استخدام منهجية بوكس- جينكنز لبناء نموذج قياسي للتنبؤ بعدد المواطنين السوريين

طالب أحمد

Abstract


هدفت هذه الدراسة لتوضيح خطوات استخدام منهجية بوكس – جينكنز في التنبؤ بالسلاسل الزمنية, حيث تقوم هذه المنهجية على الدمج بين نماذج الانحدار الذاتي AR والمتوسطات المتحركة MA, وهدفت أيضاً لوضع نموذج قياسي للتنبؤ بعدد المواطنين السوريين باستخدام هذه المنهجية،وتوفيق أفضل نموذج من نماذج ARIMA.

وكانت أهم نتائج الدراسة أنه: تم التوصل إلى نموذج قياسي هوARIMA(2,1,1)، حيث يمكن استخدامه في التنبؤ بعدد المواطنين السوريين حتى عام 2035, وهو أفضل النماذج المقترحة للحصول على تنبؤات دقيقة وفقاً للاختبارات الإحصائية واختبارات الدقة التنبؤية.وتبين من خلال هذا النموذج أنعدد المواطنين السوريين المقدر سيزداد حتى عام 2035.

The aim of study was to illustrate the steps of using BOX-JENKINS methodology to predict the time series. This methodology combines between Autoregressive models and Moving Averages. It also aims to develop a standard model for forecasting of Syrian population using this methodology, and estimate the best model of ARIMA models.

The main results of the study: It was build ARIMA (2,1,1) model, which can be used to predict of Syrian population until 2035, it was the best model to get on accurate predictions according to statistical tests and predictive accuracy tests. Through of this model, the estimated Syrian population will increase until 2035.


References


نقار،عثمان, العواد , منذر منهجية Box- Jenkins في تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ- دراسة تطبيقية على أعداد تلاميذ الصف الأول من التعليم الأساسي في سورية ، مجلة جامعة دمشق للعلوم الاقتصادية والقانونية،المجلد 27, العدد 3 , 2011، ص 125 – 152.

عمر،فوزية،التنبؤ بعدد سكان العراق باستخدام نماذج بوكس –جنكنز لغاية عام 2020، مجلة العلوم الاقتصادية ،المجلد 11- العدد 41 , 2016, ص 122- 150 .

ZAKRIA; M;MUHAMMAD, F, Forecasting the population of Pakistan using ARIMA,Pak. J. Agri. Sci., Vol. 46, No.3, 2009, p: 214-223.

TAMAYO , A , CUIZON , R , SAGPANG , A, Gross Domestic Produc Forecasting using BOX-JENKINS Methodology, Manila University, Philippines,2014, P. 138-164.

عكاشة، محمود خالد، استخدام نظام spss في تحليل البيانات الإحصائية،الطبعة الأولى، جامعة الأزهر،غزة، فلسطين، 2002, عدد الصفحات 552.

الوصيفي،الشيماء،التنبؤ باستخدام الدمج بين الشبكات العصبية الاصطناعية ونماذج بوكس –جينكنز, جامعة المنصورة،مصر, 2012 , عدد الصفحات 148.

أبو ذر يوسف، أحمد، وأخرون,استخدام السلاسل الزمنية للتنبؤ بإنتاجية الصمغ العربي في سوق محاصيل الأبيض للفترة 1960-2012،مجلة البحث العلمي للعلوم والأداب، العدد 15 ، 2012, ص 211- 238, السودان.

ياسين، فايق، االتنبؤ الاقتصادي بالمساحات المزروعة بمحصول الحنطة في العراق باستخدام نماذج ARIMAللمدة 2008-2015،مجلة الأنبار للعلوم الزراعية، المجلد 9 , العدد 2 ، 2011 , ص 27- 41.

SHUMWAY; RH;AppliedStatistical Time Series Analysis,First Edition,prentice Hall New Jersey,USA, 1998, P.537.

MATROUSHI, S.;Hybrid computational intelligence systems based onstatistical and neural networks methods for time series forecasting: thecase of gold price" ,Second Edition, Lincoln University, United Kingdom.2011, P. 420.


Full Text: PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


رئيس التحرير: الأستاذ الدكتور هاني محمود شعبان

هيئة التحرير ,أمين التحرير: د.أمير درويش تفيحة