شهدت كلية الادارة والاقتصاد مناقشة اطروحة الدكتوراه الموسومة (استخدام النماذج الهجينة المستندة الى التحويل المويجي للتنبؤ بالسلاسل الزمنية مع تطبيق عملي ) في تخصص الاحصاء للطالبة (بريدة برهان كاظم)

 

يهدف البحث الى تحسين دقة التنبؤ ولأنً الطرق الاساسية المستخدمة للتنبؤ هي الَذي يُعد طريقة فعالة للتنبؤ بالسلاسل الزمنيةARIMA الاساليب الاحصائية التقليدية مثل تحليل الانحدار و،GARCH , EGARCH ) الخطية ونماذج الانحدار الذاتي المشروطة بعدم تجانس  التباين والَتي أثبتت قدرتها كطريقة فعالة للتنبؤ للتنبؤ بالسلاسل الزمنية غير الخطية ،بالاضافة (GJR-GARCH

ومقارنة النتائج مع النماذج  (SVR, LS-SVRM, KELM, RBFNN, RNN, LSTM) وهي التقليدية للوصول الى نموذج يمكن الاعتماد عليه للتنبؤ.واستندت المقارنة بين النماذج على معايير دقة التنبؤ. MSE, MAE ولتحقيق هدف الدراسة تم التطبيق على اسعار الصرف اليومية لليوان الصيني مقابل الدولار الامريكي للفترة من (٢٠١٥ الى ٢٠٢٢).تم تحليل السلسلة الزمنية لأسعار الصرف الى معاملاتها التقريبية والتفصيلية الى  تتكون بيانات الدراسة.(MODWT) ثلاثة مستويات بإستخدام التحويل المويجي المنفصل الاقصى المتداخل من ٢٠٥٠ مشاهدة يومية من ٥ يناير ٢٠١٥ الى ١١ نوفمبر٢٠٢٢. وتوصلت الدراسة الى أنه ومن خلال ARIMA-GJR-GARCH الجمع بين نهج المويجات ونماذج السلاسل الزمنية الكلاسيكية أي نموذج  وتقنيات الذكاء الاصطناعي لمحاولة تحسين عملية التنبؤ الى حد ملحوظ  لوحظ ومن خلال  المقارنة تفوق على النموذج التقليدي والنماذج المنفردة من حيث معياري (ARIMA-GJR-GARCH  -LSTM).MAEو MSE

 

توصل البحث الى عدة توصيات منها اقتراح اسلوب جديد للدمج بين نتائج التنبؤات من خلال توظيف نموذج الانحدار اللاخطي بدلا من اعتماد الدمج التقليدي ومن ثم اجراء المقارنة بين كل من الدمج التقليدي والدمج المقترح، ليتضح من خلال المقارنة أنَ اسلوب الدمج المقترح قد تفوق على الدمج التقليدي.