التنبؤ بالنمو الاقتصادي في سورية باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) للتعلم الآلي للفترة 1961–2023

الملخص

يهدف هذا البحث إلى التنبؤ بمعدل نمو الناتج المحلي الإجمالي في سورية خلال الفترة 2024–2029 باستخدام نموذج الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) وذلك بالاعتماد على بيانات سنوية تمتد من عام 1961 إلى عام 2023 تم الحصول عليها من المكتب المركزي للإحصاء، تم تحويل السلسلة الزمنية إلى نموذج إشرافي باستخدام نافذة انزلاقية ثم تدريب نموذج CNN على 95% من البيانات واختباره على 5% منها، أظهرت نتائج النموذج دقة عالية حيث بلغت مؤشرات الخطأ في مجموعة الاختبار RMSE = 2.64 وMAPE = 1.09% مما يعكس قدرة النموذج على التعميم والتنبؤ الدقيق في بيئة اقتصادية غير مستقرة، كما أظهرت التنبؤات المستقبلية للفترة المستهدفة اتجاهاً تنازلياً في النمو مع وجود فترات ثقة عند مستوى 95% تعكس حجم عدم اليقين المحيط بالتوقعات وتبرز أهمية هذا البحث في كونه من أوائل التطبيقات الفعلية لنموذج CNN على بيانات اقتصادية سورية بما يفتح آفاق جديدة أمام استخدام تقنيات التعلم العميق في التنبؤ الاقتصادي ضمن البيئات العربية.