Asset Details
Do you wish to reserve the book?
مقارنة بين بعض نماذج السلاسل الزمنية لتوفيق البيانات الموسمية
Hey, we have placed the reservation for you!
By the way, why not check out events that you can attend while you pick your title.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place the reservation. Kindly try again later.
Are you sure you want to remove the book from the shelf?
مقارنة بين بعض نماذج السلاسل الزمنية لتوفيق البيانات الموسمية
Do you wish to request the book?
مقارنة بين بعض نماذج السلاسل الزمنية لتوفيق البيانات الموسمية
Please be aware that the book you have requested cannot be checked out. If you would like to checkout this book, you can reserve another copy
We have requested the book for you!
Your request is successful and it will be processed during the Library working hours. Please check the status of your request in My Requests.
Oops! Something went wrong.
Looks like we were not able to place your request. Kindly try again later.
Journal Article
مقارنة بين بعض نماذج السلاسل الزمنية لتوفيق البيانات الموسمية
2015
Overview
يعتبر تحليل السلاسل الزمنية من الأدوات الإحصائية الهامة لوضع الخطط والبرامج الإحصائية المرتبطة بدراسة ظاهرة معينة والتنبؤ بهذه الظاهرة في المستقبل اعتمادا على قيمها في الماضي، وتعتمد دقة التنبؤ بقيم الظاهرة محل الدراسة على دقة تحليل بيانات السلسلة الزمنية في الماضي، إلا أن السلسلة الزمنية تتعرض لبعض التغيرات التي تؤثر على سكونها ومن ثم دقة التنبؤ. في هذه الدراسة سوف يتم بحث تأثير كل من ذاكرة السلسلة الزمنية والعوامل الموسمية والعوامل غير المنتظمة على سكون السلسلة فضلا عن مدى تأثير العوامل غير المنتظمة على ذاكرة السلسلة الزمنية حيث أن ذاكرة السلسلة الزمنية قد تكون ذاكرة قصيرة المدى وقد تكون ذاكرة طويلة المدى، وتقوم العوامل غير المنتظمة بتوليد ذاكرة تعرف بالذاكرة طويلة المدى الزائفة وقد تم استخدام نموذج الفروق الكسرية الموسمي مع عمليات ماركوف العشوائية Markov Regime Switching - Seasonal Fractional Integrated (MRS-SARFIMA) كأداة لاختبار حالة الذاكرة المتولدة في السلسلة الزمنية، كما أنه تم استخدام كل من نموذج الفروق الكسرية الموسمي Seasonal Fractional Integrated (SARFIMA) ونموذج الفروق الكسرية الموسمي مع عمليات ماركوف العشوائية Markov Regime Switching - Seasonal Fractional Integrated (MRS-SARFIMA) للتنبؤ بالسلسلة الزمنية الشهرية الخاصة بحجم إنتاج البترول الكلي في مصر وتحديد أي النماذج الأكثر ملائمة لتحليل السلسلة الزمنية في ظل وجود العوامل الموسمية وغير المنتظمة فضلا عن تحديد أسلوب التقدير الأمثل لكل من النموذجين.
Publisher
جامعة القاهرة - فرع الخرطوم - كلية الآداب
Subject
