000			02721nam a2200301Ia 4500
005			20250223033149.0
008			231030s9999 xx 000 0 und d
049			_aDeposit
082			_a519.5
097			_aM.Sc
099			_aCai01.18.04.M.Sc.2022.Ah.S
100			_aAhmed Ibrahim AbdElftah,
245			_aSome estimation methods for vector autoregression model / _cBy Ahmed Ibrahim AbdElftah ; Supervised by Sayed Meshaal Elsayed, Mohamed Reda Abonazel.
246			_aبعض طرق التقدير لنموذج متجه الانحدار الذاتي
260			_c2022.
502			_aThesis (M.Sc.)-Cairo University-Faculty of Graduate Studies for Statistical Research ,2022.
504			_aBibliography: p. 79-87.
520			_aتهدف هذه الرسالة إلى دراسة نموذج (VAR) وبعض طرق التقدير تحت افتراضات إحصائية مختلفة. تقدم هذه الرسالة ثلاث طرق تقدير لتقدير نموذج (VAR) وهم : تقدير الأماكنالأعظم (Maximum Likelihood Estimation) و تقدير ريدج (Ridge Estimation) وتقدير بايزي (Bayesian Estimation).استخدمنا دراسة محاكاة مونت كارلو لإجراء مقارنة بين سلوك طرق التقدير. تم إجراء المقارنة بين طرق التقدير بناءً على معيار التحيز (Bias) ومتوسط الخطأ التربيعي (MSE) للمعلمات ومعيار (AIC) ومعيار (BIC) ومتوسط الخطأ التربيعي (MSE) للنموذج للمقارنة بين طرق التقدير. كما تم تقدير بعض المتغيرات الاقتصادية في مصر (التضخم و التكوين الرأسمالي و الاستثمار الاجنبي المباشر) كتطبيق تجريبي لدراسة ومقارنة أداء مقدرات هذا النموذج. أظهرت نتائج دراسة محاكاة مونت كارلو أن قيم AIC و BIC و MSE لمقدر RVAR أصغر من قيم AIC و BIC و MSE لمقدر MLVAR و BVAR لجميع حالات المحاكاة. وبالتالي ، فإن مقدر RVAR أفضل من المقدرات الأخرى في جميع أحجام العينات المختلفة. علاوة على ذلك ، أكدت نتائج التطبيق التجريبي نتائج المحاكاة ، حيث أشارت إلى أن مقدر RVAR هو الأفضل
650			_aApplied Statistics
653			_aVector Autoregressive
700			_aSayed Meshaal Elsayed.
856			_uhttp://172.23.153.220/th.pdf
905			_aMohamady
942			_cTH _2ddc
999			_c165125 _d165125
336			_2rda content _atext
337			_2rdamedia _aUnmediated
338			_2rdacarrier _avolume