تحسين اختيار المويجات لنماذج VARX : رؤى من نفقات الحكومة العراقية واحتياطيات النقد الأجنبي
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
تسعى هذه الدراسة إلى تحسين دقة نموذج VARX المستخدم لتحليل البيانات الاقتصادية الشهرية من خلال تقنيات معالجة الضوضاء باستخدام تحويل المويجات. يتم تقييم مجموعة من أنواع المويجات، بما في ذلكCoiflets ،Daubechies ،Symlets ، biorthogonal وinverse biorthogonal، من خلال اختبار جميع الرتب ومستويات المويجات المختلفة لتحسين موثوقية النموذج وقدرته على محاكاة الأنماط الاقتصادية الواقعية والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. يهدف هذا البحث إلى تحديد المويجات المثلى والمستويات واالرتب المثلى بناءً على معايير الأداء (BIC,AIC) ولتحقيق هذا الهدف، تم اقتراح خوارزمية تعتمد على العتبة الشاملة ذات القواعد الناعمة لتحديد القيمة المثلى، وكذلك مقارنة أدائها بالطرق التقليدية وغير المعتمدة على المويجات. في الطريقة التقليدية، تم تطبيق مستوى التحليل (L = 3) والترتيب (N = 3) على جميع أنواع المويجات، باستثناء المويجات ثنائية التعامد (biorthogonal) والمويجات ثنائية التعامد العكسية (inverse biorthogonal)، حيث تم تطبيق المستوى (L = 3) والترتيب (N = 8)، وهي القيم الافتراضية في برنامج MATLAB23. تم اختبار هذه الطريقة باستخدام بيانات الواقعية. تضمنت المنهجية تطبيق الدراسة على البيانات الشهرية للاقتصاد العراقي خلال الفترة من 31 يناير 2010، إلى 31 يوليو 2024، لتحليل تأثير المتغيرات الخارجية مثل المعروض النقدي وإيرادات النفط على المتغيرات الداخلية مثل النفقات الحكومية والاحتياطيات الرسمية (OR). وقد أظهرت النتائج كفاءة الطريقة المقترحة في تقليل الضوضاء وتقدير معلمات نماذج VAR، مما ساهم في تحسين الأداء العام للنموذج. ويوفر هذا الإطار الشامل تحسينات كبيرة في تحليل البيانات الاقتصادية، من خلال توفير توقعات دقيقة ورؤى عميقة لصناع القرار، مما يعزز موثوقية التقديرات ويساعد في فهم الاتجاهات الاقتصادية بشكل أكثر فعالية.
التنزيلات
تفاصيل المقالة
المراجع
Acquah, H. D. (2010). Comparison of Akaike information criterion (AIC) and Bayesian information criterion (BIC) in selection of an asymmetric price relationship. Journal of Development and Agricultural Economics, 2(1), 1-6.
Ali, S., Murshed, S. M., & Papyrakis, E. (2023). Oil, export diversification and economic growth in Sudan: evidence from a VAR model. Mineral Economics, 36(1), 77-96 .https://doi.org/10.1007/s13563-022-00310-w
Ali, T. H., Albarwari, N. H. S., & Ramadhan, D. L. (2023). Using the hybrid proposed method for quantile regression and multivariate wavelet in estimating the linear model parameters. Iraqi Journal of Statistical Sciences, 20(1), 9-24.
Ali, T. H., Mustafa, Q., & Raza, M. S. (2016). Reducing the orders of the mixed model (ARMA) before and after the wavelet de-noising with application. Journal of Humanity Sciences, 20, 433-442.
Ali, T. H., Raza, M. S., & Abdulqader, Q. M. (2024). VAR time series analysis using wavelet shrinkage with application. Science Journal of University of Zakho, 12(3), 345-355. https://doi.org/10.25271/sjuoz.2024.12.3.1304
Ali, T. H., & Saleh, D. M. (2022). Proposed hybrid method for wavelet shrinkage with robust multiple linear regression model: With simulation study. Qalaai Zanist Journal, 7(1), 920-937.
Ali, T. H., Mahmood, S. H., & Wahdi, A. S. (2022). Using Proposed Hybrid method for neural networks and wavelet to estimate time series model. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 18(57, 3), 432–448.
Arouxet, M. B., Pastor, V. E., & Vampa, V. (2021). Using the wavelet transform for time series analysis. In Applications of Wavelet Multiresolution Analysis. Springer International Publishing. 59-74.
Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2004). Multimodel inference: Understanding AIC and BIC in model selection. Sociological Methods & Research, 33(2), 261-304. https://doi.org/10.1177/0049124104268644
Central Bank of Iraq. (2024). Economic and statistical data. Retrieved from https://cbi.iq
Cohen, A., Daubechies, I., & Feauveau, J. C. (1992). Biorthogonal bases of compactly supported wavelets. Communications on Pure and Applied Mathematics, 45(5), 485-560.
Dastgerdi, A. K., & Mercorelli, P. (2022). Investigating the effect of noise elimination on LSTM models for financial markets prediction using Kalman Filter and Wavelet Transform. WSEAS Transactions on Business and Economics, 19, 432-441.
https://doi.org/10.37394/23207.2022.19.39
Daubechies, I. (1992). Ten Lectures on Wavelets. Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM).
https://doi.org/10.1137/1.9781611970104
Hussein, A. R. H. (2021). Measuring sugar prices on sugar production in Iraq using a VAR test. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 17(55 part 2).
Jalal, S. A., Saleh, D. M., Sedeeq, B. S., & Ali, T. H. (2024). Construction of the Daubechies wavelet chart for quality control of the single value. Iraqi Journal of Statistical Sciences, 21(1), 160-169. https://doi.org/10.33899/iqjoss.2024.183257
Issa, S. S. (2021). Measuring the Impact of Turkish Exports on Economic Growth: Iraq as a Model for the Period (2004-2019) Using the (VAR) Model. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 17(54 part 2).
Kirillov, O. E. (2024). Application of the Wavelet Transform in the Analysis of Non-Stationary Processes in Aerodynamic Experiments. Lobachevskii Journal of Mathematics, 45(5), 2058-2066. https://doi.org/10.1134/S1995080224602248
Li X, Liao K, He G, Zhao J. Research on improved wavelet threshold denoising method for non-contact force and magnetic signals. Electronics. 2023;12(5):1244. https://doi.org/10.3390/electronics12051244.
Liu, B., & Cheng, H. (2024). De-noising classification method for financial time series based on ICEEMDAN and wavelet threshold, and its application. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2024(1), 19.
Lütke19. , H. (2004). Applied time series econometrics. Cambridge University Press.
Lütkepohl, H. (2005). New introduction to multiple time series analysis. Springer Science & Business Media . 1-558
Mallat, S. (2009). The sparse way. In A wavelet tour of signal processing (3rd ed(. Academic Press. 1-795
Mallat, S. (1999). A wavelet tour of signal processing. Academic Press. 1-532.
Mdloul, N. S., Ahmed, J. S., & Hussein, A. (2021). Tikrit Journal for Agricultural Sciences.
Omer, A. W., Sedeeq, B. S., & Ali, T. H. (2024). A proposed hybrid method for multivariate linear regression model and multivariate wavelets (Simulation study). Polytechnic Journal of Humanities and Social Sciences, 5(1), 112-124.
Omar Ramzi Jasim, & Sarmad Abdulkhaleq Salih. (2024). Comparison between the Bayesian method and the Particle Swarm Algorithm for Estimating a Spatial Autoregressive Model. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 20(67, part 1), 443–456.
Parra, L. C., Ortubay, A. S., Nentwich, M., Madsen, J., & Babadi, B. (2024). VARX Granger analysis: Modeling, inference, and applications. arXiv preprint arXiv:2404.10834.
Pesaran, M. H. (2015). Time series and panel data econometrics. Oxford University Press. 1-1024.
Strang, G., & Nguyen, T. (1996). Introduction to wavelets and filter banks. In Wavelets and Filter Banks. Wellesley-Cambridge Press. 1-515.
Tilak, T. N., & Krishnakumar, S. (2018). Reverse biorthogonal spline wavelets in undecimated transform for image denoising. Int. J. Comput. Sci. Eng, 6, 66-72.
Tsay, R. S. (2013). Multivariate time series analysis: with R and financial applications. John Wiley & Sons.