research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Using Time Series Methods To Modify The Seasonal Variations in the Consumer Price Index
استخدام أساليب السلاسل الزمنية لمعالجة الاختلافات الموسمية في الرقم القياسي لسعر المستهلك

Authors: عبد اللطيف حسن شومان --- هيثم حسون ماجد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2013 Volume: 19 Issue: 74 Pages: 360-380
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

As is known that the consumer price index (CPI) is one of the most important price indices because of its direct effect on the welfare of the individual and his living. We have been address the problem of Strongly seasonal commodities in calculating (CPI) and identifying some of the solution. We have used an actual data for a set of commodities (including strongly seasonal commodities) to calculate the index price by using (Annual Basket With Carry Forward Prices method) . Although this method can be successfully used in the context of seasonal commodities the index does not get rid of the tremendous season fluctuations . In order to use (CPI) in measuring the general inflation and monthly or quarterly comparison ,we must first decompose the seasonal component and eliminate its effect on the (CPI) series to get a seasonal adjusted series of (CPI) . Many statistical methods are used to analysis (CPI) series, and one of these methods is the method of time series that takes into account the seasonal variations in the study of phenomena. test to Ljung-Box We have used Box-Jenkens method in models building and then test the modesl ,also we have found the seasonal adjusted series by using time series method

كما هو معروف أن الرقم القياسي لسعر المستهلك (CPI) هو احد اهم الأرقام القياسية المستخدمة لما له من مساس مباشر برفاهية الفرد والمستوى ألمعاشي له ، ومن اجل الاهتمام بحساب هذا الرقم والتعرف على المشاكل التي تعترضه فقد تم التطرق الى مشكلة وجود السلع الموسمية التامة عند حساب هذا الرقم والتعرف على بعض الحلول الممكنة في التعامل مع هذه المشكلة، اذ استخدمت البيانات الحقيقية لمجموعة من السلع (المتضمنة سلع موسمية تامة) في حساب الرقم القياسي للسعر وباستخدام طريقة (السلة السنوية مع استخدام الاسعار السابقة في التعويض عن الاسعار المفقودة) وبالرغم من ان هذه الطريقة اعطت تعاملا ناجحاً مع مشكلة السلع الموسمية التامة الا ان اثر الموسمي يبقى مرافقاً لسلسلة الارقام القياسية الناتجة عنها. ومن اجل ان يكون الرقم القياسي لسعر المستهلك (CPI) ملائماً لقياس التضخم واجراء المقارنات الشهرية اوالربع سنوية فلابد من الاهتمام بسلسلة الارقام القياسية لسعر المستهلك والتأكد من خلوها من التأثيرات الموسمية وهذا يتطلب اعتماد الاساليب الاحصائية المتقدمة, ومن اهم هذه الاساليب هي طرائق تحليل السلاسل الزمنية والتي تأخذ بنظر الاعتبار دراسة التغيرات الموسمية وعليه تم استخدام طريقة Box-Jenkins في بناء الأنموذج الخاص بالسلسلة الزمنية للارقام القياسية وكذلك اختبار هذا الانموذج باستخدام اختبار Ljung &Box كما تم اعتماد اساليب السلاسل الزمنية في التوصل الى سلسلة زمنية معدلة موسميا وتم اعتماد النموذج arima(0,1,1)(0,1,1) لتمثيل السلسلة الزمنية .


Article
Bayesian Tobit Quantile Regression Model Using Four Level Prior Distributions
نموذج Tobit Quantile Regression البيزي باستعمال المستوى الرابع من التوزيعات الأولية

Authors: هيثم حسون ماجد --- محمود مهدي البياتي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 105 Pages: 487-513
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: In this research we discussed the parameter estimation and variable selection in Tobit quantile regression model in present of multicollinearity problem. We used elastic net technique as an important technique for dealing with both multicollinearity and variable selection. Depending on the data we proposed Bayesian Tobit hierarchical model with four level prior distributions . We assumed both tuning parameter are random variable and estimated them with the other unknown parameter in the model .Simulation study was used for explain the efficiency of the proposed method and then we compared our approach with (Alhamzwi 2014 & standard QR) .The result illustrated that our approach was outperformed. This is the first work that suggested Bayesian hierarchical model with four level prior distribution in estimating and variable selection for TQR model.

الملخصتم في هذا البحث مناقشة تقدير معلمات واختيار المتغيرات في نموذج (Tobit Quantile Regression) في ظل وجود مشكلة التعدد الخطي. ولأهمية تقنية (elastic net) في التعامل مع مشكلة التعدد الخطي واختيار المتغيرات في نماذج الانحدار فقد تم اعتماد هذه التقنية في الدراسة . تم في هذه الدراسة اقتراح النموذج الهرمي البيزي (Bayesian Tobit hierarchical model) في المستوى الرابع من التوزيعات الاولية بالاعتماد على البيانات وبافتراض ان كلا معلمتي التنظيم (tuning parameter) في تقنية elastic net هي متغيرات عشوائية ويتم تقديرها مع بقية المعلمات في النموذج . تم استخدام اسلوب المحاكاة في بيان كفاءة الطريقة المقترحة كما تم مقارنة الطريقة المقترحة مع بعض الطرائق الحديثة المستخدمة في تقدير معلمات نموذج (Tobit Quantile regression)واظهرت النتائج الاداء الافضل للطريقة المقترحة .هذا هو العمل الاول (بحسب علم الباحث) الذي يتم فيه مناقشة تقدير واختيار المتغيرات لنموذج TQR باقتراح النموذج الهرمي البيزي في المستوى الرابع من التوزيعات الاولية وبافتراض ان كلا معلمتي التنظيم في تقنية elastic net هي متغيرات عشوائية .


Article
Bayesian Tobit Quantile Regression Model Using Double Adaptive elastic net and Adaptive Ridge Regression
نموذج Tobit Quantile Regression البيزي باستعمال elastic net المكيفة المضاعفة و انحدار الحرف المكيفة

Authors: محمود مهدي حسن البياتي --- هيثم حسون ماجد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2018 Volume: 24 Issue: 107 Pages: 521-537
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract: Recently Tobit Quantile Regression(TQR) has emerged as an important tool in statistical analysis . in order to improve the parameter estimation in (TQR) we proposed Bayesian hierarchical model with double adaptive elastic net technique and Bayesian hierarchical model with adaptive ridge regression technique . in double adaptive elastic net technique we assume different penalization parameters for penalization different regression coefficients in both parameters λ1and λ2 , also in adaptive ridge regression technique we assume different penalization parameters for penalization different regression coefficients in parameter λ . Simulation study was used for explain the efficiency of the proposed methods .The result illustrated the efficiency of the proposed methods for dealing with the estimation of parameters model in present of high correlation in explanatory variables . This is the first work that is discussing the parameter estimation in TQR model with double adaptive elastic net and adaptive ridge regression.

المستخلص: نموذج (Tobit Quantile Regression) انبثق حديثا كأداة احصائية مهمة في الكثير من التحليلات الاحصائية . وبغية تطوير عملية التقدير في هذا النموذج فقد تم في هذه الدراسة اقتراح النموذج البيزي الهرمي بتقنية elastic net المكيفة المضاعفة والنموذج الهرمي البيزي بتقنية انحدار الحرف المكيفة. في تقنية elastic net المكيفة المضاعفة تم افتراض ان كل معلمة من معلمات الجزاء(penalty parameters λ1, λ2) تكون مختلفة لكل معلمة من معلمات النموذج ، كذلك في تقنية انحدار الحرف المكيفة فقد تم افتراض ان معلمة الجزاءpenalization parameter (λ))) تكون ايضا مختلفة لكل معلمة من معلمات النموذج . تم استخدام اسلوب المحاكاة في بيان كفاءة الطرق المقترحة واظهرت النتائج كفاءة هذه الطرق في التعامل مع عملية تقدير معلمات النموذج في حالة وجود ارتباطات كبيرة بين المتغيرات التوضيحية . هذا هو العمل الاول (حسب علم الباحث) الذي يتم فيه مناقشة تقدير واختيار المتغيرات لنموذج Tobit Quantile Regression باقتراح النموذج الهرمي البيزي في تقنية elastic net المكيفة المضاعفة وتقنية ridge regression المكيفة.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

Arabic and English (2)


Year
From To Submit

2018 (2)

2013 (1)