مدل پیشنهادی برای پیش بینی تولید ناخالص داخلی کاربرد مدل هایARIMA شبکه های عصبی و تبدیل موجک

تولید ناخالص داخلی یکی از عمده ترین و کاربردی ترین شاخص های اقتصادی است؛ لذا پیش بینی آن،همواره توجه کلیه دست اندرکاران اقتصادی و علوم مرتبط را به خود جلب کرده است. هرچند روش های تجزیهو تحلیل سری زمانی و روش های غیرخطی همانند مدل های شبکه عصبی مدتهاست که برای پیش بینی این گونهمتغیرها به کار می روند، لیکن کاربرد ابزار توانمند موجک در پردازش داده ها و بررسی لایه های پنهان آن نشانمی دهد که سری زمانی تولید ناخالص داخلی از جمله متغیرهایی است که پس از تجزیه در برخی سطوح، رفتاریخطی و در برخی سطوح رفتاری غیرخطی دارد؛ از این رو پیشنهاد شد که ابتدا سری زمانی مذکور به صورتداده های فصلی طی دوره 7631 تا 7631 ، با استفاده از تکنیک موجک به مولفه های مقیاسی متفاوتی تجزیه شده وسپس با کمک مدل ARIMA سری تقریب )روند( و سیکل های با رفتار خطی، و آنگاه با مدل شبکه عصبیسیکل های با رفتار غیرخطی پیش بینی شوند. این مقاله نشان می دهد که نتیجه اعمال این روش پیشنهادی درمقایسه با مدل شبکه عصبی خودتوضیح غیرخطی با لوپ بسته و مدل ARIMA دقیق تر و کارآتر است.