Résumé

الملخص
في التنبؤ باستھلاك الكھرباء باعتباره من بین ARFIMA ھدفت الدارسة إلى استخدام نموذج الذاكرة الطویلة
- النماذج التي أثبتت كفاءتھا مقارنة بالطرق الأخرى، حیث شملت فترة الدارسة بیانات شھریة 2013
وقد اعتمدنا في الدارسة على ARFIMA 2020 ،حیث تضمن البحث شرحا مفصلا لمنھجیة الذاكرة الطویلة
ARFIMA الذي سھل إیجاد قیم تنبؤیة لسنة 2021 حیث تمیزت بوجود ذاكرة طویلة Eviews برنامج 1
في التنبؤ باستھلاك الكھرباء لسنة ARFIMA. أظھرت نتائج الدارسة صلاحیة البیانات لاستخدام نموذج
2021 ، حیث تمیزت بوجود ذاكرة طویلةالاجل، كما بینت فعالیة النموذج في التنبؤ باستھلاك الكھرباء.
الكلمات المفتاحیة:
ARFIMA التنبؤ، الذاكرة الطویلة، نموذج ، استھلاك الكھرباء
Abstract :
The aim of the study is using long Memory model ARFIMA for predicting the ELECTRICITY CONSUMPTION changes, as one of methods that has improved its effectiveness compared with other methods of prediction. The period of study is between 2013and2020.
This study covered various aspects of the analysis of long memory time series data for the oil price using the Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average -ARFIMA (p, d, q)-. This study concluded to some results after analyzing the tests and statistics of ELECTRICITY CONSUMPTION series which was characterized by long memory thus allowed the application of ARFIMA methodology in order to get new predicted values compared with ARIMA mode

Information

Item Type:	Master
Divisions:
ePrint ID:	3399
Date Deposited:	2022-10-05
Further Information:	Google Scholar
URI:	https://www.univ-soukahras.dz/fr/publication/article/3399

BibTex