Forecasting the Gross Domestic Product of the Philippines using Bayesian artificial neural network and autoregressive integrated moving average
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
The researcher aim to forecast the Gross Domestic Product (GDP) of the Philippines from the 1st Quarter of 2018 to 4th Quarter of 2022. Furthermore, this study determines the most suitable model among Autoregressive Integrated Moving Average and Bayesian Artificial Neural Network that can forecast the GDP of the Philippines. The researcher used the data ranging from the 1st Quarter of 1990 up to 4th Quarter of 2017 with a total of 112 observations. Statistical test are conducted within the study to be able to formulate and compare the statistical model ARIMA and Bayesian ANN. It is concluded in this study that the ARIMA(1,1,1) and Bayesian ANN can forecast the GDP of the Philippines. The researcher use Forecasting accuracy such as MSE, NMSE, MAE, RMSE, and MAPE to compare the performance of two models. In this paper, the best fitted model obtained is Bayesian ANN. Paired T-test concludes that there is no significant difference between actual and predicted value. This study helps economics specifically in economic forecasting and economic analysis.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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