Неуронске мреже у прогнозирању економског раста као индикатора конвергенције интеграцијског процеса

Abstract

Економске интеграције потичу конвергенцију дохотка јер елиминишу пре-
преке размијене међу чланицама, повећавају конкурентности, олакшавају
приступ развијеним технологијама, финансијским ресурсима, олакшавају
приступ новим знањима. Резултат је бржи раст дохотка сиромашнијих
чланица, а то је један од главних економских разлога у корист интеграци-
ја. Међутим, свака потенцијална чланица има одређене економске ресурсе,
дату економску структуру која резултира одређеном стопом раста мје-
реног промјенама бруто друштвеног производа. У раду се прогнозира еко-
номски раст употребом умјетних неуронских мрежа. Резултати прогнозе
омогућују реалну процјену „спремности” одређеног економског система да
конвергира према нивоу просјечне развијености (просјечном БДП по глави
становника) тако што се тај процијењени раст пореди са просјечним сто-
пама раста земаља чланица интеграције. Рад полази од хипотезе да је мо-
гуће израдити прихватљив модел процјене раста бруто друштвеног прои-
звода употребом умјетних неуронских мрежа. Прогноза економског раста се
темељи на релативном доприносу пољопривреде, индустрије и услуга расту
бруто друштвеног производа. Поузданост прогностичког модела умјетних
неуронских мрежа процјењује се на темељу грешке која се мјери на излазном
слоју неуронске мреже. Може се закључити на основу резултата прогнозе да
се неуронска мрежа може ефикасно имплементирати у апликацијама про-
цијене економског раста.