الخطوط العريضة للقسم

    • "تحليل السلاسل الزمنية والعمليات العشوائية" تقدم هذه المحاضرة فهماً عميقاً للسلاسل الزمنية والعمليات العشوائية، وتشرح الفروق بين العمليات المستقرة وغير المستقرة. تركز المحاضرة على أهمية دراسة الاستقرارية مع تمارين عملية لفحص استقرارية العمليات العشوائية.



    • في هذه المحاضرة نتطرق للأنواع المختلفة لنماذج ARMA التي تستند إلى مجموعتين من النماذج: AR (Autoregressive) و MA (Moving Average).

      1. نمذج الانحدار الذاتي (AR - Autoregressive Model)
      2. نموذج المتوسطات المتحركة (MA - Moving Average Model)
      3. نموذج الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة ARMA (Autoregressive Moving Average Model
      الهدف من هذه النماذج هو فهم سلوك البيانات الزمنية وتقديم توقعات دقيقة للقيم المستقبلية. يتم تحديد معاملات هذه النماذج بواسطة تحليل البيانات السابقة وضبط النموذج لتوفير أفضل توقعات ممكنة. النماذج ARMA تُستخدم في مجموعة واسعة من المجالات

    • منهجية تحليل السلاسل الزمنية المتبعة في هذه المحاضرات  ترتكز  اساسا على منهجية بوكس – جنكيز

      قصد تبسيط عملية التحليل نقوم في مرحلة اولى بدراسة تحليل السلاسل الزمنية المستقرة (الاقتصار في هذه المرحلة على السلاسل المستقرة) ثم في مرحلة ثانية نقوم بدراسة السلاسل الزمنية في حالة عدم الاستقرار.


    • يتم في هذه المحاضرة استكمال تطبيق منهجية بوكس جنكنز في تحليل السلاسل الزمنية مع التركيز على المراحل. يتم شرح كل مرحلة مع التطبيق العملي في بلانامج EViews 10.

    • تتضمن هذه المحاضرة شرحا لمفهوم عدم الاستقرارية في السلاسل الزمنية. تقدم أيضا تفريقا مهما بين نوعين من حالات عدم الاستقرارية : 

      1. السلاسل غير المستقرة من نوع TS (Trend Stationary
      2. السلاسل غير المستقرة من نوع DS (Difference Stationary

    • هناك اختبارات كثيرة صصمت للكشف عن استقرارية السلاسل الزمنية، نتطرق في هذه المحاضرة لاختبار ديكي فولر بصيغتيه :

      1. الصيغة البسيطة ؛ 
      2. اختبار ديكي فولر الموسع.
      مع عرض أحد المنهجيات المتبعة في الاختبار بالتطبيق في EViews 10