دراسة قياسية تنبؤية لإنتاج الطاقة الكهرباء من الطاقة النووية بإستخدام منهجية بوكس جنكيز: دراسة حالة فرنسا

Other Title(s)

Predictive econometric study of the production of electricity of nuclear power origin using the Box-Jenkins method: case study: Franc
Étude économétrique prédictive de la production d'électricité d'origine nucléaire en utilisant la méthode Box- Jenkins: étude de cas: France

Author

ميهوب، سماح

Source

مجلة العلوم الإنسانية و الاجتماعية

Issue

Vol. 8, Issue 3 (31 Dec. 2022), pp.171-191, 21 p.

Publisher

University of Constantine 2 Abdel Hamid Mehri

Publication Date

2022-12-31

Country of Publication

Algeria

No. of Pages

21

Main Subjects

Economy and Commerce

Topics

Abstract AR

نهدف من خلال هذه الدراسة لتبيين واقع إنتاج الطاقة الكهربائية من الطاقة النووية في العالم وفي فرنسا بالتحديد، كما نهدف إلى معرفة النموذج القياسي الإستشرافي الأفضل لتنبؤ بحجم الإنتاج من الطاقة النووية في فرنسا خلال السنوات القادمة، لذلك تم اعتماد نموذج الإنحدار الذاتي المتكامل للمتوسطات المتحركة ((ARIMA، و المعروف بإسم منهجية بوكس جنكيز بإعتبارها من أحسن الطرق في الوقت الحالي لتنبؤ بالسلاسل الزمنية معتمدين في ذلك على سلسلة زمنية لإنتاج الكهرباء من الطاقة النووية من سنة 1960 الى سنة 2019، تحصلنا عليها من موقع وزارة التحول البيئي الفرنسية، وتوصلت الدراسة بعد تطبيق أهم مراحل الطريقة في الكشف عن أفضل نموذج لتنبؤ بأن نموذج3، 1، 0) ARIMA ( هو النموذج الأفضل لتنبؤ

Abstract EN

Through this study, we expose the reality of the production of electricity of nuclear power origin in the world and in France in particular.

We also aim to know the best prediction econometric model to forecast the volume of nuclear energy production in France in the coming years.

We use in time series analysis the Box - Jenkins ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) method to find the best fit of a predictive time series model to past values of a time series, recognized as the best method for predict time series.

So, we are basing ourselves on a chronological series of the production of electricity of nuclear power origin, from 1960 to 2019 obtained on the site of the French Ministry of Transformation and the Environment.

We conclude after applying the most important steps of the method (ARIMA), the model (0, 1, 3) is the best prediction model.

À travers cette étude, nous exposons la réalité de la production d'électricité d'origine nucléaire dans le monde et en France en particulier.

Nous visons également à connaître le meilleur modèle économétrique de prédiction pour prévoir le volume de production d'énergie nucléaire en France dans les années à venir.

Nous utilisons dans l'analyse des séries chronologiques, la méthode Box - Jenkins ARIMA (moyenne mobile intégrée autorégressive) pour trouver le meilleur ajustement d'un modèle de série temporelle prédictive aux valeurs passées d'une série chronologique, reconnu comme la meilleure méthode pour prédire les séries chronologiques.

Alors, nous nous basons sur une série chronologique de la production d'électricité d'origine nucléaire, de 1960 à 2019 obtenue sur le site du ministère français de la Transformation et de l'Environnement.

Nous concluons après avoir appliqué les étapes les plus importantes de la méthode (ARIMA), le modèle (0, 1, 3) est le meilleur modèle de prédiction.

.

American Psychological Association (APA)

ميهوب، سماح. 2022. دراسة قياسية تنبؤية لإنتاج الطاقة الكهرباء من الطاقة النووية بإستخدام منهجية بوكس جنكيز: دراسة حالة فرنسا. مجلة العلوم الإنسانية و الاجتماعية،مج. 8، ع. 3، ص ص. 171-191.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1442552

Modern Language Association (MLA)

ميهوب، سماح. دراسة قياسية تنبؤية لإنتاج الطاقة الكهرباء من الطاقة النووية بإستخدام منهجية بوكس جنكيز: دراسة حالة فرنسا. مجلة العلوم الإنسانية و الاجتماعية مج. 8، ع. 3 (كانون الأول 2022)، ص ص. 171-191.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1442552

American Medical Association (AMA)

ميهوب، سماح. دراسة قياسية تنبؤية لإنتاج الطاقة الكهرباء من الطاقة النووية بإستخدام منهجية بوكس جنكيز: دراسة حالة فرنسا. مجلة العلوم الإنسانية و الاجتماعية. 2022. مج. 8، ع. 3، ص ص. 171-191.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1442552

Data Type

Journal Articles

Language

Arabic

Notes

-

Record ID

BIM-1442552