The Comparison between VAR and ARIMAX Time Series Models in Forecasting
| العنوان بلغة أخرى: |
المقارنة بين نماذج السلاسل الزمنية VAR و ARIMAX في التنبؤ |
|---|---|
| المصدر: | المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |
| الناشر: | جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات |
| المؤلف الرئيسي: | حيدر، إسراء عوني (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Haydier, Esraa Awni |
| مؤلفين آخرين: | البرواري، نصر الدين حاج صالح (م. مشارك) , علي، طه حسين (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | مج20, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2023
|
| الشهر: | ديسمبر |
| الصفحات: | 249 - 262 |
| ISSN: |
1680-855X |
| رقم MD: | 1445588 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
السلاسل الزمنية | متجه الانحدار الذاتي | الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة المتكامل | التنبؤ وميزانية العراق | Time Series | VAR | ARIMAX | Forecasting | Iraqi Budget
|
| رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
| LEADER | 03880nam a22002537a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 2191543 | ||
| 041 | |a eng | ||
| 044 | |b العراق | ||
| 100 | |a حيدر، إسراء عوني |g Haydier, Esraa Awni |e مؤلف |9 509656 | ||
| 245 | |a The Comparison between VAR and ARIMAX Time Series Models in Forecasting | ||
| 246 | |a المقارنة بين نماذج السلاسل الزمنية VAR و ARIMAX في التنبؤ | ||
| 260 | |b جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات |c 2023 |g ديسمبر | ||
| 300 | |a 249 - 262 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |a قدم البحث دراسة مقارنة في تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ باستخدام نماذج VAR التي تعتمد على وجود علاقة معنوية بين المتغيرات المدروسة، ونماذج ARIMAX التي تعتمد على التأثير الخطي للمتغيرات المستقلة (مدخلات الأنموذج) على المتغير التابع (مخرجات الأنموذج). وتم تحليل النماذج باستخدام بيانات السلاسل الزمنية للموازنة العراقية العامة للفترة (2004-2020) والتي تمثل الاحتياطيات الأجنبية والإنفاق الحكومي. تم التنبؤ بالسلاسل الزمنية للإنفاق الحكومي للأعوام (2021-2024) وتم إجراء مقارنة بين كفاءة النماذج المقدرة من خلال معيار متوسط الخطأ التربيعي (MSE). تم إجراء التحليل باستخدام برنامج MATLAB، وخلصت نتائج التحليل إلى أن أنموذج ARIMAX كان أكثر كفاءة من أنموذج VAR لهذه البيانات وستستمر الزيادة في الاحتياطيات الأجنبية والإنفاق الحكومي للعراق خلال الفترة المقبلة (2021-2024). |b The research presented a comparative study in time series analysis and forecasting using VAR models, which depend on the existence of a significant relationship between the studied variables, and ARIMAX models, which depend on the linear effect of the independent variables (model input) on the dependent variable (model output). The models were analyzed using time series data for the Iraqi general budget for the period (2004-2020), which represents foreign reserves and government spending. Time series of government expenditure was forecast for the years (2021-2024) and a comparison was made between the efficiency of the models estimated through the mean square error (MSE) criterion. The analysis was carried out using the MATLAB program, and the results of the analysis concluded that the VAR model was more efficient than the ARIMAX model for this data and the increase in foreign reserves and government spending for the Iraqi will continue during the coming period (2021-2024). | ||
| 653 | |a علم الإحصاء |a الحكومة العراقية |a الإنفاق الحكومي | ||
| 692 | |a السلاسل الزمنية |a متجه الانحدار الذاتي |a الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة المتكامل |a التنبؤ وميزانية العراق |b Time Series |b VAR |b ARIMAX |b Forecasting |b Iraqi Budget | ||
| 700 | |9 766228 |a البرواري، نصر الدين حاج صالح |e م. مشارك |g Albarwari, Nasradeen Haj Salih | ||
| 700 | |a علي، طه حسين |g Ali, Taha Hussein |e م. مشارك |9 279001 | ||
| 773 | |4 الاقتصاد |6 Economics |c 020 |e Iraqi Journal of Statistical Science |f Al-maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-l-ʻulūm al-iḥsāʼiyyaẗ |l 002 |m مج20, ع2 |o 1147 |s المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |v 020 |x 1680-855X | ||
| 856 | |u 1147-020-002-020.pdf | ||
| 930 | |d n |p y |q n | ||
| 995 | |a EcoLink | ||
| 999 | |c 1445588 |d 1445588 | ||
عناصر مشابهة
-
Measuring the Accuracy of Forecasting Using Integrated VAR Models
بواسطة: Elmor, Niveen Ali Mohammed منشور: (2017) -
Comparison of some Penalized Methods in Time Series Models
بواسطة: Dikheel, Tahir R. منشور: (2019) -
Forecasting Using Different VAR Models with Different Economic Indicators
بواسطة: Elmor, Niveen Ali Mohammed منشور: (2017) -
Time Series Forecasting for MA Models Bayesian Approach
بواسطة: Labeb, Mona R. منشور: (2016) -
Forecasting the Amount of Water Consumed in Erbil City using Time Series Model (SARIMA)
بواسطة: محمد، سامان حسين منشور: (2019)
