Fulltext

Use aggregate slide estimate additive splines estimation for the diagnosis of non-linear composite model self-regression with practical application

استعمال تقدير الشرائح التجميعية Additive Splines Estimation لتشخيص أنموذج الانحدار الذاتي التجميعي اللاخطي بوجود متغير خارجي NAARX مع تطبيق عملي

فراس أحمد محمد --- علي سلمان حبيب

journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية
ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 96 Pages: 320-340
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Abstract

Nonlinear time series analysis is one of the most complex problems ; especially the nonlinear autoregressive with exogenous variable (NARX) .Then ; the problem of model identification and the correct orders determination considered the most important problem in the analysis of time series . In this paper , we proposed splines estimation method for model identification , then we used three criterions for the correct orders determination. Where ; proposed method used to estimate the additive splines for model identification , And the rank determination depends on the additive property to avoid the problem of curse dimensionally . The proposed method is one of the nonparametric methods , and the simulation results give a good identification of the NARX models and the BIC criteria is the best criterion used to determine the correct orders of the selected models.

يـُـعد موضوع تحليل السلاسل الزمنية اللاخطية من المسائل المعقدة وبشكل خاص أنموذج الانحدار الذاتي اللاخطي بوجود متغير خارجي Nonlinear Autoregressive With Exogenous Variable (NARX) ومن ثم فأن مسألة تشخيص الأنموذج وتحديد الرتبة الصحيحة من المسائل المهمة في تحليل السلاسل الزمنية ، وطبقاً لذلك أقترح طريقة (Splines Estimation) لتشخيص الأنموذج ومن ثم استعمال ثلاثة معايير لتحديد الرتبة الصحيحة . أن الطريقة المقترحة لتقدير الشرائح التجميعية لتشخيص النموذج ومن ثم تحديد الرتبة والتي تعتمد على خاصية التجميع (Additive) للتخلص من مشكلة زيادة الإبعاد Curse Dimensionally)) ومن ثم يسهل تطبيق تقدير دالة الانحدار باستخدام طرائق تقدير لامعلمية مختلفة عند تشخيص النموذج وتحديد الرتبة بشكل صحيح . وقد استنتجنا أن الطريقة المقترحة هي من الطرق اللامعلمية الجيدة في تقدير دالة الانحدار الذاتي اللاخطي ، أن المعيار(BIC) هو أفضل معيار لتحديد الرتبة الصحيحة للنماذج المفترضة وهو معيار دقيق وأثبت كفاءته .

Keywords

NARX --- Additive --- Splines Estimation --- Interior Knots --- Identification. --- أنموذج الانحدار الذاتي اللاخطي مع متغير خارجي ،التجميع ، تقدير الشرائح ،العقد الداخلية ،التشخيص.