تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > بحث>تمثيل العلاقة بين الاحتكار ومؤ...>الوصف

تمثيل العلاقة بين الاحتكار ومؤشر التنمية البشرية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي بالتطبيق على الاقتصاد المصري

العنوان بلغة أخرى: Representing the Relationship between Monopoly and the Human Development Index "HDI" Using Artificial Intelligence Techniques: Applying on the Egyptian Economy
المصدر: المجلة العلمية للبحوث والدراسات التجارية
الناشر: جامعة حلوان - كلية التجارة وإدارة الاعمال
المؤلف الرئيسي: محمد، هشام سعيد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mohamed, Hisham Said
المجلد/العدد: مج38, ع3
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 527 - 570
ISSN: 1110-2373
رقم MD: 1551918
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التنمية البشرية | التنافس الاقتصادي | الأسواق والأسعار | الاقتصاد المصري
كلمات المؤلف المفتاحية:
الشبكة العصبية | مؤشر التنمية البشرية | التركيز في الأسواق | الذكاء الاصطناعي | Neural Network | Human Development Index | Market Concentration | Artificial Intelligence
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

5

حفظ في:
المستخلص: استخدم البحث احدى تقنيات الذكاء الاصطناعي وهو أسلوب الشبكات العصبية متعددة الطبقات لتمثيل العلاقة بين الاحتكار السائد في السوق المصري ومؤشر التنمية البشرية باعتباره واحد من أهم مؤشرات التنمية الاقتصادية. ووضحت انعكاس الممارسات الاحتكارية على الرقم القياسي لأسعار المستهلكين ونصيب الفرد من الناتج المحلى الإجمالي مقوما بتعادل القوة الشرائية للعملة المحلية بالدولار الأمريكي. وهدفت الدراسة إلى الوقوف على حجم الممارسات الاحتكارية في السوق المصري، وتقدير أثر الاحتكار على مؤشر التنمية البشرية، وتمثيل العلاقة بين الاحتكار ومؤشر التنمية البشرية بأفضل الطرق القياسية. وباستخدام كل من المنهج الاستنباطي والأسلوب القياسي توصلت الدراسة إلى أن 26% من القطاعات الاقتصادية مركزة، وأن 37% منها عالية التركيز أي أن ثلثي قطاعات الاقتصاد المصري تقريبا تعمل بين درجة التركيز والتركيز العالي. وأسفرت الدراسة عن وجود علاقة عكسية بين الاحتكار ومؤشر التنمية البشرية قدرت معلمته عند -1.02، كما أكدت الدراسة على أن أسلوب الشبكة العصبية أفضل طريقة لتمثيل العلاقة بين الاحتكار ومؤشر التنمية البشرية اعتمادا على مقارنة الخطأ النسبي لتمثيل العلاقة بالخطأ العشوائي في أسلوب الانحدار. وأوصت الدراسة بزيادة العرض الكلي عن طريق تشجيع الشركات الصغيرة ومتناهية الصغر على الإنتاج، وتحديد أسعار المنتجات الرئيسية بما لا يتعارض مع حرية المنافسة، واتخاذ الإجراءات التي من شأنها ضبط الأسواق والوصول إلى حالة التوازن الكلي.

The study examined the relationship between the prevailing monopoly in the Egyptian market and the Human Development Index (HDI), as it is one of the most important indicators of economic development, using one of the artificial intelligence techniques, which is the multi-layer neural networks method. It explained the impact of monopolistic practices on the consumer price index and the per capita gross domestic product (GDP) measured by purchasing power parity of the local currency in US dollars. The study aimed to determine the extent of monopoly practices in the Egyptian market, estimate the impact of monopoly on the Human Development Index, and represent the relationship between monopoly and the Human Development Index in the best standard ways. Using the deductive approach and the standard method, the study found that 26% of the economic sectors are concentrated, and 37% of them are highly concentrated, meaning that two-thirds of the sectors of the Egyptian economy operate between the degree of concentration and high concentration. The study resulted in an inverse relationship between monopoly and the Human Development Index, whose parameter was estimated at -1.02. The study also confirmed that the neural network method is the best way to represent the relationship between monopoly and the Human Development Index. The study recommended increasing the total supply by encouraging small and micro companies to produce, setting the prices of the main products in a way that does not conflict with freedom of competition, and taking measures that would control the markets and reach a state of macroeconomic balance.
ISSN: 1110-2373

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.