ARTIFICIAL NEURAL NETWORK APPLICATION IN GROSS DOMESTIC PRODUCT FORECASTING AN INDONESIA CASE
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Gross Domestic Product (GDP) is a benchmark for economic production conditions of a country. Estimates of economic growth in the coming year in a country has important roles, among others as a benchmark in determining business plans for business entities, and the basis for devising government fiscal policy. Artificial Neural Network (ANN) has been increasingly recognized as a good forecasting tool in various fields. Its nature that can mimic the workings of the human brain makes it flexible for non-linear and non-parametric data. GDP growth forecasting techniques using ANN has been widely used in various countries, such as the United States, Canada, Germany, Austria, Iran, China, Japan and others. In Indonesia, forecasting of GDP is only done by government institutions, namely National Planning Board, using macroeconomic model. In this study, ANN is used as a tool for forecasting GDP growth in Indonesia, using some variables, such as GDP growth in the two previous periods, population growth rate, inflation, exchange rate and political stability and security conditions in Indonesia. Results from this study indicate that ANN forecasts GDP relatively better than the one issued by the government. Further study would be to use ANN to predict other economic indicators.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle