عناصر مشابهة
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: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| 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: | Arabic |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
|
| 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. |
|---|
