ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام نماذج السلاسل الزمنية...>الوصف

استخدام نماذج السلاسل الزمنية المتحركة للتنبؤ بأسعار أهم المحاصيل الحقلية

العنوان بلغة أخرى: Using the Dynamic Time Series Models for Forecasting the Prices of Field Crops
المصدر: مجلة الاقتصاد الزراعي والعلوم الاجتماعية
الناشر: جامعة المنصورة - كلية الزراعة
المؤلف الرئيسي: جابر، سناء جمال الدين (مؤلف)
المجلد/العدد: مج8, ع8
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2017
الشهر: أغسطس
الصفحات: 505 - 513
DOI: 10.21608/JAESS.2017.36697
ISSN: 2090-3634
رقم MD: 1228664
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
المتغيرات الاقتصادية | محاصيل الحبوب | المنتجات الزراعية | المحاصيل الزراعية
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تركز الدراسة على استخدام أسلوب التنبؤ في تحليل السلاسل الزمنية، والاستعانة ببعض النماذج الإحصائية. ومن خلال تعميم تطبيق تلك النماذج يمكن أن يتوفر لدى المخططين البيانات اللازمة لرسم السياسات السعرية للمنتجات الزراعية. وتحقيقا لأهداف البحث اعتمدت الدراسة على بعض الأساليب القياسية للوصول إلى أفضل النماذج الإحصائية المتحركة للتنبؤ. قد تم توصيف لنماذج تنبؤ المعادلات المتحركة الخاصة بنماذج تكامل الانحدار الذاتي-الوسط المتحرك، النموذج المستخدم في الدراسة. وذلك من أربع مراحل تمثلت في مرحلة التوصيف والتي تتضمن اختبارات الثبات وتحديد طول فترة التأخير، ثم مرحلة التقدير، مرحلة التشخيص، وأخيراً مرحلة التنبؤ، وبدراسة الأسعار المزرعية لمحصول القمح للسلسلة الزمنية خلال الفترة (1980-2016) وباستخدام نموذج ARIMA تبين أن أفضل نموذج من ARIMA (1 2 1) وهو النموذج الذي أعطي أقل مجموع مربعات خطأ والذي يعنى أن الفرق بين البيانات الفعلية والتقديرية أقل ما يمكن. وبدراسة الأسعار المزرعية للسلسلة الزمنية لمحصول الذرة الشامية خلال الفترة (1980-2016) وباستخدام نموذج ARIMA تبين أن أفضل نموذج هو ARIMA (2 2 2) حيث أعطي أقل مجموع مربعات خطأ حيث كان الفرق بين البيانات الفعلية والتقديرية أقل ما يمكن.

The study focuses on the use of predictive method in time series analysis and the use of some statistical models. By mainstreaming these models, planners can have the data needed to formulate price policies for agricultural products .To achieve the research objectives, the study adopted some standard methods to reach the best mobile statistical models for prediction. The models of predictive equations for self-regression models - the moving medium, the model used in the study - have been described. This was done in four stages, which were in the characterization stage, which included stability tests, determination of the length of the delay period, the estimation phase, the diagnostic stage, and finally the prediction stageIn the study of farm prices for the wheat crop for the time series (1980- 2016), using the ARIMA model, the best model of ARIMA (1 2 1) was the lowest given total of Least squares which means that the difference between actual and estimated data is minimal , In the study of farm prices for the maize crop time series (1980-2016), using the ARIMA model, the best model was ARIMA (2 2 2) where the lowest Values of Least squares was given where the difference between actual and estimated data was minimal.
ISSN: 2090-3634

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.