بحثت رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات (اكتشاف المعرفة لسعر النفط ومعدل التضخم بالاعتماد على انحدار دعم المتجه متعدد الدورات والترابط الضبابي)،للطالب حسين علي طعمة. تهدف الرسالة إلى تصميم نموذج لديه القدرة على التنبؤ بالسلوك المعقد وغير المنتظم لأسعار النفط ومعدل التضخم، ثم معرفة درجة العبور لأسعار النفط إلى معدل التضخم.
وأعطى النظام المقترح اهتماما كبيرا في توليد مؤشرات تقنية تتكيف مع أسعار النفط ومعدلات التضخم لفترات مختلفة، وتحققت الزيادة في كفاءة النموذج من خلال طريقة اختيار ميزات خفض الانحدار التي تستخدم لتحديد السمات ذات درجة الأهمية القصوى، بالإضافة إلى اقتراح نموذج متطور للتنبؤ يسمى انحدار دعم المتجه متعدد الدورات (MSVR) الذي يستغل الأخطاء في التنبؤ بالفترات الماضية والحالية للتنبؤ بالمستقبل.
وتم تطبيق النظام المقترح على مجموعتي بيانات (IOMs) وهي (Brent، WTI) مع فترات زمنية مختلفة (يومية وشهرية)، بالإضافة إلى مجموعة بيانات واحدة لمعدل التضخم بشكل أكثر دقة هو معدل التضخم الشهري للولايات المتحدة، ومن أجل تقييم نموذج التنبؤ؛ يتم استخدام متوسط الخطأ المطلق(MAE) وخطأ متوسط الجذر(RMSE) لتحقيق هذا الغرض، وقد بلغت أفضل قيم MAE وRMSE للنموذج المقترح في الوقت الحالي إلى 0.0001 و0.0003 في حالة معدل التضخم، على التوالي، بينما 0.0279 و0.0369 للنفط الخام، على التوالي، وقد تم الوصول إلى أفضل قيمة للدقة المستقبلية للنموذج المقترح إلى 96.86 و99.99 بالنسبة للنفط الخام ومعدل التضخم على التوالي.
رافع عبد القادر