Les cahiers du CREAD
Volume 39, Numéro 1, Pages 381-412
2023-02-20
استخدام الذكاء الاصطناعي لدراسة علاقة أسعار النفط، الصرف، الذهب بالتضخم والتنبؤ به في الفترة (جوان 2006-أفريل 2020)
الكاتب : بوضياف سامية . بهلولي فيصل .
الملخص
ملخص تلخص بحثنا في دراسة العلاقة بين أسعار كل من الذهب، الصرف، النفط و التضخم والتنبؤ به بأخذنا بيانات شهرية من جوان 2006 إلى غاية أفريل 2020 باستعمال الذكاء الاصطناعي، بالضبط تعلم الالة كألية جديدة في الإحصاء، وتعتمد على برمجيات وتكنولوجيات خاصة تنافس العقل البشري، وقد توصلنا إلى وجود علاقة بين المتغيرات المستقلة والتابع بأحسن نموذج حقق معامل تحديد 70% =R2 وهو نموذج adaboost وبأقل متوسط مربع خطأ، بالإضافة تم اختباره من أجل التنبؤ وأعطى نتائج جيدة، كما أمكننا من تتبع كيفية تأثير المتغيرات المستقلة على معدلات التضخم من خلال شجرة القرار. الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي، معدل التضخم، تعلم الآلة، التنبؤ تصنيف جال: E31, E37, O14 L’UTILISATION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE POUR ETUDIER ET PREDIRE LA RELATION ENTRE LES PRIX DU PETROLE, TAUX DE CHANGE ET L'OR AVEC L'INFLATION POUR LA PÉRIODE (JUIN 2006-AVRIL2020) RÉSUMÉ Notre recherche se résume à l'étude de la relation entre les prix de l'or, taux de change, pétrole et l'inflation, et sa prédiction en prenant des données mensuelles de juin 2006 à avril 2020 en utilisant l'intelligence artificielle, et précisément l'apprentissage automatique comme nouveau mécanisme dans les statistiques, et cela dépend sur des logiciels spéciaux et des technologies qui rivalisent avec l'esprit humain. Nous avons trouvé une relation entre les variables indépendantes et dépendantes avec le meilleur modèle qui a atteint un facteur de détermination R2 =70%, qui est le modèle adaboost, et avec la moindre erreur quadratique moyenne. De plus, il a été testé pour la prédiction et a donné de bons résultats. Nous avons également pu suivre comment les variables indépendantes affectent les taux d'inflation à travers l'arbre de décision. MOTS CLES : intelligence artificielle, taux d’inflation, la machine Learning, prévision JEL CLASSIFICATION: E31, E37, O14 USING AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO STUDY AND PREDICT THE RELATIONSHIP BETWEEN OIL PRICES, EXCHANGE RATES AND GOLD WITH INFLATION FOR THE PERIOD (JUNE 2006-APRIL2020) ABSTRACT Our research is summarized in studying the relationship between the prices of gold, exchange, oil and inflation and its prediction by taking monthly data from June 2006 to April 2020 using artificial intelligence, exactly machine learning as a new mechanism in statistics, and it depends on special software and technologies that compete with the human mind. We found a relationship between the independent and dependent variables with the best model that achieved a determination factor of R2 =70%, which is the adaboost model, and with the least mean square error. In addition, it was tested for prediction and gave good results. We were also able to track how the independent variables affect inflation rates through the decision tree. KEYWORDS: Artificial intelligence, inflation rate, machine learning, prevision JEL CLASSIFICATION: E31, E37, O14
الكلمات المفتاحية
الذكاء الاصطناعي ; معدل التضخم ; تعلم الالة ; التنبؤ
مقالات مماثلة
رشام كهينة
.
خولوفي وهيبة
.
ص 367-386.
شريف غياط
.
عبد المالك مهري
.
ص 147-171.
غراية زهير
.
لقمان معزوز
.
ص 27-62.
جمعي سميرة
.
قارة ابراهيم
.
ص 236-248.
محمد راتول
.
لقمان معزوز
.
ص 01-35.
