شبكة ابوشمس لوحة تحكم العضو تسجيل عضوية جديده   البحث في المنتدى


الشركة اليمنية لخدمات الويب


العودة   منتديات ابوشمس > >

دراسات وبحوث ادارة ومحاسبة واحصاء يختص في البحوث والدراسات في المجالات الادارية والمحاسبية والاحصاء

 
قديم 2012-02-29, 03:43 AM   #1
الـمــديـر الـعــــام
شمعة تحترق لتضئ لكم الطريق
الصورة الرمزية !!abushams!!

!!abushams!! غير متواجد حالياً
بيانات اضافيه
 تاريخ التسجيل: 12 - 4 - 2007
 رقم العضوية : 1
 مشاركاتي : 41,543
 أخر زيارة : 2014-08-08 (11:41 PM)
 بمـــعــدل : 15.42 يوميا
 زيارات الملف الشخصي : 13529
 فترة الأقامة : 2695 يوم
 معدل التقييم : !!abushams!! جديد
 الدولة : قلب حبيبي
 الجنس ~ : Male
لوني المفضل : Green
افتراضي السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة الزمنية



-


السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة


السلسلة الزمنية بكل بساطة هي مجموعة القياسات المسجلة لمتغير واحد أو أكثر مرتبة حسب زمن وقوعها.
رياضياً: نقول أن متغير الزمن المستقل (t) والقيم المناظرة له المتغير التابع (y) وإن كل قيمة في الزمن t يقابلها قيم للمتغير التابع y فإن y دالة في الزمن t أي:
y = F ( t )
من الأمور الطبيعية والواجبة للحكومات والمؤسسات والشركات التجارية منها والصناعية والتعليمية وغيرها بالتخطيط لمستقبلها لتحقيق الأهداف الخاصة والعامة وتقديم كافة الخدمات والوصول لحالة العدل والاستقرار للمجتمع والعمل على أتحاذ قرارات التنبؤ بوقوع الأحداث قبل وقوعها في كافة أوجه النشاط التي تخص المجتمع، وتعتبر السلاسل الزمنية من أهم أسليب التنبؤ حول المستقبل من خلال وقائع الأمس واليوم.
من أهم السلاسل الزمنية تلك الخاصة بالمؤشرات الاقتصادية والمبيعات السنوية للشركات بكافة أوجه نشاطاتها والتعليم وحجم السكان وما شابه ذلك.
والتغير الذي يحدث في قيم متغير السلسلة الزمنية أو قيم متغيراتها يعتبر دالة في الزمن يمكن تمثيلها بيانياً باتخاذ المحور الأفقي للزمن والرأسي لقيم المتغير كما هو مبين بالشكل الآتي لجدول البيانات الآتي والدال على عدد طلاب الماجستير لعدة سنوات.
2003 2002 2001 2000 1999 1998 السنة 32 35 29 22 25 18 عدد الطلاب
السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة

واضح من خلال الرسم البياني أن هناك تغيرات في عدد الطلاب من سنة لأخرى فقيم هذا المتغير (عدد الطلاب) ترتفع سنة وتنزل أخرى إلا أن الطابع العام يدل على زيادة في عدد الطلاب وبالتالي نتوقع زيادة في السنوات القادمة وبناء عليه يستلزم الأمر وبناء على هذا التوقع وضع الاستعدادات الخاصة بهذه المرحلة أي المرحلة القادمة، وسنتعرض هنا مكونات هذه السلسلة الزمنية وكيفية قياس المتغيرات التي تخص السلسلة خلال فترة زمنية (سنوية - نصف سنوية - شهرية - ... ) ونخرج منها بالتنبؤ بافتراض أن التطبيقات الاقتصادية تفترض تمتع السلسلة الزمنية بخاصية السكون والاستقرار، ويرجع عدم الاستقرار لمكونات السلسلة الزمنية الأربع الموضح في الآتي:

مكونات السلسلة الزمنية:
  • الاتجاه العام ( Secular Trend )
  • التغيرات الموسمية ( Seasonal variations )
  • التغيرات الدورية ( Cyclical Variations )
  • التغيرات العشوائية أو العرضية ( Irregular Variations )
إن هذه المكونات (العناصر) الأربع الخاصة بالسلسلة الزمنية والتي تتأثر بالعوامل الاقتصادية والبيئية والاجتماعية والسياسية وما إلى ذلك وسنتعرض لكل من هذه العناصر بصورة تفي بالغرض المطلوب.
الاتجاه العام:ـ
اتجاه السلسلة الذي تأخذه السلسلة الزمنية للظاهرة محل الدراسة من خلال فترة زمنية سواء في اطراد متزايد (اتجاه موجب) أو متناقص (اتجاه سالب) أو الأمرين معاً كالنمو السكاني في حالة التزايد و الأمية بالتناقص وكمبيعات مادة ما تتطور بشكل واضح كجهاز التلفزيون الأسود والأبيض والملون أو عدد العمال للشركات التي تستخدم التكنولوجيات وفي كل الحالات يكون التغيير فيها ليس مفاجئاً بل بالتدريج وهو ميزة للاتجاه العام الذي يعتبر من أهم عناصر السلسلة الزمنية والشكل التالي يبين الاتجاهين الموجب والسالب.
  • الاتجاه العام يبين الحركة المنتظمة لحالات التزايد (النمو) والتناقص (الركود) لفترات زمنية طويلة.
  • الفترة الزمنية تشمل دورتين اقتصاديتين على الأقل بقصد الحصول على نتائج وافية.
  • الاتجاه العام يقيس متوسط التغير لكل فترة زمنية واحدة
  • الاتجاه العام رياضياً قد يكون خطاً مستقيماً أو غير خطي مثل المنحنى الأسي (قياس غير منتظم أو غير ثابت) أو منحنى يأخذ شكل S ( نمو في الأجل الطويل لمؤسسة) أو منحنى قطع مكافئ وهو معادلة رياضية من الدرجة الثانية y = a t2 + b t + c حيث a, b , c قيم ثابتة
السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة
التغيرات الموسمية:ـ
فترات خاصة كالأعياد أو بداية العام الدراسي مثلاً حيث يكثر بيع سلعة معينة وتعد هذه الفترات مجالاً جيداَ للدراسة وقد يلعب الطقس والتقاليد والاحتفالات الدينية كالحج والوطنية بالتأثير على التغير الموسمي الذي لا يزيد طول فترته عن السنة فقد يكون أسبوعياً لبيع أحدى المجلات أسبوعياً أو يومياً للصحف اليومية أو أنتاج البيض كل أربعة أشهر والشكل التالي يبين نموذج لهذا المتغير (الموسمي).

السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة
التغيرات الدورية:ـ
التغيرات التي تطرأ على الدورات الاقتصادية من ارتفاع وهبوط بمدة تتجاوز السنة وبيانها كبيان دالة الجيب أو الجيب تمام مع وجود اختلاف في الطول والسعة وتضم عدة خمسة مراحل في الدورة الكاملة هي الارتفاع الأولي - التراجع - الركود - الانتعاش - الارتفاع النهائي وقد تمتد طول الفترة (الدورة الكاملة) من ثماني سنوات إلى عشر سنوات وترجع لعوامل كثيرة مثل سياسة الحكومة والعلاقات الدولية وغيرها ويقاس طول الدورة (التجارية) بطول الفترة الزمنية بين مرحلتي ازدهار متتاليتين أو ركود متتاليتين، والشكل التالي يبين نموذج لها.
السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة
التغيرات العشوائية:ـ
تشير هذه التغيرات وهي غير منتظمة لتحركات السلسلة الزمنية لأعلى ولأسفل بعد استبعاد التغيرات الأخرى والاتجاه العام وتنشأ هذه التغيرات لعوامل لا يمكن التحكم بها كالزلازل والبراكين والفيضانات والحروب وإفلاس بنك وما شابه ذلك، ومن الواضح بأنه لا يمكن التنبؤ بها لعدم انتظامها من جهة وللفترة الزمنية الصغيرة التي تحدث فيها ويسهل تأثيرها عند دراسة العناصر الأخرى للسلسلة الزمنية وغالباً يشار إليها بالتغيرات المتبقية Residual Variations لكونها تضم ما تبقى من العوامل التي لم يشار إليها في عناصر السلسلة الثلاثة السابق ذكرها وبالطبع هذا العنصر عشوائي لأنه يقع فجأة أو للصدفة، والشكل التالي يبين نموذج للتغير العشوائي.
السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة


السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة

تحليل السلسلة الزمنية Time series Analysis
الهدف من تحليل السلسلة الزمنية هو التعرف على مكوناتها (الاتجاه العام - التغيرات الموسمية - التغيرات الدورية - التغيرات العشوائية) كلاً على حدة حيث يستخدم نموذج يعرف بنموذج الجمع (Additive model) وآخر بنموذج الضرب (Multiplicative) للسلسلة الزمنية بقصد تجزئة السلسلة الزمنية وذلك بتحديد علاقة السلسلة بمكوناتها والنموذجين الجمع والضرب هم تقدير جيد للعلاقة الحقيقية التي تظهرها البيانات هذه وسنرمز بالرموز الآتية:
T قيمة الاتجاه العام ( Secular Trend )
S قيمة التغيرات الموسمية ( Seasonal Variations )
C قيمة التغيرات الدورية ( Cyclical Variations )
I قيمة التغيرات العشوائية أو العرضية ( Irregular Variations )
Y قيمة الظاهرة عند زمن معين ( مشاهدات السلسلة الزمنية)
نموذج الضرب هو: Y = T . S . C . I مع التأكد بأن T قيمة عددية ، S, C , I نسب مئوية.
نموذج الجمع هو: Y = T + S + C + I يعبر عن كل منها بقيمة عددية.
مثال لتحديد الأفضلية بين النموذجين (الجمع والضرب)
شركة محمد التجارية مبيعاتها في يوليو 2005 كانت 20000 دينار وفي شهر أغسطس 2005 كانت مبيعاتها 30000 وفي يوليو 2006 كانت مبيعاتها 25000 فما المتوقع للمبيعات في أغسطس 2006.
الزيادة في المبيعات لشهر يوليو = 25000 – 20000 = 5000 دينار أي زيادة 25%
نموذج الجمع: المتوقع لمبيعات أغسطس 2006 = مبيعات أغسطس 2005 + الزيادة الحالية = 30000 + 5000 = 35000 دينار
نموذج الضرب: المتوقع لمبيعات أغسطس 2006 = مبيعات أغسطس 2005 × الزيادة الحالية كنسبة مئوية (1.2) = 30000 × 1.2 = 36000 دينار
من حيث 36000 > 35000 فالأفضلية هنا استخدام نموذج الضرب وعلى العموم نموذج الضرب هو الشائع استخدامه.
إيجاد الاتجاه العام: الاتجاهات غير الخطية
الاتجاه العام أكثر العوامل تأثيراً على قيم الظاهرة في الفترة الزمنية الطويلة كزيادة عدد سكان خلال في مصر مثلاً خلال الفترة من سنة 1920 حتى سنة 2005 يمثل الاتجاه العام لهذه الفترة سلسلة زمنية متأثرة بعناصر السلسلة الزمنية قيمها زادت بصورة عامة، ولحساب هذا الاتجاه العام توجد عدة طرق سنتعرض لها بالتفصيل كالآتي:ـ
طريقة التمهيد باليد طريقة متوسطي نصفي السلسلة طريقة المتوسطات المتحركة طريقة المربعات الصغرى التنبؤ بالاتجاه العام
طريقة التمهيد باليد:
تستخدم هذه الطريقة للحصول على خط أو منحنى مناسب لحركة السلسلة الزمنية خلال فترة زمنية طويلة نسبياً والخط هذا يمثل الاتجاه العام وهي تختلف من شخص لآخر وبالتالي تكون غير دقيقة، وقد يكون الخط ذو ميل موجب أو ميل سالب.
تنويه:
  • عند تجزئة السلسلة الزمنية نفترض الاستقلالية لمكوناتها الأربع
  • الاتجاه العام الأكثر استخداماً في التنبؤ معتمد الخط البياني (مستقيم أو منحنى) لوصف حركة السلسلة الزمنية خلال فترة طويلة.
  • الخط المستقيم يصف اتجاه عام فأما زيادة مع الزمن بمعدل ثابت (الميل موجب) - الاطراد الموجب - أو تناقص مع الزمن بمعدل ثابت (ميل سالب) -الاطراد السالب-
  • طريقة المربعات الصغرى لإيجاد خط الاتجاه العام (تختلف عنها في الانحدار الخطي) والمعادلة T = a + βX حيث T تمثل قيمة الاتجاه العام ، X تمثل الزمن.
  • تحسب a , β باستخدام طريقة المربعات الصغرى.

السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة






ساعد في نشر والارتقاء بنا عبر مشاركة رأيك في الفيس بوك


من مواضيع !!abushams!!
اثر ادارة المعرفة وتكنولوجيا المعلومات على التعليم المحاسبي
الدعم العالمي لشركة PaxForex الحاصل على امتيازات عالمية
مهام ومواصفات المدير المالى ( د/ محمد حسين )
دور المحاسب في نظام المعلومات المحاسبي حصري
العولمه ومستقبل الاداره الماليه ( د/ محمد الحسين )
قديم 2012-02-29, 03:48 AM   #2
الـمــديـر الـعــــام
شمعة تحترق لتضئ لكم الطريق
الصورة الرمزية !!abushams!!

!!abushams!! غير متواجد حالياً
بيانات اضافيه
 تاريخ التسجيل: 12 - 4 - 2007
 رقم العضوية : 1
 مشاركاتي : 41,543
 أخر زيارة : 2014-08-08 (11:41 PM)
 بمـــعــدل : 15.42 يوميا
 زيارات الملف الشخصي : 13529
 فترة الأقامة : 2695 يوم
 معدل التقييم : !!abushams!! جديد
 الدولة : قلب حبيبي
 الجنس ~ : Male
لوني المفضل : Green
افتراضي تحليل السلسلة الزمنية







تحليل التغيرات الموسمية
التغيرات الموسمية S ذات الأجل القصير للأنشطة التجارية على سبيل المثال ولحساب هذه التغيرات توجد قياسات خاصة بها تعرف بالأدلة الموسمية فالسنة لها 12 دليل أي دليل لكل شهر والربع سنوية أربع أدلة وهكذا وأعطي متوسط للدليل السنوي 100 (1200 للسنة) ولحساب هذا نقوم إزالة العناصر الأخرى للسلسلة الزمنية (الاتجاه العام T - الدورة C - العشوائية I ) للحصول على القياس الموسمي وتوجد عدة طرق للتخلص من تلك العناصر ونعتمد أشهرها طريقة النسبة إلى المتوسط ، التعديل على التغير الموسمي وسنبين ذلك بالمثال التالي: ت
طريقة النسبة إلى المتوسط المتحرك Ratio to Moving average طريقة المتوسط العام التنبؤ بالتغيرات الموسمية
تعتبر هذه الطريقة أفضل الطرق لقياس التغير الموسمي وسوف نبينها من خلال المثال التالي:
مثال:
جدول الأجور التالي للسنوات الثلاث 1997 ــ 1999 والمطلوب قياس التغير الموسمي.
1998 1999 1997 السنة Q4 Q3 Q2 Q1 Q4 Q3 Q2 Q1 Q4 Q3 Q2 Q1 الفصل 44 39 40 41 45 40 32 21 25 29 33 40 الأجور
الحل:
نكون الجدول التالي للنتائج في الجدول السابق كالتالي حسب الخطوات التالية:
1) أخذ أساس المناسب وهنا سنأخذ أربعة
2) نوجد قسمة المعطيات الفعلية على الوسط المتحرك وضرب الناتج × 100
3) عزل مركب التغير الموسمي عن مركب التغير العشوائي بتعديل على سنوات السلسلة
4) ضرب ناتج 3) في ناتج 2) ونقسم الناتج على المجموع الفعلي للنسب المئوية فيكون الناتج عنصر التغير الموسمي.
العمود الأول والثاني البيانات الفعلية
العمود الثالث للمجموع المتحرك بأخذ القيم الأربع الأولى ووضع المجموع في المنتصف وتكرار ذلك مع الأربع التالية بدء من القيمة الثانية وهكذا
العمود الرابع المتوسطات بالقسمة للمجموع على 4 127 ÷ 4 = 31.75
العمود الرابع هو ناتج جمع المتوسطات في العمود الثالث 127 + 108 = 235 ، 108 + 107 = 215 ، هكذا (المجموع هنا لثمانية ، فصول كل عدد يمثل أربعة)
العمود الخامس متوسط الفصول الثمانية بقسمة كل قيمة في العمود الرابع على 8 مثل 235 ÷ 8 = 29.375
العمود الأخير بقسمة القيم الثانية في العمود الثاني (33) على القيمة الأولى في العمود الخامس (29.375) والناتج × 100 أي (33 ÷ 29.375)×100 = 112.34
النسبة الموسمية
المتوسط للفصول الثمانية المجموع المركزي المتحرك المجموع المتحرك لأربع فصول الأجور بالآف السنة والفصل 40
1997 Q1
33
Q2
98.723 29.375 235 127

29
Q3
93.023 26.875 215 108

25
Q4
74.667 28.125 225 107

21
1998 Q1
100.00 32.000 256 118

32
Q2
108.108 37.000 296 138

40
Q3
111.111 40.500 324 158

45
Q4
99.094 41.375 331 166

41
1999 Q1
97.264 41.125 329 165

40
Q2
164

39
Q3
44
Q4
نكون جدول جديد لترتيب النتائج في العمود الأخير من الجدول السابق لنحصل على القياس الموسمي المبين بالجدول التالي:
صف المتوسط نتج من مجموع القيمتين أعلاه (الفصلية) مقسوماً على 2 أي (74.667 + 99.094) ÷ 2 = 86.9 مقراً الناتج لرقم عشري واحد
المتوسط : من حيث لكل فصل 100 والمجموع للفصول الأربع 400 ولكن المجموع هنا 86.881 + 98.632 + 103.416 + 102.067 = 390.996 أقل من 400 لذا نضرب كل متوسط في 400 ÷ 390.996 ، نحصل على المعدل المطلوب كما مبين في الصف الأخير: 88.9 + 100.9 + 105.8 + 104.4 = 400
الفصــول السنة 4 3 2 1 93.023 98.723 1997 111.111 108.108 100.00 74.667 1998 97.264 99.094 1999 102.1 103.4 98.6 86.9 المتوسط 104.4 105.8 100.9 88.9 المعدل

يمكن إضافة هذا المعدل كدليل موسمي في الجدول السابق ومن ثم إضافة البيانات مخلصة من أثر الموسم وعليه نعيد صياغة الجدول الأول بإضافة عمودين عليه العمود الأول خاص بالدليل الموسمي للمعدل الذي حصلنا عليه لكل فصل والعمود الثاني للقيم: (القيمة لفعلية ÷ مقابل في العمود الجديد) × 100 كما يلي:
بيانات مخلصة من أثر الموسم الدليل الموسمي النسبة الموسمية
المتوسط للفصول الثمانية المجموع المركزي المتحرك المجموع المتحرك لأربع فصول الأجور بالآف السنة والفصل 45 88.9 40
1997 Q1
32.7 100.9 33
Q2
27.4 105.8 98.723 29.375 235 127

29
Q3
23.9 104.4 93.023 26.875 215 108

25
Q4
23.6 88.9 74.667 28.125 225 107

21
1998 Q1
31.7 100.9 100.00 32.000 256 118

32
Q2
37.8 105.8 108.108 37.000 296 138

40
Q3
43.1 104.4 111.111 40.500 324 158

45
Q4
46.1 88.9 99.094 41.375 331 166

41
1999 Q1
39.6 88.9 97.264 41.125 329 165

40
Q2
36.9 105.8
164

39
Q3
42.1 104.4 44
Q4
طريقة المتوسط العام:
في هذه الطريقة يستبعد أثر الموسم ويتم ذلك كما يلي ضمن المثال السابق (أعلاه) ومن الجدول الآتي:
المجموع 4 3 2 1
الفصل
السنة
127 25 29 33 40
1997
138 45 40 32 21 1998
164 44 39 40 41 1999
429 114 108 105 102
المجموع
35.75 38 36 35 34
المتوسط
أولاً: نوجد المتوسط العام ويساوي مجموع القيم الفعلية (الأصلية) مقسوماً على عددها أي: المتوسط العام = مجموع القيم الفعلية ÷ عددها
المتوسط العام = 429 ÷ 12 = 35.75
ثانياً: نوجد المتوسط الموسمي ويساوي مجموع قيم الموسم مقسوماً على عدد السنين أي: المتوسط الموسمي = مجموع قيم الموسم ÷ عدد السنين
المتوسط الموسمي للفصل الأول = مجموع قيم الفصل الأول في السنوات الثلاث ÷ 3
المتوسط الموسمي للفصل الأول = 102 ÷ 3 = 34 ، بالمثل يكون:
المتوسط الموسمي للفصل الثاني = 105 ÷ 3 = 35
المتوسط الموسمي للفصل الثالث = 108 ÷ 3 = 36
المتوسط الموسمي للفصل الرابع = 114 ÷ 3 = 38
ثالثاً: نوجد الدليل الموسمي لكل فصل أي: الدليل الموسمي للفصل = (المتوسط الموسمي للفصل ÷ المتوسط العام) × 100
الدليل الموسمي للفصل الأول = (المتوسط الموسمي للفصل ÷ المتوسط العام) × 100
الدليل الموسمي للفصل الأول = (34 ÷ 35.75) × 100 = 95.105
الدليل الموسمي للفصل الثاني = (35 ÷ 35.75) × 100 = 95.902
الدليل الموسمي للفصل الثالث = (36 ÷ 35.75) × 100 = 100.699
الدليل الموسمي للفصل الرابع = (38 ÷ 35.75) × 100 = 106.294
رابعاً: نوجد تخليص البيانات من أثر الموسم ويساوي ناتج قسمة كل قيمة من البيانات على الدليل الموسمي المقابل لها مضروباً × 100 أي:
نعيد كتابة الجدول السابق مع استبدال القيم للسنوات الثلاث بفصولها الأربع ( 12 قيمة) بقسمة كل منها على الدليل الموسمي المقابل مثلاً:
القيمة 40 لسنة 1997 الفصل 1 يكون: تخليص البيانات من أثر الموسم = (40 ÷ 95.105) × 100 = 42.06 ( القيم بالخلفية الخضراء)
نكرر السابق فنحصل على الجدول الآتي والخاص بتخليص البيانات من أثر الموسم بطريقة المتوسط العام:
4
106.294
3
100.699
2
95.902
1
95.105
الفصل
الدليل الموسمي للفصل السنة
25 29 33 40
1997
23.52 28.80 34.41 (40 ÷ 95.105) × 100 = 42.06
تخليص البيانات من أثر الموسم
45 40 32 21 1998
42.34 39.72 33.37 (21 ÷ 95.105) × 100 =22.08
تخليص البيانات من أثر الموسم
44 39 40 41 1999
41.40 38.73 41.71 (41 ÷ 95.105) × 100 = 43.31
تخليص البيانات من أثر الموسم
والجدول التالي تلخيص للجدول السابق:
تخليص البيانات من أثر الموسم بطريقة المتوسط العام
4 3 2 1
الفصل
السنة
23.52 28.80 34.41 42.06
1997
42.34 39.72 33.37 22.08 1998
44 38.73 41.71 43.31 1999
التنبؤ بالتغيرات الموسمية:
من خلال الأدلة الموسمية التي حصلنا عليها يمكننا التنبؤ بقيم في السنوات المستقبلية فعلى سبيل المثال ومن البيانات السابقة، إذا كنا نتوقع قيمة الأجور لسنة 2000 هي 43 بصورة إجمالية فيمكننا من خلال هذه القيمة التنبؤ بقيمة كل موسم لسنة 2000 بعد تبيان أثر الموسم السابق إيجاده.
حيث أن القيمة 43 إجمالية فيكون كل فصل 43 ÷ 4 ومن حيث الدليل الموسمي للفصل الأول هو 95.105 بعد ضرب القيمة الفعلية على المتوسط في 100 أي نأخذ قيمة المتوسط للموسم بالنسبة للمتوسط العام ( 34 ÷ 35.75 ) أي 0.95105.
التنبؤ للتغير الموسمي للموسم الأول لسنة 2000 = (متوسط الموسم ÷ المتوسط العام) × ( القيمة المتنبأ بها للسنة ÷ 4) أو
لتنبؤ للتغير الموسمي للموسم الأول لسنة 2000 = (الدليل الموسمي ÷ 100) × ( القيمة المتنبأ بها للسنة ÷ 4)
= ( 95.105 ÷ 100 ) × ( 43 ÷ 4)
= 0.95105 × 10.75
= 10.223
وبالتالي يكون لدينا الجدول الآتي:
نتائج التنبؤ بالتغيرات الموسمية لسنة 2000
القيمة المتنبأ بها الدليل الموسمي الفصل ( 95.105 ÷100 ) ×( 43 ÷ 4 ) = 10.223 95.105 الأول ( 95.902 ÷100 ) ×( 43 ÷ 4 ) = 10.310 95.902 الثاني ( 100.699 ÷100 ) ×( 43 ÷ 4 ) = 10.825 100.699 الثالث ( 106.294 ÷100 ) ×( 43 ÷ 4 ) = 11.427 106.294 الرابع

التعديل على التغير الموسمي:ـ
إذا عدنا للجدول الآتي والسابق تكوينه أعلاه:

الفصــول السنة 4 3 2 1 93.023 98.723 1997 111.111 108.108 100.00 74.667 1998 97.264 99.094 1999 102.1 103.4 98.6 86.9 المتوسط 104.4 105.8 100.9 88.9 المعدل

نجد أن قيم النسب الموسمية للفصل الأول والثاني لسنة 1997 ، الفصلين الثالث والرابع لسنة 1999 خارج المعطيات لعدم وجود معدل مركزي متحرك(لم يجري احتسابه لها) ، فمن الممكن تقدير قيمهم من الصيغة الآتية:
التقدير = (القيمة الموسمية الحقيقية ÷ القيمة القياسية الموسمية المقابلة) × 100
بالنسبة لتقدير القيمة للفصل الأول لسنة 1997 يكون:
التقدير لقيمة الأجور للموسم الأول المعدلة لسنة 1997 = (القيمة الموسمية الحقيقية للموسم ÷ القيمة القياسية الموسمية المقابلة) × 100
= ( 40 ÷ 88.9 ) × 100
= 44.99
التقدير لقيمة الأجور للموسم الثاني المعدلة لسنة 1997 = (القيمة الموسمية الحقيقية للموسم ÷ القيمة القياسية الموسمية المقابلة) × 100
= ( 33 ÷ 100.9 ) × 100
= 32.71

التقدير لقيمة الأجور للموسم الثالث المعدلة لسنة 999 = (القيمة الموسمية الحقيقية للموسم ÷ القيمة القياسية الموسمية المقابلة) × 100
= ( 39 ÷ 105.8 ) × 100
= 36.86

التقدير لقيمة الأجور للموسم الرابع المعدلة لسنة 1999= (القيمة الموسمية الحقيقية للموسم ÷ القيمة القياسية الموسمية المقابلة) × 100
= ( 44 ÷ 104.4 ) × 100
= 42.15




قديم 2012-02-29, 03:51 AM   #3
الـمــديـر الـعــــام
شمعة تحترق لتضئ لكم الطريق
الصورة الرمزية !!abushams!!

!!abushams!! غير متواجد حالياً
بيانات اضافيه
 تاريخ التسجيل: 12 - 4 - 2007
 رقم العضوية : 1
 مشاركاتي : 41,543
 أخر زيارة : 2014-08-08 (11:41 PM)
 بمـــعــدل : 15.42 يوميا
 زيارات الملف الشخصي : 13529
 فترة الأقامة : 2695 يوم
 معدل التقييم : !!abushams!! جديد
 الدولة : قلب حبيبي
 الجنس ~ : Male
لوني المفضل : Green
افتراضي تحليل التغيرات الدورية







التغيرات الدورية والتي سبق ذكرها والمتعلقة بالبيانات السنوية للظاهرة فبالتالي التأثير للتغير الموسمي لا يظهر هنا أي في بيانات السلسلة الزمنية للتغيرات الدورية في حين تتأثر بكل من الاتجاه العام والدورية والعرضية وفي الحالة التي تتكون منها السلسلة ببيانات فصلية لسنوات فيجب إزالة التأثير الموسمي بالإضافة للتأثيرات الأخرى الاتجاه العام والدورية والعرضية ونستخدم نموذج الضرب Y = T × C × I وبقسمة طرفي هذه المعادلة على Ŷ (سبق إيجادها بمعادلة الانحدار) حيث Ŷ = T فنحصل على:
Y ÷ Ŷ = C × I وكنسبة مئوية نقوم بالضرب في 100 للطرفين وهي النسبة الدورية لكون التأثرات العرضية I غير منتظمة فيمكن تجاهلها أي إننا قمنا بفصل عناصر السلسلة الزمنية الثلاثة لنصل للنسب الدورية (Cyclical relatives) كنسب من القيم الاتجاهية ولكوننا نحذف أثر الاتجاه العام فيسميها البعض بالبواقي الدورية النسبية (relative cyclical residuals ) المطلوب حسابها وإن استخدام C × I كتقريب للتغيرات الدورية مقبولاً في السلاسل الزمنية التي بياناتها سنوية ويمكن تحقق ذلك بأحد الطرق الآتية:
1) قسمة قيم السلسلة على قيم الاتجاه العام المقابل لكل منها والناتج يقسم على القياس الموسمي المقابل.
2) قسمة قيم السلسلة على قيمة القياس المسمي المقابل لها والناتج يقسم على قيمة الاتجاه المعني والمقابل لها.
3) ضرب قيمة الاتجاه في قيمة القياس الموسمي المقابل لنحصل على T.S وتعرف بالقيم الطبيعية ونقسم بعدها كل قيمة أصلية على القيمة الطبيعية المقابلة.
كل من هذه الطرق يعتمد على القياس الموسمي والمثال التالي يبين ذلك.
مثال:
الجدول التالي يبين إنتاج أحد المؤسسات خلال الفترة 1970 ــ 1978 والمطلوب إيجاد كل من خط الاتجاه العام ، والتغيرات الدورية بطريقة النسب الدورية وتمثلها بيانياً

1978 1977 1976 1975 1974 1973 1972 1971 1970 السنة 128 112 140 115 125 130 128 115 120 الإنتاج

الحل:
نكون جدول شامل للبيانات الخاصة بالمطلوب باعتبار قيم الإنتاج ووضع قيم X المناظرة للسنوات ليكون مجموعها صفر وأخرى لكل من XY k X2 وأخرى كما يلي:

( Y ÷ Ŷ ) × 100
Ŷ = 123.67 + 0.53 X X2 X Y Y X السنة 98.7 121.55 16 – 480 120 – 4 1970 94.2 122.08 9 – 345 115 – 3 1971 104.4 122.61 4 – 256 128 – 2 1972 105.6 123.14 1 – 130 130 – 1 1973 101.1 123.67 0 0 125 0 1974 92.2 124.20 1 115 115 1 1975 112.2 127.73 4 280 140 2 1976 89.4 125.26 9 336 112 3 1977 101.8 125.79 16 512 128 4 1978 60 32 1113 0 TOTAL

أولاً نوجد خط الاتجاه العام كما سبق ذكر ذلك حال مجموع x يساوي الصفر و بطريقة المربعات الصغرى كما ورد سابقاً في الصيغ:

∑XY
b = ــــــــــــــ
∑X2
32
b = ــــــــــــــ
60
b = 0.53
∑Y
a = ــــــــــــ
n
1113
a = ــــــــــــ
9
a = 123.67
Ŷ = 0.53 + 123.67 X
بالتعويض عن قيم X في المعادلة الاتجاهية Ŷ = 0.53 + 123.67 X نحصل على القيم الاتجاهية الناتجة توضع في عمود Ŷ وسنوجد هنا أحدها ولتكن الأولى:
القيمة الأولى = 123.67 + 0.53 × – 4 = 121.55 ونوجد باقي القيم كما هو مبين في الجدول أعلاه.
نوجد النسب الدورية بالتعويض في الصيغة المبينة في العمود الأخير من الجدول أعلاه وسنوجد هنا أحدها ولتكن الأولى:
القيمة الأولى = (120 ÷ 121.55) × 100 = 0.987 × 100 = 98.7 ونكمل ...
التمثيل البياني للنسب الدورية يبينها الشكل الآتي:


التنبؤ بالتغيرات الدورية:ـ
هناك ارتبط قوي بين التغيرات الدورية والحالة الاقتصادية العامة، وتتأثر السلاسل الزمنية بتوقيتها واتساعها فلذا فهي أكثر صعوبة بالتنبؤ بها عنه بالتنبؤ في الاتجاه العام والتغيرات الموسمية.
التنبؤ بالمؤشرات الاقتصادية الخاصة والعامة سواء في حالة الركود أو الانتعاش كالسلسلة الزمنية للإنتاج القومي الإجمالي، ومن السلاسل الزمنية المستخدمة كمؤشر إحصائي للتغيرات الدورية وذات العلاقة بالوضع الاقتصادي فمنها المؤشرات المتقدمة وتتضمن أسعار الأسهم العادية وتصاريح البناء وغيرها وقد تسبق في دورتها التجارية أوجه النشاط العامة في الاقتصاد، والمؤشرات المتزامنة التي تتجه في حركتها لأعلى أو لأسفل مع النشاط الاقتصادي وتتضمن الناتج القومي الإجمالي ومعدل البطالة وتتزامن التحولات الدورية لهذه السلاسل تقريباً مع التحولات الدورية للنشاط الاقتصادي، والمؤشرات المتأخرة كديون البيع والمصروفات الخاصة بالمصانع ويجب استخدام هذه المؤشرات بحرص لعدم انتظامها في توقيتها.
والتنبؤ بالتغيرات الدورية ومن ابسط الطرق إضافة أو إنقاص نسبة معينة من السلسلة باستغلال الفترة السابقة للحالية معتمدين على الوضع الاقتصادي من رواج أو ركود والصعوبة التي تواجه الوضع الاقتصادي من قبل العاملين عليه بعدم الوعي للتغيرات الآتية في الدورة التجارية والتي تسير في الاتجاه المعاكس للوضع الحالي والتوقع في الزيادة بنسبة معينة 5% مثلاً في السنة التالية يعتمد بالضرورة على الذي يمر بفترة الرواج والعكس صحيح فالنقص في المبيعات لشركة ما وبنسبة معينة 5% مثلاُ في حالة مرور النشاط يمر بفترة ركود.




قديم 2012-02-29, 03:21 PM   #4
مراقب عــــام
الصورة الرمزية الدرع الصاروخي

الدرع الصاروخي غير متواجد حالياً
بيانات اضافيه
 تاريخ التسجيل: 9 - 7 - 2007
 رقم العضوية : 266
 مشاركاتي : 42,148
 أخر زيارة : 2014-08-19 (09:51 PM)
 بمـــعــدل : 16.17 يوميا
 زيارات الملف الشخصي : 9949
 الإقامة : صنعاء
 فترة الأقامة : 2606 يوم
 معدل التقييم : الدرع الصاروخي جديد
 الدولة : اليمن
 الدولهـ :
Yemen
 الجنس ~ : Male
 MMS ~ :
MMS ~
لوني المفضل : Aqua
افتراضي رد: السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة الزمنية












قديم 2013-05-30, 10:17 PM   #5
.:: شمس جديد ::.
الصورة الرمزية dreemboy

dreemboy غير متواجد حالياً
بيانات اضافيه
 تاريخ التسجيل: 30 - 5 - 2013
 رقم العضوية : 67770
 مشاركاتي : 1
 أخر زيارة : 2013-06-02 (08:16 PM)
 بمـــعــدل : 0.00 يوميا
 زيارات الملف الشخصي : 26
 فترة الأقامة : 454 يوم
 معدل التقييم : dreemboy جديد
لوني المفضل : Cadetblue
افتراضي رد: السلاسل الزمنية Time series تحليل السلسلة الزمنية







شكرا جزيلا لك ووفقك الله وبارك فيك




 

الكلمات الدلالية (Tags)
الاتجاه, التغيرات, الزلزلة, الزمن, السموحة, العام, الفترة, variations, نموذج, طريقة

شباب التغيير rss aboshams froums جديد البرامج والانترنت والكمبيوتر وبرامج الصيانه والحماية rss abishams froums جديد الاناشيد الاسلامية الام بي ثري و mp3 جديد ساحة الجرافكس والتصميم والفوتوشوب والسويتش ماكس

الساعة الآن 06:05 AM.

Powered by vBulletin® Version 3.8.8 Beta 2
Copyright ©2000 - 2014, Jelsoft Enterprises Ltd.