معارف
Volume 21, Numéro 1, Pages 469-491
2026-06-30
Exchange Rate Forecasting In Algeria (dzd/usd): From The Need For Fourier Stationarity Tests To A Comparison Of Traditional And Machine Learning Approaches
Authors : Semane Wassila .
Abstract
This article examines the issue of exchange rate forecasting in Algeria in two complementary stages. First, we demonstrate the need to use stationarity tests robust to smooth structural breaks, namely, the Fourier ADF and Fourier KPSS tests—to correctly characterize the dynamics of the series. Second, we compare the predictive performance of classical approaches (SARIMA, exponential smoothing) with that of a machine learning model (Gradient Boosting). The empirical results, based on monthly data from January 1994 to December 2025, confirm that the series is first-order integrated and that the Gradient Boosting model outperforms traditional methods in terms of forecast error (RMSE) and forecast accuracy. This dual approach highlights the importance of flexible modeling both in the analysis of stationarity and in the forecasting of financial series subject to structural changes Résumé : Cet article examine la problématique de la prévision du taux de change en Algérie en deux étapes complémentaires. Dans un premier temps, nous montrons la nécessité de recourir à des tests de stationnarité robustes aux ruptures structurelles lisses, à savoir les tests Fourier ADF et Fourier KPSS, pour caractériser correctement la dynamique de la série. Dans un second temps, nous comparons les performances prédictives des approches classiques (SARIMA, lissage exponentiel) avec celles d’un modèle d’apprentissage automatique (Gradient Boosting). Les résultats empiriques, basés sur des données mensuelles de janvier 1994 à décembre 2025, confirment que la série est intégrée d’ordre un et que le modèle Gradient Boosting surpasse les méthodes traditionnelles en termes d’erreur de prévision (RMSE) et de précision prévisionnelle. Cette double approche souligne l’importance d’une modélisation flexible tant dans l’analyse de la stationnarité que dans la prévision des séries financières sujettes à des transformations structurelles.
Keywords
exchange rates, Fourier tests, stationarity, structural breaks, forecasting, ARIMA, exponential smoothing, Gradient Boosting.
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