پیش بینی نرخ ارز در بازار سرمایه با استفاده از مدل های میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته و شبکه عصبی )مطالعه موردی: دلار استرالیا، دلار کانادا، ین ژاپن و پوند انگلستان(

سیاست گذاران پولی به منظور جلوگیری از زیان های ناشی از تغییرات از هم گسیخته نرخ ارز، همواره درصددیافتن روشی مناسب برای پیش بینی نرخ ارز بوده اند. لیکن ویژگیهای چند بعدی نرخ ارز باعث رفتار پیچیده وغیرخطی آن شده است. یکی از روش های سنتی پی بینی، تجزیه و تحلیل سری زمانی است که بر دو فرض ایستاییو خطی بودن بنیان نهاده شده است. در مورد عملکرد این مدل های سنتی بعضاٌ تردیدهای ایجاد شده است. یکی ازروش های جایگزین، شبکه های عصبی مصنوعی است که در برخی از موارد توانایی بالقوه خوبی برای پیش بینیسریهای زمانی از خود نشان دادهاند. در این مقاله، پس از مرور پژوهش های انجام شده در مورد توانایی پیش بینیمدل های خود توضیح جمعی میانگین متحرک 1 و شبکه های عصبی مصنوعی 2 ، به مقایسهی این دو روش برای پیشبینی نرخ روزانه ارز در 2112 پرداخته شده است. نتایج /1/ 1991 لغایت 1 /1/ دوره ی از سال 1 تحقیق نشان دادهاست که روش شبکه های عصبی تخمینهای بهتری نسبت به روش میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته ارایهمیکند . در این پژوهش، از ابزارهای محاسباتی نرم افزار statgraphics و matlabو دادههای اقتصادیکشورهای استرالیا، کانادا، ژاپن و انگلستان و نرخ ارز 3 آن کشورها نسبت به دلار آمریکا استفاده شده است.