پیش بینی نرخ تورم در اقتصاد ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی پویا (دیدگاه سری زمانی)

Q: چگونه مقاله دانلود کنم؟

برای دانلود مقاله از SID، ابتدا وارد سایت شوید، عنوان مقاله را جستجو کرده و بر روی گزینه 'دانلود مقاله' کلیک کنید.

Q: چگونه مقاله ISI دانلود کنم؟

برای دانلود مقاله ISI در SID، کلمه کلیدی یا عنوان مقاله را در نوار جستجو وارد کرده و نتایج مرتبط را مشاهده کنید. سپس روی مقاله مورد نظر کلیک کرده و گزینه 'دانلود مقاله' را انتخاب کنید.

Q: چگونه میتوانم به پایگاه داده SID دسترسی داشته باشم؟

برای دسترسی به پایگاه داده SID، وارد سایت SID.ir شوید، یک حساب کاربری ایجاد کنید و سپس با ورود به حساب خود به منابع علمی دسترسی پیدا کنید.

Q: آیا دانلود مقاله از SID رایگان است؟

بعضی از مقالات در SID بهصورت رایگان در دسترس هستند، اما برخی دیگر نیاز به پرداخت هزینه دارند. اطلاعات بیشتر در صفحه مقاله مشخص شده است.

زرانژاد منصور; حمید شهرام

مرکز اطلاعات علمی Scientific Information Database (SID) - Trusted Source for Research and Academic Resources

مقاله مقاله نشریه

مشخصات مقاله

نشریه: اقتصاد مقداری
:1388 | دوره:6 | شماره:1 (پیاپی 20)
صفحات :145-167

دانلود متن کامل

نسخه انگلیسی

بازدید:

2,324

دانلود:

828

استناد:

اطلاعات مقاله نشریه

عنوان

پیش بینی نرخ تورم در اقتصاد ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی پویا (دیدگاه سری زمانی)

نویسندگان

زرانژاد منصور | حمید شهرام | صدور گواهی نویسنده

کلیدواژه

نرخ تورمQ2

شبکه های عصبی مصنوعی پویاQ3

پیش بینی نظریه اقتصاد منطقه ایQ3

چکیده

پیش بینی روند تورم برای تنظیم سیاست اقتصادی از اهمیت به سزایی برخوردار است. این نیاز موجب توجه جدی به کاربرد مدل های مختلف برای پیش بینی نرخ تورم شده است؛ و بدین منظور مدل های پیش بینی گوناگونی در رقابت با یکدیگر توسعه یافته اند. در این مقاله شبکه های عصبی مصنوعی پویا برای پیش بینی نرخ تورم به صورت شبکه های چند لایه و با استفاده از داده های متغیرهای مورد نیاز طی دوره 86-1338 و بر اساس دیدگاه تورم سری زمانی به کمک الگوریتم های مختلفی از روش آموزش پس انتشار خطا طراحی شده اند. ارزیابی شبکه های طراحی شده برای تعیین بهترین شبکه, بر مبنای مقدار خطای پیش بینی انجام گردیده است. یافته های تحقیق نشان داد که بهترین شبکه ها, شبکه هایی هستند که با الگوریتم یادگیری لونبرگ - مارکوارت آموزش داده شوند؛ توابع فعال ساز لایه میانی آنها غیر خطی و توابع فعال ساز لایه ی خروجی آنها خطی باشد و تعداد نرون های هر لایه آنها به صورت بهینه انتخاب شود. با توجه به این شبکه, نرخ تورم در دوره 91-1387 از 21.99 تا 10.59 درصد پیش بینی می شود.

استنادها