Неуронске мреже у прогнозирању економског раста као индикатора конвергенције интеграцијског процеса

Економске интеграције потичу конвергенцију дохотка јер елиминишу пре-преке размијене међу чланицама, повећавају конкурентности, олакшавајуприступ развијеним технологијама, финансијским ресурсима, олакшавајуприступ новим знањима. Резултат је бржи раст дохотка сиромашнијихчланица, 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 прогнозеомогућују реалну процјену „спремности” одређеног економског система даконвергира према нивоу просјечне развијености (просјечном БДП по главистановника) 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 сетемељи на релативном доприносу пољопривреде, индустрије и услуга растубруто друштвеног производа. Поузданост прогностичког модела умјетнихнеуронских мрежа процјењује се на темељу грешке која се мјери на излазномслоју неуронске мреже. Може се закључити на основу резултата прогнозе дасе неуронска мрежа може ефикасно имплементирати у апликацијама про-цијене економског раста.