ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > المقدر التقريبي لمعلمات أنموذج...>الوصف

المقدر التقريبي لمعلمات أنموذج "1" VMA غير الطبيعي

العنوان بلغة أخرى: Approximate Estimator for Parameters of Non-Normal VMA "1" Model
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: الطالب، محاسن صالح عبدالله (مؤلف)
مؤلفين آخرين: صالح، وصفى طاهر (م. مشارك) , سعيد، هيفاء عبدالجواد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع30
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 1 - 24
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1062103
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
السلاسل الزمنية | التوزيعات الاحتمالية | النماذج الطبيعية
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في كثير من تطبيقات السلاسل الزمنية يكون حد التشويش الأبيض لا يتبع التوزيع الطبيعي، بل يتبع إحدى التوزيعات الاحتمالية ذات الذيول الثقيلة. وأثناء استخدام النماذج الطبيعية في التقدير والتكهن بتلك الظواهر، فإنها سوف تنتج مقدرات وتكهنات بعيدة عن الواقع وغير كفؤة. ينتمي توزيع بسل متعدد المتغيرات المحور المعمم (Generalized multivariate modified Bessel distribution) إلى عائلة التوزيعات الاحتمالية ذات الذيول الثقيلة، وله تطبيقات واسعة في الظواهر التي تتغير عبر الزمن، وعلى هذا الأساس فقد تناول البحث دراسة أنموذج متجه المتوسطات المتحركة من الرتبة الأولى Vector Moving average model of order (1), VMA (1)، الذي يتبع فيه حد التشويش الأبيض توزيع بسل متعدد المتغيرات المحور المعمم. تم تقريب أنموذج VMA (1) غير الخطي إلى أنموذج خطي. وقدرت معلمات الأنموذج بأسلوب بيز عند توفر معلومات سابقة غير خبرية (Non-Informative) مفترضين أن بعض معممات التوزيع (υ، Ψ، λ) تكون معلومة. استخدمت في أسلوب بيز دوال خسارة مختلفة، وهي التربيعية والأسية الخطية والمتوازنة والمتوازنة الموزونة. تم اقتراح دالتي وزن موجبة في دوال الخسارة المتوازنة الموزونة. طبقت بعض من النتائج التي تم الحصول عليها على عينة تجريبية مولدة من أنموذج VMA (1). وقد تبين أن المقدرات تحت دوال الخسارة المتوازنة الموزونة المقترحة كانت أفضل بالمقارنة مع بقية المقدرات.

In many applications of time series , the white noise does not follow the normal distribution but follows one of the heavy tailed distributions. When using normal models in estimation and forecasting, these phenomena they will produce far from reality and inefficient estimators and predictions. The generalized multivariate modified Bessel distribution belongs to the potentially heavy-tailed distribution family and has wide applications in events that change over time. On this basis, this paper concerned with the study of vector moving average model of the first order (VMA(1)), is the white noise error term of this model follows GMMB. The non linear VMA(1) model was approximated to a linear model. The parameters of approximated model was estimated by Bayesian technique when non-informative priors. We supposed that some parameters of the distribution (λ, Ψ, υ) known. Different loss functions has been used in Bayesian analysis, We proposed two positive weight functions in weighted balanced loss functions . Some of theoretical results were applied on empirical sample generated from VMA(1) model. It is concluded that the estimators under proposed weighted balanced loss functions are better.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.