التعلم الآلي والاقتصاد القياسي: سد الفجوة من أجل تحليل اقتصادي محسّن
DOI:
https://doi.org/10.36325/ghjec.v21i1.17773الكلمات المفتاحية:
التعلم الآلي، القياس الاقتصادي، النمذجة التنبؤية، الاستدلال السببي، استخراج النصوص، التحليل الاقتصاديالملخص
يستكشف هذا البحث تكامل تقنيات التعلم الآلي في التحليل القياسي الاقتصادي، مع التركيز على التأثير التحويلي على البحث الاقتصادي. تسلط الدراسة الضوء على ثلاثة تطبيقات رئيسية: النمذجة التنبؤية، والاستدلال السببي، واستخراج النصوص. كما يوضح كيف تعمل نماذج التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية، على تحسين دقة التنبؤ من خلال التقاط الأنماط المعقدة في بيانات السلاسل الزمنية. في التحليل السببي، تعمل تقنيات التعلم الآلي مثل الغابات العشوائية والغابات العشوائية المعممة على تعزيز تقدير تأثيرات العلاج، مما يتيح تقييمًا قويًا للسياسات. بالإضافة إلى ذلك، يعمل استخراج النصوص وتحليل المشاعر على فتح رؤى من البيانات غير المنظمة، بما في ذلك الأخبار المالية ووسائل التواصل الاجتماعي، وتوفير مؤشرات اقتصادية في الوقت الفعلي والمساعدة في تقييم المخاطر. يناقش البحث أيضًا التحديات المرتبطة بتفسير النموذج وجودة البيانات والإفراط في التجهيز، ويوصي بإجراء أبحاث مستقبلية للتركيز على النماذج الهجينة التي تجمع بين القياس الاقتصادي التقليدي ونهج التعلم الآلي. تشير النتائج إلى أن التعاون متعدد التخصصات بين خبراء الاقتصاد وعلماء البيانات سيكون أمرًا بالغ الأهمية لتطوير التحليل الاقتصادي وترجمة ابتكارات التعلم الآلي إلى رؤى اقتصادية عملية.
التنزيلات
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 أديني جاميو يوسف ، عبد القادري إدريس ، عزيز أولاوالي أكينولولو
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
التي تسمح للمستخدمين بنسخ وانشاء مقتطفات وملخصات وبالتالي انشاء اعمال علمية جديدة من المقالة او التعديل عليها والاستفادة من المادة العلمية شريطة ان يشير المستخدم الى رابط المقال الأصلي
