Abstract:
تناولت هذه الدراسة استخدام نماذج بوكس – جنكنز للتنبؤ في السلاسل الزمنية للمحاصيل الرئيسة في سوق محاصيل الأبيض، وتم التطبيق على بيانات القطاع الزراعي السوداني في سوق محاصيل الأبيض ممثلة في السلسلة الزمنية لإنتاج الصمغ العربي والسمسم والفول السوداني والكركديه وحب البطيخ للفترة الزمنية (1960-2012 م).
وهدفت الدراسة لإبراز العلاقة مابين الأساليب المستخدمة في التنبؤ في السلاسل الزمنية ودقة التنبؤات المتحصل عليها، ومدى تأثير التغيرات التي تطرأ على السلاسل الزمنية ودرجة العشوائية واللاخطية في البيانات على أداء هذه الأساليب.
وتميزت هذه الدراسة عن الدراسات السابقة في تناولها لموضوع التنبؤ في السلاسل الزمنية من أوجه مختلفة تمثلت في الآتي:
- تناولت الدراسة نوعية البيانات كعامل رئيسي في تحديد الأسلوب المتبع للتنبؤ.
- تأثيرات التغيرات المختلفة وخاصة التغيرات العشوائية على نتائج نماذج التنبؤ.
- تأثير عدم ثبات التباين على دقة التنبؤ المتحصل عليه من النموذج المستخدم.
- استعراض أهم حزم البرامج المستخدمة في التنبؤ.
وتمثلت أهم نتائج هذه الدراسة في الآتي:
1- النماذج:
نماذج بوكس – جنكنز لسلسلة الصمغ العربي ARIMA(1,1,0)، السمسم (ARIMA (1,1,0، الفول السوداني ARIMA (0,1,1)، الكركديه ARIMA (0,0,1)، حب البطيخ ARIMA (1,1,0).
2- تحققت فرضية البحث المتضمنة كون السلاسل المدروسة سلاسل مستقرة لبعض السلاسل قيد البحث وعدم تحقق الفرضية لبعض السلاسل الأخرى.
3- تحققت فرضية البحث المتضمنة إنه تم استخدام طرق تنبؤ حديثة مثل طريقة بوكس جنكنز للتنبؤ بالإنتاج الزراعي في السودان.
4- تحققت فرضية البحث المتضمنة إنه تم استخدام حزم برامج إحصائية حديثة لعملية التنبؤ بالإنتاج الزراعي في السودان مثل برنامج Spss وبرنامج Minitab .
ويمكننا على ضوء هذه النتائج أن نوصي بالاتي:
1- نوصي باعتماد النماذج المقترحة في البحث من فبل الجهات المختصة في منطقة البحث.
2- ضرورة اهتمام الجهاز المركزي للإحصاء والمراكز البحثية بتحليل السلاسل الزمنية في المجالات المختلفة خاصة المجال الزراعي والمحاصيل الزراعية لما لها من أهمية اقتصادية تستلزم وصف الظاهرة المدروسة والتنبؤ بها مستقبلياً.
3- نوصي بتطبيق هذا البحث على مناطق أخرى من البلاد وإجراء المقارنة بينها.
4- إمكانية تعميم فكرة هذه الدراسة في مجالات تطبيقية أخرى عديدة. واستخدام أساليب تنبؤ مختلفة مثل أسلوب بييز والشبكات العصبية مع المقارنة بينها واختيار ما يلاءم طبيعة البيانات.
