نموذج قياسي للتنبؤ بنصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي في مصر باستخدام منهجية الانحدار الذاتي المتكامل للأوساط المتحركة (Arima)

سعد أبو الفتوح, محمد

doi:10.21608/inp.2023.326508

	نموذج قياسي للتنبؤ بنصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي في مصر باستخدام منهجية الانحدار الذاتي المتكامل للأوساط المتحركة (Arima)
المجلة المصرية للتنمية والتخطيط
Volume 31, Issue 3, September 2023, Pages 39-63 PDF (1.88 M)
Document Type: المقالة الأصلية
DOI: 10.21608/inp.2023.326508
Author
محمد سعد أبو الفتوح^*
مدرس - المعهد العالي للحاسبات وتكنولوجيا المعلومات- أكاديمية الشروق- القاهرة.
Abstract
استخدمت هذه الدراسة بيانات السلاسل الزمنية السنوية لنصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي في مصر خلال الفترة من عام 1960 حتى عام 2021، والتي تم الحصول عليها من قاعد بينات البنك الدولي للإنشاء والتعمير، لنمذجة نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي والتنبؤ به باستخدام منهجية (Box-Jenkins Arima) خلال الفترة من عام 2022 حتى عام 2025. وقد أظهرت نتائج اختباري (A.D.F) و(P.P) أن السلسلة الزمنية غير مستقرة، وقد سكنت السلسلة بعد أخذ الفرق الأول، وأن نموذج Arima (1, 1, 2) هو أفضل نموذج للسلسلة الزمنية بناء على المؤشرات والاختبارات الخاصة بـ (الازدواج الخطي-حد الخطأ العشوائي-استقرار النموذج). وقد تم تطبيق هذا النموذج للتنبؤ بقيم نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي في مصر عن الفترة من عام2022حتى عام 2025 وكانت بالترتيب: 4117.254، 4156.396، 4195.269، 4244.227، ومن الملاحظ أنه في زيادة خلال فترة التنبؤ.
Keywords
نصيب الفرد من الناتج المحلي الإجمالي; السلاسل الزمنية; نموذج (Arima); اختبار جذر الوحدة; التنبؤ

References
المراجع أولًا: مراجع باللغة العربية رابح بلعباس. (2010)." ﻓﻌﺎﻟﯾﺔ اﻟﺗﻧﺑؤ ﺑﺎﺳﺗﺧدام اﻟﻧﻣﺎذج اﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔ في اﺗﺧﺎذ القرارات". تاريخ الاسترداد 4, 2023، من موسوعة الاقتصاد والتمويل الإسلامي: https://iefpedia.com/arab/wpcontent/uploads/2010/03/%D9%81%D8%B9%D8%A7%D9%84%D9%8A%D8%A9%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%86%D8%A8%D8%D8%A8%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%AE%D8%AF%D8%A7%D9%85%D8%A7%D9%84%D9%86%D9%85%D8%A7%D8%B0%D8%AC-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%AD%D8%B5%D8%A7 رسلان خضور. (2011). "التنبؤ الاقتصادي". تاريخ الاسترداد 7 2023, من معرفة: https://www.marefa.org/%D8%AA%D9%86%D8%A8%D8%A4_%D8%A7%D9%82%D8%AA%D8%B5%D8%A7%D8%AF%D9%8A محمد دحماني أدروش. (2015). محاضرات في الاقتصاد القياسي. سيدي بلعباس: جامعة جيلالي ليابس سيدي بلعباس- الجزائر. محمد شيخي. (2011). طرق الاقتصاد القياسي-محاضرات وتطبيقات. ورقلة-الجزائر: الحامد للنشر. نورة عبد الرحمن علي يوسف. (2015). محاضرات في الاقتصاد القياسي. تم الاسترداد من كلية إدارة الأعمال-جامعة الملك سعودا: https://faculty.ksu.edu.sa/ar/nayousef/course/42419 ثانيًا: مراجع باللغة الأجنبية Ali, S. M. (2013). "Time Series Analysis of Baghdad Rainfall Using ARIMA Method". Iraqi Journal of Science, 1136-1142. Borbor, B. S., & Brew, L. (2022). "Forecast Analysis of Ghana’s Gross Domestic Product in Economic Growth using Time Series ARIMA". Asian Research Journal of Mathematics, 47-55. Dryer, J., & Sik Chan, K. (2008). Time Series Analysis with Applications in R. New York: Springer. Dritsaki, C., Dimitrios Niklis, & Dimitrios Niklis. (2021). "Oil Consumption Forecasting using ARIMA Models: An Empirical Study for Greece". International Journal of Energy Economics and Policy, 214-224. Eissa, N. (2020). "Forecasting the GDP per Capita for Egypt and Saudi Arabia Using ARIMA Model"s. Research in World Economy, 247-258. Fattah, J., Ezzine, L., Aman, Z., El Moussami, H., & Lachhab, A. (2018). "Forecasting of demand using ARIMA model". International Journal of Engineering Business Management, 1-9. Ferdous, R. (2022). "Economic Scratch on the Future Growth Path of Bangladesh: An ARIMA Approach". International Journal of Publication and Social Studies, 38-54. Ghazo, A. (2021). "Applying the ARIMA Model to the Process of Forecasting GDP and CPI in the Jordanian Economy". International Journal of Financial Research, 70-77. Gujarati, D. N. (2004). Basic Econometrics. New York: McGraw−Hill. Hyndman, M., & Spyros, R. (1999). "Forecasting: Methods and Application". Journal of the American Statistical Association, 345-346. Kimberly, D. (2008). Fundamentals of National Income. New York: McGraw-Hill. Mohamed, A. O. (2022). "Modeling and Forecasting Somali Economic Growth Using ARIMA Models". Forecasting, 1038–1050. Ning, W., Bain, K. j., & Yuan, Z.-f. (2010). "Analysis and Forecast of Shaanxi GDP Based on the ARIMA Model". Research in Agricultural& Applied Economics, 34-36, 41. Sena, D., & Nagwani, N. K. (2015). "Application of time series-based prediction model to forecast per capita disposable income". International Advance Computing Conference (IACC) (pp. 454-457). Banglore, India: International Advance Computing Conference (IACC). Shaker, v. (2022). "Modeling and Forecasting Egyptian GDP: Autoregressive-Integrated Moving-Average Model". Agricultural Economics and Social Sciences, Mansoura Univ, 279 -283. Ugoh, C. I., Echebiri, V., Temisan, G. O., Iwuchukwu, J. K., & Guobadia, E. K. (2022). On Forecasting Nigeria’s GDP: A Comparative Performance of Regression with ARIMA Errors and ARIMA Method. International Journal of Mathematics and Statistics Studies, 48-64. Vaidya, D. (2019). GDP Per Capita. Retrieved 4 7, 2023, from wallstreetmojo: https://www.wallstreetmojo.com/gdp-per-capita/ YOUSSEF, J., ISHKER, N., & FAKHREDDINE, N. (2021). "Economic Forecast of the Wealthiest Gulf Countries Using ARIMA Model". Journal of Applied Economic Sciences, 228-237.
Statistics Article View: 445 PDF Download: 273