research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Prediction by using Artificial Neural Networks and Box-Jenkins methodologies: Comparison Study
التنبؤ باستخدام اساليب الشبكات العصبية الاصطناعية وبوكس جينكنز: دراسة مقارنة

Loading...
Loading...
Abstract

The variations in exchange rate, especially the sudden unexpected increases and decreases, have significant impact on the national economy of any country. Iraq is no exception; therefore, the accurate forecasting of exchange rate of Iraqi dinar to US dollar plays an important role in the planning and decision-making processes as well as the maintenance of a stable economy in Iraq. This research aims to compare Box-Jenkins methodology to neural networks in terms of forecasting the exchange rate of Iraqi dinar to US dollar based on data provided by the Iraqi Central Bank for the period 30/01/2004 and 30/12/2014.Based on the Mean Square Error (MSE), the Mean Absolute Error (MAE), and the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as criteria to compare the two methodologies, it was concluded that Box-Jenkins is better than neural network approach in forecasting.

ان التقلبات التي تحدث في سعر الصرف ولا سيما الارتفاعات والانخفاضات المفاجئة وغير المتوقعة لها تأثير كبير على الاقتصاد القومي لأي دولة ومنها العراق. لذا فأن التنبؤ الدقيق بسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الامريكي له اثر كبير في عملية التخطيط واتخاذ القرار بالإضافة الى المحافظة على التوازن والاستقرار الاقتصادي للعراق .يهدف هذا البحث الى المقارنة بين اسلوب بوكس جينكنز واسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الامريكي بالاعتماد على البيانات المأخوذة من البنك المركزي العراقي للفترة من 30/01/2004 الى 30/12/2014 .وبالاعتماد على متوسط مربع الخطأ MSE ,متوسط مطلق الخطأ MAE ومتوسط مطلق الخطأ النسبي MAPE كمعايير احصائية للمفاضلة بين الاسلوبين تم التوصل الى ان اسلوب بوكس جينكنز أفضل من اسلوب الشبكة العصبية الاصطناعية في التنبؤ.


Article
Prediction by using spectral analysis and artificial neural networks methodologies: Comparison Study
التنبؤ باستخدام التحليل الطيفي والشبكات العصبية الاصطناعية: دراسة مقارنة

Loading...
Loading...
Abstract

The variations in exchange rate, especially the sudden unexpected increases and decreases, have significant impact on the national economy of any country. Iraq is no exception; therefore, the accurate forecasting of exchange rate of Iraqi dinar to US dollar plays an important role in the planning and decision-making processes as well as the maintenance of a stable economy in Iraq. This research aims to compare spectral analysis methodology to artificial neural networks in terms of forecasting the exchange rate of Iraqi dinar to US dollar based on data provided by the Iraqi Central Bank for the period 30/01/2004 and 30/12/2014.Based on the Mean Square Error (MSE), the Mean Absolute Error (MAE), and the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as criteria to compare the two methodologies, it was concluded that is artificial neural networks better than spectral analysis approach in forecasting.

ان التقلبات التي تحدث في سعر الصرف ولا سيما الارتفاعات والانخفاضات المفاجئة وغير المتوقعة لها تأثير كبير على الاقتصاد القومي لأي دولة ومنها العراق. لذا فأن التنبؤ الدقيق بسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الامريكي له اثر كبير في عملية التخطيط واتخاذ القرار بالإضافة الى المحافظة على التوازن والاستقرار الاقتصادي للعراق .يهدف هذا البحث الى المقارنة بين اسلوبي التحليل الطيفي و الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الامريكي بالاعتماد على البيانات المأخوذة من البنك المركزي العراقي للفترة من 30/01/2004 الى 30/12/2014 .وبالاعتماد على متوسط مربع الخطأ MSE ,متوسط مطلق الخطأ MAE ومتوسط مطلق الخطأ النسبي MAPE كمعايير احصائية للمفاضلة بين الاسلوبين تم التوصل الى ان اسلوب الشبكة العصبية أفضل من اسلوب التحليل الطيفي في التنبؤ.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2017 (2)