Measuring the Accuracy of Forecasting Using Integrated VAR Models
| المصدر: | مجلة البحوث المالية والتجارية |
|---|---|
| الناشر: | جامعة بورسعيد - كلية التجارة |
| المؤلف الرئيسي: | Elmor, Niveen Ali Mohammed (Author) |
| المجلد/العدد: | ع1 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
مصر |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| الصفحات: | 1 - 25 |
| DOI: |
10.21608/JSST.2017.59300 |
| ISSN: |
2090-5327 |
| رقم MD: | 1027626 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
Combining Forecasts | Vector Autoregressive | Weights Method
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
3
| المستخلص: |
تتمثل مشكله الدراسة في أن عملية الدمج بين التنبؤات تعتبر عمليه إحصائية معقده ولذلك وجب على الدراسة طريقه الأوزان المختلفة لتطبيق عملية الدمج على النماذج الناتجة من استخدام أسلوب متجه الانحدار الذاتي بأساليب مختلفة. وتتمثل أيضا مشكله البحث في عرض بعض السلاسل الزمنية الاقتصادية كمعدلات البطالة ومعدلات النمو الاقتصادي وسلسلة الإنفاق الحكومي العام وذلك لدراسة أيا من السلاسل له تأثير على الأخر وذلك من خلال استخدام أسلوب متجه الانحدار الذاتي VAR وأسلوب متجه الانحدار الذاتي المدمج. أثبتت الدراسة إحصائيا أن الإنفاق العام الحكومي يعتبر متغير أساسي داخلي في التحليل الأخصائي وذلك لما له تأثير على النموذج الإحصائي وثبت أيضا قدره النماذج المدمجة على التنبؤ أفضل من النماذج العادية بالطرق التقليدية كما أوضحت الدراسة أن طريقة الأوزان BICW تعتبر من أفضل طرق الدمج المستخدمة لدمج التنبؤات. كما توصي الدراسة باستخدام طرق الأوزان وذلك لتحسين القدرة التنبؤية للسلاسل الزمنية وذلك لأنها تعطي أفضل النتائج. كما توصي الدراسة باستخدام طريقة BICW للدمج وذلك لأنها تعطي نماذجها المدمجة أفضل قدرة تنبؤية. This study addressed the problem of prediction integration. Different weighting methods are applied to different VAR models. Some economic time series such as unemployment rates, economic growth rates and the general government expenditure series are used to study their effect on each other through the use of VAR , VARX and SVAR models. An evaluation of the integration between predections is presented. The results showed that the combined models prediction is better than normal models. The BICW method is the best combining method. |
|---|---|
| ISSN: |
2090-5327 |
عناصر مشابهة
-
Forecasting Using Different VAR Models with Different Economic Indicators
بواسطة: Elmor, Niveen Ali Mohammed منشور: (2017) -
Forecasting the Volatility of OPEC Oil Prices Using Fractionally Integrated GARCH Models
بواسطة: Al-Sharoot, Mohammed Habeb منشور: (2022) -
Forecasting Algeria’s Unemployment Rates Using Sarima Model in Python Programming during 2001-2021
بواسطة: Benayad, Wafaa منشور: (2022) -
The Comparison between VAR and ARIMAX Time Series Models in Forecasting
بواسطة: حيدر، إسراء عوني منشور: (2023) -
Fractional Integrated Time Series Models for Forecasting Crude Oil Prices
بواسطة: Al-Khabori, Abir Bilal Khamis منشور: (2017)
