Implementation of digital fuzzy time series Markov chain in price forecasting and investment risk analysis with value at risk
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to provide a comprehensive model to assist investors in strategic decision-making amid market uncertainty. Global economic uncertainty characterized by cycles of stagflation and recession has recurred in history and is expected to recur until 2025. This condition encourages the importance of investment strategies that can protect asset values from economic pressures. This study uses a quantitative approach with forecasting methods and risk analysis based on time series data. The data used are daily gold and silver prices from the London Bullion Market Association (LBMA) in USD, collected over a two-year period, namely from January 3, 2023 to January 4, 2025. The data is secondary and obtained from the official LBMA website. The research stages begin with a literature study to understand relevant concepts and methods, followed by data collection, and continued with data preprocessing. The preprocessing stages include checking for outliers, handling missing values using the series mean method, and merging data for temporal consistency. For the forecasting process, the Fuzzy Time Series–Markov Chain method is used, which consists of several steps: the formation of universe and interval sets using the Sturges formula, the definition of fuzzy sets, the fuzzification process, the formation of Fuzzy Logical Relationships (FLR) and Fuzzy Logical Relationship Groups (FLRG), and the preparation of transition probability matrices. The forecasting results are obtained through the defuzzification process, which are then evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) indicator to assess the accuracy of the model. Risk analysis is carried out using the Value at Risk (VaR) approach using the Extreme Value Theory (EVT) method and the Generalized Pareto Distribution (GPD). The entire analysis process is carried out using Microsoft Excel and RStudio software to ensure accuracy and efficiency in data processing and statistical modeling. This study has succeeded in developing a hybrid Fuzzy Time Series–Markov Chain model to forecast precious metal prices, especially gold and silver, with a very high level of accuracy. Based on an evaluation of various training and testing data proportions, the best model was obtained at a 95:5 ratio, with MAPE values of 0.66% for gold and 1.18% for silver in the training data, and 0.55% and 0.94% in the testing data. These results indicate that the model is able to effectively capture historical price patterns and provide predictions close to the actual value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».