عناصر مشابهة
Comparative Performance of ARIMA and ARCH / GARCH Models on Time Series of Traffic Accidents in Gaza Strip
| العنوان بلغة أخرى: | الأداء المقارن لنماذج أريما ونماذج أرش / قارش على السلاسل الزمنية للحوداث المرورية في قطاع غزة |
|---|---|
| الناشر: |
غزة
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| التاريخ الميلادي: | 2016 |
| الصفحات: | 1 - 95 |
| رقم MD: | 735559 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الإسلامية (غزة) |
| الكلية: | كلية العلوم |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
| المستخلص: | ازدادت في الآونة الأخيرة أهمية التنبؤ بالمتغيرات للسلاسل الزمنية، حيث تركز الاهتمام على الدقة في التنبؤات اعتمادا على السلاسل الزمنية، ولقد حظيت نماذج (بوكس-جينكينز)، نماذج الانحدار الذاتي المتكامل للمتوسطات المتحركة والمعرفة باختصار نماذج SARIMA بالاهتمام الأكبر في التنبؤ بالسلاسل الزمنية حيث تعطي هذه النماذج تنبؤات جيدة لقيم السلسلة في فترات مستقبلية إلا أنه يتضح أن هذه التنبؤات ليست بالدقة الكافية، وتشير الأبحاث الحديثة إلى أن النموذج المتكامل للانحدار الذاتي المشروط بعدم التجانس المعرفة باختصار GARCH يمكن أن تكون بديلا أفضل من الطرق التقليدية وخاصة في حالة البيانات غير الخطية وبهدف التنبؤ بقيم السلسلة لفترات زمنية طويلة. هدفت هذه الدراسة إلى تقيم أداء نماذج SARIMA الخطية ونماذج GARCH اللاخطية للتنبؤ بأعداد حوادث المرور في قطاع غزة ولقد افترضنا العديد من النماذج بهدف تحديد النموذج الأفضل لمطابقة البيانات التي تتراوح من 1 يناير 1995 إلى 31 ديسمبر 2014 حيث قسمت البيانات إلى قسمين: الأول لتقدير النموذج والثاني لأغراض الاختبار، ولقد تم اختيار النموذج الأفضل من نماذج SARIMA وأيضا النموذج الأفضل من نماذج GARCH باستخدام المعايير AIC, AICc, BIC ولقد تمت مقارنة دقة هذين النموذجين باستخدام العديد من المعايير مثل MAPE, MAE, RMSE, MSE خاصة بين النموذج SARIMA (3,1,2)(1,0,1)12 وARMA(1,1)-GARCH(1,1)، ولقد خلصت الدراسة إلى أن النماذج اللاخطية تفوق النماذج الخطية وأن نموذج ARMA(1,1)-GARCH(1,1) يفوق نموذج SARIMA(3,1,2)(1,0,1)12. |
|---|
