ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

أسلوب مقترح للتنبؤ بالسلاسل الزمنية ذات الدور المنتظم (إنتاج الزيتون في سورية)

Proposed method to analysis and predict time series with a regular cyclical factor (Olive production in Syria)

1904   0   51   0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2012
والبحث باللغة العربية
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

تشهد زراعة الزيتون تطوراً ملحوظاً في الجمهورية العربية السورية من حيث المساحة المزروعة و عدد الأشجار و نوعية الأصناف المزروعة من الزيتون. نتيجة هذا التطور احتلت سورية المركز الأول في إنتاج الزيتون عربياً والمرتبة الخامسة عالمياً بعد إسبانيا وإيطاليا واليونان وتركيا متجاوزة تونس التي كانت تحتل المركز الأول عربياً. يتأثر إنتاج الزيتون كمتغير تابع بكثير من العوامل التي يمكن عدها مستقلة: و هي عدد الأشجار و عمر الشجرة و صنف الشجرة و كمية الأمطار و درجة الحرارة و مكان زراعة الزيتون....إلا أن أهم ما يؤثر في إنتاج الزيتون هو ظاهرة المعاومة. المعاومة أو تبادل الحمل الثمري alternate fruit bearing في الأشجار المثمرة. تؤدي ظاهرة المعاومة إلى تأثر سلسلة إنتاج الزيتون بعوامل دورية منتظمة فضلاً عن العوامل الأخرى، الاتجاه العام و العوامل العشوائية. هدفت هذه الدراسة إلى تقديم أسلوب جديد لنمذجة السلاسل الزمنية ذات الدور المنتظم و تحليلها و تطبيقها على إنتاج الزيتون في الجمهورية العربية السورية. خلصت الدراسة إلى وضع نموذج قياسي مبني على الأسلوب الجديد المقترح يمكن استخدامه في. التنبؤ بإنتاج الزيتون قي سورية، و قد قمنا بالتنبؤ بحجم الإنتاج حتى عام 2016.


ملخص البحث
تتناول هذه الدراسة تحليل السلاسل الزمنية لإنتاج الزيتون في سوريا، حيث تشهد زراعة الزيتون تطورًا ملحوظًا من حيث المساحة المزروعة وعدد الأشجار ونوعية الأصناف. تهدف الدراسة إلى تقديم أسلوب جديد لنمذجة السلاسل الزمنية ذات الدور المنتظم وتحليلها، مع التركيز على ظاهرة المعاومة التي تؤثر بشكل كبير على إنتاج الزيتون. استخدم الباحثان منهجًا وصفيًا تحليليًا، معتمدين على بيانات السلسلة الزمنية لحجم إنتاج الزيتون في سوريا، واستخدموا الحزمة البرمجية SPSS لتحليلها. خلصت الدراسة إلى وضع نموذج قياسي يمكن استخدامه للتنبؤ بحجم إنتاج الزيتون حتى عام 2016، وأثبتت أفضلية هذا النموذج على الأساليب التقليدية في تحليل السلاسل الزمنية.
قراءة نقدية
تقدم الدراسة إسهامًا مهمًا في مجال تحليل السلاسل الزمنية لإنتاج الزيتون في سوريا، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، كان من الممكن أن تكون الدراسة أكثر شمولية إذا تناولت تأثير العوامل الاقتصادية والسياسية على إنتاج الزيتون. ثانيًا، رغم استخدام الحزمة البرمجية SPSS، إلا أن الدراسة لم تذكر تفاصيل كافية حول كيفية معالجة البيانات المفقودة أو غير المكتملة. ثالثًا، كان من المفيد تضمين مقارنة مع دراسات مشابهة في دول أخرى لتعزيز النتائج. وأخيرًا، كان من الممكن أن تكون التوصيات أكثر تحديدًا وقابلة للتنفيذ من قبل الجهات المعنية.
أسئلة حول البحث
  1. ما الهدف الرئيسي من الدراسة؟

    الهدف الرئيسي من الدراسة هو تقديم أسلوب جديد لنمذجة السلاسل الزمنية ذات الدور المنتظم وتحليلها، وتطبيقها على إنتاج الزيتون في سوريا.

  2. ما هي الظاهرة التي تؤثر بشكل كبير على إنتاج الزيتون؟

    الظاهرة التي تؤثر بشكل كبير على إنتاج الزيتون هي ظاهرة المعاومة، أو تبادل الحمل التمري، التي تؤدي إلى تأثر سلسلة إنتاج الزيتون بعوامل دورية منتظمة.

  3. ما هي الحزمة البرمجية المستخدمة في تحليل البيانات؟

    الحزمة البرمجية المستخدمة في تحليل البيانات هي SPSS.

  4. ما هي الفترة الزمنية التي تغطيها بيانات السلسلة الزمنية المستخدمة في الدراسة؟

    الفترة الزمنية التي تغطيها بيانات السلسلة الزمنية المستخدمة في الدراسة تمتد من عام 1976 إلى عام 2010.


المراجع المستخدمة
Baltagi B.H. (2008) "Econometrics". Springer-Verlag Berlin
BARDSEN G. and others (2005) " the econometrics of macroeconomic modelling". Oxford University Press Inc., New York
BARRETO H. and HOWLAND F.M. (2006) "INTRODUCTORY ECONOMETRICS". cambridge university press
قيم البحث

اقرأ أيضاً

تهدف هذه الدراسة إلى المقارنة بين نماذج Arima وطريقة التمهيد الأسي بالتنبؤ في السلاسل الزمنية، كما نسلط الضوء على مفاهيم الأساسية الخاصة بمنهجية ARIMA وطريقة التمهيد الأسي. ركزت الدراسة على التنبؤ بالسلاسل الزمنية ذات النطاق الضيق بين نقطة وأخرى ذات نطاق واسع بالاضافة إلى استخدام أطوال مختلفة من فترات التنبؤ وقد تم استخدام معيار RMSE للمقارنة بين الطريقتين.
هدف البحث بشكل رئيس إلى التعرف على واقع زراعة الزيتون المروي و تحليل تكاليف إنتاجه في المنطقة الشرقية من محافظة حمص و تحديد أهم العناصر الإنتاجية المؤثرة على الربح, تم جمع البيانات الأولية الميدانية عامي 2014 و 2015 خلال المقابلة الشخصية مع المزارعين , و باستخدم التحليل الاقتصادي الوصفي لتكاليف و عائدات إنتاج الزيتون.
حظيت نمذجة وتوقع السلاسل الزمنية بأهمية كبيرة في العديد من المجالات التطبيقية كالتنبؤ بالطقس وأسعار العملات ومعدلات استهلاك الوقود والكهرباء، إن توقع السلاسل الزمنية من شأنه أن يزود المنظمات والشركات بالمعلومات الضرورية لاتخاذ القرارات الهامة، وبسبب أهمية هذا المجال من الناحية التطبيقية فإن الكثير من الأعمال البحثية التي جرت ضمنه خلال السنوات الماضية، إضافةً إلى العدد الكبير من النماذج والخوارزميات التي تم اقتراحها في أدب البحث العلمي والتي كان هدفها تحسين كل من الدقة والكفاءة في نمذجة وتوقع السلاسل الزمنية.
تعتمد دراسة و تصميم السدود المائية بشكل رئيس على التنبؤات بأحجام المياه الجارية في الأنهار أو المتوقع ورودها مستقبلاً، باستخدام تحليل السلاسل الزمنية للقياسات التاريخية. يهدف البحث إلى إعداد دراسة إحصائية لحجوم المياه الشهرية الواردة في نهر الروس في الساحل السوري و التنبؤ المستقبلي بهذه الحجوم. و اعتمدت نماذج "بوكس– جنكنز" في تحليل بيانات السلسلة الزمنية، و ذلك لارتفاع درجة الدقة في تنبؤاتها. اعتمدنا بيانات حجوم المياه الشهرية لمدة 15 عاماً، و بعد إجراء الاختبارات المطلوبة على بواقي النموذج، تبيّن أن أفضل نموذج يمثل البيانات هو SARIMA(0,1,2) (1,2,1)12، و بعد تقسيم البيانات إلى 14 سنة لبناء النموذج و سنة واحدة لاختباره و اعتماداً على أصغر قيمة للمتوسط الموزون للمعايير RMSE, MAP, MAE، فإن أفضل نموذج للتنبؤ هو النموذج SARIMA(1,1,0) (0,1,1)12، و قد أعطى النموذج تنبؤات قريبة من حجوم المياه الشهرية الواردة في النهر المقيسة فعلياً.
يعد تحليل السلاسل الزمنية من الموضوعات الإحصائية المهمة في دراسة سلوك الظواهر عبر حقب زمنية محددة لتحقيق أهداف معينة. و لغرض تحديد النموذج الصحيح الكفوء ليمثل سلسلة زمنية مستقرة.
التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا