KH التنبؤ الآني بالناتج المحلي الإجمالي في البيئة شحيحة البيانات باستخدام نموذج شعاع الانحدار الذاتي البيزي للبيانات مختلفة التردد (دليل تجريبي من سورية)

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

منشور أغس 31, 2023
Download
Statistic
مجلد 1 عدد 2 (2023): Syrian Journal for Science and Innovation

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Khder Alakkari
a:1:{s:5:"ar_IQ";s:17:"No work currently";}

الملخص

تعد مراقبة الظروف الاقتصادية في الوقت الفعلي من بين أهم المهام التي يؤديها الاقتصاديون بشكل روتيني حيث إنها مهمة في وصف بيئة الاستثمار في أي بلد. يجلب التنبؤ الآني بعض التحديات الرئيسية التي تميز أيضًا التحليل الحديث للبيانات المقتصدة في البلدان النامية ، والتي يشار إليها غالبًا باسم Vs الثلاثة: العدد الصغير من السلاسل الزمنية المنشورة باستمرار (الحجم) ، وتعقيد البيانات ، والتي تغطي قطاعات مختلفة من الاقتصاد وكونها غير متزامنة وبتواتر ودقة مختلفة ليتم نشرها (Variety) ، والحاجة إلى دمج معلومات جديدة في غضون أشهر من نشرها (Velocity). في هذه المقالة، نستكشف طرقًا بديلة لاستخدام نماذج Bayesian Mixed Frequency Vector Autoregressive (BMFVAR) لمواجهة هذه التحديات. وجدنا أن BMFVAR  قادرة على التعامل بفعالية مع الثلاثة Vs وإنشاء تنبؤات احتمالية دقيقة في الوقت الفعلي للنشاط الاقتصادي السوري وما وراء ذلك سرد قوي عبر تحليل السيناريو. من الممكن تعميم هذه المنهجية على البلدان النامية التي لا تملك القدرة على تتبع نشاطها الاقتصادي.


.Click to download the article

##plugins.themes.academic_pro.article.details##

Creative Commons License

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.

كيفية الاقتباس
Alakkari, K. (2023). KH التنبؤ الآني بالناتج المحلي الإجمالي في البيئة شحيحة البيانات باستخدام نموذج شعاع الانحدار الذاتي البيزي للبيانات مختلفة التردد (دليل تجريبي من سورية). مجلة العلم والابتكار السورية, 1(2). استرجع في من https://submit.hcsr.gov.sy/index.php/sjsi/article/view/151