تمت في كلية الادارة والاقتصاد – جامعة بغداد , مناقشة رسالة الماجستير في تخصص الاحصاء للطالبة (فاطمـة حيـدر فاضـل) بأشراف أ. د. فــراس أحمـد محمـد عن رسالتها الموسومة (التنبـؤ للسلاســل الزمنيـة الموسميــة بأستعمـال النمـاذج الهجينـة مع تطبيــق عملـي )
أكتسبت السلاسل الزمنية أهمية كبيرة و طبقت بشكل واسع في شتى المجالات مثل المجالات الاقتصادية و المالية و الصحية و الأجتماعية ، والسلاسل الزمنية هي عبارة عن مجموعة من القياسات مسجلة وفق الزمن لتصف تغير الظاهرة و تعطي قيم محددة ، إذ تعد من الأساليب المهمة في التنبؤ بالمستقبل من خلال الفترات الماضية و السلوك الحالي للظاهرة.
ويعد التنبؤ في السلاسل الزمنية من الموضوعات المهمة في الأساليب الأحصائية و كافة المجالات الحيوية إذ يساعد الإدارات في التخطيط الأقتصادي و الأستراتيجي ولأتخاذ القرارات المستقبلية ، حيث يتم التنبؤ بالسلاسل الزمنية من خلال دراسة تطور الظاهرة المدروسة مع الزمن بحيث يظهر تأثير جميع العوامل المؤثرة في الظاهرة.
يهدف هذا البحث إلى تحسين التنبؤات بالسلاسل الزمنية الموسمية من خلال اعتماد الطرق والنماذج المنفردة أو اقتراح نماذج هجينة وكذلك إسلوب جديد لعمل الإنموذج الهجين وفق المعطيات الموجودة في البيانات ، ومقارنتهُ مع النماذج المنفردة والهجينة من خلال المقاييس الأحصائية (MAPE، MSE) لأختيار الإنموذج الافضل.
وقد توصلت الدراسة الى عدد من الاستنتاجات اهمها :
- أن السلاسل الزمنية المدروسة هي سلاسل غير مستقرة و تحتوي على مركبة الاتجاه العام .
- تم تشخيص الإنموذج الموسمي المضاعف هو الإنموذج الأفضل لتمثيل هذه البيانات حيث انه يمتلك اقل المقاييس (AIC , BIC , H.Q).
- من خلال المقارنة بين النماذج المنفردة الموضحة في جدول رقم (3-21) وجد تفوق في طريقة الشبكات العصبية الأصطناعية (شبكة ايلمان) على النماذج المنفردة ، إذ تمتلك اقل المقاييس الأحصائية (MSE , MAPE) و يليه في النماذج المنفردة طريقة هولت وينترز الموسمية المضاعفة.
- من خلال المقارنة بين النماذج الهجينة الموضحة في جدول رقم (3-27) وجد تفوق الإنموذج الهجين على النماذج الهجينة ، إذ يمتلك اقل المقاييس الأحصائية (MSE , MAPE).
ومن خلال الاستنتاجات التي توصلت اليها الدراسة قدمت الباحثة عدد من التوصيات اهمها :
- أستعمال الإنموذج الهجين () من الهيأة العامة للأنواء الجوية والرصد الزلزالي والجهات ذات العلاقة بالموضوع للتنبؤ المستقبلي للمعدلات الشهرية لدرجات الحرارة لمدينة بغداد إذ تفوق على بقية النماذج المدروسة لإمتلاكها الحد الادنى لهذه المقاييس (MSE , MAPE) .
- من النماذج المنفردة يمكن أستعمال طريقة الشبكات العصبية الأصطناعية (شبكة أيلمان) من الهيأة العامة للأنواء الجوية.
- من خلال نتائج التنبؤ نلاحظ ان اعلى معدل لدرجات الحرارة في مدينة بغداد كان في شهر تموز وفي شهر آب ، اي درجات الحرارة تزداد في هذه الأشهر ، لذلك من المتوقع ان يكون هنالك جفاف او انخفاض في منسوب المياه لنهري دجلة والفرات لذلك يجب أخذ الحذر و التدابير اللازمة من اجل تفادي هذه المشكلة لأن ذلك يؤثر على القطاع الزراعي بالأضافة الى تأثيرات آخرى مثل انقطاع مياه الشرب ، لذلك نوصي وزارة الموارد المائية ان يكون لديها خزين مائي مناسب لتفادي هذه المشاكل في هذه الأشهر.
- و من خلال نتائج التنبؤ نلاحظ ان ادنى معدل لدرجات الحرارة في مدينة بغداد كان في شهر كانون الاول و في شهر كانون الثاني ، و غالباً ما يتزايد الطلب على الطاقة الكهربائية في هذه الأشهر بشكل قد يتعدى الأمكانيات المتاحة من الطاقة ، لذلك نوصي وزارة الكهرباء بالأخذ بنظر الاعتبار هذه النتائج والأستفادة منها في زيادة تجهيز الطاقة الكهربائية في الأشهر التي تشهد اعلى ارتفاع بمعدلات درجات الحرارة و أيضاً الأشهر التي تشهد ادنى انخفاض بمعدلات درجات الحرارة .