ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > بحث>استخدام خوارزمية تعظيم التوقع...>الوصف

استخدام خوارزمية تعظيم التوقع في تقدير نموذج الانحدار الخطي العام عندما البيانات تتوزع توزيعا طبيعيا ملتويا مع التطبيق

العنوان بلغة أخرى: Using the Expectation Maximization Algorithm in Estimating the General Linear Regression Model when the Data are Distributed Skew Normal with the Application
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: هادي، أمين حسين (مؤلف)
مؤلفين آخرين: شهيد، سهاد علي (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع124
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: حزيران
الصفحات: 186 - 200
DOI: 10.31272/JAE.43.2020.124.13
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1098239
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الاقتصاد القياسي | سوق الأوراق المالية | الأسهم المالية | العراق
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: التوزيع الطبيعي الملتوي بمعلمة الالتواء (λ) هو أحد التوزيعات الكاوسية لكن بإضافة معلمة إلى الشكل تحدد مقدار الالتواء، ويعد حالة خاصة من التوزيع الطبيعي. أن التباين في البيانات أي وجود بيانات غير متماثلة كان سبب في ظهور التوزيع الطبيعي الملتوي (SND)، ويعد هذا التوزيع من التوزيعات المهمة نظرا لوجود معلمة الالتواء التي تتغير قيمتها باستمرار لذلك توفر هذه المعلمة نموذجا جيدا لمحاكاة العديد من الظواهر التي تبرز لديها مثل تلك البيانات. المحور الرئيس للدراسة هو تسليط الضوء على التوزيع الطبيعي الملتوي (SND) بوجود معلمة الالتواء (λ) لنموذج الانحدار الخطي العام (Generalized Linear Regression Model) (GLM) إذ تم تقدير معلمات الانموذج بشكل عام من خلال استعمال خوارزمية تعظيم التوقع (Expectation Maximization Algorithm) (EMA) التي أعطت مواصفات للمعلمات مرغوبة وأكثر كفاءة. البيانات التي تم دراستها هي بيانات مالية تم الحصول عليها من سوق العراق للأوراق المالية والتي تمثل عدد الأسهم المتداولة لمجموعة من القطاعات وتم أخذ البيانات بشكل أسبوعي ولأربع سنوات للفترة من (2016-2019) وبلغ عدد المشاهدات (150).

A twisted normal distribution by the torsion parameter (λ) is one of the caustic distributions, but by adding a parameter to the shape that determines the amount of torsion, it is a special case of a normal distribution. The discrepancy in the data, i.e. the presence of asymmetric data, was the reason for the emergence of the twisted normal distribution (SND), and this distribution is one of the important distributions due to the presence of the torsion parameter whose value changes constantly, so this parameter provides a good model for simulating many of the phenomena that arise with such data. The main focus of the study is to shed light on the twisted normal distribution (SND) with the presence of the torsion parameter (λ) of the Generalized Linear Regression Model, as the model parameters were generally estimated through the use of the Expectation Maximization algorithm (EMA). Maximization Algorithm), which gave desirable and more efficient parameter specifications. The data that was studied are financial data obtained from the Iraq Stock Exchange, which represent the number of shares traded for a group of sectors. The data were taken on a weekly basis for four years for the period from (2016-2019) and the number of views reached (150).
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة

خيارات البحث

المزيد من البحث

هل تحتاج مساعدة؟


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.