقية التنبؤات. قمنا بجمع بيانات من الفترة من 1 يناير 2000 إلى 29 سبتمبر 2023، لأسعار النفط الخام، على مدى 285 شهرا، من موقع "Investing.com". وقمنا بمقارنة نموذجين باستخدام مقاييس متوسط الخطأ المطلق (MAE)، الجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE)، ومتوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق (MAPE)، وAIC. قادتنا دراستنا إلى استنتاج أن نموذج ARIMA (0، 0، 2) يتفوق على نموذج سلسلة ماركوف الموزون (WM -CM). ويدعم هذا الاستنتاج قيم أقل لمتوسط الخطأ المطلق، وجذر متوسط مربع الخطأ، ومتوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق، وAIC. بالإضافة إلى ذلك، أظهر الأداء التنبؤي للنموذج المختار لأسعار النفط الخام اتجاها تصاعديا لشهري أكتوبر ونوفمبر، يليه انخفاض للأشهر ديسمبر، يناير، فبراير، مارس، أبريل، مايو، يونيو، يوليو، أغسطس، وسبتمبر.

Crude oil prices play a pivotal role in the global economy, influencing everything from energy expenses to inflation rates. Accurately predicting these prices is crucial for governments, businesses, and investors. The aim for this study is utilizing Weighted Markov Chain (WM -CM) and ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model techniques for crude oil price forecasting is to ensure precise estimations of forthcoming crude oil prices. These methods present distinct strategies for scrutinizing historical price data and projecting future trends. By integrating these approaches, there's a prospect of augmenting the precision and dependability of forecasts. We collected data from the period of January 1, 2000, to September 29, 2023, for crude oil prices, spanning 285 months, from the website "investing.com". We compared two models using metrics mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), and AIC. Our study led us to conclude that the ARIMA (2, 0, 0) model outperforms the weighted Markov Chain (WMC) model. This conclusion is supported by lower values for mean absolute error, root mean square error, mean absolute percentage error, and AIC. Additionally, the predictive performance of the chosen model for crude oil prices showed an increasing trend for the months of October and November, followed by a decline for the months of December, January, February, March, April, May, June, July, August, and September.
ISSN: 1994-0947

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.