Time series analyses of Egyptian CPI rates during the Ukraine-Russa war: SARIMA and Holt-Winters models

يواجه صانعو القرار دائما تحديا كبيرا في تحليل بيانات السلاسل الزمنية وهو محاولة العثور على أفضل نموذج للتنبؤ بالقيم المستقبلية نماذج السلاسل الزمنية للمتوسط المتحرك الموسمي المتكامل الانحدار الذاتي (SARIMA)، وطريقة هولت وينترز (Holt-Winters method) هي أساليب إحصائية تتنبأ بالقيم المستقبلية من خلال ت...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:المجلة العلمية للدراسات و البحوث المالية و التجارية : علمية محكمة. Jg. 4; H. 2، p. 1; S. 677 - 691
1. Verfasser: Ibrahim, Maha Faruq Tawfiq
Format: Journal Article
Sprache:Arabisch
Englisch
Veröffentlicht: دمياط، مصر جامعة دمياط، كلية التجارة 2023
ISSN:2682-3403, 2682-4531
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Abstract يواجه صانعو القرار دائما تحديا كبيرا في تحليل بيانات السلاسل الزمنية وهو محاولة العثور على أفضل نموذج للتنبؤ بالقيم المستقبلية نماذج السلاسل الزمنية للمتوسط المتحرك الموسمي المتكامل الانحدار الذاتي (SARIMA)، وطريقة هولت وينترز (Holt-Winters method) هي أساليب إحصائية تتنبأ بالقيم المستقبلية من خلال تحليل القيم السابقة. ويعد لكلاهما دورا مهما في العديد من المجالات العملية التي تعتمد على بيانات السلاسل الزمنية الموسمية. تأتي هذه الدراسة لبناء نموذج سلسلة زمنية مناسبة لمؤشر أسعار المستهلك المصري الشهري (CPI) خلال حرب أوكرانيا وروسيا والتنبؤ باستخدام بيانات (CPI) من يناير ۲۰۱۸ حتى يونيو ۲۰۲۲ باستخدام أدوات نموذج المتوسط المتحرك المتكامل للانحدار الذاتي الموسمي (SARIMA) وأداة طريقة Holt-Winters المتوفرة في 26-SPSS أوضحت نتائج الدراسة أن النماذج المقترحة أظهرت أنها كافية بالنسبة للمشاهدات الأصلية كما يظهر أن تنبؤاتها تتفق بشكل وثيق. أيضا، وفقا للمؤشرات الإحصائية، واكدت أن Winters additive أعطت تنبؤا أفضل من (0ـ1ـ0)) ARIMA (12 (0,0,1) لبيانات مؤشر أسعار المستهلكين المصري الشهرية. Decision makers always have big challenge in analyze time series data. it is how to find the best forecasting model. time series models seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA), and holt-winters method) are methods that predict future values by analyzing past values. it plays an important role in many practical fields that depending on seasonal time series data. this study is amid to build a good fit time series model of monthly Egyptian consumer price index (CPI) during the Ukraine-Russa war and forecasting the future values, using (CPI) data from Jan 2018 until June-2022. applied on autoregressive integrated moving average (SARIMA) model and holt-winters method tool available in SPSS-26. the result reveal that the proposed models is shown to be adequate and with the original observations its forecasting is shown to agree closely. also, according to the statical indicators, a winters additive is better forecasting than ARIMA ((0,1,0) (0,0,1)12) model) for the monthly Egyptian CPI data.
AbstractList يواجه صانعو القرار دائما تحديا كبيرا في تحليل بيانات السلاسل الزمنية وهو محاولة العثور على أفضل نموذج للتنبؤ بالقيم المستقبلية نماذج السلاسل الزمنية للمتوسط المتحرك الموسمي المتكامل الانحدار الذاتي (SARIMA)، وطريقة هولت وينترز (Holt-Winters method) هي أساليب إحصائية تتنبأ بالقيم المستقبلية من خلال تحليل القيم السابقة. ويعد لكلاهما دورا مهما في العديد من المجالات العملية التي تعتمد على بيانات السلاسل الزمنية الموسمية. تأتي هذه الدراسة لبناء نموذج سلسلة زمنية مناسبة لمؤشر أسعار المستهلك المصري الشهري (CPI) خلال حرب أوكرانيا وروسيا والتنبؤ باستخدام بيانات (CPI) من يناير ۲۰۱۸ حتى يونيو ۲۰۲۲ باستخدام أدوات نموذج المتوسط المتحرك المتكامل للانحدار الذاتي الموسمي (SARIMA) وأداة طريقة Holt-Winters المتوفرة في 26-SPSS أوضحت نتائج الدراسة أن النماذج المقترحة أظهرت أنها كافية بالنسبة للمشاهدات الأصلية كما يظهر أن تنبؤاتها تتفق بشكل وثيق. أيضا، وفقا للمؤشرات الإحصائية، واكدت أن Winters additive أعطت تنبؤا أفضل من (0ـ1ـ0)) ARIMA (12 (0,0,1) لبيانات مؤشر أسعار المستهلكين المصري الشهرية. Decision makers always have big challenge in analyze time series data. it is how to find the best forecasting model. time series models seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA), and holt-winters method) are methods that predict future values by analyzing past values. it plays an important role in many practical fields that depending on seasonal time series data. this study is amid to build a good fit time series model of monthly Egyptian consumer price index (CPI) during the Ukraine-Russa war and forecasting the future values, using (CPI) data from Jan 2018 until June-2022. applied on autoregressive integrated moving average (SARIMA) model and holt-winters method tool available in SPSS-26. the result reveal that the proposed models is shown to be adequate and with the original observations its forecasting is shown to agree closely. also, according to the statical indicators, a winters additive is better forecasting than ARIMA ((0,1,0) (0,0,1)12) model) for the monthly Egyptian CPI data.
Author Ibrahim, Maha Faruq Tawfiq
Author_xml – sequence: 1
  fullname: Ibrahim, Maha Faruq Tawfiq
  organization: Department of Statistics, Mathematics, and Insurance Faculty of Commerce, Tanta University
BookMark eNotjF1LAkEUhocwyMwf0E3MH1g787mz3YmYCkZhRpdydM_a1DorMyvhv28hr96Hl4fnlvVCE4ixewEjKSy4x11Vfo8kSDWSrgBpr1hfWiczbZToXVhpUDdsmJLfggUljc5dn-3X_kA8UfSUOAasz6mDpuLT_fnYegx88rbgEdvuLU_Rhz1vv4h__ET0gbLVKSXkvxif-Pt4tXgZd42Sz5u6zT59aCkmfmhKqtMdu66wTjS87ICtn6fryTxbvs4Wk_EyI2ttZklYp4mMdmJnoRSGUBUEtkAnCXHrqEAsoSpMLrXYadkJIjeQa1MACDVgD_9ZOmCkCjfH6Ds6b4RRSmil_gAuN1ih
ContentType Journal Article
DBID ADJCN
ADTGW
AHFXO
DOI 10.21608/cfdj.2023.289026
DatabaseName الدوريات العلمية والإحصائية - e-Marefa Academic and Statistical Periodicals
قاعدة العلوم الاقتصادية والمالية وإدارة الأعمال - e-Marefa Economics, Finance & Business Administration
معرفة - المحتوى العربي الأكاديمي المتكامل - e-Marefa Academic Complete
DatabaseTitleList
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
DocumentTitleAlternate تحليل السلاسل الزمنية لمؤشر أسعار المستهلكين المصري خلال الحرب الأوكرانية والروسية:نموذجا SARIMA وHolt-Winters
EISSN 2682-4531
EndPage 691
ExternalDocumentID 1533143
GroupedDBID ADJCN
ADTGW
AHFXO
GROUPED_DOAJ
ID FETCH-LOGICAL-e666-6e1684ee5481c60d15ea39e069a82eaab8e9aad0f957241c425ea175074590013
ISSN 2682-3403
IngestDate Thu Sep 25 15:21:54 EDT 2025
IsDoiOpenAccess false
IsOpenAccess true
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 2، p. 1
Language Arabic
English
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-e666-6e1684ee5481c60d15ea39e069a82eaab8e9aad0f957241c425ea175074590013
OpenAccessLink https://cfdj.journals.ekb.eg/article_289026_b238a9d8ee1cbd14faed234cfc6b0416.pdf
PageCount 15
ParticipantIDs emarefa_primary_1533143
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2023.
PublicationDateYYYYMMDD 2023-01-01
PublicationDate_xml – year: 2023
  text: 2023.
PublicationDecade 2020
PublicationPlace دمياط، مصر
PublicationPlace_xml – name: دمياط، مصر
PublicationTitle المجلة العلمية للدراسات و البحوث المالية و التجارية : علمية محكمة.
PublicationYear 2023
Publisher جامعة دمياط، كلية التجارة
Publisher_xml – name: جامعة دمياط، كلية التجارة
SSID ssib060325478
ssib056304120
Score 2.2054563
Snippet يواجه صانعو القرار دائما تحديا كبيرا في تحليل بيانات السلاسل الزمنية وهو محاولة العثور على أفضل نموذج للتنبؤ بالقيم المستقبلية نماذج السلاسل الزمنية للمتوسط...
SourceID emarefa
SourceType Publisher
StartPage 677
Title Time series analyses of Egyptian CPI rates during the Ukraine-Russa war: SARIMA and Holt-Winters models
URI https://search.emarefa.net/detail/BIM-1533143
Volume 4
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
journalDatabaseRights – providerCode: PRVAON
  databaseName: DOAJ Directory of Open Access Journals
  customDbUrl:
  eissn: 2682-4531
  dateEnd: 99991231
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssib060325478
  issn: 2682-3403
  databaseCode: DOA
  dateStart: 20200101
  isFulltext: true
  titleUrlDefault: https://www.doaj.org/
  providerName: Directory of Open Access Journals
– providerCode: PRVHPJ
  databaseName: ROAD: Directory of Open Access Scholarly Resources
  customDbUrl:
  eissn: 2682-4531
  dateEnd: 99991231
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssib056304120
  issn: 2682-3403
  databaseCode: M~E
  dateStart: 20200101
  isFulltext: true
  titleUrlDefault: https://road.issn.org
  providerName: ISSN International Centre
link http://cvtisr.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwtV1Lb9swDBa6bIddhg17v6DDcjKcWbYsS7upSYN2QIOiC7DeCjmRt2xdkubR9uePkuxYTlsgO-xCCJQlU2K-kLQtEqFPCViVNE7zkI54BIRmoQIrGBbmlGaS8ZxluS02kQ0G_OxMnOy1suoszNVFNp3ymxsx_6-qBh4o2xyd_Qd1byYFBrRB6UBB7UB3U_zkjw7MnbRJv2xSjri8sgem4JiBc_fkKDAJIpbVGUXre_42tSJ0eLpeLlVwrWz1yG_y9OhY2vcLh7OLVfjdJJdYlOVzlr5f2-7xtszaPdHm1NLUcroVB9oiaF7E2_uiOQCo3Fy66XCj-3YAqaaAdlK3pXQD-K1bSG5pz3Xb9n5wj7A-pyHHHdPKankbcUhzXCKDXZaYeuIlHkd0NpjNwRy4ktfH6qcK-mqxvgyG6rqYXPqPbOJk65FNU8JqZiNQrYz-LbncYizl3cCTa3tfdtkQc2ltaWIGYVZCI2dpdM2jaWmiS1NJvX-EuJRk3gmIZwFZWZXHOVPMlWLbttMxYfbwyagY_-qYHerY99135ESXva_dQZPtYlcIU8DVf4AexlkqiPcsBQyJyXlHSR0HsSiJTd46U2iyWqr7wsEK8nlbDHs6X4GHqjxfc_gUPSmDRCwduJ-hPT19jn4YYGMHbFwBG88KXAEbA7CxBTZ2wMYAbNwANgZgf8EO1jDHGPuwxg7WL9CwfzDsHoZlmZRQM8ZCpgnjVOuUcjJi0ZikWiVCR0woHmulcq6FUuOoEGkG7voIjLRWEDRA7GAqBpPkJWpNZ1P9GuGCFjrPCwohVk6JKgRT8AtgWZHTSAvN3qBX5b6cz10unPNSD2_v7XmHHtcQeI9aq8Vaf0CPRleryXLx0artL068swY
linkProvider Directory of Open Access Journals
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Time+series+analyses+of+Egyptian+CPI+rates+during+the+Ukraine-Russa+war%3A+SARIMA+and+Holt-Winters+models&rft.jtitle=%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AC%D9%84%D8%A9+%D8%A7%D9%84%D8%B9%D9%84%D9%85%D9%8A%D8%A9+%D9%84%D9%84%D8%AF%D8%B1%D8%A7%D8%B3%D8%A7%D8%AA+%D9%88+%D8%A7%D9%84%D8%A8%D8%AD%D9%88%D8%AB+%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%A7%D9%84%D9%8A%D8%A9+%D9%88+%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%AC%D8%A7%D8%B1%D9%8A%D8%A9+%3A+%D8%B9%D9%84%D9%85%D9%8A%D8%A9+%D9%85%D8%AD%D9%83%D9%85%D8%A9.&rft.au=Ibrahim%2C+Maha+Faruq+Tawfiq&rft.date=2023-01-01&rft.pub=%D8%AC%D8%A7%D9%85%D8%B9%D8%A9+%D8%AF%D9%85%D9%8A%D8%A7%D8%B7%D8%8C+%D9%83%D9%84%D9%8A%D8%A9+%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%AC%D8%A7%D8%B1%D8%A9&rft.issn=2682-3403&rft.eissn=2682-4531&rft.volume=4&rft.issue=2%D8%8C+p.+1&rft.spage=677&rft.epage=691&rft_id=info:doi/10.21608%2Fcfdj.2023.289026&rft.externalDBID=ADJCN&rft.externalDocID=1533143
thumbnail_l http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=2682-3403&client=summon
thumbnail_m http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=2682-3403&client=summon
thumbnail_s http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=2682-3403&client=summon