Fulltext

Predict the values of the time series using the (ARMAX) model with practical application

التنبؤ بقيم السلاسل الزمنية بأستعمال أنموذج (ARMAX) مع تطبيق عملي

مصطفى علي فخري --- فراس احمد محمد

journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية
ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 88 Pages: 420-430
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Abstract

Researchers have great interest in studying the black box models this thesis has been focused in the study one of the black box models , a ARMAX model which is one of the important models and can be accessed through a number of special cases which models (AR , MA , ARMA, ARX) , which combines method of the time series that depend on historical data and and regression method as explanatory variables addition to that past errors , ARMAX model importance has appeared in many areas of application that direct contact with our daily lives , it consists of constructing ARMAX model several traditional stages of the process , a identification As it was used Final prediction error (FPE) , Akaiki Information Criterion (AIC) and estimate As it was used Recursive least square with Forgetting Factor (RLS – F) and Recursive pseudolinear regression method (RPLR) which come in the first place and (RLS – F) which come in the second place and finally come prediction for (30) value of the daily maximum temperature depending on the daily wind speed

لقد اولى الباحثون اهتماماً كبيراً بدراسة نماذج الصندوق الاسود (black box models) وقد ركز هذا البحث في دراسة احد نماذج الصندوق الاسود وهو انموذج ARMAX الذي يعد مــن الــنماذج المهمة الــذي يـمــكـن الــحــصــول مــن خـــلالــه عـــلــى عـــــدد من الحــــالات الخــاصة وهي نماذج (AR , MA ARMA , ARX) والذي يدمج بين اسلوب السلاسل الزمنية التي تعتمد على البيانات التاريخية واسلوب الانحدار بمتغيرات توضيحية فضلاً عن ذلك الاخطاء السابقة , وقد ظهرت اهمية انموذج ARMAX في الكثير من المجالات التطبيقية ذات تماس مباشر بحياتنا اليومية , وتتالف عملية بناء انموذج ARMAX من عدة مراحل تقليدية وهي التشخيص أذ تم تشخيص رتبة الانموذج باستخدام عدد من المعايير وهي معيار خطأ التنبؤ النهائي (FPE) ومعيار معلومات أكاكي (AIC) والتقدير باستخدام طريقة المربعات الصغرى التكرارية باستخدام عامل التغاضي (RLS – F) وطريقة الانحدار الخطي الزائف التكرارية (RPLR) والتي جاءت في المرتبة الاولى وطريقة (RLS – F) جاءت في المرتبة الثانية وتأتي اخيراً عملية التنبؤ ب(30) قيمة لدرجة الحرارة العظمى اليومية اعتماداً على سرعة الرياح اليومية .

Keywords

ARMAX --- Criteria --- Parametez Estimation --- MAE --- RMSE --- MAPE --- Forecasting --- المعايير - تقدير المعلمات - التنبؤ .