پیش بینی نرخ ارز یکی از مسائل مهم هر کشور است. روش های مرسوم پیش بینی و تجزیه و تحلیل آماری سری زمانی بر اساس دو فرض ایستایی و خطی بودن هستند، اما در مواردی که ویژگی خطی بودن صدق نکند، در عملکرد این مدل ها تردید ایجاد می شود. در این راستا، شبکه های عصبی مصنوعی از قابلیت بالایی در مدل سازی فرآیندهای تصادفی و پیچیده و پیش بینی مسیرهای غیرخطی پویا برخوردارند. در این مقاله، با استفاده از یک شبکه عصبی با رویکرد بنیادی، روند تغییرات نرخ ارز را بر اساس متغیرهای اقتصادی مؤثر بر آن مانند شاخص قیمت مصرف کننده در ایران و آمریکا، ارزش صادرات و واردات، قیمت نفت و قیمت طلا را مدل سازی کرده و با تحلیل حساسیت میزان تأثیرگذاری هریک از متغیرها را ارزیابی کرده ایم. با استفاده از نتایج مدل می توان اظهار داشت که مدل، بیشترین حساسیت را نسبت به شاخص قیمت مصرف کننده از خود نشان می دهد. همچنین قیمت طلا، صادرات، قیمت نفت و واردات به ترتیب عوامل دیگر مؤثر بر روند نرخ ارز در ایران هستند.
