×
Home Current Archive Editorial board
News Contact
Review

PREDVIĐANJE RASTA BDP-A PRIMENOM RUDARENJA PODATAKA NA PRIMERU SRBIJE

By
Rade Božić
Rade Božić

University of East Sarajevo, Faculty of Business Economics Bijeljina , Bijeljina , Bosnia and Herzegovina

Abstract

Predviđanje ishoda različitih pojava oduvek je predstavljalo atraktivnu istraživačku temu u velikom broju naučnih disciplina, naročito u ekonomiji. Kao posebna oblast, ekonometrija pruža različite modele za predviđanje pokazatelja kao što su BDP, stopa inflacije, kamatna stopa, cena raznih roba i usluga, kao i mnogih drugih kako na mikro tako i na makro nivou. Razvoj informacionih tehnologija omogućio je obavljanje računskih operacija mnogo brže i pouzdanije. Međutim, poseban doprinos se ogleda kroz primenu rudarenja podataka u svrhu ekstrahovanja relevantnih informacija iz velikog skupa podataka. Modeli koji se razvijaju primenom rudarenja podataka pružaju dobre rezultate u predviđanju ekonomskih pokazatelja, često i uspešnije u odnosu na određene ekonometrijske modele. U ovom radu nastoji se predvideti promena (rast) BDP-a kroz primenu rudarenja vremenskih serija na primeru Republike Srbije. Analiza je obavljena u dva slučaja: u jednom modeli uključuju nezavisne atribute koji dodatno opisuju zavisnu promenljivu, dok drugi slučaj ne sadrži ove atribute. Upotrebljene su tri različite metode rudarenja u oba slučaja (linearna regresija, višeslojni perceptron i metoda slučajne šume), a dobijeni rezultati uspešnosti modela su predstavljeni i protumačeni.

References

1.
Aggarwal C. Data Mining -The Textbook. 2015;
2.
Blanchard O. Macroeconomics. 2008;
3.
Brammer M. Principles of Data Mining. 2016;
4.
Breiman L. Random Forest. Machine learning. 2001;5–32.
5.
Carreiro A, Clark T, Marcellino M. Bayesian vars: specification choices and forecast accuracy. Jurnal of applied econometrics. 2015;46–73.

Citation

Article metrics

Google scholar: See link

The statements, opinions and data contained in the journal are solely those of the individual authors and contributors and not of the publisher and the editor(s). We stay neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.