مجلة الاقتصاد و التنمية البشرية
Volume 16, Numéro 1, Pages 268-282
2025-11-20
Big Data Analytics And Machine Learning For Early Warning Systems In Financial Crises: Insights From Argentina And Turkey
Authors : Balouz Mohamed .
Abstract
Abstract: This study explores the potential of Big Data Analytics and Machine Learning in developing early warning systems for predicting financial crises in emerging economies, focusing on Argentina and Turkey as case studies. A mixed-methods approach was used to analyze key economic indicators and assess the effectiveness of models like Random Forests and Support Vector Machines. The study concluded that incorporating Big Data and Machine Learning significantly improves the accuracy and responsiveness of crisis prediction systems, with ML models enhancing forecasting precision by up to 30%. Turkey demonstrated stronger implementation through real-time AI tools, while Argentina showed potential despite infrastructure challenges. Résumé : Cette étude explore le potentiel de l'analyse des grandes données et de l'apprentissage automatique pour développer des systèmes d'alerte précoce afin de prédire les crises financières dans les économies émergentes, en se concentrant sur l'Argentine et la Turquie. Une approche méthodologique mixte a permis d'analyser des indicateurs économiques clés et d'évaluer l'efficacité de modèles comme les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support. L'étude a conclu que l'intégration des grandes données et de l'apprentissage automatique améliore la précision des prévisions de crises jusqu'à 30 %, avec une mise en œuvre plus forte en Turquie. ملخص: تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف إمكانيات تحليل البيانات الضخمة وتعلم الآلة في تطوير أنظمة الإنذار المبكر للتنبؤ بالأزمات المالية في الاقتصادات الناشئة، مع التركيز على الأرجنتين وتركيا كدراستين حالة. اعتمدت الدراسة على منهجية مختلطة لتحليل المؤشرات الاقتصادية الرئيسية وتقييم فعالية نماذج مثل الغابات العشوائية وآلات الدعم الشعاعي. خلصت الدراسة إلى أن دمج البيانات الضخمة وتعلم الآلة يحسن دقة واستجابة أنظمة التنبؤ بالأزمات، حيث يمكن لنماذج تعلم الآلة تحسين دقة التنبؤ بنسبة تصل إلى 30%، مع تنفيذ أقوى في تركيا مقارنة بالأرجنتين التي تواجه تحديات في البنية التحتية.
Keywords
Big Data Analytics ; Machine Learning ; Early Warning Systems ; Financial Crises ; Emerging Economies (Argentina and Turkey)
Les articles similaires
Kerfis Fatima Zahra
.
Bahiri Kada
.
pages 464-475.
Meghdouri Chahrazed
.
Bouras Fatima
.
pages 359-381.
Saad Bekhouche Hassina
.
Aissaoui Siham
.
Zied Djaber
.
pages 84-99.
Hassini Djazia
.
, Bouharoua Zoura
.
pages 368-382.
