استخدام منهجية بوكس- جينكنز لبناء نموذج قياسي للتنبؤ بعدد المواطنين السوريين
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.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
-
The authors retain the copyright and grant the right to publish in the magazine for the first time with the transfer of the commercial right to Tishreen University Journal of Research and Scientific Studies - Economic and Legal Sciences
Under a CC BY- NC-SA 04 license that allows others to share the work with of the work's authorship and initial publication in this journal. Authors can use a copy of their articles in their scientific activity, and on their scientific websites, provided that the place of publication is indicted in Tishreen University Journal of Research and Scientific Studies - Economic and Legal Sciences . The Readers have the right to send, print and subscribe to the initial version of the article, and the title of Tishreen University Journal of Research and Scientific Studies - Economic and Legal Sciences Publisher
-
journal uses a CC BY-NC-SA license which mean
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format
- Adapt — remix, transform, and build upon the material
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
-
Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
-
NonCommercial — You may not use the material for commercial purposes.
-
ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.