مقارنة طرائق التقدير المستعملة في تقدير انموذج الانحدار اللامعلمي بأخطاء عشوائية تخضع لأنموذج ( ARMA )
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i141.1006الكلمات المفتاحية:
طريقة المربعات الصغرى الجانبية ، طريقة ( SCAD ) ، ممهدات النواة ، معيار ( BIC )الملخص
ان هذا البحث تناول مقارنة الطرائق المستعملة في تقدير انموذج الانحدار اللامعلمي بأخطاء عشوائية تخضع لأنموذج ( ARMA ) , اذ تم تقديره من خلال استخدام طريقة المربعات الصغرى الجانبية ( ) مع ( SCAD ) وتوظيف ممهدات النواة لمتعدد الحدود الموضعي ( Local Polynomial Smoother ) عندما تكون درجة متعدد الحدود ( P=1 ) لنحصل على الممهد الخطي الموضعي ( Local Linear Smoother ) و ( P=2 ) لنحصل على الممهد التربيعي الموضعي (Local quadratic Smoother ) . كما واستخدم معيار معلومة بيز ( Bayesian Information Criterion ) والذي يرمز له بالرمز ( BIC ) لتحديد رتبة أنموذج الخطأ وكذلك تم استعمال معيار متوسط مربعات الخطأ ( Mean Squared Error ) والذي يرمز بالرمز ( MSE ) للمقارنة بين الطرائق المستعملة في تقدير الانموذج . وتم استخدام بيانات واقعية من خلال أخذ بيانات شركة اسيا سيل للاتصالات من خلال تداول اسهم الشركة في سوق العراق للأوراق المالية للفترة من ( 3 – 1 – 2023 ولغاية 15 – 5 – 2023 ) , وأهم ما تم التوصل اليه هو تفوق طريقة الانحدار التربيعي الموضعي باستخدام المربعات الصغرى الجانبية مع SCAD كونها حصلت على اقل قيمة للـــ ( MSE ) .
التنزيلات
المراجع
[1] Al-Kilabi, S. M. M. (2018). Using Different Forecasting Methods to Analyze the Numbers of Patients with Malignant Tumors. Master’s Thesis in Statistics, College of Administration and Economics, University of Karbala.
[2] Hamoud, M. Y. (2000). Comparison of Nonparametric Kernel Estimators for Estimating Regression Functions. Master’s Thesis in Statistics, College of Administration and Economics, University of Baghdad.
[3] Jabbarah, A. K. (2019). Comparison of Some Robust Estimation Methods for a Regression Model with an Unstable Explanatory Variable and Autocorrelated Errors. PhD Dissertation in Statistics, College of Administration and Economics, Al-Mustansiriya University.
[4] Majeed, G. H. (2016). Determining the Best Robust Smoothing Method for Estimating a Nonparametric Regression Model with a Practical Application. PhD Dissertation in Statistics, College of Administration and Economics, University of Baghdad.
[5] Rashid, H. A. (2014). Nonparametric Smoothers for the Varying and Partially Varying Coefficients Model. PhD Dissertation in Statistics, College of Administration and Economics, University of Baghdad.
[6] Shihab, T. A. S. (2016). Some Semiparametric Methods in Estimating and Variable Selection for the Single Index Model. PhD Dissertation in Statistics, College of Administration and Economics, University of Baghdad.
[7] Al-Jubouri, A. M. A. (2018). Comparison of Penalized Likelihood Methods for Variable Selection and Parameter Estimation in Poisson Regression Model. Master’s Thesis, College of Computer Science and Mathematics, University of Mosul.
[8] Mutair, H. M., & Al-Sharout, M. H. (2011). Comparison of Some Nonparametric Regression Smoothing Methods Using Simulation. University of Al-Qadisiyah, College of Computer Science and Mathematics, College of Administration and Economics.
[9] Abboudi, E. H., & Kamil, R. T. (2021). Comparison of Some Estimation Methods for a Semiparametric Model for Longitudinal Data. Journal of Administration and Economics, (127), March 2021, pp. 249–261, University of Baghdad.
[10] Oklah, S. J. (2017). Using Box-Jenkins Models to Forecast Traffic Accident Deaths in the Holy Karbala Governorate for the Period 2010–2015. Master’s Thesis in Statistical Sciences, College of Administration and Economics, University of Karbala.
[11] Abed, H. T., & Badr, D. H. (2019). Comparison of Some Estimation Methods for Nonparametric Regression Model Using Simulation. Journal of Administration and Economics, Al-Mustansiriya University, (42).
12 . Yan Li , Some contributions to nonparametric modeling with correlated data .the Pennsylvania state university the graduate school .2008 .
13 . Alexandra Soberon , Juan M. Rodriguez-Poo , Nonparametric and semi-parametric panel data models: recent developments . July 26, 2016 .
14 .Gilles Gasso , Alain Rakotomamonjy and Stephane Canu . solving non- convex lasso-type problems with DC programing . (2008) IEEE xplor , pp. 450-455. DOI: https://doi.org/10.1109/MLSP.2008.4685522
15 . Liangjun Su, Yonghui Zhang , Variable Selection in Nonparametric and Semiparametric Regression Models, September 19, 2012.
16 . Jianqing Fan and Runze Li , Variable Selection via Nonconcav Penalized Likelihood and its Oracle Properties , Version of record first published : 31 Dec 2011.
17 . Jian Huang1 and Huiliang Xie . Asymptotic oracle properties of SCAD-penalized least squares estimators , Festschrift for Piet Groeneboom (2007), pp. 149-166 . DOI: https://doi.org/10.1214/074921707000000337
18 . Juan M .Vilar Fernandez and Mario Francisco Fernandez , Local polynomial Regression smoothers with AR- error Structure , Sociedad de Estadisticale Investigacion Operativa , Test ( 2002 ) Vol . 11 , No . 2 . pp . 439 – 464 DOI: https://doi.org/10.1007/BF02595716
19 . Runze Li, Yan Li, Local Linear Regression for Data with AR Errors , Acta Mathematicae Applicatae Sinica , English Series Vol. 25, No. 3 (2009) 427–444. DOI: https://doi.org/10.1007/s10255-008-8813-3
20 . Guo-liang Fan , Han-ying Liang & Li-xing Zhu , Penalized profile least squares-based statistical inference for varying coeffcient partially linear errors-in-variables models , Received November 4, 2016; accepted May 29, 2017
21 . Wolfgang Hardle and James Stephen Marron , optimal bandwidth selection in nonparametric regression function estimation .the annals of statistics, vol. 13, no. 4 ( dec , 1985 ) , pp. 1465-1481. DOI: https://doi.org/10.1214/aos/1176349748
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2024 Ali Hashem Bani Hussein , Hossam Abdel Razzaq Rasheed

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
مجلة الإدارة والاقتصاد هي مجلة مفتوحة المصدر حيث تكون جميع محتوياتها مجانية. تخضع مقالات هذه المجلة لشروط ترخيص المشاع الإبداعي المنسوب إلى المؤلف (CC-BY 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode) الذي يسمح للمرخص لهم دون قيود بالبحث عن النص الكامل للمقالات أو تنزيله أو مشاركته أو توزيعه أو طباعته أو ربطه به، وفحصه للفهرسة وإعادة إنتاج أي وسيلة للمقالات بشرط أن ينسبوا إلى المؤلفين الفضل في ذلك (الاستشهاد). تسمح المجلة للمؤلفين بالاحتفاظ بحقوق الطبع والنشر لمقالهم المنشور.
. Creative Commons-Attribution (BY)








