Dieses Buch zielt darauf ab, die M?glichkeit der Vorhersage der Armutsrisikogrenze in Frankreich unter Ber?cksichtigung der von der Europ?ischen Union definierten und registrierten Indikatoren f?r nachhaltige Entwicklung und unter Verwendung einer Technik aus dem Bereich der k?nstlichen Intelligenz, d.h. der k?nstlichen neuronalen Netze (ANNs), zu untersuchen. Das Hauptziel besteht darin, eine effizientere und einfach anzuwendende ?konomische Methode zu bestimmen, um den Einfluss der Indikatoren f?r nachhaltige Entwicklung auf die Armutsrisikogrenze zu simulieren und die M?glichkeit einer Vorhersage zu untersuchen. Auf diese Weise k?nnten wir das Armutsrisiko bewerten und politische Ma nahmen und Strategien zur Senkung dieses Risikos festlegen, indem wir die Ursachen derjenigen Indikatoren f?r nachhaltige Entwicklung beseitigen, die die Armutsrisikogrenze negativ beeinflussen. Die Forschung und die Beitr?ge der Autoren haben die M?glichkeit aufgezeigt, ANNs f?r die Modellierung und Simulation zu nutzen, um die Armutsrisikogrenze in Frankreich vorherzusagen, mit Ergebnissen, die im Risikomanagement genutzt und angewendet werden k?nnen.
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