استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ من أنموذج للاقتصاد الكلي متعدد الأبعاد في العراق للمدة 1996-2007

الملخص AR

يقدم هذا البحث، آلية جديدة في تحديد كمية العلاقات بين المتغيرات الاقتصادية، التي يشرح سلوكها المشاهد، بقصد التحليل أو إجراء التنبؤات أو في كليهما معا.

مثل دراسة أثر الاستثمار على الناتج المحلي الإجمالي، و من ثم أثره على كل من الدخل القومي و معدل نمو متوسط الفرد، في أنموذج للاقتصاد الكلي متعدد الأبعاد.

من الواضح، إن أي نموذج أو أية معادلة أو أي بيانات يمكن التعبير عنها بشكل سلاسل زمنية يمكن استخدامها في توصيف موضوع التوقعات من خلال وزن جميع المشاهدات الماضية أو المتغيرات المرئية زمنيا.

و لقد استخدمت طريقة الانحدار لتقدير معادلات الشكل، خاصة أن أسلوب بيانات السلسلة الزمنية هي من أكثر أساليب التقدير شيوعا، حسب خصائص المقدرات، فضلا عن الاختبارات.

التي تستخدم لمعرفة ما غذا كان الانحدار كله يشرح سلوك المتغير التابع بصورة مرضية، و بالإمكان اختبار كل معامل من معاملات الانحدار.

في ظل بيئة البرمجة المكونة لشبكة الخلية العصبية، تقوم بتحديد خصائص المشكلة قيد الدراسة ، ثم تصمم لها شبكة عصبية مناسبة، و كذلك تصمم خوارزمية أوتوماتيكية تقوم بتعليم و تدريب الشبكة لتقليل معامل الخطأ إلى أدنى مستوى، من خلال ضبط قيمة الأوزان القابلة لتقدير هيكل الأنموذج المعروف مسبقا.

و لتقييم دقة الأنموذج كله نحتاج إلى اعتماد معايير لقياس جودة النظام الشامل فضلا عن بعض الفروض الإحصائية عن كل معادلة من معادلات الشكل، و إجراء اختبار دقة التنبؤات و قدرتها على تقليل حجم الخطأ، و على وجه الخصوص في النماذج اللاخطية التي أثبتت الآلية الجديدة الشبكة العصبية قدرتها تماما في مثل هذه النماذج.