Prévision des abonnements au service prépayé en utilisant les séries chronologiques
Other Title(s)
Forecasting subscriptions service prepaid by using chronological series
Joint Authors
Sayah, Fatimah
Kharbush, Mustafa
Zarwati, Mawahib
Source
Governance, Social Responsibility and Sustainable Development Review
Issue
Vol. 1, Issue 1 (30 Jun. 2019), pp.101-113, 13 p.
Publisher
Publication Date
2019-06-30
Country of Publication
Algeria
No. of Pages
13
Main Subjects
Economics & Business Administration
Abstract EN
This study is designed to use time-series forecasting Subscriptions service prepaid in Mobilis and select the best model of the time series (Holt-winters and Box-Jenkins) by comparing them using a variety of tests.
The research found that the model (box-Jenkins) has achieved the highest forecast accuracy by comparing the model (holt-winters), and the time series of subscriptions for the service prepaid in Mobilis is nonstationary, and to make it stationary the first differences are applied.
The best model among the models that have been developed in this study for forecasting the number of subscriptions is an ARIMA model (2.1.0).
Abstract FRE
Cette étude a pour objective d'utiliser des séries chronologiques pour la prévision des abonnements de service prépayé à Mobilis, et sélectionner le meilleur modèle des séries chronologiques (Holt-winters et Box-Jenkins ) en les comparant à l'aide d'une variété des tests.
La recherche a révélé que le modèle Box-Jenkins a réalisé des résultats plus proche de la réalité que celle du modèle Holt-winters, ainsi que la série chronologiques des abonnements pour le service prépayé Mobilis est non-stationnaire, et pour le rendre stationnaire on applique la méthode des différences premières.
Le meilleur modèle parmi les modèles qui ont été développés dans cette étude pour prévoir le nombre d'abonnements est un modèle ARIMA (2.
1.
0).
American Psychological Association (APA)
Sayah, Fatimah& Kharbush, Mustafa& Zarwati, Mawahib. 2019. Prévision des abonnements au service prépayé en utilisant les séries chronologiques. Governance, Social Responsibility and Sustainable Development Review،Vol. 1, no. 1, pp.101-113.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1436482
Modern Language Association (MLA)
Sayah, Fatimah…[et al.]. Prévision des abonnements au service prépayé en utilisant les séries chronologiques. Governance, Social Responsibility and Sustainable Development Review Vol. 1, no. 1 (2019), pp.101-113.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1436482
American Medical Association (AMA)
Sayah, Fatimah& Kharbush, Mustafa& Zarwati, Mawahib. Prévision des abonnements au service prépayé en utilisant les séries chronologiques. Governance, Social Responsibility and Sustainable Development Review. 2019. Vol. 1, no. 1, pp.101-113.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1436482
Data Type
Journal Articles
Language
French
Notes
Includes appendices : p. 108-113
Record ID
BIM-1436482
