نوع مقاله : پژوهشی
نویسندگان
1 دکترای اقتصاد، عضو هیأت علمی و رئیس مؤسسه مطالعات و مدیریت جامع و تخصصی جمعیت کشور.
2 کارشناسی ارشد اقتصاد، پژوهشگر اقتصادی.
چکیده
در آنسوی دیدگاههای بدبینانه به اثر رشد جمعیت بر رشد اقتصادی، نگرشهای جدید معطوف به دیدگاههای نهادی و در نقطه مقابل اندیشههای حاکم بر الگوهای رشد نئوکلاسیکی، نتایج متفاوت و بعضاً مثبتی را ارائه کردهاند. در این مقاله با بهرهگیری از تلفیق شبکه عصبی GMDH و الگوریتم ژنتیک، رشد تولید ناخالص داخلی بر اساس دو متغیر رشد جمعیت و باروری، الگوسازی و پیشبینی شده است. نتایج نشان داد که اولاً متغیر رشد جمعیت دارای تأثیر مضاعف بر رشد اقتصادی است. ثانیاً رشد اقتصادی علت کوتاه مدت (علیت غیر خطی) رشد جمعیت میباشد. همچنین پیشبینیهایی مبتنی بر سه سناریوی حد پائین، متوسط و بالای پیشبینی رشد جمعیت توسط سازمان ملل و سناریوی افزایش آهسته باروری کل، شامل 4 متغیر، وقفههای اول و دوم رشد جمعیت و باروری، برای رشد اقتصادی صورت گرفته است. نتایج نشان داد که بهترین عملکرد پیشبینی مربوط به الگوی سناریوی حد پائین جمعیت و سناریوی افزایش آهسته باروری کل میباشد.
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله [English]
Modeling and Forecasting GDP Growth rate based on Population Growth Scenarios; Using Neural Networks
نویسندگان [English]
- Mohammad Javad Mahmoudi 1
- Mehdi Ahrari 2
1 Doctor of Economics, faculty member and head Population Studies & Comprehensive Management Institute.
2 Master of Economics, Economic Researcher.
چکیده [English]
Beyond the pessimistic perspective of the impact of population growth on economic growth, institutional approach which is in contrast with the mainstream neoclassical growth models, have presented different and somehow positive results. In this paper, we used hybrid GMDH neural networks and genetic algorithms, based on two variables: population growth and fertility, to model and predict GDP growth. The results showed that first; population growth has considerable effects on economic growth. Second, the economic growth is the short term (and non-linear) result of population growth.
Moreover, GDP growth has been forecasted based on various scenarios of population growth and total fertility. The finding indicated that the best forecasting is related to low population scenario and slow increase total fertility scenario.
کلیدواژهها [English]
- GDP growth
- population growth
- fertility
- GMDH neural networks