The cross-association relation based on intervals ratio in fuzzy time series

The fuzzy time series (FTS) is a forecasting model based on linguistic values. This forecasting method was developed in recent years after the existing ones were insufficiently accurate. Furthermore, this research modified the accuracy of existing methods for determining and the partitioning universe of discourse, fuzzy logic relationship (FLR), and variation historical data using intervals ratio, cross association relationship, and rubber production Indonesia data, respectively. The modifed steps start with the intervals ratio to partition the determined universe discourse. Then the triangular fuzzy sets were built, allowing fuzzification. After this, the FLR are built based on the cross association relationship, leading to defuzzification. The average forecasting error rate (AFER) was used to compare the modified results and the existing methods. Additionally, the simulations were conducted using rubber production Indonesia data from 2000-2020. With an AFER result of 4.77%<10%, the modification accuracy has a smaller error than previous methods, indicating  very good forecasting criteria. In addition, the coefficient values of D1 and D2 were automatically obtained from the intervals ratio algorithm. The future works modified the partitioning of the universe of discourse using frequency density to eliminate unused partition intervals

Técnicas de lógica difusa en la predicción de índices de mercados de valores: una revisión de literatura.

El pronóstico de índices de mercados de valores es una tarea importante en ingeniería financiera, porque es una información necesaria para la toma de decisiones. Este estudio tiene como objetivo evaluar el estado del arte en el progreso del pronóstico del mercado de valores, usando metodologías basadas en sistemas de inferencia borrosa y redes neuronales neuro-difusas, enfatizando el caso del Índice General de la Bolsa de Colombia (IGBC). Se empleó la revisión sistemática de literatura para responder cuatro preguntas de investigación. Existe una tendencia importante sobre el uso de las metodologías basadas en inferencia difusa para predecir los índices de los mercados de valores, explicada por la precisión del pronóstico en comparación con otras metodologías tradicionales. La mayoría de las investigaciones se enfocan en metodologías de “series de tiempo difusas” y ANFIS, pero, hay otras aproximaciones prometedoras que no han sido evaluadas aún. Existe un vacío de investigación en el caso del mercado accionario colombiano

Research of fuzzy time series model based on fuzzy entropy and fuzzy clustering

时间序列预测是通过对有限个历史观测样本进行分析来建立模型，并利用模型来解释数据之间的统计规律，以期达到控制和预报目的的一门学科，在众多领域中都有非常广泛的应用。对于时间序列的建模和预测，目前已经有了许多成熟的技术和方法，但传统时间序列预测方法往往依赖大量的历史数据，而在实际问题中由于不确定性的广泛存在导致历史数据往往是不完整的、不准确的和含糊的，因而限制了传统预测模型的应用。为了解决这些问题，Song和Chissom提出了模糊时间序列的概念，其主要是在传统时间序列预测的基础上引入了模糊理论，通过建立相应的模糊逻辑关系进行预测。由于模糊时间序列在处理数据的不确定性和模糊性方面上所显示的优势，关于...Time series forecasting is modeled by limited historical observations sample, it is a technology of using the model to explain the statistical regularity of data in order to achieve the purpose of control and forecast and having a wide range of applications in many fields. For time series modeling and forecasting, there are many mature technologies and methods. The traditional time series predicti...学位：理学硕士院系专业：数学科学学院_概率论与数理统计学号：1902010115250

Perbandingan Metode Fuzzy TIME Series dan Holt Double Exponential Smoothing pada Peramalan Jumlah Mahasiswa Baru Institut Pertanian Bogor

Peramalan merupakan kegiatan memprediksi nilai suatu variabel di masa yang akan datang. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi jumlah mahasiswa baru Institut Pertanian Bogor dengan menggunakan metode fuzzy time series dan metode pemulusan eksponensial ganda dari Holt serta membandingkan kedua metode tersebut dengan cara melihat tingkat ketepatan peramalan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Metode fuzzy time series menggunakan himpunan fuzzy dalam proses peramalannya sedangkan metode pemulusan eksponensial ganda dari Holt menggunakan pemulusan nilai dari serentetan data dengan cara menguranginya secara eksponensial. Dalam meramalkan jumlah mahasiswa baru Institut Pertanian Bogor, metode fuzzy time series menghasilkan tingkat ketepatan peramalan yang lebih baik dengan nilai MAPE sebesar 6.41 % dibandingkan dengan metode pemulusan eksponensial ganda dari Holt dengan nilai MAPE sebesar 7.75 %. Setelah dilakukan studi kasus, metode pemulusan eksponensial ganda dari Holt akan lebih akurat hasil peramalannya jika data yang digunakan lebih banyak

Pronóstico del Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia (IGBC) usando modelos de inferencia difusa

Resumen: El pronóstico de índices de mercados de valores es un insumo necesario para tomar decisiones adecuadas de inversión. En este sentido, estudios recientes han señalado la influencia de los indicadores de los principales mercados bursátiles y de otros indicadores económicos sobre los índices de los mercados emergentes. El primer objetivo de este trabajo es determinar si el valor esperado de los rendimientos logarítmicos del Índice General de la Bolsa (IGBC) puede ser explicado por el comportamiento de los rendimientos logarítmicos del S and P500, NASDAQ, el precio del petróleo WTI y la tasa representativa del mercado. El segundo objetivo es comparar la precisión del pronóstico cuando se consideran los siguientes tipos de modelos: regresión lineal múltiple, ANFIS, Hyfis y redes neuronales autorregresivas con variables explicativas. Los resultados muestran que el pronóstico más preciso es obtenido con una red neuronal autorregresiva que usa como entradas el NASDAQ, el S and P500,el precio del petróleo WTI, las interacciones del NASDAQ, el S and P500 y el precio del petróleo WTI con la tasa representativa del mercado y las interacciones del NASDAQ y el S and P500 con el precio del petróleo WTI . Además se concluye que la influencia de las variables explicativas sobre el índice no es linealAbstract: In this article, the daily Colombian exchange market index (IGBC) is forecasted using linear models, artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference systems with the aim of evaluate the accuracy of the forecasts when nonlinear models are used.In addition, we evaluate the explanatory power of other international market indexes, oil prices and exchange rates. Our findings are the following: first, an autoregressive neural network better captures the behavior of the IGBC in comparison with linear and adaptive neuro-fuzzy models; second, the preferred explanatory variables are able to explain complex properties as heteroskedasticity and non-normality of the residuals. And third, it is necessary consider as inputs not only the explanatory variables alone but also their interactionsMaestrí