طراحی مدلی جهت پیش‌بینی بازده قیمت جهانی طلا (با تاکید بر مدل‌های ترکیبی شبکه عصبی کانولوشنی و مدل‌های خانواده گارچ)

مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار

دوره 13، شماره 50، فروردین 1401، صفحه 73-98   

نوع مقاله: مقاله پژوهشی

نویسندگان

محمد جواد بختیاران¹؛ مهدی ذوالفقاری^{* 2}

¹گروه علوم اقتصادی، دانشکده مدیریت و اقتصاد ، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

²گروه علوم اقتصادی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران

چکیده

این مقاله به معرفی مدل‌هایی از ترکیب خانواده GARCH و شبکه عصبی کانولوشنی، جهت پیش‌بینی بازدهی روزانه طلای جهانی طی فاصله زمانی 1398-1390 می‌پردازد. در این پژوهش از مدل‌های دارای حافظه کوتاه مدت GARCH و EGARCH استفاده می‌شود. علاوه بر بکارگیری مدل‌های حافظه کوتاه‌مدت، با توجه به کارایی مدل‌های ترکیبی خانواده GARCH (در مقایسه با مدل‌های فردی) در پیش‌بینی داده‌های مالی، در این مطالعه، تمامی مدل‌های خانواده GARCH با شبکه عصبی کانولوشنی ترکیب شده و با استفاده از مدل‌های ترکیبی بازده طلا پیش‌بینی شده است . وهمچنین پیش‌بینی به صورت ده گام به جلو بوده است. نتایج تحقیق حاکی از برتری مدل پیشنهادی نسبت به مدل‌های جاری در پیش‌بینی سری زمانی بازدهی قیمت طلا بود. همچنین براساس معیارهای ارزیابی خطای پیش‌بینی RMSE و MAPE، مدل CNN-EGARCH برپایه توزیع نرمال دارای خطای پیش‌بینی کمتری نسبت به 23 مدل دیگر دارد. در این راستا، معیار بررسی صحت پیش‌بینی دیبولد-ماریانو (DM) نیز یافته‌های فوق را تایید میکند.

کلیدواژه‌ها

طلا؛ پیش‌بینی؛ خانواده GARCH؛ شبکه عصبی کانولوشنی؛ مدل ترکیبی

مراجع