التنبّؤ بأسعار صرف الدّينار الجزائري باستخدام النّظام العصبي المبهم ANFIS

Abstract

الهدف من هذه الدراسة هو التنبؤ بأسعار صرف الدينار الجزائري باستخدام نظام استدلال عصبي مبهم (ANFIS). اعتمدنا على البيانات الشهرية لمحددات وأسعار صرف الدينار الجزائري مقابل الدولار الأمريكي للفترة الممتدة بين جانفي 1990 إلى ديسمبر 2019. وتم بناء نماذج شبكات عصبية وأنظمة استدلال مبهمة لهذا الغرض. وأظهرت النتائج أن أداء جميع النماذج في عملية التنبؤ في العينة الداخلية كان متقاربا إلى حد كبير، كما أن أداء الشبكات العصبية كان جيدا في التنبؤ خارج العينة، مع تفوق طفيف للشبكة العصبية متعددة المتغيرات على الشبكة العصبية أحادية المتغيرات. وكان أداء نظام الاستدلال العصبي المبهم أحادي المتغيرات أفضل من أنظمة الاستدلال العصبية المبهمة متعددة المتغيرات. وخلصت الدراسة إلى أن سعر صرف الدينار الجزائري لا يتأثر كثيرا بالمتغيرات الاقتصادية كأرصدة الدين الخارجي، والناتج المحلي الإجمالي، واحتياطات الصرف، وأسعار النفط، ومعدلات التضخم ورصيد ميزان المدفوعات، وإنما يتأثر أساسا بالقيم السابقة له.

The aim of this study is to predict the exchange rates of the Algerian dinar using an ANFIS model. The monthly data of exchange rates of the Algerian dinar against the US dollar and its determinants for the period 1990-2019 were used. ANN and ANFIS models have been built for this purpose. The results showed that the performance of all models in the in-sample prediction was very close, with a slight superiority of the multivariate ANN on the univariable ANN. Also, the univariate ANFIS system performed better than the multivariate ANFIS. The study concluded that the exchange rate of the Algerian dinar was not very influenced by economic variables such as external debt, GDP, currency reserves, oil prices, inflation rates and balance-of-payments, but was mainly influenced by its earlier values.