استخدام الشبكات العصبية ذات الانحدار الذاتي غير الخطية NAR في التنبؤ بمعدل التضخم في الجزائر خلال الفترة 1990 إلى 2021
تاريخ الاستلام:23/11/2022 تاريخ القبول:20/03/2023
الكلمات المفتاحية:
التضخم، التنبؤ، نماذج ARIMA، الشبكة العصبية NAR.الملخص
يشكل التضخم إحدى المشكلات الاقتصادية الرئيسية التي تواجه معظم الاقتصادات سواء كانت دول متقدمة او دول نامية والتي تتطلب من البنوك المركزية وضع أدوات وسياسات لمنع التقلبات العالية في الأسعار وفترات التضخم الطويلة. توضح هذه الورقة التنبؤ بمعدل التضخم في الجزائر من خلال استخدام الشبكات العصبية ذات الانحدار الذاتي الغير الخطية ومقارنتها مع نماذج ARIMA. تم استخدام بيانات السلاسل الزمنية السنوية للفترة 1990 الى 2021 في التحليل، ومن اجل المقارنة بين النموذجين تم الاعتماد على معيار متوسط مربعات الأخطاء (MSE) ومعامل الارتباط R، أظهرت النتائج النهائية أن الشبكة العصبية ذات الانحدار الذاتي الغير الخطية NAR تعطي أداء أفضل ودقيق مقارنة مع نموذج ARIMA.
التنزيلات
منشور
2023-05-31
كيفية الاقتباس
قهوي ح., ساهد ع. ا., & مكيديش م. (2023). استخدام الشبكات العصبية ذات الانحدار الذاتي غير الخطية NAR في التنبؤ بمعدل التضخم في الجزائر خلال الفترة 1990 إلى 2021: تاريخ الاستلام:23/11/2022 تاريخ القبول:20/03/2023. Human Resources Development Research, 18(01), 45–70. استرجع في من https://rdrh.univ-setif2.dz/index.php/rdrh/article/view/126
إصدار
القسم
Articles
