research centers


Search results: Found 5

Listing 1 - 5 of 5
Sort by

Article
Using ARIMA Models in Forecasting Money Supply in Qatar State
استخدام نماذج ARIMA في التنبؤ بعرض النقد لدولة قطر

Loading...
Loading...
Abstract

The thesis aimed to study and analyzed the monthly data of the money supply in the narrow (M1), wide (M2) and widest (M3) accuracy for Qatar State from the period January 1982 till December 2006. That was done because of the most important role in stationary of money, then the economic stationary of the developed and growing states. The student used ARIMA models in forecasting for the coming four years (the period from January 2007 till December 2010), and that what named as Box-Jenkins methodology. The thesis attained that the monthly time series for money supply is non-stationary and has a trend, which was because of the inflation of money which, happened in the State after January 2003. And that what required the first differences to change the sires to time series stationary, then the student gain of most competent models for the forecasting to the future period.The thesis forecasted for the future monthly data for money supply (M1) using the model ARIMA (1,1,1), forecasting for the future monthly data for money supply (M2) using the model ARIMA (3,1,3). Then the forecasting for the future monthly data for money supply (M3) was using the model ARIMA (1,1,0).

هدف البحث إلى دراسة وتحليل البيانات الشهرية لعرض النقد بمفهومه الضيق M1 والواسع M2 والأوسع M3 في دولة قطر للمدة من كانون الثاني 1982 ولغاية كانون الأول 2006، وذلك للدور الكبير الذي يؤديه النقد في تحقيق الاستقرار النقدي، ثم الاستقرار الاقتصادي في اقتصادات الدول المتقدمة والنامية على حد سواء. إذ تم التنبؤ في هذه الدراسة للسنوات الأربع المقبلة للمدة من كانون الثاني 2007 ولغاية كانون الأول 2010 باستخدام نماذج ARIMA أو ما يعرف بمنهجية Box-Jenkins، وتم التوصل إلى أن السلاسل الزمنية للبيانات الشهرية لعرض النقد غير مستقرة وتحتوي على اتجاه عام، وذلك بسبب التضخم الذي شهده عرض النقد بعد كانون الثاني 2003، مما تطلب أخذ الفروق الأولى لتحويل السلاسل إلى سلاسل زمنية مستقرة، وتم الحصول على النماذج الأكفأ للتنبؤ للمدة الزمنية المستقبلية.وتم التنبؤ بالقيم الشهرية المستقبلية لعرض النقد M1 باستخدام النموذج ARIMA(1,1,1)، والتنبؤ بالقيم الشهرية المستقبلية لعرض النقد M2 باستخدام النموذج ARIMA(3,1,3)، أما التنبؤ بالقيم الشهرية المستقبلية لعرض النقد M3 فتم التنبؤ بها باستخدام النموذج ARIMA(1,1,0).


Article
A comparative Study of Forecasting the Electrical Demand in Basra city using Box-Jenkins and Modern Intelligent Techniques

Authors: Khadeega Abd Al-zahra --- Khulood Moosa --- Basil H. Jasim
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2015 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 110-123
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The electrical consumption in Basra is extremely nonlinear; so forecasting the monthly required ofelectrical consumption in this city is very useful and critical issue. In this Article an intelligent techniques have beenproposed to predict the demand of electrical consumption of Basra city. Intelligent techniques including ANN andNeuro-fuzzy structured trained. The result obtained had been compared with conventional Box-Jenkins models(ARIMA models) as a statistical method used in time series analysis. ARIMA (Autoregressive integrated movingaverage) is one of the statistical models that utilized in time series prediction during the last several decades. NeuroFuzzyModeling was used to build the prediction system, which give effective in improving the predict operationefficiency. To train the prediction system, a historical data were used. The data representing the monthly electricconsumption in Basra city during the period from (Jan 2005 to Dec 2011). The data utilized to compare the proposedmodel and the forecasting of demand for the subsequent two years (Jan 2012-Dec 2013). The results give theefficiency of proposed methodology and show the good performance of the proposed Neuro-fuzzy method comparedwith the traditional ARIMA method.


Article
Preparing 5 – Years Plan for Accepting Students in Administration and Economics College / University of Baghdad by Using (Box - Jenkins) Methodology
إعداد خطة قبول خمسية للطلبة في كلية الإدارة والاقتصاد/ جامعة بغداد باستخدام منهجية (بوكس – جينكنز) لتحليل السلاسل الزمنية

Author: رشا عادل سعيد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2017 Volume: 23 Issue: 97 Pages: 473-492
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

One of the most important successful factors in any institution (whether educational or others) is the strategic planning based on scientific basis , integrating virtual systems away from guesswork and intuition .The main problem of this research is diagnosed by : the existence of disparity between numbers of really accepted students and the planned numbers in every academic year at the college of Administration and Economics – University of Baghdad . Oftenly , the numbers of really accepted students were more than the planned ones , this in turn leads to inability to develop the absorptive capacity of the college commensurate with the increasing numbers of really accepted students .This research aims to prepare a five – years plan of accepting under graduate students in the mentioned college by using (Box – Jenkins) methodology in time series analysis which is still considered as a modern method adopted in many currently studies .The time series of the really accepted students numbers in under graduate studies for previous academic years (from 1990/1991 to 2014/2015) were collected and analyzed for this reason .The research concluded that ARIMA (3,1,0) model is the only model appropriate and good fit the time series whereas its parameters were mostly significant and accurate . Therefore the research recommended to adopt it in the future plans.

إن من أهم عوامل نجاح أي مؤسسة (سواء كانت مؤسسة تعليمية أم غيرها من المؤسسات) هو التخطيط الاستراتيجي السليم المبني على أساس علمي ونظام واقعي متكامل بعيداً عن التخمين والحدس.تتمثل مشكلة البحث بوجود تفاوت بين أعداد الطلبة المقبولين فعلاً والطلبة المخطط قبولهم في الدراسات الأولية بكلية الإدارة والاقتصاد بجامعة بغداد في كل عام دراسي حيث غالباً كانت أعداد الطلبة المقبولين فعلاً أكثر من المخطط قبولهم مما يشير إلى عدم وجود آلية علمية واضحة للتنبؤ بأعداد الطلبة المتوقع قبولهم (المخطط قبولهم) لكل عام دراسي، وهذا بدوره أدى إلى عدم تطوير الطاقة الاستيعابية للكلية بشكل يتناسب مع الزيادة الحاصلة في أعداد الطلبة المقبولين فعلاً في كل عام دراسي.لقد جاء هذا البحث بهدف إعداد خطة قبول خمسية لطلبة الدراسات الأولية في الكلية المذكورة باستخدام منهجية (بوكس – جنيكنز) في تحليل السلاسل الزمنية كونها لا تزال تعتبر من الأساليب الحديثة المعتمدة في العديد من الدراسات في الوقت الراهن.تم تحليل السلسلة الزمنية المتمثلة بأعداد الطلبة المقبولين فعلاً في الدراسة الأولية بالكلية المذكورة للأعوام الدراسية السابقة (من 1990/1991 إلى 2014/2015). لقد خلص البحث إلى أن أنموذجARIMA ( 3,1,0 ) هو الأنموذج الوحيد الممثل لبيانات السلسلة الزمنية تمثيلاً جيداً حيث كانت جميع معلماته معنوية، فضلاً عن اجتيازه لاختبارات الدقة. وقد أوصى البحث باعتماده في إعداد خطط القبول المستقبلية.


Article
توفيق نموذج ملائم لفترات حدوث حالات الإصابة بالتهاب الكبد الفيروسي C في محافظة نينوى - دراسة مقارنة مع نموذج العملية الهندسية -

Authors: شيماء وليد محمود --- مثنى صبحي سليمان
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2013 Volume: 10 Issue: 1 Pages: 103-112
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this study we are build a model for the intervals of occurrence of viral hepatitis type C in Nineveh province by using of time-series analysis, and compared with the Geometric process model, and reconcile an adequate model from Box - Jenkins models for that data.Resulted from the research that the intervals between HIV cases are decreasing Geometric process leading to unpredictability of these cases or configuration predictive function, while the ARIMA models proposed appropriate for the intervals of occurrence of viral hepatitis type C cases, and through comparison of these models show that ARIMA (1, 1, 5) model is the best model proposed for these data.

تم في هذه الدراسة بناء أنموذج لفترات حدوث حالات الإصابة بالتهاب الكبد الفيروسي نوع C في محافظة نينوى من خلال استخدام أسلوب تحليل السلاسل الزمنية، ومقارنته مع أنموذج العملية الهندسية، إذ تم توفيق أنموذج ملائم لنماذج بوكس – جنكنز لتلك البيانات.وقد بين البحث أن فترات حدوث حالات الإصابة بهذا الفيروس عملية هندسية متناقصة مما يؤدي إلى عدم القدرة على التنبؤ لهذه الحالات أو تكوين دالة تنبؤية، في حين إن نماذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة التكاملية ARIMA المقترحة ملائمة لفترات حدوث حالات الإصابة بالتهاب الكبد الفيروسي C، ومن خلال المقارنة بين هذه النماذج تبين أن أنموذج ARIMA (1, 1, 5) هو أفضل النماذج المقترحة لتلك البيانات.


Article
Determine the best model to predict the consumption of electric energy in the southern region
تحديد افضل نموذج للتنبوء باستهلاك الطاقة الكهربائية في المنطقة الجنوبية

Authors: ساهرة حسين زين الثعلبي/ --- خلود موسى عمران
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 90 Pages: 437-457
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Interest in the topic of prediction has increased in recent years and appeared modern methods such as Artificial Neural Networks models, if these methods are able to learn and adapt self with any model, and does not require assumptions on the nature of the time series. On the other hand, the methods currently used to predict the classic method such as Box-Jenkins may be difficult to diagnose chain and modeling because they assume strict conditions. So there was a need to compare the traditional methods used to predict the time chained with neural networks method to find the most efficient method to predict, and this is the purpose of this study. Contributes to predict future demand for electricity in the electric power sector to solve problems through future planning to meet changes in the demand for electricity increases. Experience has shown there is no way of certain predict appropriate for all cases, but that in each case the way of a private predict is needed to find and use. However, taking more than one way may lead to raising the future accuracy of the estimates. The present study aims to shed light on some of the statistical methods used to predict future demand for electricity for the Southern District, as well as a reference to more accurate methods to predict the future of energy. It has been used a number of methods to predict , such as econometric modeling technique, style and Box- Jenkins method of artificial neural network. And service to the goal of the study, which is based upon the premise that search: the neural network models more accurate than traditional models in long-term. As it is the most efficient and more accurate than other conventional models in dealing with non-linear time-series data. We have been using the annual electrical energy consumption data for the Southern District to conduct a comparison of the program through the application of SPSS and Minitab for statistical analysis, and Matlab language has been used to build a program in neural networks, and through the practical application it was found that neural networks gives better results and more efficient than the classic way.

لقد ازداد الاهتمام بموضوع التنبوء خلال السنوات الأخيرة وظهرت أساليب حديثة ومنها نماذج الشبكات العصبية Artificial Neural Networks، اذ إن هذه الأساليب قادرة على التعلم والتكيّف ذاتياً مع أي نموذج، ولا تحتاج إلى افتراضات لطبيعة السلسلة الزمنية. بالمقابل فان طرائق التنبوء الكلاسيكية المستخدمة حالياً مثل طريقة بوكس- جينكنز Box-Jenkins قد يصعب عليها تشخيص السلسلة ونمذجتها لأنها تفترض شروط صارمة. لذلك ظهرت الحاجة لمقارنة الطرائق التقليدية المستخدمة في التنبوء بالسلاسل الزمنية مع أسلوب الشبكات العصبية لإيجاد الأسلوب الأكثر كفاءة في التنبوء، وهذا يمثل الغاية من اجراء هذه الدراسة.يسهم التنبوء المستقبلي بالطلب على الكهرباء في حل مشاكل قطاع الطاقة الكهربائية من خلال التخطيط المستقبلي لتلبية الزيادة الحاصلة في الطلب على الطاقة الكهربائية. ولقد أظهرت التجارب عدم وجود طريقة تنبوء معينة ملائمة لجميع الحالات، بل إن لكل حالة طريقة تنبوء خاصة بها يتعين البحث عنها واستخدامها. إلا أن الأخذ بأكثر من طريقة قد يؤدي إلى رفع درجة دقة التقديرات المستقبلية. تهدف الدراسة الحالية الى تسليط الضوء على بعض الاساليب الاحصائية المستخدمة في التنبوء بالطلب المستقبلي على الطاقة الكهربائية للمنطقة الجنوبية، فضلا عن الاشارة الى اكثر الاساليب دقة في التنبوء المستقبلي للطاقة. وتم استخدام عدد من الاساليب للتنبوء مثل أسلوب نماذج الاقتصاد القياسي، اسلوب بوكس-جينكينـز وأسلوب الشبكة العصبية الاصطناعية. وخدمة لهدف الدراسة فان الفرضية التي يرتكز عليها البحث مفادها: ان نماذج الشبكات العصبية اكثر دقة من النماذج التقليدية في التنبوءات طويلة المدى. اذ تعد أكفأ وأكثر دقة من النماذج التقليدية الأخرى في التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية غير الخطية. لقد تم استخدام بيانات استهلاك الطاقة الكهربائية السنوية للمنطقة الجنوبية لإجراء المقارنة من خلال تطبيق البرنامج SPSSو Minitab و Matlab للتحليل الإحصائي، وتم بناء برنامج بلغة مات لاب Mat lap للشبكات العصبية ، ومن خلال التطبيق العملي وجِدَ أن الشبكات العصبية. تعطي نتائج افضل واكثر كفاءة من الطريقة الكلاسيكية.

Listing 1 - 5 of 5
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (5)


Language

Arabic (2)

Arabic and English (2)

English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (1)

2015 (1)

2013 (1)

2010 (1)