Predicting Budget Revenues of the Republic of Congo: Multiple Linear Regression Approach
Notice bibliographique
Résumé
Alongside political, legal and financial suggestions, prognosticating as part of a state's budget planning process endures a substantial element. An act that furnishes for and authorizing what the State hopes to recover as earnings along with what it intends to bear as expenditure for a calendar year and, however, which may be subject to revision during its implementation in reaction to the current economic situation; the state budget remains tactic for the extant, quality, functioning and organization of its Administration. As an oil-producing country, the Republic of Congo, which must, among other things, have the financial means to meet these ambitions, does not escape, like other countries selling hydrocarbons, the preponderance of revenues from this sector in its budget forecasts. In view of the unpredictability of international oil markets on which government revenues are largely dependent, the use of artificial intelligence would disclose ornaments in data volumes and model interdependent systems to generate outcomes synonymous with enhanced decision-making efficiency and value for money. In this article, we will have to use Machine Learning to create the prediction model using secondary data from international organizations and official annals of the Government of the Republic of Congo, that is, the annual price of a barrel of oil and the budget foresees of state incomes and expenditures entered in various initial and altering finance laws between the years 1980-2019. This representation is based on the multiple linear retrogression algorithms that will ascertain the linear relationship between a dependent variable and independent or explanatory variables. This will also concede us to approximate the foretell of the value “state revenues” from the values “oil prices” and “state expenses”. As a result of the evaluation, the coefficient of determination (R2) of the performance of the dummy based on the test data is 99%. Finally, the stereotype will be practiced on a web interface granting users to enter the new independent data and then click a button to illustrate the result of the predictions of the dependent value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».