![](/images/graphics-bg.png)
استخدام نماذج ARCH (p) و GARCH (p, q) لتمثيل البيانات اليومية لمرضى الأطفال
العناوين الأخرى
Using models (P) ARCH and (p, q) GARCH with daily data application for children patients
المؤلفون المشاركون
هبة لقمان أمين
الصفاوي، صفاء يونس
المصدر
العدد
المجلد 35، العدد 114(sup) (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 155-171، 17ص.
الناشر
جامعة الموصل كلية الإدارة و الاقتصاد
تاريخ النشر
2013-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
إن دراسة السلاسل الزمنية تشمل عدة مواضيع من بينها الاستقرارية، و إن نماذج السلاسل الزمنية إما أن تكون مستقرة أو غير مستقرة، لذلك ندرس كيفية معالجة السلسلة الزمنية غير المستقرة، كي تكون السلسلة الزمنية مستقرة إذا كانت في حالة موازنة إحصائية أي إن خصائصها لا تتأثر بالزمن و تكون السلسلة الزمنية غير مستقرة من الدرجة الثانية إذا لم تتضمن وسطا و تباينا ثابتين، و تتضمن هذه الرسالة تحليل سلسلة زمنية تمثل الدخول اليومي للمرضى في مستشفى ابن الأثير التعليمي باستخدام نماذج ARIMA (p, d, q) الخطية و نماذج (GARCH (p ,q اللاخطية و كيفية معالجة السلسلة الزمنية غير المستقرة لكلا الأنموذجين، مع تأكيد استقراره تنبؤات التباين المشروط لنماذج GARCH و بيان اقتراب هذه التنبؤات من التباين غير المشروط للأنموذج GARCH، و تم اختيار نماذج لتمثيل هذه السلسلة منها الأنموذج الخطي (4, 1, 3)ARIMA و الأنموذج اللاخطي (1, 1)GARCH و باستخدام معايير ضبط الدقة (MSE, MAE, MAPE) لاختيار الأفضل لتمثيل البيانات تم اختيار الأنموذج (1, 1)GARCH كأفضل أنموذج.
الملخص EN
The study of the time series includes stationary.
The time series models may be stationary or non- stationary, so we study how to deal with the non-stationary time series.
The time series be stationary if it was in a statistical equilibrium case and this means that its characteristics don't influence by time .While it be non- stationary if it doesn't include a stable mean and unstable variance.
This research includes the analysis of time series representing daily access to patients in Ibn AL-Atheer Teaching Hospital by using the linear ARIMA and non-linear model GARCH (P, q) and how to treat the unstable time series for both types, with empazising stability of the conditional variances predition for GARCH model, and showing to be near to the unconditional variance for GARH model.
And choosing models to present these series including linear model ARIMA (4, 1, 3) and non- linear model GARH (1, 1).
by using (MSE, MAE, MAPE) criteria, of accuracy check to choose the best model from the selected models, by choosing GARCH (1, 1) as the best model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
هبة لقمان أمين والصفاوي، صفاء يونس. 2013. استخدام نماذج ARCH (p) و GARCH (p, q) لتمثيل البيانات اليومية لمرضى الأطفال. مجلة تنمية الرافدين،مج. 35، ع. 114(sup)، ص ص. 155-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-558402
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
هبة لقمان أمين والصفاوي، صفاء يونس. استخدام نماذج ARCH (p) و GARCH (p, q) لتمثيل البيانات اليومية لمرضى الأطفال. مجلة تنمية الرافدين مج. 35، ع. 114 (2013)، ص ص. 155-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-558402
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
هبة لقمان أمين والصفاوي، صفاء يونس. استخدام نماذج ARCH (p) و GARCH (p, q) لتمثيل البيانات اليومية لمرضى الأطفال. مجلة تنمية الرافدين. 2013. مج. 35، ع. 114(sup)، ص ص. 155-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-558402
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
العربية
الملاحظات
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 171
رقم السجل
BIM-558402
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)