ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام نماذج ARFIMA في التنبؤ...>الوصف

استخدام نماذج ARFIMA في التنبؤ بمؤشر منظمة الأغذية والزراعة

العنوان بلغة أخرى: Using ARFIMA Models in Forecasting Indicator of the Food and Agriculture Organization
المصدر: مجلة الجامعة الإسلامية للدراسات الاقتصادية والإدارية
الناشر: الجامعة الإسلامية بغزة - شئون البحث العلمي والدراسات العليا
المؤلف الرئيسي: الصوص، محمد فايق (مؤلف)
مؤلفين آخرين: التلباني، شادي إسماعيل (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج24, ع1
محكمة: نعم
الدولة: فلسطين
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 168 - 186
DOI: 10.12816/0025730
ISSN: 2410-8723
رقم MD: 752230
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
السياسة الزراعية | الإرشاد الزراعي | المنظمات الدولية | منظمة الأغذية والزراعة
كلمات المؤلف المفتاحية:
السلاسل الزمنية | مؤشر منظمة الأغذية والزراعة | الذاكرة الطويلة | التنبؤ | أرفيما | Time Series | Indicator of Food and Agriculture Organization | Long Memory | Forecasting | ARFIMA
رابط المحتوى:
PDF (صورة)      PDF (نص)      HTML
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

33

حفظ في:
المستخلص: تناولنا في هذا البحث استخدام نماذج ARFIMA في التنبؤ بمؤشر منظمة الأغذية والزراعة، وتم تحديد قيمة معلمة التفاضل الكسري (d) لنموذج ARFIMA (p, d, q) باستخدام ثلاث طرق تقدير، حيث تفوقت طريقة (Reisen,1994) أو dSperio على طريقة تحليل R/ S وأيضاً على طريقة GPH في بناء نموذج ARFIMA (p, d, q) المطلوب للتنبؤ بمؤشر أسعار الأغذية الأساسية (FPI). وأشارت النتائج الإحصائية أن النموذج الأمثل لتمثيل بيانات سلسلة (FPI) هو ARFIMA (2.0, 418.2) ، بقيمة فروق كسرية (d = 0.418) وقد نجح في تجاوز كل الفحوص والاختبارات الإحصائية اللازمة. وبالاعتماد عليه في التنبؤ بالقيم المستقبلية لسلسلة (FPI)، أشارت التنبؤات إلى ارتفاع أسعار الأغذية الأساسية (FPI) في الفترة الزمنية موضع البحث والمتمثلة من يونيو/ 2014 حتى ديسمبر/ 2014.

In this study, we investigated the use of ARFIMA models in predicting indicator of Food and Agriculture Organization, and determine the value of the fractional difference parameter (d) for ARFIMA model, using three estimating methods, where Reisen (1994) or dSperio outperformed on the other two methods, R / S analysis and GPH, to obtain the ARFIMA model required for predicting the (FPI). Statistical results also indicated that the most appropriate model to represent the data series of (FPI) is ARFIMA(2,0.418,2), with a value of fractional difference (d = 0.418), which has succeeded in all necessary statistical tests. Using the ARFIMA(2,0.418,2) model to predict future values for (FPI) series; the results indicated to a rise in the prices during the period June/2014 to December/2014.
ISSN: 2410-8723

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.