پیش بینی صادرات غیر نفتی ایران: الگوهای رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی

نویسنده:

رضا مقدسی ، پریسا خلیق خیاوی ، محمد کاوسی کلاشمی

پیام:
چکیده:
در نوشتار حاضر از الگوهای شبکه عصبی مصنوعی و SARIMA برای پیش بینی مقادیر صادرات غیرنفتی ایران استفاده شده است. برای این منظور سری زمانی ماهیانه ارزش صادرات غیرنفتی طی سال های 1380 تا 1388 مورد استفاده قرار گرفته است. مقایسه قدرت پیش بینی دو الگوی فوق به کمک معیارهای خطای میانگین، ریشه دوم میانگین خطا، میانگین خطای مطلق، میانگین درصد خطا و میانگین درصد خطای مطلق انجام شد. مقدار MAPE برابر با 44/0 درصد نشان دهنده برتری شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی صادرات غیرنفتی در قیاس با الگوی فصلی SARIMA است.
کلیدواژگان:

الگوی شبکه عصبی مصنوعی ، الگوی SARIMA ، فراوانی غیرفصلی و فصلی ، صادرات غیرنفتی ، ایران

زبان:
فارسی
انتشار در:
فصلنامه مدلسازی اقتصادی، سال پنجم شماره 1 (پیاپی 13، بهار 1390)
صفحات:
67 تا 90
لینک کوتاه:
magiran.com/p1030671 
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!
اطلاعات بیشتر
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!
More information