Open Accessاستخدام المربعات الصغرى والمربعات الصغرى المقيدة في تقدير معلمة الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى AR(1) (دراسة محاكاة)
Author(s) -
محمد جاسم محمد
Publication year - 2009
Publication title -
mağallaẗ al-ʿulūm al-iqtiṣādiyyaẗ wa-al-idāriyyaẗ
Language(s) - Arabic
Resource type - Journals
eISSN - 2518-5764
pISSN - 2227-703X
DOI - 10.33095/jeas.v15i54.1202
Subject(s) - autoregressive model , ordinary least squares , econometrics , statistics , mathematics
يعد أسلوب تحليل السلاسل الزمنية من الأساليب الإحصائية التي تهتم بدراسة البيانات عبر فترات زمنية منتظمة،ويتطلب هذا التحليل تحديد الأنموذج المناسب الذي يصف العلاقة بين هذه البيانات ومن هذه النماذج انموذج الانحدار الذاتيAutoregressiveالذي يستخدم في الكثير من المجالات التطبيقية، وبما أن هنالك قيود متباينة على الأنموذج لتحقيق الاستقرارية لذلك تم في هذا البحث استخدام طريقتين للتقدير في حالة وجود قيود متباينة ومقارنتها بطريقة المربعات الصغرى التقليدية في تقدير معلمة انموذج الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى. واستخدمت المحاكاة لبيان أفضلية هذه الطرائق،ومن خلال تجارب المحاكاة تبين أن طريقة OLS كانت تعطي اقل متوسط مربعات خطأ لتقدير معلمة الأنموذج وتاليها طريقة ME عند جميع قيم ولجميع أحجام العينات ما عدا عندما تأخذ فكانت طريقة ME تعطي اقل متوسط مربعات خطأ لتقدير معلمة الأنموذج عند حجم العينة 50 و100 وعند باقي أحجام العينة المدروسة كانت طريقة OLS تعطي اقل قيم ولجميع التوزيعات المدروسة، ما عدا عندما يتوزع الخطأ التوزيع اللوغارتمي الطبيعي إذ منحت طريقة OLS قيما اصغر عندما تكون وعندما تكون كانت طريقة ME تمنح قيما اصغر عند جميع أحجام العينات وعندما تكون كانت طريقة TG عند جميع أحجام العينات.