مدل پیشنهادی برای پیش بینی تولید ناخالص داخلی کاربرد مدل هایARIMA شبکه های عصبی و تبدیل موجک
نویسنده:
چکیده:
تولید ناخالص داخلی یکی از عمده ترین و کاربردی ترین شاخص های اقتصادی است؛ لذا پیش بینی آن، همواره توجه کلیه دست اندرکاران اقتصادی و علوم مرتبط را به خود جلب کرده است. هرچند روش های تجزیه و تحلیل سری زمانی و روش های غیرخطی همانند مدل های شبکه عصبی مدتهاست که برای پیش بینی این گونه متغیرها به کار می روند، لیکن کاربرد ابزار توانمند موجک در پردازش داده ها و بررسی لایه های پنهان آن نشان می دهد که سری زمانی تولید ناخالص داخلی از جمله متغیرهایی است که پس از تجزیه در برخی سطوح، رفتاری خطی و در برخی سطوح رفتاری غیرخطی دارد؛ از این رو پیشنهاد شد که ابتدا سری زمانی مذکور به صورت داده های فصلی طی دوره 7631 تا 7631، با استفاده از تکنیک موجک به مولفه های مقیاسی متفاوتی تجزیه شده و سپس با کمک مدل ARIMA سری تقریب)روند(و سیکل های با رفتار خطی، و آنگاه با مدل شبکه عصبی سیکل های با رفتار غیرخطی پیش بینی شوند. این مقاله نشان می دهد که نتیجه اعمال این روش پیشنهادی در مقایسه با مدل شبکه عصبی خودتوضیح غیرخطی با لوپ بسته و مدل ARIMA دقیق تر و کارآتر است.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
صفحات:
147 تا 162
لینک کوتاه:
magiran.com/p1352025
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!