ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Using ARIMA Models, Predicting...>الوصف

Using ARIMA Models, Predicting the Construction GDP in KSA

المصدر: المجلة العربية للآداب والدراسات الانسانية
الناشر: المؤسسة العربية للتربية والعلوم والآداب
المؤلف الرئيسي: Ahmed, Abuzar Yousef Ali (Author)
المجلد/العدد: ع27
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: يوليو
الصفحات: 571 - 603
DOI: 10.21608/ajahs.2023.307819
ISSN: 2537-0421
رقم MD: 1392687
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: AraBase, HumanIndex
مواضيع:
السلاسل الزمنية | نموذج أريما | السعودية
كلمات المؤلف المفتاحية:
Forecasting | Stationary | Identification | Estimation
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم استخدم نماذج السلاسل الزمنية لبيانات الناتج المحلي الإجمالي بالسعر الحالي لبيانات البناء والتشييد في المملكة العربية السعودية. أظهرت النتائج أن النموذج هو النموذج المناسب لسلسلة نموذج أريما هو: اريما (0، 1، 4). وفقًا لنتائج التقدير لهذا النموذج، نلاحظ التوافق بين القيم الحقيقية والمقدرة مما يشير إلى قوة النموذج والقدرة على التنبؤ. حيث تمت مقارنة النموذج مع العديد من نماذج السلاسل الزمنية، وحقق كل الشروط الخاصة بالسلاسل الزمنية، حيث اثبت قدرته العالية على التنبؤ، وأن قيمه التنبؤية مشابهة ومقاربة للقيم الأصلية ويعتبر الأفضل من بين كل النماذج المختارة. بالنسبة للإحصاءات الوصفية للنموذج، يمثل squared R- معامل التحديد 0.93 وهذا يعني أن النموذج يمثل البيانات تمثيلاً صادقاً (نموذج جيد). ومن تقديراً لمعاملات النموذج نلاحظ أن مستوى المعنوية 0.00 = Sig. أقل من 0.05، مما يشير إلى أن المعاملات ذات دلالة إحصائية.

In this research, use the time series models Gross domestic product (GDP) at current price in KSA Construction. The results showed that the model is the appropriate model for the series of Arima is :ARIMA (4,1,0), According to the estimation results of this model, we observe the compatibility between observed and estimated values as these values are consistent with those in the original time series, indicating the strength of the model and predictability. We see the agreement between the real and estimated values in light of the model's estimation findings, which highlights its predictive strength. The model is regarded as the best among all the selected models since it outperformed all the requirements for time series, had a high level of predictive ability, and has predicted values that are comparable to and close to the original values. For the descriptive statistics of the model, R-squared represents the coefficient of good fit if the value is greater = 0.93 more than 0.05 this mean the model represent data exactly (good model). This table provides an estimate of the coefficients of the model, from the model we note that the level of significance Sig 0.00. Less than 0.05, which indicates that the coefficients are statistically significant, also effective and predictable.
ISSN: 2537-0421

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.