Using ANNs and ARIMA models to make accurate forecasts for Palestinian official statistics based on simulation and empirical applications

العناوين الأخرى

استخدام نماذج الشبكات العصبية الصناعية و (أريما)‎ للحصول على تنبؤات دقيقة للإحصاءات الرسمية الفلسطينية بناء على المحاكاة و التطبيقات التجريبية

المؤلف

Safi, Samir K.

المصدر

مجلة الجامعة الإسلامية للدراسات الطبيعية

الناشر

الجامعة الإسلامية-غزة عمادة شؤون البحث العلمي و الدراسات العليا

تاريخ النشر

2017-03-31

دولة النشر

فلسطين (قطاع غزة)

عدد الصفحات

11

التخصصات الرئيسية

العلوم الاجتماعية (متداخلة التخصصات)
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

• التنبؤات
• تعداد السكان
• السلاسل الزمنية
• فلسطين
• الشبكات العصبية(الحاسبات الإلكترونية)

الملخص الإنجليزي

Accuracy of forecasts of economic indicators is a major concern of statistical and economics departments.

Over the past three decades there has been growing literature on applications of artificial neural networks (ANNs) to business and financial domains.

ANNs do not assume restrictions during the modeling process because ANNs recognize the relationships between the variables.

Thus, ANNs have the capability of executing the forecasting for different types of models without a pre- knowledge about the relationship between explanatory and response variable.

In this paper, we demonstrate how ANNs can be used to make forecasts of artificial and real data sets.

Furthermore, we will compare the accuracy of the ANN forecasts to those obtained by more classical time series models as autoregressive integrated moving average (ARIMA), using exhaustive simulation and real data on size of the population in the Palestinian Territories

نوع البيانات

أوراق مؤتمرات

رقم السجل

BIM-778448

• APA
• MLA
• AMA