Explore the vast range of titles available.

تستخدم أساليب التحليل المالي للتنبؤ بالخسائر في شركات التأمين، وتعد اختبارات التحمل المالي من أحدث هذه الأساليب إذ تم استخدامها في الأزمة المالية العالمية 2008 كأحد أدوات الإنذار المبكر لشركات الأموال (البنوك، شركات التأمين) وقام الباحث بحصر جميع الأخطار التي تتعرض لها شركات التأمين وقسمها في مجموعات أكبر لسهولة الدراسة وهي (مخاطر المحفظة التأمينية، مخاطر الاكتتاب، مخاطر السيولة، مخاطر التشغيلية، مخاطر السوق وقد تم اختيار شركتين من شركات تأمينات الممتلكات والمسؤولية العاملة في سوق التأمين والمسجلة في سوق الأوراق المالية وهما شركتي الدلتا للتأمين والمهندس للتأمين لتوافر البيانات الخاصة بها. وتجري اختبارات التحمل على أسلوبين اختبارات ذات متغير واحد مستقل مع ثبات المتغيرات الأخرى وهي تقيس حساسية الوضع المالي للشركة تجاه هذا الخطر (اختبارات الحساسية) واختبارات متعددة المتغيرات وتعمل على تقييم أثر مجموعة من المخاطر على الوضع المالي للشركة (اختبارات السيناريو)، وقام الباحث بتطبيق النموذج الإحصائي الملائم للبيانات محل الدراسة، وانتهت الدراسة بوجود تأثير معنوي بين بعض الأخطار كمتغير مستقل ومعدل كفاية رأس المال (كمتغير تابع)، كما أن هناك أخطار أخري ليس لها تأثير معنوي على المتغير التابع.

يهدف هذا البحث إلى إظهار الفائدة الرئيسية من استخدام البيانات الطولية في زيادة الدقة في التنبؤ من خلال زيادة عدد المشاهدات عن طريق ربط عدد المشاهدات المقطعية بعدد الفترات الزمنية. وقد تم تطبيق نماذج البانل الثلاثة: النموذج التجميعي ونموذج التأثيرات الثابتة ونموذج التأثيرات العشوائية على بيانات جداول الحياة والوفاة الأمريكية في الفترة من ٢٠٠٦ إلى ٢٠١٥ لتقدير معدلات الحياة، ثم تمت المقارنة بين النماذج الثلاثة باستخدام اختبار مضاعف لاجرانج Breusch-Pagan LM Lagrange واختبار هوسمان Hausman.

تهدف هذه الدراسة إلى الوصول إلى أفضل نموذج للتنبؤ بأسعار الأسهم بالأخذ في الاعتبار مشكلة التقلبات في السلاسل الزمنية المالية وذلك باستخدام دمج نموذج DSGE والنموذج الديناميكي العاملي مع نموذج متجه الانحدار الذاتي البيزي. وفي هذه الدراسة يتم المقارنة بين نموذج DSGE والنموذج الديناميكي العاملي ونموذج متجه الانحدار الذاتي ، وقد توصلت الدراسة إلى أن استخدام أسلوب دمج نموذج DSGE والنموذج الديناميكي العاملي مع نموذج متجه الانحدار الذاتي البيزي يعد من أفضل وأدق النماذج في التنبؤ بأسعار الأسهم، ولقد تمت الدراسة التطبيقية على مجموعة من البيانات اليومية لأسعار الأسهم للبنك التجاري الدولي، وتوصي الدراسة الحالية بالتوسع في استخدام أسلوب تحليل السلاسل الزمنية كوسيلة فعالية في دراسة العديد من المتغيرات في مجال المال والتنبؤ بها كما تؤكد على أهمية عنصر التقلب في هذا النوع من البيانات ليس فقط كمتغير له مدلوله في حد ذاته ولكن أيضا كمتغير مفسر في بعض الأحيان وضروري لفهم سلوك المتغيرات في مجال المال والتنبؤ بها.

ترجع أهمية التأمين متناهي الصغر إلى دورها الكبير في محاربة الفقر ومساعدة الفئات الفقيرة بل والمعدمة في المجتمع على كسب قوتها بشكل منتظم، الأمر الذي يضمن لها حياة كريمة تنفق وواجبات المسئولية الجماعية وقد بدأت الحملة العالمية للقضاء على الفقر في قمة التأمين متناهي الصغر التي عقدة في واشنطن في الفترة من 2-4 فبرابر 1997. ونجحت تلك القمة في الحصول على دعم من دول العالم، وقد صاغت القمة هدفا تمثل في الوصول ببرنامج التأمين متناهي الصغر إلى أفقر 100 مليون فقير على مستوى العالم من خلال النساء في تلك الأسر، وعلى أن يئم تحقيق ذلك بحلول عام 2005. وتزايد الاهتمام بآلية التأمين متناهية الصغر، فأضحى الهدف الرئيس للألفية الجديدة سواء بالنسبة للأمم المتحدة، أو في مجال صناعة التأمين متناهي الصغر هو تخفيض أعداد الفقراء إلى النصف بحلول عام 2015، وذلك مع الأخذ في الاعتبار أن قرابة نصف سكان العالم - ثلاثة بلايين نسمة - يعيشون بأقل من دولارين يوميا، وقرابة نصف هذا العدد يعيشون على أقل من دولار واحد يوميا. وعلى هذا تتمثل المشكلة البحثية لهذه الورقة في تحديد مدى فعالية برامج التأمين متناهي الصغر في تأثيرها في البيئة المحيطة والمشاكل المرتبطة بها، وذلك وفقا للتجارب الدولية. وتمثلت الأهداف الرئيسية للدراسة في: 1) ماهية التأمين متناهية الصغر. 2) تحليل تأثير التأمين متناهي الصغر على المجتمع. 3) تحليل المشكلات المرتبطة بتقديم التأمين متناهي الصغر. 4) التعرف على معايير نجاح التأمين متناهي الصغر. 5) محاولة صياغة نموذج لآلية نجاح التأمين متناهي الصغر.

يهدف هذا البحث للتعرف على النماذج الإحصائية التي تستخدم ضمن التحليل ألاستنتاجي للبيانات متعددة المستويات في حالة المتغيرات التابعة النوعية، بهدف صياغة نماذج إحصائية تمكن من التنبؤ بمستوى خوف الطالب من الجريمة بناء على أربعة مقاييس للخوف من الجريمة بناء على متغيرات تفسيرية في أربعة مستويات. ولاستكمال الجانب التطبيقي تم إعداد استبانة شملت متغيرات تفسيرية لأربعة مستويات من البيانات الهرمية المتداخلة، وكذلك أربعة مقاييس مختلفة للخوف من الجريمة إحداها مقترح من الباحث. خلص باختلاف طبيعة المتغير التابع في حين ثبت اختلاف عدد وطبيعة المتغيرات التفسيرية المؤثرة على المتغيرات التابعة نتيجة للعلاقة المنطقية بينها وبين المتغيرات في المستويات المختلفة. أوصت الدراسة باستخدام المتغيرات التفسيرية المقاسة ضمن التحليل متعدد المستويات والتي يمكن تحديدها بحيادية أكثر بعيدا عن تقديرات المبحوثين. والتي تحديدها يمكن بحيادية أكثر بعدياً عن تقديرات المبحوثين. توصل البحث إلى أن طبيعة البيانات الهرمية متعددة المستويات هي التي تفرض توظيف التحليل متعدد المستويات، كما أنه تختلف النماذج الإحصائية لهذا التحليل وكذلك عدد المتغيرات التفسيرية من نموذج إلى آخر.

تكمن مشكلة الدراسة في وجود فقد متقطع (فقد غير متكرر على وتيرة واحدة) في التغايرات المستمرة الطويلة في حين أن الاستجابات ثنائية كاملة. وتعتبر هذه المشكلة من المشاكل التي لم يتم التطرق إليها كثيراً في الدراسات التي اهتمت بفقد البيانات لصعوبة معالجتها وخاصة أن الفقد غير متكرر على وتيرة واحدة. وقد ركزت معظم الدراسات على الانقطاع (الفقد المتكرر على وتيرة واحدة) وعلى الفقد في الاستجابات في وجود تغايرات كاملة وعلى الفقد في البيانات غير الطولية ولم تتوفر دراسة تجمع بين الفقد المتقطع للتغايرات الطويلة المستمرة في وجود استجابات كاملة عند توفيق النماذج المختلطة الخطية المعممة. وضع البحث مجموعة من الأسس التي تمكن الباحثين من التعامل مع الفقد في البيانات بشكل أفضل بسبب عدم التحديد عند حل المشكلات الفقد مما يشتت الباحث ويبعده عن موضوع البحث، ومعالجة الفقد في التغايرات المستمرة الطويلة والاستجابة الثنائية الكاملة في حالة الفقد القابل للتجاهل وغير القابل للتجاهل وغير المتكرر على وتيرة واحدة في النماذج الخطية المختلطة المعممة باستخدام التعويض المتعدد. وعدم التقييد بفروض غير واقعية عند معالجة البيانات المفقودة. وقد تم التركيز في هذا البحث على معالجة الفقد القابل للتجاهل في حالة استخدام النماذج الخطية المختلطة المعممة لتوفيق البيانات الطويلة المستمرة ومقارنتها بطريقة تحليل الحالة الكاملة.

يهتم هذا البحث بدراسة التقلبات في السلاسل الزمنية المالية من خلال بناء كلا من نماذج الانحدار الذاتي العامة للتباينات الشرطية غير الثابتة متعددة المتغيرات (MGARCH) ونماذج التقلبات العشوائية متعددة المتغيرات MSV. وقد تم توفيق النماذج السابقة باستخدام التحليل البيزي من خلال استخدام أسلوب سلاسل ماركوف مونت كارلو (MCMC). تم تقدير ثلاث نماذج مختلفة في كلا من النموذجين، وذلك بهدف المقارنة فيما بينهما من خلال استخدام معيار انحراف المعلومات.DIC، وذلك بالتطبيق علي بيانات أسعار الصرف لثلاث عملات (الدولار الأمريكي-اليوان الصيني- اليورو الأوروبي) مقابل الجنيه المصري.

تعد السلاسل الزمنية العنقودية من الموضوعات الهامة في تحليل البيانات. وإيجاد اتجاهات مشابهه في السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات يمثل تحديا كبيرا في مختلف المجالات والعديد من التطبيقات مثل البحوث الجيوفيزيائية البيئية والبحوث التسويقية وهندسة وإدارة البرمجيات (Roberto ,et.al, 2013 & Monica et.al 2009) وتزداد مشكلات السلاسل الزمنية العنقودية عندما نريد تقسيم مشاهدات السلسلة الزمنية إلى مجموعات أو فئات مختلفة، ويتعلق هذا البحث بدراسة السلاسل الزمنية العنقودية متعددة المتغيرات والتي لها هيكل غير خطي فإنه تم استخدام أسلوب (KMPCA) ليعالج الهيكل غير الخطي يجعل استخدام السلاسل الزمنية العنقودية متعددة المتغيرات أكثر سهوله في الاستخدام. وذلك مع تقييد شرط (normality) وذلك لان السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات تكون ذات تفاعلات عالية (High order interaction)، ونظرا لاحتواء البيانات الخاصة بهذه الدراسات على قيم مفقودة فإن جودة توفيق نماذج مناسبة لها تقل وبالتالي تعطي نتائج مضلله، مع العلم أن نتائج تحليل تلك البيانات لابد أن تكون أفضل إذا تم الوصول لطريقه تعالج البيانات المفقودة، فقد تم معالجة هذه البيانات باستخدام طريقة (MCMC).

في محاولة لبناء نموذج FARIMAX للتنبؤ بالكمية المستهلكة من الكهرباء في قطاع المنازل بالعراق، تم استخدام بيانات سلسلة زمنية من يناير ٢٠٠٧ حتى شهر ديسمبر (2012) أي (٧٢) مشاهدات شهرية للكمية المستهلكة من الكهرباء، وتم استخدام (6) أشهر التالية حتى يونيو ٢٠١٣ لاختبار جودة النموذج المقدر. توصل البحث إلى أن اهم المتغيرات التي تؤثر في الكمية المستهلكة من الكهرباء في قطاع المنازل بالعراق هي عدد المشتركين والرطوبة النسبية، وأفضل نموذج للتنبؤ بالكمية المستهلكة في قطاع المنازل هو (0, d, 12, X) FARIMAX، ويوصي البحث بأهمية استخدام الأساليب العلمية في التنبؤ مثل السلاسل الزمنية ويمكن الجمع بين السلاسل الزمنية والشبكات العصبية أو الانحدار، يمكن إضافة بيانات مقطعية للأسرة مثل دخل الأسرة، عمر رب الأسرة، محل الإقامة، .. مما يفيد في عملية بناء نموذج إحصائي ملائم ويساعد في عملية التخطيط المستقبلي.