ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تطبيق نموذج دالة التحويل باستخ...>مارك

تطبيق نموذج دالة التحويل باستخدام التحليل العاملي في بيانات السلاسل الزمنية

العنوان بلغة أخرى: Application of Transfer Function Via Factor Analysis on Time Series Data
المصدر: مجلة التجارة والتمويل
الناشر: جامعة طنطا - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: الشاعر، ياسر أحمد عبدالرحيم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: حجازي، سهير فهمي (م. مشارك) , أبو زيد، نصر إبراهيم رشوان نصر (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: مارس
الصفحات: 1207 - 1250
ISSN: 1110-4716
رقم MD: 1479506
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحليل العاملي | السلاسل الزمنية | المؤشرات الاقتصادية | الاستثمارات الأجنبية
كلمات المؤلف المفتاحية:
نماذج بوكس | جينكنز | دالة TFARIMA | العمليات العشوائية | العملية العشوائية الساكنة | جذر الوحدة | التكامل المشترك | Box | Jenkins Models | TFARIMA Function | Random Processes | Stationary Random Process | Unit Root | Cointegration
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
LEADER 05370nam a22002537a 4500
001 2222966
041 |a ara 
044 |b مصر 
100 |9 784820  |a الشاعر، ياسر أحمد عبدالرحيم  |e مؤلف 
245 |a تطبيق نموذج دالة التحويل باستخدام التحليل العاملي في بيانات السلاسل الزمنية 
246 |a Application of Transfer Function Via Factor Analysis on Time Series Data 
260 |b جامعة طنطا - كلية التجارة  |c 2024  |g مارس 
300 |a 1207 - 1250 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a اهتمت الدراسة باستخدام نموذج دالة التحويل على مخرجات نموذج ARIMA (p, d, q) بالتطبيق علي بعض البيانات والمؤشرات الاقتصادية للسنوات من 1975- 2020. استخدم متغير "معدل الكساد التضخم" كمتغيرا تابعا وأحد عشر متغيرا (الناتج المحلي الإجمالي، معدل البطالة، الكساد التضخمي، سعر الصرف الرسمي بالنسبة للدولار الأمريكي، نسبة المعروض النقدي إلى الناتج المحلي الإجمالي، نسبة الإيرادات الضريبي إلى الناتج المحلي الإجمالي، الإيرادات الضريبية بالجنيه المصري، الصادرات السلعية والخدمية بالمليار دولار، التكوين الرأسمالي الإجمالي الثابت مقوما بالدولار الأمريكي، نسبة الاستثمارات الأجنبية المباشرة إلى الناتج المحلي الإجمالي والصادرات السلعية والخدمية بالجنيه المصري. اتبعت الدراسة الخطوات التالية: تم تطبيق التحليل العاملي (المكونات الرئيسية) لتخفيض عدد المتغيرات الداخلة في النموذج، تم اختيار أحد نماذج (ARIMA (p, d, q وكان أفضل نموذج بأعلى مساهمة هو نموذج، ARIMA (4, 0, 4). واتضح ملاءمة النموذج للبيانات. واتضح تبعية البواقي للتوزيع الطبيعي (اختبار Jarque-Bere) وعدم وجود ارتباط تسلسلي بين البواقي. تم تطبيق نموذج دالة التحويل TFARIMA (4, 0, 4). بمقارنة الخطوط البيانية للقيم المقدرة اتضح تفوق تقديرات دالة التحويل على نموذج ARIMA وبمقارنة مقاييس أخطاء التنبؤ اتضح أن مقاييس أخطاء التنبؤ في نموذج TFARIMA (4, 0, 4) أقل من نظراؤها في نموذج ARIMA (4, 0, 4)  |b The study focused on using the transfer function model on the outputs of the ARIMA model (p, d, q) by applying it to some economic data and indicators for the years 1975- 2020. The “inflation rate” variable was used as a dependent variable and eleven variables (gross domestic product, unemployment rate, stagflation, the official exchange rate in relation to the US dollar, the ratio of the money supply to the gross domestic product, the ratio of tax revenues to the gross domestic product, the tax revenues in Egyptian pounds, merchandise and service exports in billion dollars, gross fixed capital formation evaluated in US dollars, the ratio of foreign direct investments to the domestic product total, and service exports were used as explanatory variables. The study followed the following steps: Factor analysis (principal components) was applied to reduce the number of variables included in the model. One of the ARIMA (p, d, q) models was chosen, and the best model with the highest contribution was the ARIMA (4, 0, 4) model. And it gives a good fit of the model to the data. Residuals proved to follow the normal distribution (Jarque-Bere test) and that there was no serial correlation between residuals. The TFARIMA (4, 0, 4) transfer function model was applied. Comparing the graphs of the estimated parameters to the original values proves that the transfer function estimates were superior to the ARIMA model, and by comparing the forecast error measures, it became evident that the forecast error measures in the TFARIMA (4, 0, 4) model are lower than their counterparts in the ARIMA (4, 0, 4) model. 
653 |a التحليل العاملي  |a السلاسل الزمنية  |a المؤشرات الاقتصادية  |a الاستثمارات الأجنبية 
692 |a نماذج بوكس  |a جينكنز  |a دالة TFARIMA  |a العمليات العشوائية  |a العملية العشوائية الساكنة  |a جذر الوحدة  |a التكامل المشترك  |b Box  |b Jenkins Models  |b TFARIMA Function  |b Random Processes  |b Stationary Random Process  |b Unit Root  |b Cointegration 
700 |9 208425  |a حجازي، سهير فهمي  |e م. مشارك 
700 |9 636255  |a أبو زيد، نصر إبراهيم رشوان نصر  |e م. مشارك 
773 |4 الاقتصاد  |4 إدارة الأعمال  |6 Business  |6 Management  |c 027  |f Al-Tiǧāraẗ wa Al-Tamwīl  |l 001  |m ع1  |o 1025  |s مجلة التجارة والتمويل  |t Journal of Trade and Financing  |v 044  |x 1110-4716 
856 |u 1025-044-001-027.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1479506  |d 1479506 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.