پیش بینی متغیرهای اقتصادی و مالی اهمیت فراوانی برای سیاستگذاران اقتصادی کشورها دارد. در این مقاله شاخص کل بازدهی سهام تهران (TEPIX) با استفاده از داده های روزانه و هفتگی این شاخص در بازه زمانی سال 1377تا 1382 و بکارگیری روش های مختلف پیش بینی مانند مدل های ARIMA، ARFIMA، GARCH و شبکه عصبی (ANN) برآورد و پیش بینی شدند. مقایسه دقت پیش بینی مدل های مذکور از طریق معیارهای پیش بینی مانند RMSE، MAE  و U-Thiel نشان می دهد که مدل ANN  در پیش بینی شاخص روزانه و هفتگی عملکرد بهتری نسبت به سایر مدل ها دارد، اما مقایسه آماری دقت پیش بینی مدل های مختلف با استفاده از آماره دیبلد- ماریانو، تفاوت معنی داری بین دقت پیش بینی مدل های مذکور را نشان نمی دهد.