Simulation der Armutsrisikogrenze in Frankreich
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Dieses Buch zielt darauf ab, die Möglichkeit der Vorhersage der Armutsrisikogrenze in Frankreich unter Berücksichtigung der von der Europäischen Union definierten und registrierten Indikatoren für nachhaltige Entwicklung und unter Verwendung einer Technik aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, d.h. der künstlichen neuronalen Netze (ANNs), zu untersuchen. Das Hauptziel besteht darin, eine effizientere und einfach anzuwendende ökonomische Methode zu bestimmen, um den Einfluss der Indikatoren für nachhaltige Entwicklung auf die Armutsrisikogrenze zu simulieren und die Möglichkeit e...
Dieses Buch zielt darauf ab, die Möglichkeit der Vorhersage der Armutsrisikogrenze in Frankreich unter Berücksichtigung der von der Europäischen Union definierten und registrierten Indikatoren für nachhaltige Entwicklung und unter Verwendung einer Technik aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz, d.h. der künstlichen neuronalen Netze (ANNs), zu untersuchen. Das Hauptziel besteht darin, eine effizientere und einfach anzuwendende ökonomische Methode zu bestimmen, um den Einfluss der Indikatoren für nachhaltige Entwicklung auf die Armutsrisikogrenze zu simulieren und die Möglichkeit einer Vorhersage zu untersuchen. Auf diese Weise könnten wir das Armutsrisiko bewerten und politische Maßnahmen und Strategien zur Senkung dieses Risikos festlegen, indem wir die Ursachen derjenigen Indikatoren für nachhaltige Entwicklung beseitigen, die die Armutsrisikogrenze negativ beeinflussen. Die Forschung und die Beiträge der Autoren haben die Möglichkeit aufgezeigt, ANNs für die Modellierung und Simulation zu nutzen, um die Armutsrisikogrenze in Frankreich vorherzusagen, mit Ergebnissen, die im Risikomanagement genutzt und angewendet werden können.
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