ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







واقع استيراد المعدات الثقيلة والتنبؤ بها للمدة 2014 / 2020 باستخدام نموذج ARIMA : دراسة تطبيقية وتحليلية في المنافذ الجنوبية - البصرة

العنوان بلغة أخرى: The Reality of Heavy Equipment Import and Forecast for the Period 2020/2014 Using the ARIMA Model : Applied and Analytical Study in the Southern Ports / Basra
المصدر: العلوم الاقتصادية
الناشر: جامعة البصرة - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: العامرى، حسين علي أحمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: قاسم، بهاء عبدالرزاق (م. مشارك), زعلان، ريسان عبدالإمام (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج11, ع44
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2017
الصفحات: 1 - 27
DOI: 10.33762/0672-011-044-001
ISSN: 1814-9669
رقم MD: 946715
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
المستخلص: حاول الباحثون في هذا البحث تسليط الضوء على النشاط الاستيرادي للمعدات الثقيلة في المنافذ الجنوبية لما له من دور كبير في عملية تحقيق النمو في مختلف المجالات ومن ثم التنبؤ بالواقع المستقبلي لهذا النشاط باستخدام نماذج السلاسل الزمنية ARIMA للبيانات الشهرية عن عدد المعدات الثقيلة المستوردة للعراق للمدة (كانون الثاني/2008 – تموز/2014) عبر المنافذ الجنوبية (أم قصر الشمالي والجنوبي، سفوان، أبو فلوس) نظرا" لما تتميز به هذه النماذج من دقة ومرونة عالية في تحليل السلاسل الزمنية. وأظهرت نتائج البحث أن النموذج الملائم لتمثيل بيانات السلسلة الزمنية يتمثل بالنموذج (1.1.1) ARIMA وعلى وفق نتائج تقدير هذا النموذج تم التنبؤ بعدد المعدات المستوردة شهريا" للمدة (أب/2014 – كانون الأول/2020)، كما أن أعلى استيراد حققته منافذ المنطقة الجنوبية كان في سنة 2012 بلغ 6404 معدة.

The researchers tried in this research shed light on the import activity of heavy equipment in South Alpmnavz because of its significant role in the process of achieving growth in various fields, and then predict the future reality of this activity by using the time series models ARIMA monthly data on the number of imported heavy equipment to the period (January II / 2008 July / 2014) through the southern ports(Umm Qasr, north and south Safwan, Abu Flus) because of "what characterizes these models of high accuracy and flexibility in time-series analysis.

ISSN: 1814-9669