پیش بینی پذایری

سری های زمانی بسیار پیچیده مانند قیمتهای بازار سهام،معمولا تصادفی بوده ،در نتیجه تغییرات آنها غیر قابل پیش بینی فرض می شود.در بیشتر موارد در بررسی مشاهدات اماری مربوط به متغیرهای اقتصادی از جمله قیمت بازار سهام از آزمونهایی استفاده شده که در مواجهه با داده های آشوبی به اشتباه افتاده و انها را در داده های تصادفی تشخیص داده اند.در حالی که این داده ها در واقع،از مقام های معینی به و جود می ایند که با اختلالاتی جزیی همراه می باشد.به همین دلیل آزمونهای پیش بینی پذیری و غیر خطی برای بررسی و جود روند آشوبی معین و فرایندهای غیر خطی در سری زمانی شاخص روزانه سهام بازار اوراق بهادار تهران در بازه زمانی 1379/8/1 تا 1386/7/2 مورد استفاده قرار داده ایم که از جمله می توان به آزمونهای BDS,HURST، تسلسل و بعد همبستگی اشاره نمود که نتایج به دست آمده نشان دهنده پیش بینی پذیری و وجود روند غیر خطی در داده های مورد بررسی بوده است.پس از حصول اطمینان از پیش بینی پذیری و وجود روند غیر خطی در داده های شاخص روزانه سهام،جهت ارائه مدل مناسب برای پیش بینی شاخص قیمت سهام،مدل های سری زمانی خطی (AR) و غیر خطی(GARCH)و شبکه عصبی مصنوعی(ANN) برآورد کرده،سپس،نتایج به دست امده از پیش بینی توسط این مدلها را با استفاده از معیارهای CDC,RMSE,MAE,MAPEو آماره U-THEILمورد مقایسه قرار داده ایم.نتایج به دست امده از مقایسه توان پیش بینی این مدلها بیانگر توان بالای پیش بینی در مدلهای شبکه عصبی مصنوعی نسبت به مدلهای دیگر است.