| LEADER |
04609nam a22002537a 4500 |
| 001 |
2146050 |
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b مصر
|
| 100 |
|
|
|9 736054
|a عبدالشافي، مها أحمد عباس
|e مؤلف
|g Abdel Shafi, Maha Ahmed Abbas
|
| 245 |
|
|
|a دراسة إحصائية لقياس أثر التجارة الخارجية على نمو الناتج المحلي المصري
|
| 246 |
|
|
|a Statistical Study to Measure the Effect of Foreign Trade on the Egyptian Gross Domestic Product "GDP"
|
| 260 |
|
|
|b جامعة عين شمس - كلية التجارة
|c 2023
|g يوليو
|
| 300 |
|
|
|a 13 - 60
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a تهدف الدراسة إلى تحديد اهم المجموعات السلعية من الصادرات والواردات تأثيرا على نمو الناتج المحلى الإجمالي المصري خلال الفترة من 2005 إلى 2020. وتم استخدام نموذج الانحدار الشبكي المرن لاختيار أهم المتغيرات وتم بناء نماذج للتنبؤ باستخدام نموذج الشبكة قصيرة طويلة الأجل (LSTM) وانحدار ريدج (Ridge) ونموذج آلة الدعم الموجه للانحدار (SVR) ونموذج متجه الانحدار الذاتي (VAR) وقد أوضحت النتائج وجود تأثير معنوي لكلا من (الصادرات من الآلات والمعدات الكهربائية والواردات من الوقود والزيوت المعدنية والواردات من المنسوجات وصافي الدين المحلى وإجمالي الدين الخارجي وحجم الودائع المحلية والأجنبية على الناتج المحلي الإجمالي وبالتالي أمكن تقدير العلاقة وبناء نموذج ذات قيمة تنبؤية عالية للناتج المحلى الإجمالي المصري عند تطبيق أسلوب LSTM الذي اثبت فاعليته في القدرة التنبؤية عن انحدار ريدج ونموذج اله الدعم الموجه للانحدار ونموذج متجه الانحدار الذاتي اعتمادا على المتغيرات ذات التأثير المعنوي على الناتج المحلى الإجمالي.
|b This study aims to identify the most important commodity groups of exports and imports affected the Egyptian GDP during the period from 2005 to 2020. By using the Elastic Net Regression model and building a prediction model using LSTM (long short-term memory network for time series),Ridge Regression, Support Vector Regression and Vector Autoregressive Model. The results showed a significant effect for both Exports of Electric appliances & equipment, Imports of Fuel, Mineral Oils & Products, Imports of Textile Materials and Articles thereof, Net Domestic debt, Total External debt, and the Government Deposits on the Gross Domestic Product, Hence, it was possible to estimate this relationship and a high predictive value for the Egyptian GDP when applying the LSTM method, which proved its effectiveness in the predictive ability of the Ridge regression, Support Vector Regression model and the Vector Autoregressive Model on the depending variables with a significant effect on the GDP.
|
| 653 |
|
|
|a الاقتصاد المصري
|a التجارة الدولية
|a السيولة النقدية
|a الميزان التجاري
|a التنمية الاقتصادية
|
| 692 |
|
|
|a التجارة الخارجية
|a الناتج المحلي الإجمالي المصري
|a النمو الاقتصادي
|a الصادرات والواردات السلعية
|a الانحدار الشبكي المرن
|a الشبكات العصبية
|a تعلم الآلة
|a آلة الدعم الموجه للانحدار
|a انحدار ريدج
|a متجه الانحدار الذاتي
|b Foreign Trade
|b Egyptian GDP
|b Economic Growth
|b Merchandise Exports and Imports
|b Elastic Net Regression
|b Neural Networks
|b Machine Learning
|b Support Vector Machine
|b Ridge Regression
|b Vector Autoregressive
|
| 700 |
|
|
|9 234860
|a محمد، طلبة السيد زين الدين
|e مشرف
|g Zine Eldin, Tolba El Said
|
| 700 |
|
|
|9 738196
|a متولي، بدرية محمود
|e مشرف
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|4 الإدارة
|6 Economics
|6 Management
|c 072
|e Scientific Journal for Economic & Commerce
|f Al-Maġallah Al-ʿilmiyyah Lil-Iqtiṣād Wal Tiğārah
|l 002
|m ع2
|o 0527
|s المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
|v 053
|x 2636-2562
|
| 856 |
|
|
|u 0527-053-002-072.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1395742
|d 1395742
|
