مدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی

نویسندگان
چکیده

شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرهای ورودی) یک مدل شبکه عصبی طراحی و تخمین زده می شود. پس از آن، با استفاده از معیارهای مرسوم ارزیابی مدل های رقیب، کارایی دو مدل فوق در زمینه پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران در دوره 1374-1380 مقایسه می شوند. نتایج نشان می دهد که مدل شبکه عصبی برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران از کارایی بالاتری برخوردار است

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

استفاده از رهیافت های شبکه عصبی و مدل های خودرگرسیونی در پیش بینی رشد اقتصادی ایران

یکی از مسائل مهم در اقتصاد پیش بینی رشد اقتصادی می باشد که با توجه به اینکه، پیش بینی صحیح رشد اقتصادی، آثار مهمی در سیاست گذاری و برنامه ریزی های اقتصادی دولت دارد و می تواند علاوه بر ایجاد زمینه‌ی توسعه روش های جدید پیش بینی، سیاست گذاران را در تصمیم گیری آتی یاری رساند، لذا هدف این مقاله پیش بینی رشد اقتصادی ایران با استفاده از سه مدل شبکه عصبی، میانگین متحرک خودرگرسیون تجمعی، خودرگرسیون وار...

متن کامل

مدل سازی و پیش بینی کارایی بانک های دولتی و خصوصی ایران با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی فازی و الگوریتم ژنتیک

دستیابی به رشد مستمر و مداوم اقتصادی و به موجب آن توسعه اقتصادی را می توان از زمره اهدافی قلمداد نمود که تمام کشورها در پی دستیابی به آن می باشند. در این راستا بانک ها نقش بسیار مهمی در پیشرفت و توسعه اقتصادی هر کشور ایفا می نمایند. در حال حاضر با توجه به تعداد قابل توجه بانک های دولتی و خصوصی در کشور پیش بینی کارایی آن ها اهمیت ویژه ای پیدا کرده است. هدف از این پژوهش، مدلسازی و پیش بینی کارایی...

متن کامل

پیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA

تبدیل موجک یکی از روش­های نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنال­ها و سری­های زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، داده­های حاصل به­عنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیش­بینی خشکسالی ارائه می­گردد. در این تحقیق، از شبکه­های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...

متن کامل

پیش بینی مصرف انرژی بخش کشاورزی ایران با استفاده از مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک و شبکه های عصبی مصنوعی

هدف از این مقاله ارزیابی الگوی ترکیبی شبکه­های عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک در پیش بینی تقاضای انرژی بخش کشاورزی ایران می­باشد. برای این منظور، از داده­های سالانه مصرف انرژی بخش کشاورزی کشور به عنوان متغیر خروجی مدل­های پیش­بینی و از داده­های سالانه جمعیت کل کشور و کل تولیدات بخش کشاورزی کشور به عنوان متغیرهای ورودی مدل­های پیش­بینی استفاده شد. در پایان به منظور مقایسه نتایج پیش­بینی مدل ترکیبی...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید


عنوان ژورنال:
پژوهش های اقتصادی ایران

جلد ۴، شماره ۱۲، صفحات ۹۷-۱۲۵

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023