استخدام نماذج ARCH (p) و GARCH (p, q) لتمثيل البيانات اليومية لمرضى الأطفال
Other Title(s)
Using models (P) ARCH and (p, q) GARCH with daily data application for children patients
Joint Authors
هبة لقمان أمين
الصفاوي، صفاء يونس
Source
Issue
Vol. 35, Issue 114(sup) (31 Dec. 2013), pp.155-171, 17 p.
Publisher
University of Mosul College of Administration and Economic
Publication Date
2013-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
17
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 171
Record ID
BIM-558402