
Predict the values of the time series using the (ARMAX) model with practical application
Author(s) -
فراس احمد محمد,
مصطفى علي فخري
Publication year - 2016
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.v22i88.567
Subject(s) - autoregressive–moving average model , series (stratigraphy) , autoregressive model , mathematics , econometrics , time series , moving average , statistics , biology , paleontology
لقد اولى الباحثون اهتماماً كبيراً بدراسة نماذج الصندوق الاسود (black box models) وقد ركز هذا البحث في دراسة احد نماذج الصندوق الاسود وهو انموذج ARMAX الذي يعد مــن الــنماذج المهمة الــذي يـمــكـن الــحــصــول مــن خـــلالــه عـــلــى عدد من الحــــالات الخــاصة وهي نماذج (AR , MA ARMA , ARX) والذي يدمج بين اسلوب السلاسل الزمنية التي تعتمد على البيانات التاريخية واسلوب الانحدار بمتغيرات توضيحية فضلاً عن ذلك الاخطاء السابقة , وقد ظهرت اهمية انموذج ARMAX في الكثير من المجالات التطبيقية ذات تماس مباشر بحياتنا اليومية , وتتالف عملية بناء انموذج ARMAX من عدة مراحل تقليدية وهي التشخيص أذ تم تشخيص رتبة الانموذج باستخدام عدد من المعايير وهي معيار خطأ التنبؤ النهائي (FPE) ومعيار معلومات أكاكي (AIC) والتقدير باستخدام طريقة المربعات الصغرى التكرارية باستخدام عامل التغاضي (RLS – F) وطريقة الانحدار الخطي الزائف التكرارية (RPLR) والتي جاءت في المرتبة الاولى وطريقة (RLS – F) جاءت في المرتبة الثانية وتأتي اخيراً عملية التنبؤ ب(30) قيمة لدرجة الحرارة العظمى اليومية اعتماداً على سرعة الرياح اليومية .