یکی از مسائل مهم در اقتصاد پیش بینی رشد اقتصادی می باشد. پیش بینی صحیح رشد اقتصادی، اثر مهمی در سیاست گذاری و برنامه ریزی های اقتصادی دولت دارد و می تواند علاوه بر ایجاد زمینه توسعه روش های جدید پیش بینی، سیاست گذاران را در تصمیم گیری آتی یاری رساند. پیش بینی بر اساس مدل های چند متغیری اقتصادسنجی با محدودیت های زیادی همراه است، بنابراین یک روش جایگزین استفاده از مدل های تک متغیری است. اما اکثر روش های تک متغیری برای حصول به نتیجه خوب نیاز به داده های زیادی دارند. از این رو در این مطالعه کارایی مدل میانگین متحرک خودرگرسیون تجمعیARIMA) ) با روش های مارکف سوئیچینگ و شبکه عصبی فازی (ANFIS) در پیش بینی رشد اقتصادی ایران مقایسه می شود. برای تخمین مدل از داده های دوره 1338 تا 1384 استفاده شده است. سپس کارایی این مدل ها در پیش بینی رشد اقتصادی ایران برای دوره 1385 تا 1392 با استفاده از معیارهای RMSE، MAE و MAPE ارزیابی و مقایسه شده است. مقایسه این معیارها حاکی از این است که بهترین عملکرد متعلق به روش ANFIS است. همچنین مدل مارکف سوئیچینگ عملکرد بهتری نسبت به مدل ARIMA دارد.
