ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







دراسة مقارنة بين نموذج الذاكرة الطويلة ARFIMA والشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بسعر صرف الدينار الجزائري

العنوان بلغة أخرى: A Comparative Study of ARFIMA and Artificial Neural Networks to Forecast Exchange Rate of Dinar Algerian
المصدر: مجلة الباحث
الناشر: جامعة قاصدي مرباح ورقلة
المؤلف الرئيسي: مدوري، حادة (مؤلف)
مؤلفين آخرين: مكيديش، محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع17
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 159 - 171
DOI: 10.35156/0505-000-017-012
ISSN: 1112-3613
رقم MD: 874671
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
نموذج الشبكات العصبیة الاصطناعیة | Artificial Neurrone Network ANN | سلاسل زمنیة | Times Series | تنبؤ | Forecasting | سوق الصرف | Exchange Rate Market | نموذج الذاكرة الطویلة | ARFIMA Model
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

54

حفظ في:
LEADER 03487nam a22003137a 4500
001 1624697
024 |3 10.35156/0505-000-017-012 
041 |a ara 
044 |b الجزائر 
100 |9 471242  |a مدوري، حادة  |g Madouri, Hadda  |e مؤلف 
245 |a دراسة مقارنة بين نموذج الذاكرة الطويلة ARFIMA والشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بسعر صرف الدينار الجزائري 
246 |a A Comparative Study of ARFIMA and Artificial Neural Networks to Forecast Exchange Rate of Dinar Algerian 
260 |b جامعة قاصدي مرباح ورقلة  |c 2017 
300 |a 159 - 171 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a تهدف هذه الدراسة إلى مقارنة نماذج التنبؤ المتمثلة في نماذج الذاكرة الطويلة ARFIMAونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية ANN بسعر صرف الدينار الجزائري مقابل العملات الأجنبية الرئيسية لسوق الصرف، الدولار الأمريكي، الأورو و الجنيه الإسترليني، بالاعتماد على قاعدة بيانات شهرية للفترة ما بين 01/10 / 2000 إلى 31/ 12/ 2014 للتنبؤ بقيمه المستقبلية ل 12 شهر من سنة 2015 توصلت الدراسة إلى أن نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية ANN لديه قدرة أكبر على التنبؤ مقارنة بنموذج الانحدار الذاتي و المتوسطات المتحركة ذات التفاضل الكسري ARFIMA بالنسبة لسعر صرف الدينار الجزائري مقابل الدولار الأمريكي و مقابل الأورو، أما بالنسبة لسعر صرف الدينار الجزائري مقابل الجنيه الإسترليني فنموذج الانحدار الذاتي و المتوسطات المتحركة ذات التفاضل الكسري ARFIMA هو الذي كان أكفأ من نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية.ANN  
520 |b The aim of this study is to compare between (ARFIMA) and (ANN) forecasting models of the exchange rate of the dinar against major currencies in the foreign exchange market, the U.S. dollar, euro, pound sterling using a series of mensuel quotations over the period (2000-2014). The main finding of this study is that ANN model has better forecasting performance than ARFIMA model for the exchange rate of the dinar Algerien against the U.S. dollar and euro .As for Forecasting the exchange rate of the dinar Algerien against the pound sterling is better with ARFIMA model. 
653 |a الجزائر  |a السياسة النقدية  |a أسعار الصرف  |a الشبكات العصبية الاصطناعية 
692 |a نموذج الشبكات العصبیة الاصطناعیة  |b Artificial Neurrone Network ANN 
692 |a سلاسل زمنیة  |b Times Series 
692 |a تنبؤ  |b Forecasting 
692 |a سوق الصرف  |b Exchange Rate Market 
692 |a نموذج الذاكرة الطویلة  |b ARFIMA Model 
773 |4 الاقتصاد  |6 Economics  |c 012  |e El-Bahith Review  |f Mağallaẗ al-bāḥiṯ  |l 017  |m ع17  |o 0505  |s مجلة الباحث  |v 000  |x 1112-3613 
700 |a مكيديش، محمد  |g Mekidiche, Mohamed  |e م. مشارك  |9 433248 
856 |u 0505-000-017-012.pdf 
930 |d y  |p y 
995 |a EcoLink 
999 |c 874671  |d 874671