|
| Titre : | استخدام شبكة الانحدار الذاتي غير الخطي ((NAR في التنبؤ بالناتج المحلي الإجمالي للجزائر للفترة 1960-2023 | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | دنيا صوشي, Auteur ; خليصة مالكي, Directeur de thèse | | Editeur : | كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير جامعة فرحات عباس سطيف1 الجزائر | | Année de publication : | 2025 | | ISBN/ISSN/EAN : | TH/M5352 | | Langues : | Arabe | | Tags : | الناتج المحلي الإجمالي،النمو الإقتصادي، التنبؤ، الشبكات العصبية الإصطناعية، شبكة الإنحدار الذاتي الغير خطي.
Gross Domestic Product, Economic Growth, Forecasting, Artificial Neural Networks, Nonlinear Autoregressive Network. | | Résumé : | تهدف هذه الدراسة إلى استخدام شبكة الانحدار الذاتي غير الخطي NAR في التنبؤ الدقيق بالناتج المحلي الإجمالي للجزائر بالأسعار الثابتة للفترة الممتدة من 1960 إلى 2023، وتندرج ضمن جهود تطوير أساليب التنبؤ الاقتصادي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. وقد توصلت الدراسة إلى نتائج تؤكد الفعالية العالية لنموذج الشبكات العصبية الاصطناعية في هذا المجال، حيث أظهرت القيم المتنبأ بها تقاربًا كبيرًا مع القيم الحقيقية. من جانبها، كشفت المفاضلة بين خوارزميات تدريب النموذج عن تفوق خوارزميةالتدرج المترافق الموزون NAR-SCG كأفضل أداء. وبناءً على هذه النتائج، تم تقديم تنبؤات للناتج المحلي الإجمالي للجزائر للسنوات الأربع القادمة (2024-2027)، مما يوفر رؤى استشرافية لدعم التخطيط الاقتصادي.
Abstract:
This study aims to use a Non-linear Autoregressive NAR neural network for accurate forecasting of Algeria's Gross Domestic Product GDP based on constant prices for the period extending from 1960 to 2023. The research falls within the broader efforts to develop economic forecasting methods through the application of artificial neural networks. The study's findings confirm the high effectiveness of the artificial neural network model in GDP forecasting, demonstrating a significant convergence between the predicted and actual values. Furthermore, a comparison among the algorithms used to train the model revealed that the NAR-SCG algorithm yielded the best performance. Based on these results, GDP forecasts for Algeria for the next four years (2024-2027) were generated, offering prospective insights to support economic planning.
| | En ligne : | http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/bitstream/123456789/5529/1/%d9%852-%20535 [...] |
استخدام شبكة الانحدار الذاتي غير الخطي ((NAR في التنبؤ بالناتج المحلي الإجمالي للجزائر للفترة 1960-2023 [texte imprimé] / دنيا صوشي, Auteur ; خليصة مالكي, Directeur de thèse . - [S.l.] : كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير جامعة فرحات عباس سطيف1 الجزائر, 2025. ISSN : TH/M5352 Langues : Arabe | Tags : | الناتج المحلي الإجمالي،النمو الإقتصادي، التنبؤ، الشبكات العصبية الإصطناعية، شبكة الإنحدار الذاتي الغير خطي.
Gross Domestic Product, Economic Growth, Forecasting, Artificial Neural Networks, Nonlinear Autoregressive Network. | | Résumé : | تهدف هذه الدراسة إلى استخدام شبكة الانحدار الذاتي غير الخطي NAR في التنبؤ الدقيق بالناتج المحلي الإجمالي للجزائر بالأسعار الثابتة للفترة الممتدة من 1960 إلى 2023، وتندرج ضمن جهود تطوير أساليب التنبؤ الاقتصادي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. وقد توصلت الدراسة إلى نتائج تؤكد الفعالية العالية لنموذج الشبكات العصبية الاصطناعية في هذا المجال، حيث أظهرت القيم المتنبأ بها تقاربًا كبيرًا مع القيم الحقيقية. من جانبها، كشفت المفاضلة بين خوارزميات تدريب النموذج عن تفوق خوارزميةالتدرج المترافق الموزون NAR-SCG كأفضل أداء. وبناءً على هذه النتائج، تم تقديم تنبؤات للناتج المحلي الإجمالي للجزائر للسنوات الأربع القادمة (2024-2027)، مما يوفر رؤى استشرافية لدعم التخطيط الاقتصادي.
Abstract:
This study aims to use a Non-linear Autoregressive NAR neural network for accurate forecasting of Algeria's Gross Domestic Product GDP based on constant prices for the period extending from 1960 to 2023. The research falls within the broader efforts to develop economic forecasting methods through the application of artificial neural networks. The study's findings confirm the high effectiveness of the artificial neural network model in GDP forecasting, demonstrating a significant convergence between the predicted and actual values. Furthermore, a comparison among the algorithms used to train the model revealed that the NAR-SCG algorithm yielded the best performance. Based on these results, GDP forecasts for Algeria for the next four years (2024-2027) were generated, offering prospective insights to support economic planning.
| | En ligne : | http://dspace.univ-setif.dz:8888/jspui/bitstream/123456789/5529/1/%d9%852-%20535 [...] |
|  |
Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesاستخدام شبكة الانحدار الذاتي غير الخطي ((NAR في التنبؤ بالناتج المحلي الإجمالي للجزائر للفترة 1960-2023 / دنيا صوشي
