التقدير الإحصائي لنماذج السلاسل الزمنية والمفاضلة بينها

نبذة عن البرنامج

تعتمد توقعات الإيرادات والطلب على الطاقة وأسعار السلع على نماذج السلاسل الزمنية، واختيار النموذج الخاطئ قد يكلف المؤسسة قرارات مكلفة. يتناول البرنامج مكونات السلسلة الزمنية واختبارات السكون مثل ADF، وقراءة دالتي الارتباط الذاتي والجزئي، وتقدير نماذج التمهيد الأسي وHolt-Winters ونماذج ARIMA والموسمية SARIMA، ثم المفاضلة بينها بمعايير AIC وBIC وتشخيص البواقي واختبار الدقة خارج العينة بمقاييس MAPE وRMSE، مع تطبيق عملي على بيانات اقتصادية ومالية خليجية باستخدام R أو Python.

مخرجات التعلم

• ✓تفكيك سلسلة زمنية إلى اتجاه عام وموسمية ومركبة عشوائية وتفسير كل مكون.
• ✓اختبار سكون السلسلة باختبار ADF وتحديد درجة الفروق اللازمة.
• ✓تحديد رتب نموذج ARIMA من دالتي الارتباط الذاتي والجزئي وتقدير معاملاته.
• ✓تقدير نموذج Holt-Winters ونموذج SARIMA لسلسلة موسمية ومقارنة نتائجهما.
• ✓تشخيص البواقي باختبار Ljung-Box والتحقق من استيفاء افتراضات النموذج.
• ✓المفاضلة بين النماذج بمعايير المعلومات ودقة التنبؤ خارج العينة واختيار النموذج الأنسب.

الفئة المستهدفة

• محللو البيانات والإحصائيون
• الاقتصاديون ومحللو التنبؤ في البنوك المركزية والتجارية
• محللو التخطيط المالي والطلب في شركات الطاقة
• الباحثون في مراكز الإحصاء والدراسات

المحاور العلمية التفصيلية

منهجية التدريب

المشروع والمخرج التطبيقي