ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام بعض طرق المربعات الصغر...>الوصف

استخدام بعض طرق المربعات الصغرى الجزائية لتقدير واختيار متغيرات نموذج الانحدار الخطي في ظل وجود التعدد الخطي

العنوان بلغة أخرى: Using some Penalized Least Squares Methods to Estimate and Select the Variables of Linear Regression Model in the Presence of Multicollinearity
المصدر: المجلة العلمية للاقتصاد والتجارة
الناشر: جامعة عين شمس - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: الغندور، خالد محمد محمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الدواخلي، وائل سعد حسانين (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع2
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: يوليو
الصفحات: 635 - 676
DOI: 10.21608/jsec.2022.243211
ISSN: 2636-2562
رقم MD: 1311236
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
النمو الاقتصادي | التعدد الخطي | الانحدار الخطي
كلمات المؤلف المفتاحية:
التعدد الخطي | المربعات الصغرى الجزائية | الانحدار الجزائي | طرق الانكماش | انحدار ريدج | انحدار لاسو | انحدار الشبكة المرنة | دالة الجزاء | تكنولوجيا المعلومات والاتصالات | النمو الاقتصادي | Multicollinearity | Penalized Least Squares | Penalized Regression | Shrinkage Methods | Ridge Regression | Lasso Regression | Elastic-Net Regression | Penalty Function | Information and Communication Technology | Economic Growth
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

26

حفظ في:
المستخلص: استخدمت هذه الدراسة النموذج الخطي المعمم من خلال طرق الانكماش (Shrinkage) التي تستخدم كبديل لطريقة المربعات الصغرى في حالة حدوث مشكلة التعدد الخطي التي تظهر بشكل كبير في حالة الفترات الزمنية القصيرة وكثرة المتغيرات المستقلة، ومع وجود هذه المشكلة يرتفع مقدار الخطأ المعياري وتصبح المعلمات المقدرة غير معنوية، وبالتالي نحذف متغيرات هي في الأصل متغيرات مؤثرة. ولذلك جاءت طرق الانكماش كبديل في التنبؤ والاستنتاج من خلال تخفيض قيمة الخطأ المعياري وإظهار المتغيرات التي تؤثر حقيقة على المتغير التابع، ولذلك تم الاستعانة بطرق الانكماش أو الطرق الجزائية التي تستخدم في تقدير واختيار متغيرات نموذج الانحدار الخطي المتعدد آنيا في ظل وجود التعدد الخطي (Multicollinearity) والمتمثلة في طرق انحدار ريدج (Ridge) ولاسو (Lasso) والشبكة المرنة (Elastic-Net)، وقد أظهرت النتائج أن طريقتي انحدار لاسو والشبكة المرنة هما الأفضل من بين طرق الانكماش، وذلك من خلال دراسة تأثير تكنولوجيا المعلومات والاتصالات على النمو الاقتصادي في مصر خلال الفترة 2000- 2020.

This study used the generalized linear model through the shrinkage methods that are used as an alternative to the least squares method in the event of multicollinearity problem which appears largely in case of short time periods and many independent variables. With this problem the standard error increases and the estimated parameters become insignificant, Thus we remove variables that are originally influential variables. Therefore shrinkage methods came as an alternative in prediction and conclusion by reducing the value of standard error and showing the variables that really affect the dependent variable. So the shrinkage or penalized methods that are used to estimate and select the variables of the multiple linear regression model were used simultaneously in the presence of multicollinearity, which is represented by ridge regression, Lasso regression, Elastic-Net regression. The results showed that Lasso regression and Elastic-Net regression are the best among the shrinkage methods. This is done by studying the impact of information and communication technology on economic growth in Egypt during the period 2000-2020.
ISSN: 2636-2562

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.