استخدام تحلیل السلاسل الزمنیة متعددة المتغی ا رت لبناء نموذج احصائي لانتاج الكهرباء ومنسوب النیل في السودان

Abstract

تحلیل السلاسل الزمنیة متعددة المتغی ا رت لبناء نموذج احصائي لانتاج الكهرباء ومنسوب النیل في السودان أمل السر الخضر عبد الرحیم* و عادل موسى یونس amalalsir@gmail.com : *جامعة السودان للعلوم والتكنولوجیا – كلیة العلوم – قسم الإحصاء التطبیقي، ایمیل RECEIVED: 2/6/2013 ACCEPTED: 31/12/2013 ABSTRACT This study aimed to identify the suitable model for describing data related to the production of electricity and Nile water level from (1 june 2009- 31 july 2009), by using multivariate time series analysis which is used in forecasting. The data use is the The hypotheses of the study are the following, bivariate time series is non stationary, autoregressive models is unsuitable for the study time series. The analysis showd the following results: The time series of electrictey production is non stationary, time series of Nile water level is non stationary, the two series becomes stationary after taking the first differences, the bivariate vector, autoregressive model of order one is the adequate for describing bivariate time series and using bivariate time series gives more accuracy of forecasts. المستخلص تهدف هذه الدراسة إلى معرفة النموذج المناسب لوصف كمیة الطاقة الكهربائیة المنتجة في السودان ومستوى 31 یولیو 2009 ) بواسطة نموذج واحد یشملها معا وذلك باستخدام تحلیل - النیل في الفترة ( 1 ی ونیو 2009 السلاسل الزمنیة متعددة المتغیرات ومن ثم استخدامه في التنبؤ. ومن فرضیات الدراسة أن السلسلة الزمنیة ثنائیة المتغیرات غیر مستقرة ، وأن نماذج الانحدار الذاتي المتعدد لا تمثل النموذج المناسب للسلسلة الزمنیة المدروسة. ومن نتائج التحلیل أن السلسله الزمنیة لانتاج الكهرباء غیر ساكنه، والسلسله الزمنیة لمنسوب النیل غیر ساكنه، تحقق السكون في السلسلتین الزمنیتین بعد اخذ الفرق الاول، كما أن نموذج الانحدار الذاتي من الرتبه الاولى للسلسله الزمنیة ثنائیة المتغیرات هو النموذج الملائم لوصف البیانات، كما امكن استخدام هذا النموذج الساكن في التنبؤ لانه یعطي دقه اكبر. KEYWORDS: Bivariate Time series, Box – Jenkins Models, Stationary, and Unit circle, Forecasting. المقدمة تعتبر نماذج بوكس – جینكز من أهم النماذج المستخدمة فى تحلیل السلاسل الزمنیة ، لأنها توفر است ا رتیجیات التحلیل للسلاسل الزمنیة عبر م ا رحلة المختلفة، تتناول هذه الد ا رسة تحلیل السلاسل الزمنیة متعددة المتغی ا رت بالتطبیق على بیانات