research centers


Search results: Found 27

Listing 1 - 10 of 27 << page
of 3
>>
Sort by

Article
Modeling the time series of the mean of monthly temperature in Samraa City
نموذج السلسلة الزمنية للمعدلات الشهرية لدرجات الحرارة في مدينة سامراء

Author: نهاد شريف خلف و هبة هاني عبدالله
Journal: Tikrit Journal For Administration & Economics Sciences مجلة تكريت للعلوم الادارية والاقتصادية ISSN: 18131719 Year: 2012 Volume: 8 Issue: 25 Pages: 143-158
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we study the time series for the mean of the monthly temperature during the years 1981-1993. We get the models representing this series is auto regressive integrated moving average (3,1,2), (ARIMA) that is one of Box & Jenkins model. And forecasting for the next three years (till the year 1996) has been reached.

إن هدف البحث هو بناء نموذج تصادفي لمعدلات درجات الحرارة لمدينة سامراء للفترة (1981-1993) باستخدام أفضل نماذج بوكس جينكيز الملائمة . وقد توصل البحث إلى إن السلسلة غير مستقرة وبذلك تم اخذ الفرق الأول بهدف تحقيق الاستقرارية . وكذلك من سلوك معاملات الارتباط الذاتي استنتجنا انه أمكن تحديد واختيار النموذج الملائم لتمثيل السلسلة حيث كان النموذج الملائم هو نموذج الانحدار الذاتي ذو الأوساط المتحركة المندمج (3,1,2) ARIMA (Auto Regressive integrated Moving Average) . وهو احد نماذج بوكس جينكيز واظهر هذا النموذج كفاءة عالية في جميع الاختبارات كاختبار الارتباط والطبيعية وقابليته على التنبؤ بالقيم المستقبلية لدرجات الحرارة الشهرية لغاية سنة 1996


Article
Studying And Analyzing Of Inflation Level For Standard Numbers Depending On Time Series (ARIMA) Compared With Artificial Neural Network Models (ANNM)
دراسة وتحليل مستوى التذبذب للتضخم في الأرقام القياسية بالاعتماد على السلاسل الزمنية (ARIMA) مقرونة مع نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNM)

Author: Evan A. Nadhim إيڤان علاء ناظم
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2013 Issue: 31 Pages: 75-97
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Inflation is one of the most economic terminology common is that despite the widespread use of this term is no agreement among economists regarding the definition, due to the division of opinion on defining the concept of inflation where this term is used to describe a number of different situations:1.Height wasteful in the general price level (inflation in prices).2.Rising incomes in cash or a cash income such as wages and profits (income inflation).3.(High cost or cost inflation).Excessive create cash balances / inflation.All these economic phenomena different that can be called on each of them (inflation) are phenomena independent from each other and this independence is raising confusion in defining the concept of inflation, but it is not necessary to move these different phenomena in one direction at a time and one in the sense that it could happen a rise in prices without corresponding increase in cash income as it is possible that the rise in costs occurs without accompanying rise in profits. Hence the view of some economists when using the term inflation without discrimination case means inflation in prices, which goes out to mind immediately when he mentions the term inflationIn order to ensure that the Iraqi economy suffers from the problem of inflation has to be the use of some of the indicators by which to rule that the Iraqi economy is witnessing fluctuating between high or low in price, no need to be using some of the indicators by which to measure the degree of inflation, and the figures standard indicators used to measure inflation.

يعد التضخم من أكثر الاصطلاحات الاقتصادية شيوعاً غير أنه على الرغم من شيوع استعمال هذا المصطلح لا يوجد اتفاق بين الاقتصاديين في شان تعريفه ، ويرجع ذلك إلى انقسام الرأي حول تحديد مفهوم التضخم حيث يستعمل هذا الاصطلاح لوصف عدد من الحالات المختلفة :الارتفاع المسرف في المستوى العام للأسعار (التضخم في الأسعار).ارتفاع الدخول النقدية أوعنصر الدخل النقدي مثل الأجور والإرباح (تضخم الدخل).(ارتفاع التكاليف / تضخم التكاليف).الإفراط في خلق الأرصدة النقدية / التضخم النقدي [1] .كل هذه الظواهر الاقتصادية المختلفة التي يمكن أن يُطلق على كل منها (التضخم) هي ظواهر مستقلة بعضها عن البعض الأخر وهذا الاستقلال هو الذي يثير الإرباك في تحديد مفهوم التضخم، إلا أنه ليس من الضروري أن تتحرك هذه الظواهر المختلفة باتجاه واحد وفي وقت واحد بمعنى أنه من الممكن أن يحدث ارتفاع في الأسعار دون إن يقابله ارتفاع في الدخل النقدي كما أنه من الممكن أن يحدث ارتفاع في التكاليف دون أن يصاحبها ارتفاع في الإرباح .


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
using simulation to compare some of order selection
استخدام المحاكاة للمقارنة بين بعض مقاييس اختيار رتبة الانموذج ARMA(p,q) مع صيغة مقترحة

Author: جواد كاظم الموسوي
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2005 Issue: 17 Pages: 1-18
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

IN TIME SERIES ANALYSIS THE MODEL IDENTIFICATION TOOLS SUCH AS AUTOCORRELATION FUNCTION ACF PARTIAL AUTOCORRELATION FUNCTION PACF AND INVERSE AUTOCORRELATION FUNCTION IACF ARE USED ONLY FOR IDENTIFYING ADEQUATE MODELS

في تحليل السلاسل الزمنية تكون دالة الارتباط الذاتي ACF ودالة الارتباط الذاتي الجزئي pacf ومعكوس دالة الارتباط الذاتي IACF ادوات تستخدم عادة في تشخيص او تحديد النماذج الملائمة


Article
Using Seasonal Time Series Models to Forecast Electrical Power Consumption in Fallujah City
استخدام نماذج السلاسل الزمنية الموسمية للتنبؤ باستهلاك الطاقة الكهربائية في مدينة الفلوجة

Loading...
Loading...
Abstract

This research deal with using seasonal time series models to study and analysis the monthly data on consumption of electricity in Fallujha city for the period (2005-2010) , whereas this models are distinct with high accuracy and flexible in analysis time series . The results of application show that the proper and efficiency model for representing time series data are the multiplicative seasonal model of order : SARIMA(1 , 1 , 1)×(0 , 1 , 1)12 According to estimation results of this model done forecasting to monthly consumption of electrics capacity for two years ahead from the period Jan. 2011 to Dec. 2012 , these values show a harmonic direction with the same original time series.

تم في هذا البحث استخدام نماذج السلاسل الزمنية الموسمية لدراسة وتحليل البيانات الشهرية عن استهلاك الطاقة الكهربائية في مدينة الفلوجة للفترة (2005-2010) لما تمتاز به هذه النماذج من دقة ومرونة عاليتين في تحليل السلاسل الزمنية . وأظهرت نتائج التطبيق ان النموذج الملائم والكفوء لتمثيل بيانات السلسلة الزمنية هو النموذج الموسمي المضاعف من الدرجة : SARIMA (1 , 1 , 1) × (0 , 1 , 1)12ووفقاً لنتائج تقدير هذا النموذج تم التنبؤ بكميات الاستهلاك الشهري للفترة من كانون الثاني 2011 ولغاية كانون الأول 2012 ، حيث أظهرت هذه القيم تناسقاً مع مثيلاتها في السلسلة الزمنية الأصلية .


Article
about robust estimate of first order
حول التقدير الحصين لانموذج الانحدار الذاتي من الرتبة الاولى

Author: جواد كاظم الموسوي
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2005 Issue: 17 Pages: 19-35
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

TIME SERIES ARE FREQUENTLY AFFECTED BY CERTAIN EXTERNAL SUCH AS STRIKEES, OUTBREAK OF WARS SUDDEN CHANGES OF MARKET STRUCTURE OF COMMODITY

بعض الاحيان تتأثر السلسلة الزمنية بمؤثرات خارجية تنعكس على بناء الانموذج المدروس مثل التغيرات الفجائية للأسعار والبضائع ونشوب الحروب والضربات العسكرية وغيرها . الامر الذي يجعل السلسلة الزمنية تحتوي على شوارد من نوع معين


Article
Using Analysis of Time Series to Forecast numbers of The Patients Malignant Tumors in Anbar Provinc with
استخدام تحليل السلاسل الزمنية للتنبؤ بأعداد المصابين بالأورام الخبيثة في محافظة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of this research is to analysis time series with using (Box & Jenkins) method (Identification, Estimation, Diagnostic Checking of Model, Forecasting) to find the beast forecasting model to the number of patients with Malignant Tumors in Anbar Province by using the monthly data for the period (2006-2010). The result of data analysis show that the proper and suitable model is Integrated Autoregressive model of order (2) ARIMA (2, 1, 0). According to this model the Research forecast the numbers of patients with Malignant Tumors the next two years in monthly bass, so the forecasting values represented the scours time series data that deal to the efficiency of the model.

يهدف البحث إلى تحليل السلاسل الزمنية باستخدام طريقة (Box & Jenkins) في التحليل (التشخيص, التقدير, اختبار ملائمة النموذج, التنبؤ). لإيجاد أفضل نموذج للتنبؤ بأعداد المصابين بالأورام الخبيثة في محافظة الانبار وذلك بالاعتماد على البيانات الشهرية للفترة (2006-2010). و قد أظهرت نتائج تحليل البيانات أن النموذج الملائم لها هو نموذج الانحدار الذاتي المتكامل من الدرجة الثانية ARIMA(2,1,0) وبالاعتماد على هذا النموذج تم التنبؤ بأعداد المصابين بالأورام الخبيثة شهرياً ولسنتين قادمتين وقد كانت القيم التنبؤية متناسقة مع قيم السلسلة الأصلية مما يدل على كفاءة النموذج.


Article
Time series, stationary trait
تاثير استقرارية بعض الانشطة السلعية في العراق على تقدير نماذج البيانات المقطعية للفترة (1988-2000)

Authors: هيثم يعقوب يوسف --- احمد سلطان محمد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 66 Pages: 332-356
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

هناك افتراض ضمني ولكنه جوهري يقف وراء نظرية الانحدار التي تستخدم السلاسل الزمنية في التقدير ألا وهو إن هذه السلاسل الزمنية تتمتع بخاصية السكون Stationary أو بلغة انجل جرنجر تعتبر سلاسل متكاملة Integrated من الرتبة صفر والتي يشار إليها بالرمزI(0). فمن المعروف مثلا أن جداول t-statistic صممت أساسا للتعامل مع نتائج الانحدار الذي يستخدم سلاسل ساكنة. هذا ولقد ظل الافتراض السابق يدرج كبديهية حتى منتصف السبعينات، حيث كان الباحثون يقومون بإجراء الدراسات التطبيقية دون مراعاة خصائص السلاسل الزمنية المستخدمة قبل إجراء التقدير، وتم قبول نتائج هذه الاختبارات والتسليم بمعنوية المقدرات على أساس انطباق نظرية الاستدلال الإحصائي على هذه المقدرات.


Article
Using(ARIMA) model in complete Time Series for evaporation value in Baghdad City
إستخدام نموذج (ARIMA) في استكمال السلسلة الزمنية لقيم التبخر في مدينة بغداد

Author: Dher I. Bakr ذر انتصار بكر
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 1-9
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of the present work is to use (ARIMA) model (Auto Regressive Integrated Moving Average) in the treatment of the cuts in time series of evaporation data. Time series of monthly average evaporation data (1971-1999) has implemented in our study .It has been observed that the above mentioned model can be used and operated in the treatment of cuts in particular the increased of pre cuts data as when the input data (348) month the value of (MAE,RMSE, R2) is (0.0978, 0.140574, 0.997544) respectively and hence decrease the accuracy with decrease of data. It is also noted that if the input (120) month (MAE,RMSE, R2) is (0.3055, 1.079692, 0.889669) respectively.

الهدف من هذا البحث هو دراسة إمكانية استخدام نموذج (ARIMA) الذي يعني نماذج الانحدار الذاتي المتكاملة مع المتوسطات المتحركة Auto Regressive Integrated Moving Average في معالجة القطوعات في السلاسل الزمنية لبيانات التبخر وذلك باستخدام السلسلة الزمنية للمعدلات الشهرية لقيم التبخر للفترة من (2000-1971). وقد تبين أن نموذج (ARIMA) يمكن أن يستخدم في معالجة القطوعات في السلاسل الزمنية لبيانات التبخر وخصوصا عند زيادة حجم البيانات التي تسبق القطع في السلسلة والتي تستخدم كمدخلات لنموذج (ARIMA). فعندما تكون مدخلات النموذج (348) شهرا تكون قيم (MAE,RMSE,R2)هي (0.0978, 0.140574, 0.997544) على التوالي.وتتناقص دقة المعالجة كلما قل حجم البيانات التي تسبق القطع. أما إذا كانت مدخلات النموذج (120) شهرا كانت قيم كل من (MAE,RMSE,R2) هي (0.3055, 1.079692, 0.889669) على التوالي .


Article
Using time series in educational planning by using forecasting models for the educational data and information
استخدام السلاسل الزمنية في التخطيط التربوي باستعمال نماذج التنبؤ لبيانات ومعلومات العملية التربوية

Author: Aqeel Issa Mohammed / Basheer Jameel Khaleel عقيل عيسى محمد/ بشير جميل خليل
Journal: Al-Fatih journal مجلة الفتح ISSN: 87521996 Year: 2017 Volume: 13 Issue: 72 Pages: 304-321
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

This study aimed to use time series to predict the numbers of students and teachers by using specific forecasting models for predicting the reality of education in a scientific and secure way to reveal what may happen in the future. By Using scientific and technical methods to predict what is happening for a certain period may be short, medium or long term, using special techniques for different time series periods based on previous data and information for a time series and notice all the circumstances of the direction and seasonal and periodic. By preparing formulas close to the reality in the future can be reliance on it. Double exponential smoothing used in this study because the data has no fluctuation and the numbers of students and teachers are increasing and regular. In this study, two time series took for the numbers of students and numbers of teachers for eleven years .The number of the predicted students in (2017/2018) is (9592079) for all educational levels began from kindergarten to the secondary, while the predicted number of students in (2026/2027) is (13112670). The number of predicted teachers in (2017/2018) is (464794) for all educational levels, the predicted number of teachers in (2026/2027) is (493221) teachers.

هدفت هذه الدراسة الى استخدام السلاسل الزمنية للتنبؤ بأعداد الطلبة والهيئات التعليمية من خلال استعمال نماذج تنبؤ معينة لغرض التنبؤ بواقع التربية بطريقة علمية ورصينة تكشف ما يمكن ان يحدث مستقبلاً لغرض اعداد الإمكانات للنهوض بالواقع الإحصائي والتخطيطي في وزارة التربية بواسطة استعمال أساليب علمية وفنية للتنبؤ لما يحدث لمدة معينة قد تكون قصيرة او متوسطة او بعيدة المدى، باستخدام تقنيات خاصة عبر فترات زمنية مختلفة تعتمد بيانات ومعلومات سابقة لسلسلة زمنية مع الاخذ بنظر الاعتبار كل الظروف المحيطة بالاتجاه والموسمية والدورية واعداد صيغ قريبة للواقع في المستقبل يمكن الاعتماد عليها وقد تم اعتماد أسلوب التمهيد الاسي المزدوج لكون البيانات التي تم اعتمادها ليس فيها تذبذب وان اعداد الطلبة والهيئات التعليمية في تزايد مستمر ومنتظم. اخذت في هذا البحث سلسلتين زمنيتين لكل من اعداد الطلاب واعدادا الهيئات التعليمية ولفترة احدى عشر سنة وبلغ عدد الطلاب المتنبئ بهم في عام (2017/2018) (9592079) طالب لمختلف المراحل الدراسية بدأً من رياض الأطفال ولغاية المرحلة الإعدادية فيما بلغ عدد الطلبة المتوقع في عام (2026/2027) السنة الأخيرة للتنبؤ (13112670) طالباً ولكافة المراحل وبلغ عدد الهيئات التعليمية المتنبئ بهم في عام (2017/2018) (464794) مدرس لمختلف المراحل الدراسية بدأً من رياض الأطفال ولغاية المرحلة الإعدادية. وبلغ عدد الهيئات التعليمية المتوقع في عام (2026/2027) السنة الأخيرة للتنبؤ (493221) مدرس ولكافة المراحل.

Listing 1 - 10 of 27 << page
of 3
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (27)


Language

Arabic (17)

Arabic and English (8)

English (1)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (2)

2017 (8)

2016 (1)

2015 (2)

More...