يعد أسلوب تحليل السلاسل الزمنية Time Series Analysis من الأساليب الإحصائية الجديرة بالاهتمام ويعتمد أسلوب تحليل السلاسل الزمنية على تتبع الظاهرة (أو المتغير) على مدى زمني معين (عدة سنوات مثلاً)، ثم يتوقع للمستقبل بناءً على القيم المختلفة التي ظهرت في السلسلة الزمنية وعلى نمط النمو في القيم.
تناول هذا البحث التعرف على خطوات ومراحل منهجية بوكس – جنكينز الموسمية في التنبؤ على المستوى النظري والتطبيقي, لبناء أفضل نموذج يساعد على التنبؤ بالكميات المستهلكة من الغاز الطبيعي في الولايات المتحدة الأمريكية، وبمقارنة عدة نماذج مختلفة مع النموذج المقترح تبين أن النموذج الأمثل هو نموذج SARIMA (2,1,1) (2,1,1)12 لاجتيازه معظم عمليات الفحص والتشخيص بدرجة جيدة إحصائياً مقارنة بغيره من النماذج الأخرى، والحاصل على أقل القيم لمعايير التقييم (AIC, AICc, BIC)، وعليه تم استخدامه في التنبؤ بالقيم المستقبلية خلال الفترة من شهر أكتوبر 2022 حتى شهر مارس 2023، ووجد أن القيم التنبؤية تتبع نفس السلوك للسلسلة الأصلية.
كلمات مفتاحية: نموذج SARIMA ، التنبؤ، السلاسل الزمنية الموسمية
أبو دحروج, سمير فرج رشيد. (2023). استخدام نموذج SARIMA في التنبؤ بالسلاسل الزمنية الموسمية. مجلة البحوث التجارية, 45(4), 997-1015. doi: 10.21608/zcom.2023.185909.1205
MLA
سمير فرج رشيد أبو دحروج. "استخدام نموذج SARIMA في التنبؤ بالسلاسل الزمنية الموسمية". مجلة البحوث التجارية, 45, 4, 2023, 997-1015. doi: 10.21608/zcom.2023.185909.1205
HARVARD
أبو دحروج, سمير فرج رشيد. (2023). 'استخدام نموذج SARIMA في التنبؤ بالسلاسل الزمنية الموسمية', مجلة البحوث التجارية, 45(4), pp. 997-1015. doi: 10.21608/zcom.2023.185909.1205
VANCOUVER
أبو دحروج, سمير فرج رشيد. استخدام نموذج SARIMA في التنبؤ بالسلاسل الزمنية الموسمية. مجلة البحوث التجارية, 2023; 45(4): 997-1015. doi: 10.21608/zcom.2023.185909.1205
)
مشاهدة على SCiNiTO