تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة رسالة الماجستير الموسومة ( استعمال طريقة Lasso في تقدير معالم انموذج انحدار ذاتي AR(p) مع التطبيق) في تخصص الاحصاء للطالبة ( رنيـن رافـد محـي الدين) بأشراف أ.د فـراس احمـد محمـد
حيث تهدف هذه الدراسة للوصول الى نموذج سلسلة زمنية اكثر كفاءة من النموذج الاعتيادي من خلال إستبعاد الارتدادات التي ليس لها تأثير معنوي في النموذج ، وهذا يُحسن النماذج الإحصائية، التي يمكن رؤيتها ليس فقط في التنبؤ ولكن أيضًا في تفسير النموذج وتقليل العمليات الحسابية .كما يلعب إختيار المتغيرات دوراً مهمًا في النمذجة الإحصائية عندما يكون هناك عدد معين من المتغيرات ذات الأهمية في النموذج من خلال التاثيرات ذات الارتداد العالي مثل التاثيرات الدورية .
وقد توصلت الدراسة الى عدد من الاستنتاجات اهمها:
- افضل انموذج وخلال 5 مراتب الاولى ، هوانموذج AR(5) ، كونه اعطى أقل قيمة للمعايير الثلاثة ,AIC,BIC HQIC .
- من خلال ملاحظتنا للتشخيص الاولي للنموذج للخمس المراتب الاولى ، كانت اعلى رتبة هي الرتبة الافضل ، مما يستدعي الى زيادة عدد الرتب للبحث عن زيادة في الدقة ، لذلك تم البحث عن الرتبة الافضل وصولاً الى 65 ازاحة حيث كانت هي الافضل.
- عدد الازاحات عالية جداً والتي ممكن قد تحتوي على ارتدادات غير معنوية لذلك تم تطبيق انموذج لاسو وتم ازاحة (56) ارتدات غير معنوي من المراتب للحصول على نموذج كان الافضل من نموذج AR(5).
- بأستخدام طرائق لاسو Lasso تم التوصل الى أن انموذج لاسو التكيفي المزدوج Double Adaptive Lasso هو الافضل من بين النماذج الاربعة كونه يعطي اقل قيمة نسبية بأستعمال مقاييس الدقة RMSE و MAPEوعدد الارتدادات المعنوية له هو (6) ، كما انه كان الافضل بالمقارنة بأنموذج AR(5) بأستخدام بمقياس الدقة RMSE وMAPE .
ومن خلال الاستنتاجات التي توصلت اليها الدراسة قدمت الباحثة عدد من التوصيات اهمها :
- استخدام طرائق لاسو المعتمدة في البحث لتحسين اداء البيانات التي لها تأثير ارتداد عالي .
- استخدام معايير احصائية اخرى ، لغرض تحديد معلمة الجزاء(∝)
- استخدام طرائق الذكاء الاصطناعي لتحسين اداء نماذج السلاسل الزمنية ذات الرتب العالية.
- توسيع العمل ليشمل نظام متعدد المتغيرات مخرج واحد MISO
- نوصي الباحثين ، بأجراء دراسات مستقبلية تشمل تحسين اداء البيانات ذات الارتدادات العالية في الاسواق المالية منها ، قطاع الاتصالات ، قطاع الصناعة ، قطاع الخدمات وغيرهم .