استخدام نماذج الشبكات العصبية والانحدار الذاتي للتنبؤ بالناتج المحلي والصادرات الصناعية السورية

الملخص

يهدف هذا البحث الى اجراء تحليل لأداء القطاع الصناعي السوري خلال الفترة (2000-2021)، مع التركيز على الناتج المحلي الصناعي والصادرات الصناعية. واعتمد البحث على منهجية تجمع بين نماذج الانحدار الذاتي والشبكات العصبية الاصطناعية (NNAR) للتعامل مع الطبيعة غير المستقرة للبيانات وبناء تنبؤات دقيقة للمؤشرات الصناعية المدروسة حتى عام 2027. وكشفت النتائج عن تراجع حاد في مساهمة القطاع الصناعي من 30.12% إلى 9.52% من الناتج الإجمالي، كما انخفضت حصة الصادرات الصناعية من 17.23% إلى 3.61% خلال فترة الدراسة. وأظهرت التنبؤات نمواً متواضعاً للناتج المحلي الصناعي ليصل إلى 65825.01 مليون ل.س عام 2024 بمعدل نمو سنوي 2-3%، مع توقع استقرار نسبي حتى 2027 عند 65430.58 مليون ل.س. بينما تشير توقعات الصادرات إلى استمرار التراجع ولكن بوتيرة أقل تقلباً. تُثبت الدراسة كفاءة النماذج الهجينة في تحليل البيانات الاقتصادية غير المستقرة والتعامل مع تقلباتها الحادة، وتقدم إطاراً تحليلياً مفيداً لصانعي السياسات لتطوير استراتيجيات إنعاش القطاع الصناعي في سورية.