>
Fa   |   Ar   |   En
   forecasting industrial production in iran: a comparative study of artificial neural networks and adaptive nero-fuzzy inference system  
   
نویسنده kazemi mehrabadi afsaneh ,taghinezhad omran vahid ,valipour khatir mohammad ,rasekhi saeed
منبع iranian journal of economic studies - 2019 - دوره : 8 - شماره : 1 - صفحه:53 -68
چکیده    Forecasting industrial production is essential for efficient planning by managers. although there are many statistical and mathematical methods for prediction, the use of intelligent algorithms with desirable features has made significant progress in recent years. the current study compared the accuracy of the artificial neural networks (ann) and adaptive nero-fuzzy inference system (anfis) approaches to assess the current state and predict the future state of industrial production. the seasonal dataset comprised the labor force, capital stock, human capital, trade openness, liquidity and credit financing to the industrial sector as input variables and value added of industrial production as the output variable for the period of 1988 to 2018. the dataset was used to forecast industrial production for seasons of the year 2019 and 2020. the results showed that, while both are appropriate tools for forecasting industrial production, anfis had a lower the mean squared error (mse) and mean absolute percentage error (mape) than ann. the findings of the research indicate that anfis is more effective in forecasting industrial production, which can help policymakers in planning and creating an effective strategy for the future.
کلیدواژه forecasting ,industrial production ,artificial neural networks ,adaptive nero-fuzzy inference- system ,iran
آدرس university of mazandaran, faculty of economics and administrative sciences, iran, university of mazandaran, faculty of economics and administrative sciences, iran, university of mazandaran, faculty of economics and administrative sciences, iran, university of mazandaran, faculty of economics and administrative sciences, iran
پست الکترونیکی saeed_rasekhi@yahoo.com
 
   پیش بینی تولیدات صنعتی در ایران: مقایسه شبکه های عصبی فازی و سیستم فازی عصبی تطبیقی  
   
Authors کاظمی مهرآبادی افسانه ,تقی نژاد عمران وحید ,ولی پور خطیر محمد ,راسخی سعید
Abstract    کار آفرینی تحت تاثیر محیط ها و عوامل متعددی از جمله محیط نهادی است. نهادها نقش مهمی در تمایل افراد برای کار آفرینی فرصت و ضرورت بازی می کنند. هدف این مقاله شناسایی نقش و تاثیر کیفیت نهادی (از جمله حقوق مالکیت) در گسترش کارآفرینی ضرورت و فرصت است. نتایج تحقیق براساس داده های پانلی نامتوازن در دوره 20152005 نشان داد که حقوق مالکیت تاثیر معناداری بر کارآفرینی فرصت در کشورهای منبع محور ندارد؛ اما بر کارآفرینی ضرورت تاثیر منفی داشته است. همچنین در کشورهای کارایی محور حمایت از حقوق مالکیت زمینه مناسبی برای حمایت از کارآفرینی فرصت ایجاد کرده و کارآفرینی ضرورت را کاهش داده است. اما در گروه کشورهای نوآوری محور، تقویت حقوق مالکیت هر دو نوع کارآفرینی فرصت و ضرورت را افزایش داده است. این نتایج بیانگر این است که تاثیر حقوق مالکیت بر کارآفرینی (فرصت و ضرورت) به سطح توسعه اقتصادی کشورها وابسته است.
Keywords پیش بینی، تولیدات صنعتی، شبکه های عصبی فازی، سیستم فازی عصبی تطبیقی، ایران
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved