ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام "Automatic ARMA" للوقو...>الوصف

استخدام "Automatic ARMA" للوقوف على الأمية مستقبلا في جمهورية مصر العربية

العنوان بلغة أخرى: Using Automatic ARMA to Assess the Future of Illiteracy in Arab Republic of Egypt
المصدر: المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
الناشر: جامعة عين شمس - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: الحلواني، ماجي أحمد محمد خليل (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): El Halawany, Maggi Ahmed Mohamed Khalil
المجلد/العدد: ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 629 - 696
DOI: 10.21608/JSEC.2019.40194
ISSN: 2636-2562
رقم MD: 1050690
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الإحصاء التحليلي | ظاهرة الأمية | علم الاجتماع التربوي | مصر
كلمات المؤلف المفتاحية:
الأمية | ظاهرة اجتماعية | استقرار السلاسل الزمنية | نموذج الإنحدار الذاتي | نموذج المتوسطات المتحركة التلقائي "ارما" | معيار معلومات أكاكي | معيار معلومية بيز | معيار "HQC" | الحزم البرمجية المتطورة | التنبؤ | Illiteracy | Social Phenomenon | Time Series Stability | Auto-Regression Model | Automatic ARMA | "AIC" Akaike Information Criterion | "BIC" Bayesian Information Criterion | "HQC" Hannan-Quinn Information Criterion | Advanced Programming Packages | The Prediction
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

25

حفظ في:
المستخلص: يسعى هذا البحث إلى الوصول إلى نموذج قياسي يستخدم للتنبؤ بحجم الأمية المتوقع الوصول إليه في مصر حتى عام ٢٠٣٠، حتى يمكن التخطيط لها ومواجهتها والقضاء عليها، حيث أن التنبؤ جزء متكامل من عمليات اتخاذ القرار. ويتم ذلك باستخدام أحد نماذج "Box-Jeankins" وهو نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التلقائي (Automatic ARMA) وذلك للمساعدة في دراسة وتحليل مشكلة الأمية في مصر بمزيد من الدقة وزيادة التعرف علميا عليها كظاهرة اجتماعية، وتوضيح مخاطرها على الأسرة والمجتمع، مما يجعلها من القضايا الأساسية التي أثارت اهتمام الدول. وتم تطبيق نماذج السلاسل الزمنية العاديةThe ordinary Least Squares (OLS)" "، ونماذج (Automatic ARMA)، على بيانات حقيقية لسلسلة زمنية تمثل العدد الإجمالي من السكان الأميين، من الذكور، والإناث، تمتد من عام ٢٠٠٦ إلى عام ٢٠١٨ بيانات ربع سنوية، وقياس مدى تطورها في الفترة القادمة عن طريق استخدام الحزم البرمجية المتطورة، والمتاحة لمثل هذا النوع من الدراسات مثل: NCSS11, STATA 14. وأظهرت نتائج هذا البحث أن أداء السلاسل الزمنية باستخدام "Automatic ARMA" تفوق بشكل كبير على أداء السلاسل الزمنية العادية (OLS)، وذلك من حيث قدرتها على تقدير أعداد الأميين والتنبؤ به. وتمت المفاضلة بين النماذج من خلال عدة معايير هي: معيار معلومات أكاكي "Akaike Information Criterion" (AIC)،"، ومعيار معلومية بيز "Bayesian" Information Criterion (BIC)"، ومعيار Hannan-Quinn Information Criterion (HQC)". ويتم الاختيار على أساس المعيار الأصغر قيمة، وتفضيل النموذج الذي يحقق أصغر (AIC) أو (SBIC) أو (HQC) وهو ما حققه نموذج "Automatic ARMA".

This research aims to reaching a standard model, which can be used to predict the expected illiteracy in Egypt until 2030.Thus, being able to plan for and eradicate it; given that prediction is an integrated part of the decision-making process. This is done by using the one of the "Box-Jenkins" models, which is auto-regression model and Automatic ARMA to help in studying and analyzing the illiteracy problem in Egypt scientifically and more accurately as a social phenomenon. It also highlights the threats of illiteracy on the family and society, which is considered a global issue. The ordinary least squares (OLS) and (Automatic ARMA) models have been applied to real time series quarterly data representing the total illiterate population; male and female, covering the years from 2006 till 2018. This research has also measured the development of this phenomenon in the future using the available advanced programming packages for similar studies such as: NCSS11, STATA 14. This study has shown that the performance of the time series using "Automatic ARMA" achieved superiority than using (OLS), in terms of its ability to estimate and predict the number of illiteracy. The comparison between these models was made based on several criteria which are: Akaike Information Criterion (AIC); Bayesian Information Criterion (BIC); and Hannan-Quinn Information Criterion (HQC). The value of information criterion is used to select the model. The chosen model is the one with the lowest criterion values. The smallest criterion values of (AIC) or (BIC) or (HQC) were achieved by the "Automatic ARMA" model.
ISSN: 2636-2562

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.