التنبؤ بحصيلة الإيرادات الجمركية في ضوء انتشار وباء كوفيد -19 باستخدام نماذج ARIMA وطرق التمهيد الأسي في ليبيا

المؤلفون

  • محمد عبد السلام حسين ميلاد تحليل البيانات والحاسوب، كلية الاقتصاد والتجارة، جامعة المرقب - ليبيا

DOI:

https://doi.org/10.59743/aujas.v6i4.961

الكلمات المفتاحية:

التنبؤ، التمهيد الأسي، ARIMA، تحصيل الإيرادات الجمركية، وباء COVID-19.

الملخص

يعد التنبؤ بالقيم المستقبلية للمتغيرات الاقتصادية من أكثر المهام أهمية للحكومات، ولا سيما القيم المتعلقة بتحصيل الإيرادات الجمركية التي يجب التنبؤ بها بكفاءة حيث أن الحاجة إلى تخطيط كبير في هذا القطاع. إن الهدف الرئيسي من هذه الورقة البحثية هو تحديد نموذج إحصائي مناسب للسلاسل الزمنية التي تتنبأ بتحصيل الإيرادات الجمركية خلال جائحة COVID-19 الحالية في ليبيا. ويتعلق القرار خلال هذه الدراسة بشكل أساسي بنموذج ARIMA، وطرق التمهيد الأسي البسيطة والاتجاه الخطي لبراون. تغطي البيانات التي تم الحصول عليها 108 مشاهدة، بدءًا من الأسبوع الأول من الشهر السادس من عام 2019 إلى الأسبوع الأخير من الشهر الثامن من عام 2021. استنادًا إلى نتائج التنبؤ بالدراسة الحالية، تم الكشف على أن نموذج ARIMA (0,1,1) قدم المزيد من المعلومات الاحتمالية التي تعمل على تحسين التنبؤ بحجم تحصيل الإيرادات الجمركية في ضوء وباء COVID-19. ووفقًا لهذا النموذج، فالبحث يتوقع أن حجم تحصيل الإيرادات الجمركية في الفترة الجديدة في الأسابيع الثمانية أو الشهرين القادمين، ستزداد. في هذه الدراسة، يعد نموذج ARIMA وطرق التنعيم الأسية نماذج خطية تستند إلى ردود الفعل على تحصيل الإيرادات الجمركية بسبب انتشار وباء COVID-19 في العالم. علاوة على ذلك، يمكن مقارنة أداء التنبؤ بين النماذج الخطية وغير الخطية في الدراسات المستقبلية.

المراجع

Alzahrani, S.I., I.A. Aljamaan, and E.A. Al-Fakih, Forecasting the spread of the COVID-19 pandemic in Saudi Arabia using ARIMA prediction model under current public health interventions. Journal of infection and public health, 2020. 13(7): p. 914-919. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiph.2020.06.001

Milad, M.A.H., Forecasting the Volume of Customs Revenue Collection in Light of the COVID-19 Pandemic in Libya. The Covid-19 pandemic conference: the reality and the economic and political perspectives in the Mediterranean countries, 2020: p. 96-108.

Liu, Comparison of regression and ARIMA models with neural network models to forecast the daily streamflow of White Clay Creek. 2011: University of Delaware.

Brown-Smoothing, R., Forecasting and Prediction of Discrete Time Series. Engelwood Cliffs, New York, 1963.

Winters, P.R., Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management science, 1960. 6(3): p. 324-342. DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.6.3.324

Yu, C., et al., Time Series Analysis and Forecasting of the Hand-Foot-Mouth Disease Morbidity in China Using An Advanced Exponential Smoothing State Space TBATS Model. Infection and Drug Resistance, 2021. 14: p. 2809-2821. DOI: https://doi.org/10.2147/IDR.S304652

Laiqing, H., X. Linping, and M. Hong, The application of exponential smoothing methods on the forecast of downy mildew disease trends. Journal of Mathematical Medicine, 2006. 2.

Li, J., et al. The comparison of arma, exponential smoothing and seasonal index model for predicting incidence of newcastle disease. in 2010 World Automation Congress. 2010. IEEE.

Liu, H., et al., Forecast of the trend in incidence of acute hemorrhagic conjunctivitis in China from 2011–2019 using the Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) and Exponential Smoothing (ETS) models. Journal of infection and public health, 2020. 13(2): p. 287-294. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiph.2019.12.008

Munarsih, E. and I. Saluza. Comparison of exponential smoothing method and autoregressive integrated moving average (ARIMA) method in predicting dengue fever cases in the city of Palembang. in Journal of Physics: Conference Series. 2020. IOP Publishing. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1521/3/032100

Mahmood, N.S., Forecasting on tuberculosis [TB]: a comparison between ARIMA and holt winter’s exponential smoothing models. 2021, Universiti Teknologi Mara Perlis.

Yiyi, Z., Z. Qi, and F. Wei, The Application of Exponential Smoothing Methods on the Forecast of Hepatitis A in Shanghai. Chinese Journal of Health Statistics, 2013: p. 01.

Xue, J.L., et al., Forecast of the number of patients with end-stage renal disease in the United States to the year 2010. Journal of the American Society of Nephrology, 2001. 12(12): p. 2753-2758. DOI: https://doi.org/10.1681/ASN.V12122753

Wieczorek, M., et al., Real-time neural network based predictor for cov19 virus spread. Plos one, 2020. 15(12): p. e0243189. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0243189

Wieczorek, M., J. Siłka, and M. Woźniak, Neural network powered COVID-19 spread forecasting model. Chaos, Solitons & Fractals, 2020. 140: p. 110203. DOI: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110203

Alabdulrazzaq, H., et al., On the accuracy of ARIMA based prediction of COVID-19 spread. Results in Physics, 2021: p. 104509. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rinp.2021.104509

Benvenuto, D., et al., Application of the ARIMA model on the COVID-2019 epidemic dataset. Data in brief, 2020. 29: p. 105340. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dib.2020.105340

Bezerra, A.K.L. and É.M.C. Santos, Prediction the daily number of confirmed cases of COVID-19 in Sudan with ARIMA and Holt Winter exponential smoothing. International Journal of Development Research, 2020. 10(08): p. 39408-39413.

Yonar, H., et al., Modeling and Forecasting for the number of cases of the COVID-19 pandemic with the Curve Estimation Models, the Box-Jenkins and Exponential Smoothing Methods. EJMO, 2020. 4(2): p. 160-165. DOI: https://doi.org/10.14744/ejmo.2020.28273

Satrio, C.B.A., et al., Time series analysis and forecasting of coronavirus disease in Indonesia using ARIMA model and PROPHET. Procedia Computer Science, 2021. 179: p. 524-532. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.036

Yue, X.-G., et al., Risk prediction and assessment: duration, infections, and death toll of the COVID-19 and its impact on China’s economy. Journal of Risk and Financial Management, 2020. 13(4): p. 66. DOI: https://doi.org/10.3390/jrfm13040066

Papastefanopoulos, V., P. Linardatos, and S. Kotsiantis, COVID-19: a comparison of time series methods to forecast percentage of active cases per population. Applied sciences, 2020. 10(11): p. 3880. DOI: https://doi.org/10.3390/app10113880

Wabomba, M.S., M.m.P. Mutwiri, and M. Fredrick, Modeling and Forecasting Kenyan GDP Using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Models. Science Journal of Applied Mathematics and Statistics, 2016. 4(2): p. 64-73. DOI: https://doi.org/10.11648/j.sjams.20160402.18

Ball, R.D., Bayesian methods for quantitative trait loci mapping based on model selection: approximate analysis using the Bayesian information criterion. Genetics, 2001. 159(3): p. 1351-1364. DOI: https://doi.org/10.1093/genetics/159.3.1351

Milad, M. and I.B.I. Ross, A Robust Composite Model Approach for Forecasting Malaysian Imports: A Comparative Study. Journal of Applied Sciences, 2016. 16(6): p. 279-285. DOI: https://doi.org/10.3923/jas.2016.279.285

Milad, M., I.B.I. Ross, and S. Marappan, Regression analysis to forecast Malaysia's imports of crude material. International Journal of Management and Applied Sciences, 2015. 1: p. 121-130.

Fisher, T.J., Testing Adequacy of ARMA Models using a Weighted Portmanteau Test on the Residual Autocorrelations. Contributed Paper, 2011. 327: p. 2011.

Chatfield, C., Time-series forecasting. 2000: Chapman and Hall/CRC. DOI: https://doi.org/10.1201/9781420036206

Brockwell, P.J. and R.A. Davis, Time series: theory and methods. 2013: Springer Science & Business Media.

Enders, W., Applied econometric time series. 2008: John Wiley & Sons.

Granger, C.W., Some properties of time series data and their use in econometric model specification. Journal of econometrics, 1981. 16(1): p. 121-130. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(81)90079-8

Salman, A.G. and B. Kanigoro, Visibility Forecasting Using Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Models. Procedia Computer Science, 2021. 179: p. 252-259. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.004

Hamilton, J.D., Time series analysis. Vol. 2. 1994: Princeton university press Princeton.

Khin, A.A., et al. Stationarity test with a direct test for heteroskedasticity in exchange rate forecasting models. in AIP Conference Proceedings. 2017. American Institute of Physics. DOI: https://doi.org/10.1063/1.4982852

Lin, S.-N., et al., Economic design of autoregressive moving average control chart using genetic algorithms. Expert systems with applications, 2012. 39(2): p. 1793-1798. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.08.073

Ostertagová, E. and O. Ostertag, Forecasting using simple exponential smoothing method. 2012. DOI: https://doi.org/10.2478/v10198-012-0034-2

Soubhik Chakraborty, S.S., Swarima Tewari and Mita Pal, an intersting application of simple exponential smoothing in music analysis. International Journal on Soft Computing, Artificial Intelligence and Applications (IJSCAI), 2013. 2: p. 37-44. DOI: https://doi.org/10.5121/ijscai.2013.2404

Ramasubramanian, V., Time-series analysis, modelling and forecasting using SAS software.

Fomby, T.B., Exponential smoothing models. 2008, Retrieved from Southern Methodist University website: http://www. google. com/url.

التنزيلات

منشور

30-12-2021

كيفية الاقتباس

حسين ميلاد م. ع. ا. (2021). التنبؤ بحصيلة الإيرادات الجمركية في ضوء انتشار وباء كوفيد -19 باستخدام نماذج ARIMA وطرق التمهيد الأسي في ليبيا. مجلة الجامعة الأسمرية, 6(4), 138–167. https://doi.org/10.59743/aujas.v6i4.961