مقارنة بعض طرائق تقدير إنموذج شبه معلمي لبيانات طولية

Abstract

        يمكن أن تعرف البيانات الطولية على إنها بيانات تدمج ما بين بيانات السلاسل الزمنية والبيانات المقطعية، بمعنى إنها تدرس البيانات المقطعية وتحركاتها خلال فترة زمنية معينة، لذلك يكون هذا النوع من البيانات ذو محتوى معلوماتي كبير للظاهرة المدروسة وبالتالي يمكننا ذلك من الحصول على تقديرات ذات دقة أعلى.  ومن هنا تبرز أهمية البحث في المفاضلة بين أفضلية نماذج البيانات الطولية ، فضلا عن أفضلية طرائق تقدير النماذج الشبه المعلمية والتي يمكن من خلالها وصف طبيعة العلاقة بين متغيرات الانموذج الخطي الجزئي. يهدف البحث الى تقدير إنموذج شبه معلمي يصف وبشكل دقيق طبيعة العلاقة بين قيمة الإنتاج الصناعي لعشرة من المنشآت الصناعية الكبيرة في القطاع العام العراق وللفترة الزمنية (2010-2018) وبين كلا من قيمة مستلزمات واعداد المشتغلين في تلك المنشآت، ولتحقيق ذلك الهدف تم توظيف طريقتين هما طريقة سبيكمان (Speckman) وطريقة روبنسون (Robinson)، وتضمنت الطريقتين توظيف الانحدار الموضعي المتعدد بدرجات مختلفة ودالتي اللب (Gaussian) و (Epanchnikov) . فضلا عن إجراء مقارنة بين الانموذجين من خلال استعمال ثلاثة معايير للمقارنة هي متوسط مربعات الخطأ (MSE)، معيار وسيط الانحرافات المطلقة (MDAE)، ومتوسط الانحرافات المطلقة ((MAE. وقد أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها بأن طريقة التقدير (Speckman ) أفضل من طريقة ( Robinson) .