New hybrid fuzzy time series model: Forecasting the foreign exchange market

José Eduardo Medina Reyes, Salvador Cruz Aké, Agustín Ignacio Cabrera Llanos

Resumen


This paper develops the comparison of the volatility prediction of the traditional
models (ARIMA, EGARCH, and PARCH), with respect to the Hybrid Fuzzy Time
Series and Fuzzy ARIMA Model of Tseng’s and Tanaka’s methodology (FTS-Fuzzy
ARIMA Tseng and FTS-Fuzzy ARIMA Tanaka). For this purpose, it applies to the
time series of the foreign exchange market to forecast the foreign currency exchange rate of Mexican Pesos against American Dollar, the growth rate of the time series data in a daily format from January 2008 to December 2017, to perform the sample test is used January 2018. The main result is that the models based on fuzzy theory generate a better estimate of the volatility of the foreign exchange rate.


Palabras clave


Fuzzy Logic; Fuzzy ARIMA, Fuzzy Time Series; Fuzzy Linear Regression

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DOI: http://dx.doi.org/10.22201/fca.24488410e.2021.2623

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