نصير, شيرين, الشبکي, سارة, صلاح بيرم, ريهام. (2022). Comparing Econometrics Approach Vs. Deep Learning Approach in Forecasting Covid-19 Infections and Deaths Horizon in Egypt. المجلة العلمية لکلية الدراسات الإقتصادية و العلوم السياسية, 7(14), 11-52. doi: 10.21608/esalexu.2022.247220
شيرين نصير; سارة الشبکي; ريهام صلاح بيرم. "Comparing Econometrics Approach Vs. Deep Learning Approach in Forecasting Covid-19 Infections and Deaths Horizon in Egypt". المجلة العلمية لکلية الدراسات الإقتصادية و العلوم السياسية, 7, 14, 2022, 11-52. doi: 10.21608/esalexu.2022.247220
نصير, شيرين, الشبکي, سارة, صلاح بيرم, ريهام. (2022). 'Comparing Econometrics Approach Vs. Deep Learning Approach in Forecasting Covid-19 Infections and Deaths Horizon in Egypt', المجلة العلمية لکلية الدراسات الإقتصادية و العلوم السياسية, 7(14), pp. 11-52. doi: 10.21608/esalexu.2022.247220
نصير, شيرين, الشبکي, سارة, صلاح بيرم, ريهام. Comparing Econometrics Approach Vs. Deep Learning Approach in Forecasting Covid-19 Infections and Deaths Horizon in Egypt. المجلة العلمية لکلية الدراسات الإقتصادية و العلوم السياسية, 2022; 7(14): 11-52. doi: 10.21608/esalexu.2022.247220
Comparing Econometrics Approach Vs. Deep Learning Approach in Forecasting Covid-19 Infections and Deaths Horizon in Egypt
1کلية الدراسات الاقتصادية والعلوم السياسية- جامعة الاسکندرية- الاسکندرية-مصر
2مکتبة الاسکندرية
المستخلص
Recently, researchers have applied the Artificial Intelligence, especially deep learning in forecasting, instead of the traditional econometrics’ methods. They argue that deep learning approach can improve the forecasting results by reducing the forecasting errors and saving time and cost. However, there is no empirical evidence for that, since there is a lack of research comparing the forecasting performance of these approaches. Consequently, the aim of this paper is to examine the latter argument and to identify the best technique to be used in forecasting the Covid-19 pandemic and others. In fact, the Covid-19 pandemic is defining a global health crisis, which is the hugest the world has faced since World War II. In addition to being threatened by GDP decline and income losses; fears of fetal effects of this epidemic makes it critical to predict the potential spread and identify the best techniques to be applied for that purpose. To achieve the aim of this study, two different methods of forecasting, namely an econometric approach named Autoregressive-Distributed Lag (ARDL) and a deep learning model named Long Short-Term Memory (LSTM) are utilized to forecast the number of daily cases and deaths of Covid-19 in Egypt (March 2020 - March 2021). Consequently, the contribution of this paper is twofold; first, investigating the best way of forecasting the Covid-19 epidemic especially, and therefore real-life phenomena in general, second, assessing the impact of mobility on the incidence of the pandemic in Egypt. The results revealed that the LSTM method shows a slightly better forecasting performance even without using mobility data.
في الآونة الأخيرة استخدم الباحثون الذکاء الاصطناعي، ولاسيما التعلم العميق Long Short-Term Memory (LSTM)، في التنبؤ کبديل لأساليب الاقتصاد القياسي التقليدية. فقد ادعى البعض أن منهج التعلم العميق يمکن أن يحسن نتائج التنبؤ عن طريق تقليل أخطاء التنبؤ وتوفير الوقت والتکلفة. ومع ذلک، فلا يوجد دليل تجريبي على ذلک الزعم، حيث يوجد ندرة في البحوث التي تقارن بين أداء نماذج التنبؤ باستخدام النماذج القياسية وباستخدام الذکاء الاصطناعي. ومن هنا فإن الهدف الرئيس لهذا البحث هو التحقق من ذلک بالقياس وتحديد أفضل طريقة تستخدم في التنبؤ بجائحة کورونا وغيرها من الظواهر الواقعية. ومن أجل تحقيق هدف الدراسة، تم استخدام مدخلين مختلفتين للتنبؤ: هما مدخل الاقتصاد القياسي، متمثلًا في منهج التکامل المشترک باستخدام نموذج الانحدار الذاتي للفجوات الزمنية الموزعة (ARDL) من ناحية، ومدخل الذکاء الإصطناعي متمثلًا في نموذج التعلم العميق (LSTM) من ناحية أخرى، للتنبؤ بعدد حالات الإصابات اليومية وحالات الوفيات الناتجة عن کوفيد -19 في مصر خلال الفترة (مارس 2020 - مارس 2021). تمثلت مساهمة هذا البحث في استکشاف أفضل طريقة للتنبؤ بحالات الإصابة وحالات الوفيات الناتجة عن کوفيد -19 بشکل خاص، ومن ثم إمکانية التطبيق على ظواهر الواقع العملي بشکل عام. بالإضافة إلى قياس تأثير حرکة ونشاط الأفراد على انتشار الوباء في مصر. توصلت النتائج إلى أن التنبؤ باستخدام منهج التعلم العميق (LSTM) يعطي أداءً أفضل نسبيًا (أخطاء تنبؤ أقل) من التنبؤ باستخدام النموذج القياسي، إلا أن النماذج القياسية تتميز ببعض الخصائص التي تميزها عن نماذج الذکاء الاصطناعي، ومن ثم فإن تقنيات الاقتصاد القياسي لا يمکن الاستغناء عنها أواستبدالها بتقنيات الذکاء الاصطناعي في التنبؤ، لکن يجب أن يتم دمجهم والاستفادة بهم معًا.