التنبُّؤ بسعر الصرف الفوري لليورو دولار في سوق (FOREX) استعمال المفاضلة بين طريقة هولت والشبكات العصبية الاصطناعية
Keywords:
التمهيد الأسّي المزدوج (طريقة هولت)، الشبكات العصبية الاصطناعية ذات التغذية الأمامية ، سعرالصرف اليومي لليورو أمام الدولارAbstract
تَمّ في هذا البحث استعمال بيانات السلسلة الزمنية لسعر الصرف اليومي لليورو أمام دولار للمدّة من (7/12/2020 H:1 AM-10/12/2020 H:7 AM ) بمجموع مشاهدات يبلغ(79) مشاهدة ، إذْ تَمّ الإبقاء على (120) مشاهدة للمقارنة مع قيم التنبُّؤ التي يتُمُّ الحصول عليها باستعمال الأسلوبين، لإجراء عملية المقارنة للتنبُّؤات المستقبلية للمدّة من (10/12/2020 H:8 AM- 15/12/2020 H:7 AM) بمجموع مشاهدات يبلغ (120) مشاهدة للتنبُّؤ بها. بيّنَ أنموذج التمهيد الأسّي المزدوج لطريقة هولت وأنموذج الشبكات العصبية الاصطناعية ذات التغذية الأمامية استعمال الخوارزميتين (خوارزمية الانتشار العكسي الزائدي، خوارزمية الانتشار السريع)، إذْ تمتاز هذه الأساليب بدقّة ومرونة عالية في عملية تحليل السلاسل الزمنية. وأظهرت نتائج التطبيق أنّ الأنموذج الأكفأ والأمثل لتمثيل بيانات السلسلة الزمنية هو أنموذج الشبكة العصبية الاصطناعية [2-10-1] استعمال خوارزمية الانتشار السريع لسعر الصرف اليومي لليورو أمام دولار وفقا لمعيار متوسّط مربع الخطأ (MSE)، قد أعطتْ مؤشّرات أقلّ من مؤشّرات أنموذج الشبكة العصبية الاصطناعية [2-10-1] استعمال خوارزمية الانتشار العكسي التزايدي ، وأنموذج التمهيدي الأسّي المزدوج (طريقة هولت) عند استعمال (90. =α و 0.1= )، الأمر الذي يشير بوضوح بأنَّه الأنموذج الملائم والأكفأ لتقدير التنبُّؤاتالمستقبلية للمدّة من (10/12/2020 H:8 AM- 15/12/2020 H:7 AM). إذ أظهرت هذه القيم تناسقاً مع مثيلاتها في السلسلة الأصلية، وقدّمت لنا صورة مستقبلية لواقع لسعر الصرف اليومي لليورو أمام الدولار لتلك المُدّة.
وقد قدّمَ أنموذج الشبكة العصبية الاصطناعية تنبُّؤات مستقبلية أفضل من تلك التي قدّمها أنموذج التمهيد الأسّي المزدوج (طريقة هولت) ،وفقا لمعيار متوسّط مربع الخطأ (MSE) ، وقد أعطى مؤشّرات أقلّ من مؤشّرات أنموذج هولت . وقد تَمّ استعمال البرامج الإحصائية الجاهزة MinitabV18 في الجانب الإحصائي ، وبرنامج نظام الشبكات العصبية الجاهز، والذي يُعرفُ Alyuda NeuroIntelligence في جانب الشبكات العصبية
Downloads
References
المصادر العربية
ابتسام، باسي ،فاطمة،خباز، أماني،بلعيد، نورية،بن حدة ، والسعيد ، غندير:" دراسة تطبيقات التعليم العميق في مجال الذكاء الاصطناعي إنجاز جهاز للكشف عن القناع الواقي " ، رسالة ماجستير كلّية التكنولوجيا ، جامعة الشهيد حمد لخضير بالوادي ،الجزائر ، (2022).
الآلوسي، سلمى ثابت ذاكر ،الوكيل ، وحسين ، خولة :" التنبُّؤاتالمستقبلية لعدد المصابين بمرض اللوكيميا لعموم القطر مع اشارة ولاسيّما لمدينة بغداد " ، مجلّة الإدارة والاقتصاد ، العدد الثاني والسبعون ، المستنصرية، (2008).
أحمد،عبد الرحمن أحمد عثمان،فضل، عصام عمر وآدم، أمين إبراهيم : " استعمال أنموذج استعمال أنموذج الشبكات العصبية الاصطناعية في التحليل التميزي بالتطبيق على عيّنة من المصابين وغير المصابين بمرض البروستات " ، مجلّة العلوم الإنسانية والطبيعية ،المجلّد 2،العدد 7.ISSN(E)2709- 0833، (2014).www.hnjournal.net
أحمد، إبراهيم محمد إبراهيم سيد،محمد، أشرف إدريس سعيد وحسن،محمد أحمد محمد : " استعمال أنموذج السلاسل الزمنية ونموذج التمهيد الأسّي للتنبُّؤ بعائدات الصادرات الشهرية لمحصول السمسم (2008م-2013م)" ، رسالة ماجستير العلوم في الإحصاء ،قسم الإحصاء، كلّية العلوم الرياضية والحاسوب، جامعة الجزيرة، (2021).
الحتو،طه سعيد موسى والهبيل ، عبد الله محمد: " دراسة مقارنة بين نموذج ARIMA وطريقة التمهيد الأسّي في التنبُّؤ بالسلاسل الزمنية " ، رسالة ماجستير في الإحصاء ،كلّية الاقتصاد والعلوم الإدارية ، جامعة الأزهر، غزّة، (2017).
البيرماني ،فاطمة عبد الحميد جواد وأرشيد، أحمد جودة : " استعمال السلاسل الزمنية للتنبُّؤ بالأرقام القياسية لإيجارات الدور السكنية في العراق للسنوات 2018-2021 " ، مجلّة كلّية الرافدين الجامعة للعلوم ،العدد45، (2019).
البنك المركزي العراقي ، المديرية العامّة للإحصاء والأبحاث ،" النشرة السنوية لسنة ( 2020)" ، (https://cbi.iq/news/view/492).
الجبوري ،عبير حسن علي : " التنبُّؤ بأسعار النفط العراقي للعام 2010 استعمال السلاسل الزمنية " ، مجلّة جامعة بابل ، كلّية العلوم الإنسانية، المجلّد18،العدد1، (2010).
الخياط ، باسل يونس وزكي ، عزة حازم " استعمال الشبكات العصبية في التكهن بالسلسلة الزمنية لاستهلاك الطاقة الكهربائية في مدينة الموصل " ، المجلّة العراقية للعلوم الإحصائية ،كلّية علوم الحاسبات والرياضيات ، المجلّد 5،العدد8 ، جامعة الموصل،العراق، (2005).
بري،عدنان ماجد عبد الرحمن : " طرائق التنبُّؤ الإحصائي " ، جامعة الملك سعود ، (http://www.abarry.ws/books/statisticalForecast.pdf) .
سليمان، أسامة ربيع أمين . (2007) : " التحليل الإحصائي للبيانات استعمال برنامجMinitab " ، كلّية التجارة (بالسادات)، جامعة المنوفية ، مصر، (2002).
سليمان، أسامة ربيع أمين : " التنبُّؤ بمعدّل الاحتفاظ بالأقساط في سوق التأمين المصري استعمال السلاسل الزمنية " ، مجلّة الباحثة، المجلّد 2010، كلّية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير، العدد8، جامعة قاصدي مرباح ورقلة ،الجزائر، (2010).
(http://search.emarefa.net/detail/BIM-280257)
سهيلة ،عتروس وجمال ، خنشور: " استعمال منهجية بوكس جنكنز الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبُّؤ باستهلاك الطاقة الكهربائية بمؤسّسة سونلغاز-دراسة حالة:ولاية بسكرة "، رسالة دكتوراه في علوم التسيير، كلّية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير، قسم علوم التسيير،جامعة محمد خضيرة بسكرة ،الجزائر، (2018).
صليوا، ورهاد عماد و مطر ،ظافر رمضان" مقارنة أداء التنبُّؤ بين بعض الشبكات العصبية الاصطناعية ومنهجية )بوكس– جنكنز) مع التطبيق"، المجلّة العراقية لعلوم الإحصاء، العدد28، (2019).
محمود، رانيا فكري و إبراهيم ،سحر عبد السلام:" استعمال أنموذج التمهيد الأسّي في التنبُّؤ بإنتاج محصولي القمح والفول " ، المجلّة العربية للعلوم الزراعية ،المؤسّسة العربية للتربية والعلوم والاداب ،المجلّد 5،العدد13 ، (2022).
مصطفى ، طويطي، يوسف ،بازين وتوفيق ،طباخ:"المقارنة بين أنموذج التمهيد الأسّي ومنهجية بوكس وجينكينز في التنبُّؤ بالمبيعات– دراسة تطبيقية لشركة NAFTAL غرداية " ، رسالة ماجستير في العلوم الاقتصادية والتسيير والعلوم التجارية ، جامعة غرداية ، الجزائر، (2022).
مطر ، ظافر رمضان و الياس،انتصار ابراهيم :" تحليل ونمذجة السلسلة الزمنية لتدفّق المياه الداخلة إلى مدينة الموصل دراسة مقارنة "، المجلّة العراقية لعلوم الإحصاء ، العدد18، ( 2010).
فريد،بن نور والعربي ، نايت مرزوق محمد :"استعمال أنموذج الذكاء الاصطناعي للتنبُّؤ باحتياطيات الصرف الأجنبي في الجزائر- نموذج الشبكات العصبية الإصطناعية ANN -"، مجلّة اقتصاديات شمال اقتصاديات شمال إفريقيا، المجلّد 15،العدد20،ISSN112-6132،(2019).
عيسى، علام زكي:" الشبكات العصبية، البنية الهندسية-الخوارزميات – التطبيقات"، الطبقة الاولى، شعاع للنشر والعلوم ، حلب، سوريا، (2000).
: المصادر الأجنبية
- AL Rahamneh, Adeeb Ahmed Ali:" Using Single and Double Exponential Smoothing for Estimating The Number of Injuries and Fatalities Resulted From Traffic Accidents in Jordan (1981-2016)", Middle-East Journal of Scientific Research 25 (7): DOI: 10.5829/idosi.mejsr .2017.1544.1552,ISSN 1990-9233,(2017).
- Kahraman, Esma and Akay, Ozlem:" Comparison of exponential smoothing methods in forecasting global prices of main metals",Mineral Economics. https://doi.org/10.1007/s13563-022-00354-y,(2022)
-Marpaung, Noveri Lysbetti, Salim, Kelvin Rainey and Amri, Rahyul:"Application of Single Exponential Smoothing in Forecasting Number of New Students Acceptance", International Journal of Technology and Engineering Studies, volume 5 issue 6, (2019). doi: https://dx.doi.org/10.20469/ijtes.5.10001-6.
-Yonar, Harun, Yonar, Aynur, Tekindal, Mustafa Agah and Tekindal, Melike " Modeling and Forecasting for the number of cases of the COVID-19 pandemic with the Curve Estimation Models, the Box-Jenkins and Exponential Smoothing Methods", EJMO ,4(2). DOI: 10.14744/ejmo.2020.28273.
-European Central Bank:"The international role of the euro", Statistical annex, (2020).
-IMF":INTERNATIONALFINANCIAL STATISTICS".https://www.imf.org/en/Home
- Kuo, R. J., Xue K. C. :"Fuzzy Neural Networks with Application toSales Forecasting", Fuzzy Sets and Systems 108(2), (1999).
, "Exponential smoothing with a damped multiplicative trend"8-Taylor,J. W.:
Forecasting 19 (4), (2003).
-Ahmad Chusyairi , Pelsri Ramadar N.S. , Bagio , 2017 , The Use of Exponential Smoothing Method to Predict Missing Service E-Report , 2nd International Conferences on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE).
- Maia, A. L. S., de Carvalho, F. D. a. T.:" Holt's exponential smoothing and neural network models for forecasting interval-valued time series", International Journal of Forecasting , 27 (3) , (2011).
-Idown, P. A., Osakwe, C., Kayode, A. A., and Adagunodo, E. R:"Prediction of Stock Market in Nigeria Using Artificial Neural Network", Published Online October 2012 in MECS (http://www.mecspress.org/) , (2012).
-Sahoo. P. K and Satpathy: "Elman Neural Network Backpropagation Based Evaluation of Critical Busbars in Power Systems with Renewable Sources" , International Journal of Renewable Energy Research Satpathy et al,Vol.5 , No.2, (2015).
-Cortez, P., Rio, M., Rocha, M., & Sousa, P. (2012), Multi‐Scale Internet Traffic Forecasting Using Neural Networks And Time Series Methods, Expert Systems, 29(2).
-Zimbra D.K., Saidane H.,Ghiassi M.: A Dynamic Artifical Neural Network. Model For Forecasting Time Series Events, International Journal of Forecasting, Vol.21,Iss.2, (2004). http://www.sciencedirect.com
-Kevin Gurney : "An introduction to neural networks ", UCL Press Limited , London EC4P 4EE. , (1997).
-Alyude,NouroIntelligence:"Neural NetworkSoftware", (2003).Web:www.alyuda .com
-Kumar, D.Negesh , Raju, K. Srinivasa and Sathish , T. :"River Flow Forecasting using Recurrent neural Networks",Water Resources Management18:1431-161,(2004).
-Lin , Feng , Gregor , Shirley ,Irons,Richard and Yu ,Xing Huo:"Time Series Forecasting with Neural Netwark", Complexity International (1995)2. http: // Journol - Ci. Csse. Monash. Edu./ci/ Vol02/ cmxhk /Cmxhk.html , (1995).
