ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التنبؤ بالعرض النقدي في الاقتص...>الوصف

التنبؤ بالعرض النقدي في الاقتصاد الجزائري باستخدام نماذج ARIMA: دراسة قياسية للفترة "2018/1980"

العنوان بلغة أخرى: Predicting the Money Supply in the Algerian Economy Using the ARIMA Models: Econometric Study Over the Period "1980/2018"
المصدر: مجلة دراسات اقتصادية
الناشر: جامعة زيان عاشور بالجلفة
المؤلف الرئيسي: قروف، محمد كريم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: بن نونة، فاتح (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج14, ع3
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2020
الشهر: أكتوبر
الصفحات: 39 - 58
ISSN: 2716-8301
رقم MD: 1340626
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
السياسات النقدية | العروض النقدية | الودائع البنكية | الاقتصاد الجزائري
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ | العرض النقدي | السياسة النقدية | الاقتصاد الوطني | الاستقرار النقدي | Prediction | Money Supply | Monetary Policy | National Economy | Monetary Stationary
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: تزداد أهمية دراسة وتحليل تغيرات العرض النقدي في الاقتصاد، خاصة عند اقتران هذا التحليل بأدوات اتخاذ القرار وأساليب التخطيط الرقابي لهذا العرض، حيث يعتبر التنبؤ أحد أهم هذه الأساليب والذي يعتمد عليه في تحليل سير الظاهرة في الماضي لتحديد ملامح المستقبل بما يؤدي إلى رفع درجة الثقة في القرار المتخذ. وفي هذه الدراسة نتناول تحليل السلاسل الزمنية باستخدام منهجية بوكس جينكينز Box-Jenkins للتنبؤ بعرض النقود في الاقتصاد الجزائري، وقد خلصت الدراسة إلى أن أفضل نموذج لتمثيل البيانات هو نموذج (1. 0.1) ARIMA وهو النموذج الذي اعتمدنا عليه للتنبؤ بالقيم المستقبلية لعرض النقود خلال فترة التنبؤ.

Studying and analyzing changes in the money supply is of great importance in the economy, especially when this analysis is coupled with decision -making tools and control planning methods, including prediction which is one of the most important of these methods. In this study we address time series analysis using the Box-Jenkins methodology to predict money supply in the Algerian economy. The study concluded that the best model to represent the data is ARIMA (0, 1, 1) which is the model that we relied upon to predict future values of the money supply series over the forecasting period
ISSN: 2716-8301

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.