استخدام نموذج SARIMA في التنبؤ بالسلاسل الزمنية الموسمية
| العنوان بلغة أخرى: |
Using SARIMA Models to Forecast Seasonal Time Series |
|---|---|
| المصدر: | مجلة البحوث التجارية |
| الناشر: | جامعة الزقازيق - كلية التجارة |
| المؤلف الرئيسي: | أبو دحروج، سمير فرج رشيد (مؤلف) |
| المجلد/العدد: | مج45, ع4 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
مصر |
| التاريخ الميلادي: |
2023
|
| الشهر: | أكتوبر |
| الصفحات: | 997 - 1015 |
| ISSN: |
1110-7731 |
| رقم MD: | 1531992 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | العربية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
نموذج SARIMA | التنبؤ | السلاسل الزمنية الموسمية | SARIMA Model | Forecasting | Seasonal Time Series
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
3
| المستخلص: |
يعد أسلوب تحليل السلاسل الزمنية Time Series Analysis من الأساليب الإحصائية الجديرة بالاهتمام ويعتمد أسلوب تحليل السلاسل الزمنية على تتبع الظاهرة (أو المتغير) على مدى زمني معين (عدة سنوات مثلا)، ثم يتوقع للمستقبل بناء على القيم المختلفة التي ظهرت في السلسلة الزمنية وعلى نمط النمو في القيم. تناول هذا البحث التعرف على خطوات ومراحل منهجية بوكس- جنكينز الموسمية في التنبؤ على المستوى النظري والتطبيقي، لبناء أفضل نموذج يساعد على التنبؤ بالكميات المستهلكة من الغاز الطبيعي في الولايات المتحدة الأمريكية، وبمقارنة عدة نماذج مختلفة مع النموذج المقترح تبين أن النموذج الأمثل هو نموذج 12(2,1,1) (2.1.1) SARIMA لاجتيازه معظم عمليات الفحص والتشخيص بدرجة جيدة إحصائياً مقارنة بغيره من النماذج الأخرى، والحاصل على أقل القيم المعايير التقييم (AIC, AICc, BIC)، وعليه تم استخدامه في التنبؤ بالقيم المستقبلية خلال الفترة من شهر أكتوبر 2022 حتى شهر مارس 2023، ووجد أن القيم التنبؤية تتبع نفس السلوك للسلسلة الأصلية. The Time Series Analysis method is one of the statistical methods worthy of attention. The time series analysis method relies on tracking the phenomenon (or variable) over a specific time period (for example, several years), and then predicts the future based on the different values that appeared in the time series and on the growth pattern. in values. This research deals with identifying the steps and stages of the seasonal Box-Jenkins methodology in forecasting at the theoretical and applied level, to build the best model that helps predict the quantities of natural gas consumed in the United States of America, and by comparing several different models with the proposed model, it turns out that the optimal model is the SARIMA model (2,1,1) (2,1,1)12 because it passed most of the examination and diagnosis processes with a statistically good degree compared to other models, and obtained the lowest values of the evaluation criteria (AIC, AICC, BIC), and accordingly it was used in predicting future values during The period from October 2022 to March 2023, and the predictive values were found to follow the same behavior as the original series. |
|---|---|
| ISSN: |
1110-7731 |
عناصر مشابهة
-
استخدام نموذج SVM في التنبؤ بالسلاسل الزمنية
بواسطة: أبو دحروج، سمير فرج رشيد منشور: (2023) -
التنبؤ باستخدام أنموذج الانحدار الذاتي الدوري ذو المعامل العشوائي RCPAR 1
بواسطة: ثامر، حسين علي حسن منشور: (2023) -
استخدام نماذج السلاسل الزمنية الموسمية للتنبؤ بالاستهلاك الشهري لغاز الطهي في مدينة بنغازي
بواسطة: عبداللطيف، علي ميلاد منشور: (2020) -
دراسة تأثیر التغیرات الموسمیة على التنبؤ بالمبیعات باستخدام تحلیل السلاسل الزمنیة : دراسة حالة وحدة بوقائد لمناجم الباریت بتیسمسیلت
بواسطة: عيسى، سماعيل منشور: (2016) -
مقارنة طرائق "Holt - Winter" التنبؤية للسلاسل الزمنية الموسمية
بواسطة: الألوسى، سلمى ثابت منشور: (2015)
