ما هو نموذج بوكس جنكينز؟
Box-Jenkins Model هو نموذج رياضي مصمم للتنبؤ بنطاقات البيانات استنادًا إلى المدخلات من سلسلة زمنية محددة. يمكن لـ Box-Jenkins Model تحليل العديد من أنواع مختلفة من بيانات السلاسل الزمنية للتنبؤ.
منهجيته يستخدم الاختلافات بين نقاط البيانات لتحديد النتائج. تتيح المنهجية للنموذج تحديد الاتجاهات باستخدام الانتهاك التلقائي والمتوسطات المتحركة والتفاضل الموسمي لتوليد التنبؤات. تعد نماذج المتوسط المتحرك للإنحدار التلقائي (ARIMA) نموذجًا من طراز Box-Jenkins. يمكن استخدام المصطلحات ARIMA و Box-Jenkins Model بالتبادل.
الماخذ الرئيسية
- نموذج Box-Jenkins هو منهجية للتنبؤ تستخدم دراسات الانحدار. تُستخدم المنهجية على أفضل وجه كتوقع محسوب على الكمبيوتر استنادًا إلى انحدار بيانات السلاسل الزمنية. إنه الأنسب للتنبؤ في غضون أطر زمنية تبلغ 18 شهرًا أو أقل. تتم حسابات ARIMA باستخدام أدوات متطورة مثل البرامج الإحصائية القابلة للبرمجة بلغة برمجة R.
فهم نموذج بوكس جنكينز
تستخدم Box-Jenkins Models للتنبؤ بمجموعة متنوعة من نقاط البيانات المتوقعة أو نطاقات البيانات بما في ذلك بيانات الأعمال وأسعار الأمان المستقبلية.
تم إنشاء نموذج Box-Jenkins من قبل عالمين رياضيين هما George Box و Gwilym Jenkins. ناقش عالم الرياضيات المفاهيم التي تشكل هذا النموذج في منشور صدر عام 1970 بعنوان "تحليل السلاسل الزمنية: التنبؤ والتحكم".
قد تكون تقديرات معلمات نموذج Box-Jenkins معقدة للغاية. لذلك ، على غرار نماذج الانحدار في السلاسل الزمنية الأخرى ، عادةً ما يتم تحقيق أفضل النتائج من خلال استخدام البرامج القابلة للبرمجة. نموذج Box-Jenkins هو الأفضل بشكل عام للتنبؤ على المدى القصير لمدة 18 شهرًا أو أقل.
منهجية بوكس جنكينز
يعد Box-Jenkins Model أحد نماذج تحليل السلاسل الزمنية المتعددة التي سيواجهها أحد المتنبئين عند استخدام برنامج التنبؤ المبرمج. في العديد من الحالات ، ستتم برمجة البرنامج تلقائيًا لاستخدام أفضل منهجية للتنبؤ بالاستناد إلى بيانات السلاسل الزمنية التي سيتم التنبؤ بها. يُذكر أن Box-Jenkins هي الاختيار الأفضل لمجموعات البيانات التي تكون مستقرة في الغالب مع تقلبات منخفضة.
يتنبأ نموذج Box-Jenkins بالبيانات باستخدام ثلاثة مبادئ ، الانتهاك التلقائي ، المتوسط التفاضلي والمتحرك. تُعرف هذه المبادئ الثلاثة باسم p و d و q على التوالي. يستخدم كل مبدأ في تحليل Box-Jenkins ويظهر معًا بشكل جماعي كـ ARIMA (p، d، q).
تختبر عملية الانتهاك الذاتي (ع) البيانات لمعرفة مستوى ثباتها. إذا كانت البيانات المستخدمة ثابتة ، فيمكنها تبسيط عملية التنبؤ. إذا كانت البيانات المستخدمة غير ثابتة ، فسوف تحتاج إلى تمييز (د). يتم اختبار البيانات أيضًا لمدى ملاءمتها المتحركة والذي يتم في جزء q من عملية التحليل. بشكل عام ، يعد التحليل الأولي للبيانات إعداده للتنبؤ بتحديد المعلمات (p و d و q) التي يتم تطبيقها لتطوير التنبؤ.
التنبؤ بأسعار الأسهم
استخدام واحد لتحليل نموذج Box-Jenkins هو التنبؤ بأسعار الأسهم. عادةً ما يتم بناء هذا التحليل وترميزه من خلال برنامج R. ينتج عن التحليل نتائج لوغاريتمية يمكن تطبيقها على مجموعة البيانات لإنشاء الأسعار المتوقعة لفترة زمنية محددة في المستقبل.
