التنبؤ بتعويضات صندوق الضمان الإجتماعي في العراق باستخدام نموذج Armax
العناوين الأخرى
Predicting social security fund compensation in iraq using armax model
العنوان الموازي
Predicting social security fund compensation in iraq using armax model
المؤلفون المشاركون
زيد خليل إسماعيل
المهنا، فراس أحمد محمد
المصدر
مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية
العدد
المجلد 27، العدد 125 (28 فبراير/شباط 2021)، ص ص. 493-508، 16ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية الإدارة و الاقتصاد
تاريخ النشر
2021-02-28
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
العلوم الاقتصادية والمالية وإدارة الأعمال
الموضوعات
الملخص AR
اكتسبت السلاسل الزمنية اهمية كبيرة وطبقت بشكل في المجالات الاقتصادية والمالية والصحية والاجتماعية و تستخدم في التحليل عن طريق دراسة التغيرات والتنبؤ بمستقبل الظاهرة ومن اهم نماذج الصندوق الأسود نموذج ”ARMAX" وهو نموذج مختلط مكون من الانحدار الذاتي مع متوسطات متحركة مع مدخلات خارجية.
وان بناء النموذج يتألف من عدة مراحل وهي تحديد رتبة النموذج وعملية تقدير معلمات النموذج ثم عملية التنبؤ لمعرفة حجم التعويضات الممنوحة للعمال مستقبلا من اجل ايفاء الصندوق بالتزاماته المستقبلية.
و تم تحديد رتبة النموذج وفق المعايير,AIC,MDL , FPE و تقدير النموذج بطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية وطريقة المربعات الصغرى التكرارية بواسطة مرشح كالمن وعامل التغاضي للحصول على افضل طريقة يمكن التنبؤ من خلالها للمستقبل باستخدام بيانات اخذت من دائرة الضمان الاجتماعي للعمال ومن الفترة 1/2013 الى 6/2019 حيث تم مقارنة طريقة المربعات الصغرى OLS مع طريقة المربعات الصغرى التكرارية RLS بواسطة مرشح كالمن وعامل التغاضي ووجد ان طريقة OLS هي الافضل وفق مقاييس المقارنة RMSE , MAPE وانها اعطيت نتائج دقيقة وقريبة من القيم الحقيقية.
الملخص EN
Time series have gained great importance and have been applied in a manner in the economic, financial, health and social fields and used in the analysis through studying the changes and forecasting the future of the phenomenon.
One of the most important models of the black box is the "ARMAX" model, which is a mixed model consisting of self-regression with moving averages with external inputs.
It consists of several stages, namely determining the rank of the model and the process of estimating the parameters of the model and then the prediction process to know the amount of compensation granted to workers in the future in order to fulfill the future obligations of the Fund.
, And using the regular least squares method and the frequency squares method by "kalmen filter" and "forgeting factor" to obtain the best predictable way for the future using data from the Social Security Department for workers and from the period 1/2013 to 6/2019 where The method of least squares "OLS" was compared with the method of iterative least squares "RLS" by "kalman Filter" and found that "OLS" method is the best according to the comparison measures "RMSE, MAPE" and it gave accurate results close to the real values.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
المهنا، فراس أحمد محمد وزيد خليل إسماعيل. 2021. التنبؤ بتعويضات صندوق الضمان الإجتماعي في العراق باستخدام نموذج Armax. مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية،مج. 27، ع. 125، ص ص. 493-508.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1251493
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
المهنا، فراس أحمد محمد وزيد خليل إسماعيل. التنبؤ بتعويضات صندوق الضمان الإجتماعي في العراق باستخدام نموذج Armax. مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية مج. 27، ع. 125 (2021)، ص ص. 493-508.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1251493
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
المهنا، فراس أحمد محمد وزيد خليل إسماعيل. التنبؤ بتعويضات صندوق الضمان الإجتماعي في العراق باستخدام نموذج Armax. مجلة العلوم الاقتصادية و الإدارية. 2021. مج. 27، ع. 125، ص ص. 493-508.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1251493
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
العربية
الملاحظات
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 506-507
رقم السجل
BIM-1251493
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر