التنبؤ باستخدام انموذج الانحدار الذاتي الدوري ذو المعامل العشوائي (1) RCPAR
DOI:
https://doi.org/10.31272/jae.i138.1118الكلمات المفتاحية:
الانموذج RCPAR(1)، الانموذج PAR(1)، مقدر FGNLSالملخص
يعد انموذج الانحدار الذاتي الدوري بمعاملات عشوائية من الرتبة الاولى RCPAR(1) من النماذج التي تبنى على فرض افضل وصف للتباين الموسمي والفروق من خلال السماح للمعلمات في الانحدار الذاتي بالتأثير على المواسم . ويعد الباحثان (Franses and Papp ,2011) هما اول من قدم هذا الانموذج .و يمكن استخدامه بسهولة للبيانات الموسمية عالية التردد التي تتكرر بانماط مختلفة وتعمل على تقليص عدد المعلمات الدورية للحصول على درجات حرية كافية, ومن ثم التوصل الى تقديرات كفوءة وتنبؤات دقيقة. وقد تم وتطبيق اسلوب (FGNLS) في تقدير معلمات الانموذج , فضلا عن مقارنة نتائج التقدير مع الانموذج الدوري PAR(1) غير المقيد , ومن ثم استخدام الانموذج المقدر للتنبؤ بكميات الغاز السائل المستهلك عالميا مقاسا (بملايين الامتار المكعبة). وقد تبين ان المعلمات المقدرة باسلوب (FGNLS) للانموذج RCPAR(1) كانت قريبة من مقدرات الانموذج PAR(1) غير المقيد مع احتفاظ الانموذج المدروس باقل عدد من المعلمات.
المراجع
Abdelhakim Aknouche,A and Guerbyenne,H.(2009).” Periodic stationarity of random coefficient periodic autoregressions.”, Statistics and Probability Letters 79, pp. 990-996.
Abdullah, N.A., Mohamed ,I. , Peiris, S. & Azizan ,A.A.(2011). ” A New Iterative Procedure for Estimation of RCA Parameters Based on Estimating Functions.”, Applied Mathematical Sciences, Vol. 5, No. 4, pp. 193 - 202
Araveeporn,A.(2020).” Comparing Parameter Estimation of Random Coefficient Autoregressive Model by Frequentist, Method.”, Mathematics 8(1),62.
Basawa ,I.R, Lund ,R. and Shao, Q.(2004).” First - order Seasonal Autoregressive Processes with Periodically Varying Parameters.”, Statistics and Probability Letters, 67, pp. 299-306.
Bloomfield, P., H. L. Hurd and R. B. Lund (1994), Periodic correlation in stratospheric ozone data, Journal of Time Series Analysis 15, 127–150.
Franses,P.H. and Paap,R.(2011).” Random-coefficient periodic autoregressions.”, Statistica Neerlandica , Vol. 65, No.1, pp. 101–115.
Herwartz, H. (1999), Performance of periodic time series models in forecasting, Empirical Economics 24, 471–301.
Jones, R. H. and W. M. Brelsford (1967), Time series with periodic structure, Biometrika 54, 403–407.
Osborn, D. R. and J. P. Smith (1989), The performance of periodic autoregressive models in forecasting seasonal U.K. consumption, Journal of Business and Economic Statistics 7, 117–127.
