المستخلص: |
يتلخص البحث في دراسة السلسلة الزمنية غير المستقرة وإمكانية إدخال المنطق المضبب عليها وذلك لتحسين أساليب التكهن (التنبؤ). فقد تم ربط السلسلة الزمنية غير المستقرة (نموذج الانحدار الذاتي والمتوسط المتحرك المختلطة المندمجة) مع المنطق المضبب وذلك للحصول على تقدير معلمات نموذج سلسلة زمنية مضببة (نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة المختلطة المندمجة المضببة). وتم تطبيق ذلك على بيانات المعدلات الشهرية لمشتريات ومبيعات العملة الأجنبية (الدولار) للمزاد اليومي في البنك المركزي العراقي، وقد أعطى نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة المختلطة المتكاملة المضببة للسلاسل الزمنية تنبؤات أكثر ملاءمة من تلك التي قدمها نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة المختلطة المندمجة.
This research is dedicated to study non-stationary time series , and the ability of using fuzzy logic in order to improve forecasting. The non-stationary time series (Mixed autoregressive and moving average model) has been linked with fuzzy logic in order to get on the parameters of fuzzy time series models (Fuzzy mixed autoregressive and moving average model), and applied on monthly purchases rates data and foreign currency sales (Dollar) for the daily bid of Iraqi central bank. The fuzzy mixed autoregressive and moving average model for time series gave more appropriation forecasting than the forecasting given by fuzzy mixed autoregressive and moving average model
|