التنبؤ بمتغيّرات السياسة المالية باستخدام الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة : حالة الجزائر

Abstract

تهدفُ هذه الدراسة إلى استخدام الشبكات العصبية للتنبؤ بالسلاسل الزمنية لمتغيرات السياسة المالية، والتي تشمل الإيرادات العامة والنفقات العامة. تم الاعتماد على سلسلتين زمنيتين سنويتين تحتويان على 56 مشاهدة، ممتدة من عام 1965 حتى عام 2020، مع التنبؤ بأربع قيم مستقبلية لكل منهما. لهذا الغرض، تم تحديد ستة نماذج للشبكات العصبية، وهي: نموذج الانحدار الذاتي غير الخطي، ونموذج المتوسطات المتحركة غير الخطية، ونموذج الانحدار الذاتي للمتوسطات المتحركة، ونموذج شبكة دالة الأساس الشعاعي، ونموذج الشبكة العصبية المعممة للانحدار، شبكة بيرسبترون متعدد الطبقات. أظهرت النتائج أن النماذج العصبية الاصطناعية توفر دقة عالية في التنبؤ بالسلاسل الزمنية المالية، إلا أنّ الأداء الأمثل يعتمد بشكل كبير على طبيعة المتغير المستهدف حيث أثبت نموذج GRNN فعاليته في التنبؤ بالنفقات العامة، بينما تفوق نموذج RFBN في التنبؤ بالإيرادات العامة. من خلال هذه المقارنة، يتضح أنّ اختيار النموذج المناسب يعتمد على الخصائص الفريدة للسلسلة الزمنية المراد التنبؤ بها.