سیاستگذاری سیستم های مالی در شرایط بحران با مدل سازی مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی

امروزه سیاست گذاری در شرایط بحران مالی با هدف خنثی سازی تبعات سوء اقتصادی، اجتماعی و سیاسی به یکی از مهم ترین ارکان مدیریت اقتصاد جهانی تبدیل شده است. با عنایت به پیشرفت سریع فناوری و تکنولوژی های کامپیوتری می توان الگوی دقیق تری از این پدیده بر اساس تجربیات قبلی ترسیم و در قالب یک سیستم پشتیبان تصمیم گیری مورد استفاده قرار داد. با تکیه بر قابلیت تعمیم دهی مدل های شبکه عصبی مصنوعی، این رویکرد به منظور مدلسازی دینامیک های موجود در پدیده بحران مالی مورد استفاده قرار گرفته است. متغیرهای تعیین کننده در شرایط وقوع بحران مالی به عنوان ورودی های مدل شبکه عصبی مصنوعی و ترکیب بهینه سیاست ها برای مقابله با بحران مالی به عنوان خروجی مدل تعریف شده است. به منظور آموزش این شبکه، از اطلاعات مشخصات و شرایط حاکم بر سیستم ها و نیز سیاست های اتخاذ شده در مواجهه با بحران های مالی بزرگ دنیا از سال ۱۹۹۷ تا به امروز استفاده شده است. به منظور نشان دادن قابلیت مدل پیشنهادی، نحوه طراحی و پیاده سازی سیستم پیشنهادی در مورد بحران شیوع ویروس کووید-۱۹ در ایران مورد کاوی شد. نتایج بدست آمده بیانگر آن می باشد که استفاده از مدل پیشنهادی به عنوان پشتیبان سیاست گذاران و تصمیم گیران حوزه های مدیریت مالی می تواند در حل مسائل نیمه ساختار یافته کمک کننده باشد. به طوری که با توجه به نتایج حاصل ازپژوهش حاضر، اتخاذ سیاست های پولی و مالی انبساطی و اعطای بسته های حمایتی به عنوان راهکارهای اساسی جهت کاهش اثرات بحران مالی ناشی از همه گیری کرونا در کشور ایران توصیه می شود.