accessibility

الأبحاث وأوراق العمل

 

تقترح الورقة طريقة جديدة لاعداد توقعات التضخم في الاردن، باستخدام الذكاء الاصطناعي، إذ قامت الورقة بتوقع التضخم للربع الرابع من عام 2022 من خلال تطبيق نموذج الذاكرة طويلة قصيرة المدى (Long Short-Term Memory (LSTM))، وتمت مقارنة النتائج بنتائج توقعات نموذج الانحدار الذاتي والمتوسط المتحرك (Autoregressive Moving Average (ARMA)).

اظهرت النتائج ان التنبؤ بالتضخم باسخدام LSTM اكثر دقة واقرب للبيانات الحقيقية وتحديدا عند استخدام سلسلة التضخم الشهرية نفسهاConstant Model ، إذ ان معدل التضخم من خلال هذه الطريقة بلغ 4.2% لعام 2022، وهو نفسة التضخم المسجل لعام 2022 والصادر عن دائرة الإحصاءات العامة، بالمقارنة مع 4.3% باستخدام ARMA، وبالتالي يمكن ان نستنتج في هذه الدراسة ان نماذج Constant Model هي افضل لاجراء التوقعات، وان LSTM  هو أدق من ARMA.

الكلمات الدالة: معدل التضخم، الذكاء الاصطناعي، نموذج الذاكرة طويلة قصيرة المدى، نموذج الانحدار الذاتي والمتوسط المتحرك .

 

 المرفق انقر هنا (حجم الملف 1364.76 KB، نوع الملف pdf)   
 الملخص  انقر هنا (حجم الملف 258.46 KB، نوع الملف pdf)

كيف تقيم محتوى الصفحة؟

عدد زوار الصفحة:

419