جابر, . (2017). Using the Dynamic Time Series Models for Forecasting the Prices of Field Crops استخدام نماذج السلاسل الزمنية المتحرکة للتنبؤ بأسعار أهم المحاصيل الحقلية. Journal of Agricultural Economics and Social Sciences, 8(8), 505-513. doi: 10.21608/jaess.2017.36697
سناء جابر. "Using the Dynamic Time Series Models for Forecasting the Prices of Field Crops استخدام نماذج السلاسل الزمنية المتحرکة للتنبؤ بأسعار أهم المحاصيل الحقلية". Journal of Agricultural Economics and Social Sciences, 8, 8, 2017, 505-513. doi: 10.21608/jaess.2017.36697
جابر, . (2017). 'Using the Dynamic Time Series Models for Forecasting the Prices of Field Crops استخدام نماذج السلاسل الزمنية المتحرکة للتنبؤ بأسعار أهم المحاصيل الحقلية', Journal of Agricultural Economics and Social Sciences, 8(8), pp. 505-513. doi: 10.21608/jaess.2017.36697
جابر, . Using the Dynamic Time Series Models for Forecasting the Prices of Field Crops استخدام نماذج السلاسل الزمنية المتحرکة للتنبؤ بأسعار أهم المحاصيل الحقلية. Journal of Agricultural Economics and Social Sciences, 2017; 8(8): 505-513. doi: 10.21608/jaess.2017.36697
Using the Dynamic Time Series Models for Forecasting the Prices of Field Crops استخدام نماذج السلاسل الزمنية المتحرکة للتنبؤ بأسعار أهم المحاصيل الحقلية
ترکز الدراسة على استخدام أسلوب التنبؤ في تحليل السلاسل الزمنية ، والاستعانة ببعض النماذج الإحصائية . ومن خلال تعميم تطبيق تلک النماذج يمکن أن يتوفر لدى المخططين البيانات اللازمة لرسم السياسات السعرية للمنتجات الزراعية . وتحقيقاً لأهداف البحث اعتمدت الدراسة على بعض الأساليب القياسية للوصول إلى أفضل النماذج الإحصائية المتحرکة للتنبؤ . قد تم توصيف لنماذج تنبؤ المعادلات المتحرکة الخاصة بنماذج تکامل الانحدار الذاتي-الوسط المتحرک، النموذج المستخدم في الدراسة. وذلک من أربع مراحل تمثلت في مرحلة التوصيف والتي تتضمن اختبارات الثبات وتحديد طول فترة التأخير، ثم مرحلة التقدير، مرحلة التشخيص، وأخيراً مرحلة التنبؤ ، وبدراسة الأسعار المزرعية لمحصول القمح للسلسلة الزمنية خلال الفترة (1980-2016) وباستخدام نموذج ARIMA تبين أن أفضل نموذج من ARIMA (1 2 1) وهو النموذج الذي أعطي أقل مجموع مربعات خطأ والذي يعنى أن الفرق بين البيانات الفعلية والتقديرية أقل ما يمکن.وبدراسة الأسعار المزرعية للسلسلة الزمنية لمحصول الذرة الشامية خلال الفترة (1980-2016) وباستخدام نموذج ARIMA تبين أن أفضل نموذج هو ARIMA(2 2 2) حيث أعطي أقل مجموع مربعات خطأ حيث کان الفرق بين البيانات الفعلية والتقديرية أقل ما يمکن .
View on SCiNiTO
Top