research centers


Search results: Found 5

Listing 1 - 5 of 5
Sort by

Article
حول تقليص تقدير المركبات الرئيسة مع التطبيق

Authors: فراس أحمد محمد المهنا --- عمر عبدالمحسن علي
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2010 Volume: 10 Issue: 17عدد خاص بالمؤتمر الرابع Pages: 371-384
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

We perform a study and its application of a shrinking method concerned with the principal components similar to that one which used in the multiple regression. The goal here is to make an uncorrelated linear combination from only a subset of x-variables that may have a multicollinearity problem instead taking the whole number say, (K) of them. This shrinkage will force some coefficients to equal zero, after making some restriction on them by some "tuning parameter" say, (t) which balances the bias and variance amount from side, and doesn't exceed the acceptable percent explained variance of these components. This had been shown by MSE criterion in the regression case and the percent explained variance in the principal component case.

سنقوم في هذا البحث بدراسة وتطبيق طريقة تشبه الى حد ما طريقة تقليص وإختيار القيم المطلقة الصغرى المستعملة في تحليل الانحدار المتعدد، ولكن على تحليل المركبات الرئيسة إذ ستقوم بعمل توليفات خطية مختزلة من مجموعة جزئية من المتغيرات التوضيحية الأصلية والتي قد تعاني من مشكلة التعدد الخطي فيما بينها وليس جميعها. وستقوم هذه التوليفات الجديدة بإختزال أكثر للوصول الى أبعاد من درجة أوطأ تقوم بتوضيح وتفسير معظم التباين الموجود في البيانات بعد وضع بعض القيود الأضافية على مسألة تقدير المركبات الرئيسة. وستدعى هذه الطريقة بطريقة تقليص المركبات الرئيسة المطلقة الصغرى ليتم استعمالها في تحليل متعدد المتغيرات. ولقياس الأفضلية تم إستعمال معيار متوسط مربعات الخطأ في حالة الأنحدار، ونسبة مساهمة كل مركبة في تفسير التباين الكلي في حالة تحليل المركبات الرئيسة.

Keywords


Article
Comparison of Some Identification criteria for ARX Model by Using Simulation
مقارنة بعض معايير تشخيص انموذج ARX بأستعمال ألمحاكاة بحث مستل من رسالة ألماجستير ألمعنونة "مقارنة بعض معايير تشخيص وطرائق تقدير انموذج ARX مع تطبيق عملي على سعر صرف ألدينار ألعراقي"

Authors: د.فراس أحمد محمد --- عبدالرحمن جاسم محمد
Journal: Muthanna Journal of Administrative and Economic Sciences مجلة المثنى للعلوم الادارية والاقتصادية ISSN: 14192226 53862572 Year: 2013 Volume: 3 Issue: 7 Pages: 207-218
Publisher: Al-Muthanna University جامعة المثنى

Loading...
Loading...
Abstract

ARX model is considered as one of the important models in time series analysis, and there are several and serial steps for building this model, one from those steps is orders identification. In this paper a comparison has been conducted between four criteria: Akaike information criterion (AIC), Minimum description length (MDL), Hannan and Quinn information criterion (HQIC), and the median between MDL and HQIC and denoted (MMH). The comparison carried out in time domain by using simulation, standing to number of success for each criterion in true order selection of model and for four ARX models with different orders (1,1,1), (2,1,1), (1,2,1), (2,2,1) in different samples sizes. And to become obvious that the criteria MDL, HQIC, MMH efficient in order selection, but in general MDL criterion is the best one.

يعد أنموذج ARX من ألنماذج ألمهمة في موضوع تحليل ألسلاسل ألزمنية, وهنالك خطوات عديدة ومتسلسلة لغرض بناء هذا ألانموذج ومن هذه ألخطوات تشخيص رتب ألانموذج. وقد تم في هذا ألبحث مقارنة أربع معايير للتشخيص وهي معيار معلومات أكياكي (AIC), ومعيار بعد ألوصف ألأصغر(MDL), ومعيار Hannan&Quinn(HQIC), والوسيط للمعيارين (MDL) و (HQIC) وسيرمز له MMH)). و تمت ألمقارنة في مجال ألزمن Time Domain بأستعمال ألمحاكاة استنادا الى عدد ألمرات ألتي ينجح فيها كل معيار في أختيار ألرتب ألصحيحة للأنموذجو لأربعة نماذج ARX برتب مختلفة ,(1,1,1),(1,2,1) ,(2,1,1)(2,2,1) وعند حجوم عينات مختلفة. وقد تبين أن ألمعايير MDL, HQIC, MMH كفوءة في اختيار رتب ألأنموذج, ولكن بشكل عام معيار MDL هو ألافضل.


Article
Using ARCH , GARCH Models in Prediction at Daily Closing Price For Iraqi Stock Exchange index
استخدام نماذج GARCH , ARCH في التنبؤ بسعر الإغلاق اليومي لمؤشر سوق العراق للأوراق المالية

Loading...
Loading...
Abstract

The research aims to find volatility models of daily closing price from Iraqi stock market for period (2005 – 2012) using autoregressive conditional heteroscedasticity models (ARCH) when the error distribution is normal (Gaussian) that take into account volatility in prices during periods of circulation , of tests to identify the existence of heteroscedasticity which these models characterized there with. Estimation has been studied and included the using of maximum likelihood estimation method . as well as studying the Diagnostic checking using a number of tests to define the scope of models relevancy that has been estimated for the data examined then forecasting volatility (fluctuations) of prices through volatility forecast daily closing price by using In-sample forecasting method., The results of application on the study data show that the best model to forecast volatility of the daily closing price is GARCH(1,2) and without any effects for ARCH in model, by depend on Akaike Information Criterion (AIC), Schwartz Information Criterion (SIC) , Hannan Quinn Information Criterion (H-Q) , The significance of the estimated parameters of the model, and the accuracy of forecasting by depend on forecasting accuracy criterion (RMSE , MAE , MAPE , Theil inequality coefficient).

يهدف هذا البحث إلى إيجاد نماذج التقلبات لأسعار الإغلاق اليومي لسوق العراق للأوراق المالية من فترة 2005 - 2012)) باستعمال نماذج الانحدار الذاتي مشروطة بوجود عدم تجانس التباين عندما يتبع توزيع الأخطاء التوزيع الطبيعي الذي يأخذ بنظر الاعتبار التقلبات في الأسعار خلال فترات التداول, ثم تم دراسة مرحلة التشخيص وذلك من خلال استعمال عدد من الاختبارات لتشخيص وجود مشكلة عدم تجانس التباين والتي تمتاز بها هذه النماذج وبعدها تم دراسة مرحلة التقدير التي تضمنت استعمال طريقة الإمكان الأعظم, ومن ثم تم فحص مدى ملائمة الأنموذج, وذلك عن طريق استعمال عدد من الاختبارات من اجل تحديد مدى ملائمة النماذج التي تم تقديرها للبيانات المدروسة, ثم التنبؤ بالتقلبات (عدم الثبات) للأسعار من خلال التنبؤ بتقلبات أسعار الإغلاق اليومية باستعمال طريقة التنبؤ في العينة. وتبين من نتائج التطبيق على البيانات المدروسة إن أفضل أنموذج للتنبؤ بتقلبات أسعار الإغلاق اليومي هو أنموذجGARCH(1,2) وبدون أي تأثيرات لـ ARCH في الأنموذج وذلك بالاعتماد على معيار اكيكي ((AIC و شوارتز SIC)) وحنان كوين H-Q)), ومعنوية المعلمات المقدرة للأنموذج ودقة التنبؤ بالاعتماد على بعض معايير الدقة التنبؤية.


Article
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

Authors: فراس أحمد محمد --- علي سلمان حبيب
Journal: 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

Loading...
Loading...
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 .


Article
إقتراح طريقة LASS معدلّة كقيد جزاء إضافي لتقدير المركبات الرئيسة مع التطبيق

Authors: .فراس أحمد محمد أحمد --- عمر عبدالمحسن علي --- سعيد حميد لطيف
Journal: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 20740204 / 25213504 Year: 2011 Volume: 3 Issue: 1 Pages: 1-10
Publisher: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية

Loading...
Loading...
Abstract

This research deals with a shrinking method concernes with the principal components similar to that one which used in the multiple regression “Least Absolute Shrinkage and Selection: LASS”. The goal here is to make an uncorrelated linear combinations from only a subset of explanatory variables that may have a multicollinearity problem instead taking the whole number say, (K) of them. This shrinkage will force some coefficients to equal zero, after making some restriction on them by some "tuning parameter" say, (t) which balances the bias and variance amount from side, and doesn't exceed the acceptable percent explained variance of these components. This had been shown by MSE criterion in the regression case and the percent explained variance in the principal components case.

يتناول هذا البحث طريقة تقليص المركبات الرئيسة مشابهة لتلك المستعملة في الأنحدار المتعدد وهي طريقة "تقليص وأختيار أقل فروق مطلقة: LASS". والهدف هنا هو تكوين تراكيب خطية غير مرتبطة لمجموعة جزئية من المتغيرات التوضيحية والتي قد تعاني من مشكلة التعدد الخطي بدلاً عن أخذها جميعاً، (أي جميع الـ K) لتلك المتغيرات. أذ سيقوم هذا التقليص الجديد بتصفير (أي جعلها تساوي الصفر) بعض المعاملات، بعد تطبيق بعض القيود عليها عن طريق معلمة التناوب t والتي توازن بين مقدار التحيز والتباين من جهة، وبحيث لاتتجاوز حداً مقبولاً من معيار نسبة المساهمة المئوية للتباين المفسر لتلك المركبات. وقد تم بيان ذلك عن طريق معيار متوسط مربعات الخطأ MSE في حالة الأنحدار، وبنسبة المساهمة المئوية للتباين المفسر في حالة المركبات الرئيسة.

Keywords

Listing 1 - 5 of 5
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (5)


Language

Arabic (3)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)

2015 (1)

2013 (1)

2011 (1)

2010 (1)