التنبؤ بمخاطرة أسعار الصرف باستخدام الشبكة العصبونية-دراسة تطبيقية

Abstract

 تتميز تقنية الشبكات العصبونية (Neural Networks) بقدرتها على معالجة المدخلات ومعطيات الواقع وتجاوز التقنيات التقليدية في تفسير سلوك الظواهر، مما جعلها مثار اهتمام العديد من الباحثين في المجالات المختلفة. يهدف البحث الى الإفادة من القدرات المتميزة للشبكة العصبونية عند استخدامها في اتخاذ قرارات الإستثمار لاسيما في مجال العملات كونه أحد مجالات الإستثمار المهمة سواء على مستوى الأفراد أم المؤسسات المالية بهدف تحقيق الأرباح، والتي تعتمد أساساً على التنبؤ بتحرك أسعار العملات صعوداً أو نزولاً. تم استخدام ثلاث أنواع من تقنيات الشبكات العصبونية وهي: تقنية الشبكة العصبية الشعاعية المحدثة (Modified Radial Basis Function(MRBF)) وتقنية الشبكة العصبية متعددة الطبقات (multi-layer perception (MLP)) وأخيراً تقنية الشبكة العصبية الاصطناعية(artificial neural network (ANN)) لتحقيق أهداف البحث. تم إجراء التحليل باستخدام معلومات شهرية عن سعر صرف اليورو مقابل الدولار الأمريكي للمدة من  1/1/2015 لغاية 31/12/2020 ، و تم استخدام برنامج (MATLAB, V.5.2.0) لمعالجة بيانات الإدخال وبالتالي الحصول على نتائج البحث. توصل البحث الى ان استخدام الشبكة العصبونية (ANN) يعطي دقة كبيرة في التنبؤ بالتحركات المستقبلية للعملة عينة البحث قياساً بالتقنيات الأخرى المستخدمة حسب معيار المقارنة  RMSE، الأمر الذي يقلل من مخاطرة الإستثمار في العملات وبالتالي زيادة العوائد.