000			10733namaa22004211i 4500
003			OSt
005			20250223033314.0
008			241017s2023 |||a|||fr|m|| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a519
092			_a519 _221
097			_aM.Sc
099			_aCai01.18.04.M.Sc.2023.Ha.S
100	0		_aHadeer Khalid Mohamed Abdelhamid, _epreparation.
245	1	0	_aStudying the Performance of Serial Correlation and Heteroskedasticity Tests in Regression Models / _cby Hadeer Khalid Mohamed Abdelhamid ; Supervised by Prof. Salah Mahdy Mohamed, Assoc. Prof. Mohamed Reda Abonazel
246	1	5	_aدراسة اداء اختبارت الارتباط الذاتى وعدم التجانس فى نماذج الانحدار /
264		0	_c2023.
300			_a141 leaves : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023.
504			_aBibliography: pages 113-119.
520			_aRegression is one of the most important statistical tools used in many different disciplines. The regression analysis has a set of assumptions that must be verified, some assumptions are violated, and as a result, many problems appear. This thesis discusses two important problems that occur because of the violating of some assumptions, namely Serial Correlation and Hetroskedasticity problems in the linear regression model. This study is different in many aspects from other studies, we will introduced the causes of serial correlation and hetroskedasticity problems and the consequences of these problems. Also presented serial correlation and hetroskedasticty tests that help us to discover the problems, adding to show ARCH and GARCH as a model and Test. We will compare between the performance of serial correlation tests and hetroskeastiicity tests based on the power for each test. The Monte Carlo simulation study and empirical applications are conducted to compare between the performances of serial correlation tests and hetroskedasticty tests and know which test has the best performance. For serial correlation tests, DW test has the best performance in the case of (the model without lagged dependent variable). While BG test has the best performance in the case of (the model with lagged dependent variable). For hetroskedasticity tests, GQ, Glesjer, HMC tests have the best performance for different type of hetroskedasticity. The applications results confirmed the simulation studies results
520			_aتحليل الانحدار هو أداة إحصائية تستخدم لتقدير العلاقات بين مجموعة من المتغيرات (المتغيرالتابع وواحد او اكثر من المتغيرات المستقلة) ، وهو من أهم الأدوات الإحصائية التي تستخدم في العديد من التخصصات المختلفة مثل التمويل والاستثمار وغيرها من المجالات. هناك عدة أنواع من تحليل الانحدار مثل الانحدار الخطي والانحدار غير الخطي. نماذج الانحدار الخطي هي الأكثر شيوعًا. بينما نماذج الانحدار غير الخطي تستخدم البيانات الأكثر تعقيدًا حيث تكون العلاقة بين المتغيرات غير خطية هناك عدة فروض لنموذج الانحدار يجب التحقق منها ، وفي حالة عدم تحقق احدي هذه الفروض تظهر العديد من المشكلات من بينها مشكلة الارتباط الذاتي الناتجة عن عدم تحقق فرض استقلال الاخطاء ومشكلة عدم التجانس التي تحدث بسبب عدم تحقق فرض ثبات التباينات. تناولنا في هذه الرسالة تعريف تحليل الانحدار و فروض نموذج الانحدار الخطي ، ثم عرضنا مشكلتي (الارتباط الذاتي وعدم التجانس) والأسباب والنتائج وطرق الكشف وطرق التعامل مع المشكلتين المذكورتين. قدمنا أيضًا بعض اختبارات الارتباط الذاتي واختبارات عدم التجانس. ناقشنا ايضا الانحدار الذاتي الشرطي (ARCH) كنموذج واختبار. و أيضًا الانحدار الذاتي الشرطي المعمم (GARCH) كنموذج واختبار. تم إجراء دراستين محاكاة لمونتو كارلو على النحو التالي: دراسة المحاكاة الاولي لدراسة اداء اختبارات الارتباط الذاتي ، والمحاكاة الثانية لدراسة اداء اختبارات عدم التجانس ومعرفة اي الاختبارات لديها افضل اداء. من خلال دراسة المحاكاة الأولى قمنا بتطبيق ستة اختبارات للارتباط الذاتي في نموذج الانحدار في حالتي عدم وجود متغير تابع في فترة تباطؤ وفي حالة وجود متغير تابع في فترة تباطؤ للمقارنة بين أدائهم بناء على حساب قوة الاختبار (power of the test). هذه الاختبارات هي: Durbin Watson (DW), Runs, Box-Pierce (BP), Ljung-Box (LB), Breusch-Godfrey (BG) and Arch. وجدنا ان اختبار DW كان الافضل في حالة عدم وجود متغيرتابع في فترة تباطؤ وفي حالة وجود متغيرتابع في فترة تباطؤ كان اختبار BG هو الافضل. أيضًا ، بالنسبة لدراسة المحاكاة الثانية ، قدمنا ثمانية اختبارات لعدم التجانس في ستة انواع من عدم التجانس للمقارنة بين أدائهم بناء على حساب قوة الاختبار (power of test). هذه الاختبارات هي: Goldfeld-Quandt (GQ), park, Glesjer, Harvey-Godfrey (HG), Harrison-McCabe (HMC), Breusch-Pagan (BP), White and Arch test. من خلال هذه المحاكاة وجدنا ان اختباري Glesjer, HMC لديهم افضل اداء وذلك في النوع الاول من عدم التجانس بينما في الخمس انواع الاخري كان اختباري GQ, HMC هما الافضل. كما تم استخدام تطبيقين لبيانات حقيقية. التطبيق الاول من البيانات كان عن مؤشر الذكاء الأصطناعي العالمي ((Global Al Index في 62 دولة. والتطبيق الثاني من البيانات كان عن مؤشر السعادة(Happiness Index) لمجموعة من الدول في عام 2019. وكانت نتائجها تتفق مع نتائج دراسة المحاكاة تم تقسيم فصول هذه الرسالة علي النحو التالي: الفصل الاول: الارتباط الذاتي وعدم التجانس في نماذج الانحدار في هذا الفصل تم عرض مقدمة عن الانحدار ونموذج الأنحدار الخطي وفروضه كما قمنا بعرض مشكلتين من مشاكل نماذج الانحدار وهما مشكلة الأرتباط الذاتي ومشكلة عدم التجانس وأسباب كل مشكلة والنتائج المترتبة علي وجودها وايضا طرق اكتشاف كل مشكلة وطرق علاجها. الفصل الثاني : إختبارات الارتباط الذاتي وعدم التجانس يتناول هذا الفصل اختبارات الارتباط الذاتي واختبارات عدم التجانس في نماذج الانحدار. حيث تم عرض ستة اختبارات لمشكلة الارتباط الذاتي وثمانية اختبارات لمشكلة عدم التجانس. وايضا تناولنا في هذا الفصل نموذج التباين الشرطي ARCH واختبار ARCH و نموذج التباين الشرطي المعمم GARCH واختباره. الفصل الثالث : دراسة المحاكاة للارتباط الذاتي (Simulation Study for Serial Correlation) يوضح هذا الفصل المنهجية المستخدمة في هذه الدراسة حيث تم عمل دراسة محاكاة باستخدام برنامج R وكان الهدف من هذه المحاكاة المقارنة بين اداء اختبارات الأرتباط الذاتي لمعرفة أفضل الأختبارات بناء علي قوة الأختبار (Power of the tests). الفصل الرابع : دراسة المحاكاة لعدم التجانس (Simulation Study for Hetroskedasticity) يوضح هذا الفصل المنهجية المستخدمة في هذه الدراسة واستخدمنا برنامج R في هذه المحاكاة وكان الهدف منها المقارنة ايضا بين اداء إختبارات عم التجانس وتحديد افضل الاختبارات بناء علي قوة الاختبار(Power of the test). الفصل الخامس : التطبيق العملي (Empirical Applications) تم استخدام نوعين مختلفين من البيانات للتطبيق والتحقق من النتائج التي توصلنا اليها من خلال دراسة المحاكاة. حيث قمنا بتطبيق اختبارات الارتباط الذاتي واختبارات عدم التجانس في التطبيقين. الفصل السادس : النتائج والتوصيات يعرض هذا الفصل ملخص ماتم عرضه في الرسالة وماتوصلنا اليه من نتائج وملاحظات كما يعرض بعض التوصيات المقترحة فيما يخص مشكلتي الارتباط الذاتي وعدم التجانس في نماذج الإنحدار وكذلك بعض الأفكار التي يمكن مناقشتها في أي دراسات مستقبلية.
530			_aIssued also as CD
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		7	_astatistics _2qrmak
653		0	_aRegression _aSerial Correlation problem _aHetroskedasticity problem _aDW test _aBG test _aGQ TEST
700	0		_aSalah Mahdy Mohamed _ethesis advisor.
700	0		_aMohamed Reda Abonazel _ethesis advisor.
900			_b01-01-2023 _cSalah Mahdy Mohamed _cMohamed Reda Abonazel _UCairo University _FFaculty of Graduate Studies for Statistical Research _DDepartment of Applied Statistics and Econometrics
905			_aEman _eHuda
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c168452