تمت مناقشة رسالة الماجستير في الاحصاء للطالبة ( بريدة برهان كاظم ) عن رسالتها الموسومة ( التنبؤ باستعمال نماذج الانحدار الذاتي العامة المشروطة بعدم تجانس التباين GARCH الموسمية مع تطبيق عملي ) ، وتألفت لجنة المناقشة من الاعضاء الافاضل :
• الاستاذ الدكتورة سلمى ثابت – كلية الادارة والاقتصاد / الجامعة المستنصرية : رئيساً.
• الاستاذ المساعد الدكتور فراس احمد محمد – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد : عضواً.
• الاستاذ المساعد بيداء اسماعيل عبد الوهاب – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد : عضواً.
• الاستاذ المساعد الدكتور فارس طاهر حسن – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد : مشرفاً.
وكان الخبير العلمي هو الاستاذ المساعد الدكتور انكلين انترانيك – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة المستنصرية ، والخبير اللغوي هو الاستاذ المساعد الدكتورة تغريد فاضل عباس – كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد.
مما لا شك فيه ، تحظى نماذج GARCH) ) بالفاعلية والشعبية الكبيرة في نمذجة البيانات الاقتصادية والمالية ، أذ تسمح للتباين المشروط بالتغير عبر الزمن ، مما يجعلها أكثر واقعية لعالم الاقتصاد.
و تتوفر ميزة أخرى مهمة في عالم الاقتصاد ، ممثلة بالموسمية ، التي توجد في البيانات عالية التردد مثل السلاسل اليومية ، التي يمكن ملاحظتها في البيانات الحقيقية لأسعار صرف الدينار مقابل الدولار ، وذلك لوجود عدم تجانس موسمي مشروط يظهر بوضوح في هذه البيانات ، وبالتالي يتم التعامل مع هكذا نوع من البيانات باستعمال نماذج الانحدار الذاتي المعممة المشروطة بعدم تجانس التباين الموسمية المضاعفة (SGARCH) ، لأنها أثبتت فاعليتها بالتعبير عن ظاهرة الموسمية على العكس من نماذج GARCH)) التي لا تحتوي على المركبة الموسمية . من هنا كان هدف البحث التوصل لأفضل أنموذج يمثل البيانات الموسمية مع أثبات فاعلية الأنموذج الموسمي وتفضيله على الأنموذج الاعتيادي . فقد تم استعمال الاختبارات للكشف عن وجود الموسمية في البيانات أولا ، بعد ذلك تم تشخيص وجود مشكلة عدم التجانس مرورا بمرحلة التقدير باستعمال طريقة الامكان الاعظم الشرطية وعلى افتراض التوزيع الطبيعي للأخطاء ، ثم تحديد رتبة الأنموذج الملائم باستعمال عدد من المعايير الخاصة ، وصولا الى مرحلة التنبؤ باستعمال طريقتين للتنبؤ الاولى تتمثل بالتنبؤ ضمن العينة التي كان الهدف منها الاستدلال الى كفاءة الأنموذج المفضل والثانية طريقة التنبؤ خارج العينة أي التنبؤ بالقيم المستقبلية.
وقد تبين من خلال مراحل التطبيق على بيانات الدراسة أن أفضل أنموذج للتنبؤ بالتقلبات هو .(SGARCH (1,0)(1,0))