مدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی ایران با استفاده از مدل های ARIMA، مارکف سوئیچینگ و ANFIS

چکیده:
یکی از مسائل مهم در اقتصاد پیش بینی رشد اقتصادی می باشد. پیش بینی صحیح رشد اقتصادی، اثر مهمی در سیاست گذاری و برنامه ریزی های اقتصادی دولت دارد و می تواند علاوه بر ایجاد زمینه توسعه روش های جدید پیش بینی، سیاست گذاران را در تصمیم گیری آتی یاری رساند. پیش بینی بر اساس مدل های چند متغیری اقتصادسنجی با محدودیت های زیادی همراه است، بنابراین یک روش جایگزین استفاده از مدل های تک متغیری است. اما اکثر روش های تک متغیری برای حصول به نتیجه خوب نیاز به داده های زیادی دارند. از این رو در این مطالعه کارایی مدل میانگین متحرک خودرگرسیون تجمعیARIMA) ) با روش های مارکف سوئیچینگ و شبکه عصبی فازی (ANFIS) در پیش بینی رشد اقتصادی ایران مقایسه می شود. برای تخمین مدل از داده های دوره 1338 تا 1384 استفاده شده است. سپس کارایی این مدل ها در پیش بینی رشد اقتصادی ایران برای دوره 1385 تا 1392 با استفاده از معیارهای RMSE، MAE و MAPE ارزیابی و مقایسه شده است. مقایسه این معیارها حاکی از این است که بهترین عملکرد متعلق به روش ANFIS است. همچنین مدل مارکف سوئیچینگ عملکرد بهتری نسبت به مدل ARIMA دارد.
زبان:
فارسی
صفحات:
51 تا 64
لینک کوتاه:
magiran.com/p1587236 
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.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
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!