العنوان بلغة أخرى: |
Using Box-Jenkins Methodology for Forecasting Labor Productivity in Commercial Bank of Syria – Jabla Branch |
---|---|
المصدر: | مجلة جامعة تشرين للبحوث والدراسات العلمية - سلسلة العلوم الاقتصادية والقانونية |
الناشر: | جامعة تشرين |
المؤلف الرئيسي: | الرفاعي، عبدالهادي ممدوح (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Al Rifai, Abdulhadi Mamdouh |
مؤلفين آخرين: | اسبير، علا (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | مج40, ع1 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
سوريا |
التاريخ الميلادي: |
2018
|
الصفحات: | 115 - 133 |
ISSN: |
2079-3073 |
رقم MD: | 1184107 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
بوكس وجينكنز | إنتاجية العمل | الارتباط الذاتي | الارتباط الذاتي الجزئي | Box-Jenkins | Labor Productivity | Autocorrelation Function | Partial Autocorrelation Function
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
يهدف هذا البحث إلى تحليل السلسلة الزمنية لإنتاجية العمل في المصرف التجاري السوري عن فترة تسعين يوما، حيث يتم التعرف على نمط تغير الانتاجية من أجل بناء نموذج يساعد على التنبؤ بقيم الانتاجية، وقد تم الاعتماد على منهجية بوكس وجينكنز من خلال تطبيق الأساليب والاختبارات الإحصائية المتعلقة بالسلاسل الزمنية مثل اختبار ADF, PP, KPSs وstat ولنكتشف أن السلسلة غير مستقرة، ولتصبح السلسلة مستقرة تم أخذ الفرق الأول وتم التأكد من استقرارها باعتماد الاختبارات السابقة نفسها، وبعدها تم ترشيح مجموعة من النماذج المعبرة عن السلسلة الزمنية بالاعتماد على شكل انتشار دالتي الارتباط الذاتي ACF والارتباط الذاتي الجزئي PACF، وبعد المفاضلة بين عدة نماذج مرشحة تم اختيار أفضلها بتطبيق بعض المعايير الإحصائية مثل MSE , BIC، تم اختيار أفضل نموذج معبر عن السلسلة الزمنية وهو النموذج (1,1,1)ARIMA. وتم التأكد من معنوية معاملاته باستخدام اختبار LjungBox، وبعدها تم التنبؤ بإنتاجية العمل لمدة ثلاثين يوم عمل قادمة. The objective of this research is to analyze the time series of labor productivity in the Commercial Bank of Syria for a period of ninety days. The pattern of change in productivity is identified in order to construct a model that helps predict the values of productivity. So we used Box Jenkins models in this study by using statistical methods Such as the ADF, PP KPSS and Q stat tests to detect that the series is Non stationary, but when the first difference was taken, the series becomes stationary, and confirmed by the same previous tests. A series of time series models were then filtered based on Autocorrelation (ACF) and Partial Autocorrelation (PACF). After selecting between several candidate models, by applying some statistical methods such as MSE and BIC, we selected the best time series model ARIMA (1, 1, 1). The significance of its coefficients was determined using the Ljung box test, and the productivity of the work was predicted for 30 working days. |
---|---|
ISSN: |
2079-3073 |