การพยากรณ์อัตราแลกเปลี่ยนระยะสั้นด้วยเทคนิคการวิเคราะห์อนุกรมเวลา / ศรัณย์ ศิริวัฒนเมธานนท์ = Short term exchange rate forecasting using time series analysis / Saran Siriwattanametanon
Imprint
2555
Descript
ก-ซ, 65 แผ่น : ภาพประกอบ, แผนภูมิ
SUMMARY
งานวิจัยชิ้นนี้จะทำการศึกษาเปรียบเทียบการพยากรณ์อัตราแลกเปลี่ยนระยะสั้น ด้วยเทคนิคการวิเคราะห์อนุกรมเวลา โดยใช้แบบจำลอง Neural network, วิธี Simple Moving average,วิธี Exponential moving average และ วิธี ARIMA เพื่อเปรียบเทียบกับวิธี Random walk โดยใช้อัตราแลกเปลี่ยนเงินบาทเทียบกับดอลลาร์สหรัฐ เงินบาทเทียบกับเงินยูโร และเงินยูโรเทียบกับเงินดอลลาร์สหรัฐ โดยจะวัดผลในสามมิติ คือทางด้านความถูกต้อง โดยวัดจากค่าความผิดพลาดของการพยากรณ์ ทางด้านประโยชน์ในการใช้งานโดยวัดผล จากทิศทางในการพยากรณ์ และความสามารถในการทำกำไรโดยการวัดผลจากการทดสอบ การซื้อขายจากค่าที่พยากรณ์ได้แล้ววัดผลตอบแทนที่ได้จากการซื้อขาย จากการวัดความถูกต้อง การวัดผลจากทิศทางและความสามารถในการทำกำไร พบว่าวิธี EMA สามารถพยากรณ์ได้ดีกว่าวิธี Random walk เมื่อใช้กับข้อมูลรายสัปดาห์
This research will study in the topic of Short term exchange rate forecasting using time series Analysis .The model in this study consist of Neural network model, Simple moving average model, Exponential moving average mode and ARIMA model compare with Random walk model. THB/USD, EUR/THB and EUR/USD exchange rate will be used in this study and measure the result in three dimensions consist of Accuracy, Direction and Profitability. This study has found that the exponential moving average forecasting is better than the random walk model when using weekly timeframe.
