Mitigating Risks: A Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average-Artificial Neural Network (ARIMA-ANN) Methodology for Exchange Rate Volatility
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to estimate the rupiah exchange rate against the US dollar by employing a hybrid ARIMA-Artificial Neural Network (ARIMA-ANN) methodology, with export treated as an exogenous variable. It evaluates the precision of the model against a non-hybrid model. Multiple types of research have demonstrated the efficacy of the hybrid ARIMA-ANN model in minimizing errors, thereby justifying its selection. The hybrid ARIMA-ANN methodology employs ANN to discern nonlinear patterns in time series data and ARIMA to detect linear patterns. The results of this research indicate that the hybrid ARIMA-ANN model yields more precise forecasts. The RMSE value of 0.025 contrasts with the RMSE of 0.045 for the ARIMA model and 0.035 for the ANN. The significance of projecting exchange rate volatility holds both practical and scholarly value. Our study offers new insight by thoroughly analyzing the predictive capacity of financial and macroeconomic variables related to future exchange rate volatility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».