تصميم نماذج هجينة بين الشبكات العصبونية والانحدار الخطي المتعدد للتنبؤ بأثر أسعار المشتقات النفطية على تكاليف المعيشة الغذائية للأسرة السورية
الكلمات المفتاحية:
الشبكات العصبونية، الانحدار الخطي المتعدد، حوامل الطاقة، تكاليف المعيشة
الملخص
يهدف البحث الى تصميم نماذج هجينة من خلال الدمج بين نموذج الانحدار المتعدد ونموذج الشبكات العصبونية للتنبؤ بأثر أسعار حوامل الطاقة على تكاليف المعيشة الغذائية للأسرة السورية، حيث يعد نموذج الشبكات العصبونية من الأساليب القادرة على التعلم والتكيف مع أي نموذج، ولا تحتاج الى افتراضات لطبيعة السلسلة الزمنية.
استخدام الباحث بيانات الأسعار الشهرية للمازوت والغاز والبنزين وتكلفة المعيشة الغذائية الشهرية المحسوبة للأسرة السورية للفترة الممتدة من (2020/1- 2023/5)، ومن خلال معالجة البيانات في البرنامج الاحصائي SPSS توصل الباحث الى بناء أربع نماذج هجينة بين الاسلوبين، ومن خلال المقارنة بين النماذج الهجينة باستخدام معايير التقييم MSE, RMSE, MAE, MAPE توصل الباحث الى تفوق النموذج الهجين C باستخدام المشاهدات والبواقي السابقة والقيم المقدرة لنموذج الانحدار الخطي المتعدد مقارنة مع النماذج الهجينة.
وبالاعتماد على نموذج الهجين C تم التنبؤ بتكاليف المعيشة الغذائية الشهرية للأسرة السورية ل 12 شهر قادم من حزيران 2023 الى ايار 2024، التي أظهرت ارتفاع تكاليف المعيشة الغذائية الشهرية للأسرة السورية بالفترات المقبلة.
المراجع
أولاً: المراجع العربية
1- جمالي، علي شنشول. (2012). دراسة تحليلية لواقع وافاق دور مصادر الطاقة الناضبة والمتجددة في التنمية الاقتصادية عامة وفي العراق خاصة. مجلة الإدارة والاقتصاد، 306-303.
2- الحسيني، هدى؛ المعموري، علي. (2015). استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في تطوير دور مراقب الحسابات في اكتشاف الاخطاء الجوهرية: بحث تطبيقي في الشركة العامة للصناعات الكهربائية وشركة نصر العامة للصناعات الميكانيكية. مجلة دراسات محاسبية ومالية، العراق، 31(74) ،121-10.
3- حاجي، فطيمة. (2014). إشكالية الفقر في الجزائر في ظل البرامج التنموية للجزائر للفترة 2014-2005.رسالة دكتوراه، كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير، جامعة محمد خيضر بسكرة: الجزائر.
4- زكي، عزة حازم؛ رشاد، ندوى خزعل. (2010). استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في تحليل الانحدار الخطي المتعدد. مجلة تنمية الرافدين، العراق،32 (99)، 1-33.
5- طارق، فيلالي. (2017). التنبؤ بتعثر المقترضة باستعمال نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية: دراسة حالة بنك الجزائر الخارجي. مجلة التنظيم والعمل، الجزائر، 6(3)، 95-113.
6- العجال، عدالة. (2010). نمذجة التنبؤ بالمبيعات باستخدام الشبكات العصبية دراسة حالة الشركة الوطنية للصناعات الميكانيكية ولواحقها. مجلة العلوم الاجتماعية والانسانية، الجزائر، (22)، 175-222.
7- عكيلة، عز الدين. (2013). أثر مستوى المعيشة على الخدمات الصحية والتعليمية في محافظات غزة. رسالة ماجستير. كلية الأداب، الجامعة الإسلامية: غزة.
8- كاظم، صفاء. (2009). المقارنة بين تقديرات معالم نموذج الانحدار الخطي المتعدد باستخدام أسلوب OLS وأسلوب برمجة الأهداف الخطية. مجلة الإدارة والاقتصاد، (77) , 213-200.
9- محمد، مراس؛ صباح، غربي؛ سفيان، بن عبد العزيز. (2020). فعالية النماذج الذكية في بناء وتطوير الأنظمة التنبؤية في مجال التسيير، استخدام نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية ANN للنمذجة والتنبؤ. مجلة البشائر الاقتصادية، الجزائر، 6(2)، 1-16.
10- مرعي، كهلان. (2019). أثر ارتفاع أسعار المشتقات النفطية على مؤشرات مستوى المعيشة في سورية. مجلة جامعة طرطوس للبحوث والدراسات العلمية، سورية، 8، (1)،146-127.
11-المبحوح، مهدي ناهض شعبان. (2018). دراسة مقارنة بين نموذجي ARFIMA وANNفي التنبؤ بأسعار البترول الخام. كلية الاقتصاد والعلوم الادارية، جامعة الأزهر غزة: فلسطين.
12- بن محاد، سمير. (2009). استهلاك الطاقة في الجزائر دراسة تحليلية وقياسية. رسالة ماجستير. كلية العلوم الاقتصادية والعلوم التجارية وعلوم التسيير، جامعة الجزائر: الجزائر.
13- يوسف، مناهل. (2010). دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية الاصطناعية (تمييز الأرقام الانكليزية المطبوعة). مجلة التربية والعلم، الموصل،23 (2)، 73-90.
ثانياً: المراجع الأجنبية:
1- Negnevitsky, M. (2011). Artificial intelligence, A Guide to intelligent systems.3rd, USA: Addison-wesley longman publishing co,Inc.
2- Pino-Mejías, R; Pérez-Fargallo, A; Rubio-Bellido, C; & Pulido-Arcas, J. A. (2018). Artificial neural networks and linear regression prediction models for social housing allocation: Fuel Poverty Potential Risk Index. Energy, 164, 627-641.
3- Al shabbani, Y, A, Emaan. (2017). A Comparison between spectral analysis and artificial neural networks to determine the best prediction model with application. Doctoral dissertation, College of Computer of sciences & Mathematics, University of AL-Qadisiya: Iraq.
4- Sun, Y. (2005). Exchange rate forecasting with an artificial neural network model: can we beat a random walk model? Doctoral dissertation, Lincoln University: England.
5- Yuan, Chaoqing; Liu, Sifeng; & Wu, Junlong. (2010). The relationship among energy prices and energy consumption in China. Energy Policy, 38(1), 197-207.
ثالثاً: المواقع الالكترونية
1-> http//www. moaar.gov.sy< "التعريف بمفهوم حوامل الطاقة وتحديد عوامل الطاقة في الوزارة – وزارة الزراعة"
1- جمالي، علي شنشول. (2012). دراسة تحليلية لواقع وافاق دور مصادر الطاقة الناضبة والمتجددة في التنمية الاقتصادية عامة وفي العراق خاصة. مجلة الإدارة والاقتصاد، 306-303.
2- الحسيني، هدى؛ المعموري، علي. (2015). استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في تطوير دور مراقب الحسابات في اكتشاف الاخطاء الجوهرية: بحث تطبيقي في الشركة العامة للصناعات الكهربائية وشركة نصر العامة للصناعات الميكانيكية. مجلة دراسات محاسبية ومالية، العراق، 31(74) ،121-10.
3- حاجي، فطيمة. (2014). إشكالية الفقر في الجزائر في ظل البرامج التنموية للجزائر للفترة 2014-2005.رسالة دكتوراه، كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير، جامعة محمد خيضر بسكرة: الجزائر.
4- زكي، عزة حازم؛ رشاد، ندوى خزعل. (2010). استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في تحليل الانحدار الخطي المتعدد. مجلة تنمية الرافدين، العراق،32 (99)، 1-33.
5- طارق، فيلالي. (2017). التنبؤ بتعثر المقترضة باستعمال نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية: دراسة حالة بنك الجزائر الخارجي. مجلة التنظيم والعمل، الجزائر، 6(3)، 95-113.
6- العجال، عدالة. (2010). نمذجة التنبؤ بالمبيعات باستخدام الشبكات العصبية دراسة حالة الشركة الوطنية للصناعات الميكانيكية ولواحقها. مجلة العلوم الاجتماعية والانسانية، الجزائر، (22)، 175-222.
7- عكيلة، عز الدين. (2013). أثر مستوى المعيشة على الخدمات الصحية والتعليمية في محافظات غزة. رسالة ماجستير. كلية الأداب، الجامعة الإسلامية: غزة.
8- كاظم، صفاء. (2009). المقارنة بين تقديرات معالم نموذج الانحدار الخطي المتعدد باستخدام أسلوب OLS وأسلوب برمجة الأهداف الخطية. مجلة الإدارة والاقتصاد، (77) , 213-200.
9- محمد، مراس؛ صباح، غربي؛ سفيان، بن عبد العزيز. (2020). فعالية النماذج الذكية في بناء وتطوير الأنظمة التنبؤية في مجال التسيير، استخدام نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية ANN للنمذجة والتنبؤ. مجلة البشائر الاقتصادية، الجزائر، 6(2)، 1-16.
10- مرعي، كهلان. (2019). أثر ارتفاع أسعار المشتقات النفطية على مؤشرات مستوى المعيشة في سورية. مجلة جامعة طرطوس للبحوث والدراسات العلمية، سورية، 8، (1)،146-127.
11-المبحوح، مهدي ناهض شعبان. (2018). دراسة مقارنة بين نموذجي ARFIMA وANNفي التنبؤ بأسعار البترول الخام. كلية الاقتصاد والعلوم الادارية، جامعة الأزهر غزة: فلسطين.
12- بن محاد، سمير. (2009). استهلاك الطاقة في الجزائر دراسة تحليلية وقياسية. رسالة ماجستير. كلية العلوم الاقتصادية والعلوم التجارية وعلوم التسيير، جامعة الجزائر: الجزائر.
13- يوسف، مناهل. (2010). دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية الاصطناعية (تمييز الأرقام الانكليزية المطبوعة). مجلة التربية والعلم، الموصل،23 (2)، 73-90.
ثانياً: المراجع الأجنبية:
1- Negnevitsky, M. (2011). Artificial intelligence, A Guide to intelligent systems.3rd, USA: Addison-wesley longman publishing co,Inc.
2- Pino-Mejías, R; Pérez-Fargallo, A; Rubio-Bellido, C; & Pulido-Arcas, J. A. (2018). Artificial neural networks and linear regression prediction models for social housing allocation: Fuel Poverty Potential Risk Index. Energy, 164, 627-641.
3- Al shabbani, Y, A, Emaan. (2017). A Comparison between spectral analysis and artificial neural networks to determine the best prediction model with application. Doctoral dissertation, College of Computer of sciences & Mathematics, University of AL-Qadisiya: Iraq.
4- Sun, Y. (2005). Exchange rate forecasting with an artificial neural network model: can we beat a random walk model? Doctoral dissertation, Lincoln University: England.
5- Yuan, Chaoqing; Liu, Sifeng; & Wu, Junlong. (2010). The relationship among energy prices and energy consumption in China. Energy Policy, 38(1), 197-207.
ثالثاً: المواقع الالكترونية
1-> http//www. moaar.gov.sy< "التعريف بمفهوم حوامل الطاقة وتحديد عوامل الطاقة في الوزارة – وزارة الزراعة"
منشور
2025-02-06
كيفية الاقتباس
نصرهز. ا., & حيدرد. ع. ا. (2025). تصميم نماذج هجينة بين الشبكات العصبونية والانحدار الخطي المتعدد للتنبؤ بأثر أسعار المشتقات النفطية على تكاليف المعيشة الغذائية للأسرة السورية. مجلة جامعة حماة, 7(17). استرجع في من https://hama-univ.edu.sy/ojs/index.php/huj/article/view/2050
القسم
قسم الاقتصاد
