استخدام Automatic ARMA للوقوف على الأمية مستقبلا في جمهورية مصر العربية

الملخص AR

يسعى هذا البحث إلى الوصول إلى نموذج قياسي يستخدم للتنبؤ بحجم الأمية المتوقع الوصول إليه في مصر حتى عام 2030 حتى يمكن التخطيط لها و مواجهتها و القضاء عليها حيث أن التنبؤ جزء متكامل من عمليات اتخاذ القرار.

و يتم ذلك بإستخدام أحد نماذج Box-Jeankins"" و هو نموذج الانحدار الذاتي و المتوسطات المتحركة التلقائي (Automatic ARMA) و ذلك للمساعدة في دراسة و تحليل مشكلة الأمية في مصر بمزيد من الدقة و زيادة التعرف علميا عليها كظاهرة اجتماعية وتوضيح مخاطرها على الأسرة و المجتمع مما يجعلها من القضايا الأساسية التي أثارت اهتمام الدول.

وتم تطبيق نماذج السلاسل الزمنية العادية The ordinary Least Squares" (OLS)" و نماذج Automatic ARMA)) على بيانات حقيقية لسلسلة زمنية تمثل العدد الإجمالي من السكان الأميين من الذكور و الإناث تمتد من عام 2006 إلى عام 2018 بيانات ربع سنوية و قياس مدى تطورها في الفترة القادمة عن طريق استخدام الحزم البرمجية المتطورة و المتاحة لمثل هذا النوع من الدراسات مثل: NCSS11، STATA 14.

و أظهرت نتائج هذا البحث أن أداء السلاسل الزمنية باستخدام "Automatic ARMA" تفوق بشكل كبير على أداء السلاسل الزمنية العادية (OLS) و ذلك من حيث قدرتها على تقدير أعداد الأميين و التنبؤ به.

وتمت المفاضلة بين النماذج من خلال عدة معايير هي: معيار معلومات أكاكي Akaike Information Criterion" (AIC)" و معيار معلومية بيز Bayesian" Information Criterion (BIC)" و معيار "Hannan-Quinn Information Criterion (HQC)".

و يتم الاختيار على أساس المعيار الأصغر قيمة و تفضيل النموذج الذي يحقق أصغر (AIC) أو (SBIC) أو (HQC) و هو ماحققه نموذج "Automatic ARMA".