ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Analysis of some Linear Dynami...>الوصف

Analysis of some Linear Dynamic Systems with Bivariate Wavelets

العنوان بلغة أخرى: تحليل بعض النماذج الديناميكية الخطية مع المويجات الثنائية
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: Ali, Taha Hussein (Author)
مؤلفين آخرين: Ali, Mardin Samir (Co-Author)
المجلد/العدد: ع30
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 85 - 108
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 1062125
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
المويجات الثنائية | الأنظمة الديناميكية | نموذج ARIMA | أسعار النفط
كلمات المؤلف المفتاحية:
السلاسل الزمنية | الأنظمة الديناميكية الخطية | نماذج ARIMAX | تحويل المويجات | مرشح المويجة الثنائي | Time Series | Linear Dynamic Systems ARIMAX Models | Wavelet Transformation | Bivariate Wavelet Filtering
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: هناك العديد من الطرائق الإحصائية المتعلقة في التنبؤ بالسلسلة الزمنية دون أية متغيرات داخلة مثل أنموذج الانحدار الذاتي المتكامل للأوساط المتحركة نماذج (ARIMA). وفي هذا البحث، تم استخدام بعض الأنظمة الديناميكية الخطية المتمثلة بأنموذج ARIMA مع متغيرات المدخلات الخارجية (نماذجARIMAX)، فقد استخدمت للتنبؤ بأسعار النفط الخام (يعد كمتغير تابع) لمنظمة أوبك بمساعدة إنتاج النفط الخام (يعد كمتغير مستقل) واعتمادا على البيانات التي تبدأ من الفترة 1973 حتى 2018. باستخدام الطريقة التقليدية ARIMAX والأسلوب المقترح (مرشح المويجات الثنائية) لبيانات السلسلة الزمنية من أجل اختيار إحداهما للتنبؤ من خلال مقارنة بعض مقاييس الدقة مثل MSE، FPE، AIC. ثم تطبيق أسعار النفط الخام لأوبك باستخدام نماذج ARIMAX التقليدية ونماذجARIMAX مع تطبيق مرشح المويجات ثنائية المتغير، وخصوصا مويجة هار الثنائية (Haar). ومن أهم الاستنتاجات التي توصلت إليها الدراسة أن نجاح مرشح المويجات ثنائية المتغير في التنبؤ بأسعار النفط الخام باستخدام النموذج المقترح كانت أكثر ملائمة من النماذج التقليدية، وسيكون التنبؤ بأسعار النفط الخام باستخدام الطريقة المقترحة في سنة 2020 أقل نوعا ما من 2019

There are many statistical methods related to the forecasting of time series without any input variables such as autoregressive integrated moving average (ARIMA models). In this research, some linear dynamic systems, represented by ARIMA with exogenous input variables (ARIMAX models) were used to forecast crude oil prices (considered as output variable) for OPEC organization with the help of crude oil production (considered as input variable) depending on the data starting from the period of 1973 until 2018. Using traditional ARIMAX method and proposed method (Bivariate Wavelet Filtering) for the time series data in order to select one of them for forecasting through comparing some measures of accuracy, such as MSE, FPE, and AIC. Then, applying crude oil prices for OPEC using the traditional ARIMAX models and ARIMAX models with applying the bivariate wavelet filtering, especially bivariate Haar wavelet. The main conclusions of the research were that the success of bivariate wavelet filtering in forecasting of crude oil prices using proposed model was more appropriate than traditional models, and the forecasting of crude oil prices using proposed method in 2020 will be fairly less than 2019
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.