نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری رشته حسابداری، گروه حسابداری، واحد تهران غرب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

2 استادیار، گروه حسابداری، واحد تهران غرب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

چکیده

نوسانات زیاد قیمت نفت خام به عنوان منبع اصلی انرژی و ماده‌اولیه مهم صنعت شیمیایی جهانی، اهمیت تخمین دقیق و پیش‌بینی روند قیمت آنرا دوچندان کرده است. از اینرو هدف از انجام پژوهش کاربردی حاضر افزایش توان پیش‌بینی قیمت نفت‌خام با استفاده از الگوی‌های غیرخطی در هوش مصنوعی است. برای دستیابی به این هدف چهار شبکه پروسپترون ساده، شبکه بازگشتی، شبکه حافظه طولانی کوتاه‌مدت و شبکه عصبی واحدهای برگشتی گیت‌دار مدلسازی شده است سپس توانمندی آن‌ها نسبت به یکدیگر و مدل معیار مقایسه، و دقت پیش‌بینی آن‌ها با استفاده از روش خطای مربعات میانگین اشتباهات ارزیابی شده است. نمونه مورد مطالعه داده‌های نفت‌ خام برنت دریای شمال از تاریخ 01/08/2007 لغایت 31/ 05/2024 به صورت روزانه و ماهانه و سالانه است. نتایج پژوهش نشان می‌دهد که معماری شبکه در این مدل‌ها نسبت به مدل‌های پیشین، در استخراج اطلاعات از داده‌ها توانمندتر بوده و زمان دستیابی به قیمت‌های آینده بهبود بخشیده ‌شده‌ است. همچنین از میان الگوهای غیرخطی، الگوی شبکه‌ بازگشتی گیت‌دار در فرکانس‌های مختلف پیش‌بینی دقیق‌تر و با خطای کمتری از قیمت نفت را به دست می‌دهد

کلیدواژه‌ها

موضوعات

امامی میبدی، علی. (1385). تحلیل عوامل مؤثر بر قیمت نفت خام. فصلنامه پژوهش‌های اقتصاد ایران، 28، 126-111.
سالک، نوید؛ خرسندی، مرتضی. (1401). طراحی الگوی بازار نفت و مقایسه پیش‌بینی‌های قیمت نفت خام. فصلنامه تحقیقات مدلسازی اقتصادی، 13(47)، 114-73.
عباسی نامی، حامد. (1400). مدل‌سازی و پیش‌بینی نوسانات قیمت نفت خام و ارزش معرض ریسک با استفاده از مدل‌های تغییر رژیم GARCH و تک رژیمی. فصلنامه مطالعات اقتصاد انرژی، 17 (68)، 174-141.
لاری سمنانی، بهروز و خلیلی، سیمین. (1397). تخمین قیمت نفت خام اوپک با استفاده از روش‌های درخت دوتایی، سری زمانی و شبکه‌های عصبی مصنوعی. مهندسی منابع معدنی، 3(3)، 41-31.
شاکری، عباس؛ محمدی، تیمور و جعفری، محمد. (1398). تأثیر نوسانات مالی جهانی بر بازار نفت با تأکید بر بحران مالی 2008. فصلنامه پژوهش نامه اقتصادی، 74، 38-1.
یادگاری، حسین؛ محمدی، تیمور؛ آماده، حمید؛ قاسمی، عبدالرسول و مصطفائی، حمیدرضا. (1401). پیش‌بینی قیمت نفت‌خام برنت با الگوی ترکیبی مدل خاکستری غیرخطی و تصحیح پسماند آریمای خطی. فصلنامه مطالعات اقتصاد انرژی، ۱۸(72)، 25-۱.
Abbasi Nami, Hamed. (2021). Modeling and Forecasting Crude Oil Price Volatility and Value at Risk Using GARCH and Single Regime Switching Models. Energy Economics Quarterly, 17(68), 141-174. [In Persian]
Ayazi, A., Amiri, M., Fartukzadeh, HR., and Azar, A. (2020). Strategic analysis of international oil market suppliers based on graph model. Scientific quarterly of interdisciplinary studies on strategic knowledge, 10(39): 179-206. [In Persian]
De Faria, E., Albuquerque, M. P., Gonzalez, J., Cavalcante, J., & Albuquerque, M.P. (2009). Predicting the Brazilian stock market through neural networks and adaptive exponential smoothing methods. Expert Systems with Applications, 36(10), 12506-12509. DOI: 10.1016/j.eswa. 2009.04.032
Emami, A. (2006). Analysis of factors affecting the price of crude oil, Iranian Economic Research Quarterly, 28, 111-126. [In Persian]
Farshadfar, Z., Prokopczuk, M., (2019).Nonlinear Model Improves Stock Return Out of Sample Forecasting (Case Study: United State Stock Market). International Journal of Finance and Managerial Accounting, 3(12), 1-13.
Farshadfar, Z., Prokopczuk, M., (2019). Improving Stock Return Forecasting by Deep Learning Algorithm, Advances in mathematical finance& applications, 4 (3), 1-13. DOI: 10.22034/amfa.2019.584494.1173
Fong, W. M. and Yong, L. H. M. (2005). Chasing trends: Recursive moving average trading rules and internet stocks. Journal of Empirical Finance, 12(1), 43–76. DOI: 10.1016/j.jempfin.2003.07.002
Guo, J. (2019). Oil price forecast using deep learning and ARIMA. In 2019 international conference on machine learning, big data and business intelligence (pp. 241–247). IEEE.
DOI:10.1109/MLBDBI48998.2019.00054
Gao, R., Liu, J., Zhou, Q., Duru, O. and Yuen, K. F. (2022). Newbuilding ship price forecasting by parsimonious intelligent model search engine. Expert Systems with Applications, 201, Article 117119. DOI:10.1016/ j.eswa.2022.117119
Gumus, M., and Kiran, M. S. (2017). Crude oil price forecasting using XGBoost. In 2017 international conference on computer science and engineering (pp. 1100–1103). DOI:10.1109/UBMK.2017.8093500
Lari Semnani, Behrouz, Khalili, Simin. (2018). OPEC crude oil price estimation using binary tree, time series and artificial neural networks methods. Journal of Mineral Resources Engineering, 3(3), 31-41. [In Persian]
Luo, S., Ni, Z., Zhu, X., Xia, P., & Wu, H. (2022). A novel methanol futures price prediction method based on multicycle CNN-GRU and attention mechanism. Arabian Journal for Science and Engineering, 1–15. DOI:10.1109/ICCAE56788.2023.10111233
Narayan, P., Sharma, S., Poon, W, Westerlund, J. (2014). Do oil prices predict economic growth? New global evidence. Energy Economics, 41: 137-146. DOI:10.1016/j.eneco.2013.11.003
Rapach, D., Strauss, J., Zhou, G. (2010). Out-of-sample equity premium prediction: Combination forecast and links to the real economy. Review of Financial Studies, 23: 821-862. DOI:10.2139/ssrn.1257858
Salik, Navid, Khorsandi, Morteza. (2022). Designing an oil market model and comparing crude oil price forecasts. Economic Modeling Research Quarterly, 13(47), 73-114. [In Persian]Shakri, Abbas, Mohammadi, Taimur, Jafari, Mohammad. (2019). The effect of global financial fluctuations on the oil market with an emphasis on the 2008 financial crisis. Economic Research Quarterly, 74, 1-38. DOI:https://doi.org/10.22054/joer.2019.11245 . [In Persian]
Wang, Q., Song, X. and Li, R. (2018). A novel hybridization of nonlinear grey model and linear ARIMA residual correction for forecasting US shale oil production. Energy, 165, 1320–1331.
Welch, I., Goyal, A. (2008). A comprehensive look at the empirical performance of equity premium prediction. Review of Financial Studies, 21: 1455-1508. DOI:10.1093/rfs/hhm014
Yadegari H, Mohammadi T, Amadeh H, Qasemi A, Mostafaei H (2022). Brent crude oil Price Forecast with Hybrid Model of Nonlinear Grey Model and Linear Arima Waste Correction, Quarterly Energy Economics Review, 18(72): 1-25.
DOI: http://dx.doi.org/10.22054/jiee.2022.62826.1862. [In Persian]
Zang, H., Liu, L., Sun, L., Cheng, L., Wei, Z., and Sun, G. (2020). Short-term global horizontal irradiance forecasting based on a hybrid CNN-LSTM model with spatiotemporal correlations. Renewable Energy, 160, 26-41. DOI:10.1016/j.renene.2020.05.150
Zhao, Y., Li, J., and Yu, L. (2017). A deep learning ensemble approach for crude oil price forecasting. Energy Economics, 66, 9–16. DOI:10.1016/j.eneco.2017.05.023