Más contenido relacionado La actualidad más candente (20) Más de Mahmoud Fath-Allah (20) أساليب التنبؤ5. ـﺪفــــــــــﻬـــــــــﻟا
ﻋﻠﻰ اﻟﺗدرﯾﺑﻰ اﻟﺑرﻧﺎﻣﺞ ھذا ﺧﻼل ﻣن ﻧﺗﻌرف ﺳوف:
qاﻟﻘرارات اﺗﺧﺎذ و اﻟﺗﺧطﯾط ﻋﻣﻠﯾﺔ ﻓﻰ اﻟﺗﻧﺑؤ أﺳﺎﻟﯾب اﺳﺗﺧدام ﯾﻣﻛن ﻛﯾف.
qﻟﻠﺗﻧﺑؤ ﻧﻣوذج ﻟﺑﻧﺎء اﻟﻣﺳﺗﺧدﻣﺔ اﻟﻣﺧﺗﻠﻔﺔ اﻻﺣﺻﺎﺋﯾﮫ اﻻﺳﺎﻟﯾب ھﻰ ﻣﺎ.
qاﻻﺳﺎﻟﯾب ھذه ﺑﯾن اﻻﺧﺗﻼف و اﻟﺷﺑﮫ اوﺟﮫ ھﻰ ﻣﺎ.
qاﻟﻘرارات اﺗﺧﺎذ ﻓﻰ اﻻﺣﺻﺎﺋﻰ اﻟﺗﻧﺑؤ ﻧﻣﺎذج ﻓﻌﺎﻟﯾﮫ ﻣدى ﻣﺎ.
qاﻟﺗﻧﺑؤ أﺟل ﻣن ﻧﻣوذج ﺑﻧﺎء ﺧطوات.
qﺑرﻧﺎﻣﺞ ﺑﺎﺳﺗﺧدام اﻻﺳﺎﻟﯾب ھذه ﻋﻠﻰ ﻋﻣﻠﻰ ﺗطﺑﯾقExcel
5
6. اﻟﺘﻨﺒﺆـﻮمـــﻬــــﻔــــــﻣ
ﯾﻠﻲ ﻣﺎ ﻣﻧﮭﺎ ﻧذﻛر ﻟﻠﺗﻧﺑؤ اﻟﺗﻌﺎرﯾف ﻣن اﻟﻌدﯾد ﺗوﺟد:
Øھواﻟوظﯾﻔﺔاﻟﺗﻲ،ﺗﺿﺑط-ﺗدرك-،اﻟﻣﺳﺗﻘﺑلاﺳﺗﻧﺎداإﻟﻰﻣﻌطﯾﺎتﻣوﺛوق
ﻓﯾﮭﺎﺣولاﻟﺳوقو،ﺗطوراﺗﮫواﻟﺗﻧﺑؤاﻷﻛﺛردﻗﺔوﺛﻘﺔﯾﻌﺗﻣدﻋﻠﻰاﻟﻧﻣﺎذج
اﻟرﯾﺎﺿﯾﺔ.
Øھوﻋﻣﻠﯾﺔﻋرضﺣﺎﻟﻲﻟﻘﯾمﻣﺳﺗﻘﺑﻠﯾﺔﺑﺎﺳﺗﺧدامﻣﺷﺎھداتﺗﺎرﯾﺧﯾﺔﺑﻌد
دراﺳﺔﺳﻠوﻛﮭﺎﻓﻲﻟﻣﺎﺿﻲ.
Øھوﻋﻠموﻓنﺗوﻗﻊاﻷﺣداثﻓﻲاﻟﻣﺳﺗﻘﺑل.
Øھوأھماﻟوﺳﺎﺋلاﻟﺗﻰﺗﻣﻛناﻟﻣؤﺳﺳﮫ)ﻛﺣﻛوﻣﺔأوﺷرﻛﺔ(ﻣنإﻋطﺎءﻧظ
رةﻣﺳﺗﻘﺑﻠﯾﮫﻟﻣﺎﺗﻛونﻋﻠﯾﮫﻧﺷﺎطﺗﮭﺎﺑﻧﺎءﻋﻠﻰﻣﻌﻠوﻣﺎتﺣولاﻟﻣﺎﺿﻰو
اﻟﺣﺎﺿروﻛذﻟكاﻟﻌواﻣلاﻟﻣؤﺛرةﻓﻰھذهاﻟﺗﻐﯾرات.
6
8. ﺑﻬﺎ اﻟﺘﻨﺒﺆاﺳﺘﺨﺪامﻳﻤﻜﻦ اﻟﺘﻰاﻟﻤﺠﺎﻻتﻋﻠﻰ أﻣﺜﻠﺔ
•اﻻرﺻﺎداﻟﺠﻮﻳﻪاﺳﺑوع ﺧﻼل اﻟطﻘس ﺑﺣﺎﻟﺔ ﻟﻠﺗﻧﺑؤ.
•ﺳﻮقاﻻوراقاﻟﻤﺎﻟﯿﻪ)اﻟﺒﻮرﺻﻪ(ﺑﺳﻌ اﻟﺗﻧﺑؤإﻗﻔﺎل ر
ﻣﺎ ﺳﮭم.
•ھﯿﺌﺔاﻟﻄﺮقواﻟﻜﺒﺎرىاﻟﺳﯾﺎرات ﻣرور ﺑﺣرﻛﺔ ﻟﻠﺗﻧﺑؤﺧﻼل
ﺷﮭر.
•اﻟﻤﺒﯿﻌﺎتﻣﺎ ﺳﻠﻌﺔ ﻋﻠﻰ اﻟطﻠب ﺑﺣﺟم ﻟﻠﺗﻧﺑؤ.
8
11. Øﻋﻠﻰﻣﺴﺘﻮىاﻟﻤﺆﺳﺴﻪ:ﺟ ﻣﮭم ﯾﻌﺗﺑردا
ﯾﻠﻰ ﻛﻣﺎ اﻟﻣؤﺳﺳﮫ داﺧل ﻣﺗﺿﻣﻧﮫ وظﯾﻔﺔ ﻟﻛل أو ﺟزء ﻟﻛل:
üﺑﺎﻟﻨﺴﺒﺔﻟﻺﻧﺘﺎجواﻟﻌﻤﻠﻴﺎت:ﯾﻌﺗﺑراﻟﺗﻧﺑؤﺑﺎﻟﻣﺑﯾﻌﺎتﺣﺟراﻷﺳﺎسﻓﻲﻋﻣﻠﯾﺔ
اﻟﺗﺧطﯾطواﻟرﻗﺎﺑﺔﻋﻠﻰﻣﺧﺗﻠفأﻧﺷطﺔ،اﻟﻣؤﺳﺳﺔﺣﯾثﯾﻌﺗﻣدﻋﻠﯾﮫﻓﻲإﻋدادﺧطط
اﻹﻧﺗﺎج،اﻟﺗﺧزﯾن،اﻟﺷراءاﻟﺗﺳوﯾق،اﻟﻘوىاﻟﻌﺎﻣﻠﺔوﯾﺳﺎﻋدﻓﻲﺗﺣدﯾدﺣﺟماﻟﻣﺻﻧﻊ،ﻧﻣط
اﻹﻧﺗﺎجواﻟﺗﻧظﯾماﻟداﺧﻠﻲوھذاﺧﺎﺻﺔﺑﺎﻟﻧﺳﺑﺔﻟﻠﻣؤﺳﺳﺎتاﻟﺣدﯾﺛﺔﻛذﻟكﺗﺄﻣﯾناﻟﻣﺧزونﻋﻠﻰ
ﻣﺳﺗوىاﻟﻣدىاﻟﻘﺻﯾرواﻟﺗﺧطﯾطﻟﻘدراﺗﮫﻓﻲاﻟﻣدىاﻟطوﯾل.
11
14. اﻟﻣﻧﺎﺳب اﻟﺗﻧﺑؤ أﺳﻠوب ﻻﺧﺗﯾﺎر واﻟﻣﻌﺎﯾﯾر اﻟﻌواﻣل ﻣن ﻣﺟﻣوﻋﺔ اﻋﺗﻣﺎد وﺟب وﻟذﻟكوﻣﻧﮭﺎ:
Øاﻟﺪﻗﺔواﻟﺘﻜﻠﻔﺔ:اﻻﺳﺋﻠﺔ ﻣن ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﺗطرح ﻋﻠﯾﮭﻣﺎ اﻟﺣدﯾث ﻋﻧد:
-اﻟﺗﻧﺑؤ؟ ﺑﻌﻣﻠﯾﺔ ﻟﻠﻘﯾﺎم اﻟﺿرورﯾﺔ اﻷﻣوال ﻣﺟﻣوع ھﻲ ﻣﺎ
-اﻟﺗﻧﺑؤ ﺧطﺄ إﻟﻰ ﺗؤدي اﻟﺗﻲ اﻟﻌراﻗﯾل ھﻲ ﻣﺎ)اﻟدﻗﺔ اﻧﻌدام(؟
-اﻟﺗﻧﺑؤ؟ ﻓﻲ اﻟدﻗﺔ ﻋﻧد اﻹﯾﺟﺎﺑﯾﺔ اﻟﻧﺗﺎﺋﺞ ھﻲ ﻣﺎ
Øﺗوﻓر ﻣدىاﻟﻤﻌﻄﯿﺎتاﻟﺘﺎرﻳﺨﯿﺔوﺗ ﻟﺟﻣﻊ اﻟﻼزم اﻟوﻗت و ﻟﻠﺗﻧﺑؤ اﻟﻼزﻣﺔ،ﺣﻠﯾﻠﮭﺎ
اﻟﻣﺳﺗﺧدﻣﯾن و اﻟﻼزﻣﺔ اﻷﺟﮭزة ﺗوﻓر وﻣدى.
Øﻋدداﻟﻔﺘﺮاتاﻟﻣﺗﻧﺑﺊﺑﮭﺎ.
14
17. Forecasting
•Predict the next number in the pattern:
a) 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, ?
b) 2.5, 4.5, 6.5, 8.5, 10.5, ?
c) 5.0, 7.5, 6.0, 4.5, 7.0, 9.5, 8.0, 6.5, ?
18. Forecasting
•Predict the next number in the pattern:
a) 3.7, 3.7, 3.7, 3.7, 3.7,
b) 2.5, 4.5, 6.5, 8.5, 10.5,
c) 5.0, 7.5, 6.0, 4.5, 7.0, 9.5, 8.0, 6.5,
3.7
12.5
9.0
21. ﻟﻠﺘﻨﺒﺆات اﻟﺰﻣﻨﻲ اﻟﻤﺪى
Types of Forecasts by Time Horizon
• Short-range forecast اﻷﺟل ﻗﺻﯾرة ﺗﻧﺑؤات
• Usually < 3 months
• Job scheduling, worker assignments
• Medium-range forecast اﻷﺟل ﻣﺗوﺳطﺔ ﺗﻧﺑؤات
• 3 months to 2 years
• Sales/production planning
• Long-range forecast اﻷﺟل طوﯾﻠﺔ ﺗﻧﺑؤات
• > 2 years
• New product planning
اﻟﻧظﺎم ﺑﺑﻧﯾﺔ ﺗﺗﻌﻠق
ﺗﺗﻌﻠق
ﺑﺗﻔﺎﺻﻲ
ﻋﻣل ل
اﻟﻧظﺎم
ﻛﻣﯾﺔ طرق
Quantitative
methods
ﻧوﻋﯾﺔ طرق
Qualitative
Methods
22. اﻟﻤﻨﺘﺞ ﺣﯿﺎة دورة ﺧﻼل اﻟﺘﻨﺒﺆ
Forecasting During the Life Cycle
Introduction Growth Maturity Decline
Sales
Time
اﻟﻛﻣﯾﺔ اﻟﻧﻣﺎذج
Quantitative models
- Time series analysis اﻟﺳﻼﺳل
اﻟزﻣﻧﯾﺔ
- Regression analysis ﺗﺣﻠﯾل
اﻻﻧﺣدار
اﻟﻧوﻋﯾﺔ اﻟﻧﻣﺎذج
Qualitative models
- Executive judgment اﻟﺣﻛﻣﻲ اﻟﺗﻘدﯾر
ﻟﻠﺗﻧﻔﯾذﯾﯾن
- Market research اﻟﺳوق ﺑﺣوث
-Survey of sales force ﻣﺳوﺣﺎتﻣﺳﺋوﻟﻲ
اﻟﺗﺳوﯾق
-Delphi method طرﯾﻘﺔدﻟﻔﻰ
23. ﻧظﺎﻣﯾﺔ ﻏﯾر أﺳﺎﻟﯾب و ﻧظﺎﻣﯾﮫ أﺳﺎﻟﯾب إﻟﻰ اﻟﺗﻧﺑؤ أﺳﺎﻟﯾب ﺗﻧﻘﺳم:
Øاﻷﺳﺎﻟﯿﺐﻏﯿﺮاﻟﻨﻈﺎﻣﯿﺔ:أوﻣﺎﺗﻌرفﺑﺎﻻﺳﺎﻟﯾباﻟﻛﯾﻔﯾﺔوھﻰﻋﺑﺎرةﻋناﻟطرق
اﻟﻣوﺿوﻋﯾﺔاﻟﺑﺳﯾطﺔاﻟﺗﻰﺗﺣﺗﺎجإﻟﻰﻣﮭﺎراتوﺧﺑراتﺗرﺗﻛزﺑﺎﻟدرﺟﺔاﻻوﻟﻰﻋﻠﻰاﻟﺣدس
واﻟﺗﺧﻣﯾنواﻟﺗﻰﺗﻌﺗﻣدﻋﻠﻰاﻟﺗﻘدﯾراﻟذاﺗﻰوﻻﺗﺣﺗﺎجإﻟﻰﻗﺎﻋدةﻋﻠﻣﯾﺔﺣﺳﺎﺑﯾﺔأوﺗﺣدﯾد
اﻟﻣﺗﻐﯾراتاﻟﺗﻰﺗﻔﺳرﺳﻠوكاﻟﻣﺗﻐﯾرﻣوﺿوعاﻻھﺗﻣﺎم.
Øاﻻﺳﺎﻟﯿﺐاﻟﻨﻈﺎﻣﯿﺔ:أوﻣﺎﺗﻌرفﺑﺎﻻﺳﺎﻟﯾباﻟﻛﻣﯾﮫواﻟﺗﻰﺗﻌﺗﻣدﻋﻠﻰطرقﻋﻠﻣﯾﺔ
ﻟﺗﻔﺳﯾرأﯾﺔظﺎھرةوﺗﺳﺗﻧدإﻟﻰﻣﻌﺎﻟﺟﺔﺟﻣﯾﻊاﻟﻣﺗﻐﯾراتاﻟﻣؤﺛرةﻣنﺧﻼلﻧﻣﺎذجرﯾﺎﺿﯾﺔ
ﻗﺎﺑﻠﺔﻟﻠﺗﻘدﯾرﻣﺎﯾﺟﻌﻠﮭﺎﺗﺗﺳمﺑﺎﻟﻣوﺿوﻋﯾﺔوﺗﻛونﻧﺗﺎﺋﺞاﻟﺗﻧﺑؤاتﺑﻌﯾدةﻋناﻟﺗﺄﺛرﺑﺎﻟﻌواﻣل
اﻟذاﺗﯾﺔ.
23
34. اﻟﻤﺮﺣﻠﺔاﻟﺜﺎﻧﯿﺔ:اﻷﻋﻀﺎءاﻟﻤﺸﺎرﻛﯿﻦ
اﻟﻣﺷﺎرﻛﯾن ﻣن أﻧواع ﺛﻼث ھﻧﺎك اﻟطرﯾﻘﺔ ھذه ﻓﻲ:اﻟﻣﺷ أﻓراد ،اﻟﻘرار ﻣﺗﺧذو،ورة
اﻟﺧﺑراء.
üﻣﺘﺨﺬواﻟﻘﺮار:ﺗﺗﻛونﻣﺟﻣوﻋﺔﻣﺗﺧذىاﻟﻘراراتﻣنﻣﺟﻣوﻋﺔﻣن
اﻷﻓراداﻟذﯾنﺳﯾﻘوﻣونﺑﺎﻟﺗﻧﺑؤاﻟﺣﻘﯾﻘﻰواﻟﻧﮭﺎﺋﻰأىﯾﺗوﻟوناﺗﺧﺎذﻗراراﻟﺗﻧﺑؤ
وﻟﺗﺻﺑﺢھذهاﻟﻣﺟﻣوﻋﺔﻣﻌﻘوﻟﺔﯾﺟبأنﯾﺗراوحﻋددھﺎﻣن5ـــ10أﻓراد.
üأﻓﺮاداﻟﻤﺸﻮرة:ھمﻣﺟﻣوﻋﺔﻣناﻷﻓرادﺗﺳﺎﻋدﻣﺗﺧذياﻟﻘرارﻓﻲ
ﺗﺣﺿﯾراﻻﺳﺗﺑﯾﺎﻧﺎت،ﺗوزﯾﻌﮭﺎﻋﻠﻰاﻟﺧﺑراء،ﺟﻣﻊاﻟﻧﺗﺎﺋﺞﺛمﺗﻠﺧﯾﺻﮭﺎوﺗﻘدﯾﻣﮭﺎ
ﻟﻣﺗﺧذياﻟﻘرارﻛﻣﺎأﻧﮭﺎﻣﺳؤوﻟﺔﻋﻠﻰﺟﻣﯾﻊاﻟواﺟﺑﺎتاﻟﻛﺗﺎﺑﯾﺔ.
34
38. و اﻟﺨﺒﺮة ذوى آراء ﻋﻠﻰ اﻟﻤﻌﺘﻤﺪة اﻻﺳﺎﻟﯿﺐ ﻣﻘﺎرﻧﺔ
اﻟﺸﺄن:
اﻟﻌﯾوب اﻟﻣﻣﯾزات
اﻟﺧﺻﺎئ
ص
اﻟﻧوع
واﺣد ﺷﺧص رأى
ﯾﮭﯾﻣن أن ﯾﻣﻛنﻋﻠﻰ
اﻟﺗﻧﺑؤ ﻋﻣﻠﯾﺔ
اﻟﺗﺧط ﺣﺎﻟﺔ ﻓﻰ ﺟﯾدﯾط
ﺟدﯾد ﻟﻣﻧﺗﺞ
ﻣن ﻣﺟﻣوﻋﺔ ﯾﺟﺗﻣﻊ
ﻟوﺿﻊ اﻟﻣدﯾرﯾن
اﻟﺗﻧﺑؤ ﻣن اﻟﻌدﯾدات
اﻟﺧﺑراء ﻧدوات
اﻟﺻﻌب ﻣن أﺣﯾﺎﻧﺎ
ﻣ اﺳﺗﺑﯾﺎن ﺗﺻﻣﯾمﻌﺑر
اﻟﻌﻣﻼء ﺣﺎﺟﺔ ﻋن
اﻟﻔﻌﻠﯾﺔ
ﻟﺗﻔﺿﯾﻼ ﺟﯾد ﻣﺣددت
اﻟﻌﻣﻼء
ﺗﻌﺗﻣداﻟﻣﺳو ﻋﻠﻰح
اﺳﺗﺑﯾﺎن إﺟراء و
ﻋﻠﻰ ﻟﻠﺗﻌرف
اﻟﻣﺳﺗ ﺗﻔﺿﯾﻼتﮭﻠك
و اﻟﻣﺳوح
اﻻﺳﺗﻘﺻﺎء
ﯾ ﺗطوﯾرھﺎﺳﺗﻐرق
ًﻼطوﯾ ًﺎوﻗﺗ
ﺑ اﻟﺗﻧﺑؤ ﻓﻰ ﺟﯾدﺎﻟطﻠب
ﻋﻠﻰ اﻻﺟل طوﯾل
ﻣﺎ ﺳﻠﻌﺔ
ﻟﺗطوﯾر ﺗﺳﻌﻰ
ﻣن ﻋﺎم ﻣﻔﮭوم
اﻟﺧﺑراء آراء ﺧﻼل
دﻟﻔﻰ طرﯾﻘﺔ
38
40. ﺑﺎﻻﻋﺗ و ﺳﻠوﻛﮫ ﺗﻔﺳر ﺗﻔﺳﯾرﯾﺔ ﻣﺗﻐﯾرات ﻋﻠﻰ اﻟﺑﺣث ﻣوﺿوع اﻟﻣﺗﻐﯾر ﯾﻌﺗﻣدﻧظرﯾﺔ ﻋﻠﻰ ﻣﺎد
رﯾ ﻧﻣوذج ﺷﻛل ﻋﻠﻰ اﻟﻌﻼﻗﺔ ﺻﯾﺎﻏﺔ ﯾﺗم اﻟﺑﺣث ﻣوﺿوع اﻟظﺎھرة ﺗﻔﺳﯾر ﻓﻰ ﻣﻌﯾﻧﺔﻗﺎﺑل ﺎﺿﻰ
ﻟﺗﻘدﯾره.
40
41. اﻟﺴﺒﺒﯿﺔ اﻟﻨﻤﺎذج ﻋﻠﻰ ﻣﺜﺎل
ﻣﻌﯾﻧﺔ ﺳﻠﻌﺔ ﻣن اﻻﺳرة اﺳﺗﮭﻼك ﻟﺗﻔﺳﯾرCاﻵﺗﯾﺔ اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﺗﺣدﯾد ﯾﺗم:
üاﻷﺳر ﺗﻠك دﺧولY.
üاﻟﺳﻠﻌﺔ ﺳﻌرP.
اﻵﺗﻰ اﻟﻧﻣوذج ﺻﯾﺎﻏﺔ ﯾﺗم اﻟطﻠب ﻟﻧظرﯾﺔ ًاواﺳﺗﻧﺎد:
C = a+bY+cP
طرﯾﻘ ﻣﺛل اﻟﻣﺗوﻓرة اﻻﺣﺻﺎﺋﯾﺔ اﻟوﺳﺎﺋل ﺑﺎﺳﺗﺧدام اﻟﻧﻣوذج ﻣﻌﻠﻣﺎت ﺗﻘدﯾر ﯾﺗم ﺛماﻟﻣرﺑﻌﺎت ﺔ
اﻟﺻﻐرى
41
42. اﻟﺴﺒﺒﯿﺔ اﻟﻨﻤﺎذج أھﻢ ﻣﻦ
)1(ﻧﻤﺎذجاﻻﻗﺘﺼﺎداﻟﻘﯿﺎﺳﻰ:ﺗﻌﺗﻣدھذهاﻟﻧﻣﺎذجﻓﻰﻗﯾﺎسوﺗﻔﺳﯾر
اﻟﻌﻼﻗﺔﺑﯾناﻟﻣﺗﻐﯾراتإﻟﻰاﻟﻧظرﯾﺔاﻹﻗﺗﺻﺎدﯾﺔﺑﺷﺄناﻟﻣﺗﻐﯾراتاﻟﺗﻰﺗدﺧلﻓﻰﺗﻔﺳﯾرﺳوﻟكاﻟﻣﺗﻐﯾر
اﻟﺗﺎﺑﻊ.ﻣﺛﺎلﻋﻠﻰذﻟكﺗﻔﺳﯾرداﻟﺔاﻻﺳﺗﮭﻼكﺑواﺳطﺔاﻟدﺧلاﻟﻣﺗﺎﺣﻣﻊﺛﺑﺎتاﻟﻌواﻣلاﻵﺧرى:C =
a+bY
وﺗﺗطﻠبھذهاﻟﻧﻣﺎذج:
üﺗﺣدﯾداﻟﻧظرﯾﺔاﻹﻗﺗﺻﺎدﯾﺔﻣوﺿوعاﻟﺑﺣث.
üﺻﯾﺎﻏﺔاﻟﻧﻣوذجًﺎرﯾﺎﺿﯾ.
üﺟﻣﻊاﻟﺑﯾﺎﻧﺎتاﻟﺧﺎﺻﺔﺑﻣﺗﻐﯾراتاﻟﻧﻣوذج.
üﺗﻘدﯾراﻟﻧﻣوذج.
üاﺧﺗﺑﺎراﻟﻧﻣوذج.
üاﺳﺗﺧداماﻟﻧﻣوذجﻓﻰاﻟﺗﻧﺑؤ.
42
48. Øاﻟﻣﺳ ﺑﻘﯾﻣﺗﮫ اﻟﺗﻛﮭن اﻟﻣراد ﻟﻠﻣﺗﻐﯾر اﻟﺗﺎرﯾﺧﯾﺔ اﻟﻘﯾم ﻋﻠﻰ اﻟﻧﻣﺎذج ﺗﻠك ﺗﻌﺗﻣدﺗﺣﺗﺎج ﻻ و ﺗﻘﺑﻠﯾﺔ
ﺳﻠوﻛﮫ ﺗﻔﺳر اﻟﺗﻰ اﻟﻣﺗﻐﯾرات ﺗﺣدﯾد إﻟﻰ.
ذﻟك ﻋﻠﻰ ﻣﺛﺎل:ﻣ اﻟزﻣﻧﯾﺔ اﻟﺳﻠﺳﻠﺔ ﺑﺎﺳﺗﺧدام ﻣﺎ ﻟدوﻟﺔ اﻟﻘوﻣﻰ اﻟدﺧل ﺑﻘﯾﻣﺔ اﻟﺗﻧﺑؤاﻟﻔﺗرة ن
1970-2015
48
49. Øﺗﻌ و اﻟزﻣﻧﯾﺔ اﻟﺳﻠﺳﻠﺔ ﻣﺷﺎھدات أو ﺑﻘﯾم ﯾﻌرف ﻣﺎ ﻋﻠﻰ ﺑﺎﻻﺳﺎس اﻟﻧﻣﺎذج ھذه ﺗﻌﺗﻣدﻧﻰ
:اﻟﻣﻛﺎ ﻋﻠﻰ ﻣرﺗﺑﺔ أو اﻟزﻣن ﻣﻊ ﻣرﺗﺑﺔ ﻋﺷواﺋﯾﺔ ﻟظﺎھرة اﻟﻣﺷﺎھدة اﻟﻘﯾم ﻣن ﻣﺗﺗﺎﺑﻌﺔن.
Øاﻟزﻣﻧﯾﺔ اﻟﺳﻼﺳل ﻋﻠﻰ أﻣﺛﻠﺔ:
üًﺎﯾوﻣﯾ ﻣﺻر ﺑﻧك ﺳﮭم إﻗﻔﺎل ﺳﻌر.
üﻣﻌﯾﻧﺔ ﺳﻠﻌﺔ إﻧﺗﺎج ﻣن ًﺎأﺳﺑوﻋﯾ اﻟﻣطﻠوﺑﺔ اﻟوﺣدات ﻋدد.
üﻣﺎ ﺳﻠﻌﺔ ﻣن ًﺎﺷﮭرﯾ اﻟﻣﺑﯾﻌﺎت ﺣﺟم.
üاﻟﺳﻌودﯾﺔ ﺑﺎﻟﻣﻣﻠﻛﺔ اﻟﺧﺎم ﻟﻠﻧﻔط اﻟﯾوﻣﻰ اﻹﻧﺗﺎج ﺣﺟم.
49
50. Øاﻟزﻣﻧﯾﺔ اﻟﺳﻼﺳل ﺗﺣﻠﯾل و دراﺳﺔ ﻣن اﻟﻐرضھو:
1-اﻟﻣﺷﺎھدة اﻟظﺎھرة ﻋﺷواﺋﯾﺔ ﻧﻣذﺟﺔ و ﻓﮭم.
2-اﻟﻌﺷواﺋﯾﺔ ﻟﻠظﺎھرة اﻟﻣﺳﺗﻘﺑﻠﯾﺔ اﻟﻘﯾم ﻋن اﻟﺗﺑؤ.
3-أﻣﻛن إذا اﻟﻌﺷواﺋﯾﺔ ﺑﺎﻟظﺎھرة اﻟﺗﺣﻛم.
Øﻣﺷﺎھدة زﻣﻧﯾﺔ ﺳﻠﺳﻠﺔ ﯾﻣﺛل اﻟﺗﺎﻟﻰ اﻟﺷﻛل:
50
51. ﺳﺒﺒﯿﺔ اﻟﻐﯿﺮ اﻟﻨﻤﺎذج أھﻢ ﻣﻦ
)1(إﺳﻘﺎطﺎتاﻻﺗﺠﺎهاﻟﻌﺎم:
إناﻟﮭدفاﻟرﺋﯾﺳﻰﻣناﺳﺗﺧدامإﺳﻘﺎطﺎتاﻻﺗﺟﺎهاﻟﻌﺎمﻟﻠﺳﻼﺳلاﻟزﻣﻧﯾﺔھواﻟﺗﻧﺑؤواﻟﺗﻛﮭن
ﺑﺎﻟﻘﯾماﻟﻣﺳﺗﻘﺑﻠﯾﺔﻟﻠﻣﺗﻐﯾراتاﻹﻗﺗﺻﺎدﯾﺔوﯾﻌرفاﻻﺗﺟﺎهاﻟﻌﺎمﻟﺳﻠﺳﺔزﻣﻧﯾﺔﻋﻠﻰأﻧﮫاﻟﻧﻣط
اﻟﻌﺎمﻟﻠﺗﻐﯾرﻓﻰﻗﯾماﻟﻣﺗﻐﯾراﻟﻣراددراﺳﺗﮫﻣﻊﺗﺟﺎھلاﻟﻣﺗﻐﯾراتاﻵﺧرىاﻟﻣؤﺛرة.
وﺑﺎﻟﺗﺎﻟﻰاﻟﺗﻐﯾرأواﻟﺗذﺑذبﻓﻰاﻟﺳﻠﺳﻠﺔاﻟزﻣﻧﯾﺔﻗدﯾﻌودإﻟﻰأﺣدﻣﻛوﻧﺎﺗﮭﺎ:
üاﻻﺗﺟﺎهاﻟﻌﺎم:وھواﻟﺣرﻛﺔاﻟﻌﺎﻣﺔﻋﻠﻰاﻟﻣدىاﻟﺑﻌﯾد.
üاﻟﺗﻘﻠﺑﺎتاﻟﻣوﺳﻣﯾﺔ:ﺗﻘﻠﺑﺎتﻣﻧﺗظﻣﺔﺗﻛررﻧﻔﺳﮭﺎﺣﺳبﻓﺗرةزﻣﻧﯾﺔ.
üاﻟﺗﻘﻠﺑﺎتاﻟدورﯾﺔ:ﺣﺳباﻟدورةاﻹﻗﺗﺻﺎدﯾﺔ.
üاﻟﺗﻘﻠﺑﺎتاﻟﻌﺷواﺋﯾﺔ:ﻷﺳﺑﺎبﻋواﻣلاﻟطﺑﯾﻌﺔوﻏﯾرھﺎ.
51
53. ﺗﻤﺮﯾﻦ ﺣﻞ1
اﻟﺣل ﺧطوات:
1-اﻻﻛﺳل ﺻﻔﺣﺎت إﺣدى ﻋﻠﻰ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻧدﺧل.
2-اﻟﺗﺎﺑ اﻟﻣﺗﻐﯾر ﻋﻣود أﺳﻔلﻊYاﻵﺗﯾﺔ اﻟداﻟﺔ ﻧدﺧل= Forecast(45,Y,X )
3-ﺑﻌدﻋﻠﻰ اﻟﺿﻐطenterاﻟﺷرﻛﺔ ﺳﮭم ﺳﻌر ﺗﻣﺛل اﻟﺗﻰ و اﻟﻌﻣود أﺳﻔل اﻟﻧﺗﯾﺟﺔ ﺗظﮭراﻟﻣﺗﻧﺑﺄ
ﻋﺎم ﻓﻰ ﺑﮫ2016اﻟﻌﺎﻟﻣﻰ اﻟﺑرﻣﯾل ﺳﻌر ﻛﺎن إذا45دوﻻر.
53
54. ﺗﻤﺮﻳﻦ2
اﻟﺗﻌﻠﯾم ﺳﻧوات ﻋدد ﻋن اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻟدﯾك ﺗوﻓرت إذا)X(اﻟدﺧل و)y(ﻣن ﻟﻣﺟﻣوﻋﺔ
اﻻﺷﺧﺎص......إﻟﻰ اﻟﺗﻌﻠﯾم ﺳﻧوات ﻋدد زاد إذا اﻻﺷﺧﺎص ھؤﻻء ﺑدﺧل ﺗﺑﺄ25ﻋﺎم.
54
55. )2(اﻟﻨﻤﺎذجاﻹﺣﺼﺎﺋﯿﺔﻟﺴﻼﺳﻞاﻟﺰﻣﻨﯿﺔ:
اﻟزﻣﻧﯾﺔ اﻟﺳﻠﺳﺔ ﻓﻰ اﻟﻌﺷواﺋﻰ اﻟﺟﺎﻧب ﻋﻠﻰ اﻟﻧﻣﺎذج ھذه ﺗرﻛز.اﻋﺗ ﻧﻣوذج ﻟﺑﻧﺎء وﻋﻠﻰ ًاﻣﺎد
اﻟﺗﺎﻟﯾﺔ ﺧطوات اﻟﺧﻣﺳﺔ اﺗﺑﺎع ﯾﺟب اﻟزﻣﻧﯾﺔ اﻟﺳﻠﺳﺔ:
.1اﻟﻧﻣوذج ﺗﺣدﯾد أو ﺗﻌﯾﯾنModel Identification .
.2اﻟﻧﻣوذج ﺗطﺑﯾقModel Fitting.
.3اﻟﻧﻣوذج اﺧﺗﺑﺎر و ﺗﺷﺧﯾصModel Diagnostics.
.4اﻟﺗﻧﺑؤات ﺗوﻟﯾدForecast Generation.
.5اﻟﻘرارات ووﺿﻊ اﻟﺗﻧﺑؤات اﺳﺗﺧدامImplementation & Decision Making
55
56. اﻟﻨﻤﻮذج ﺗﺤﺪﯾﺪ أو ﺗﻌﯿﯿﻦModel Identification
وھذاﯾﺗمﺑرﺳماﻟﻣﺗﺳﻠﺳﺔاﻟزﻣﻧﯾﺔﻓﯾﻣﺎﯾﺳﺳﻣﻰTime plotﺣﯾثﯾﻛوناﻹﺣداﺛﻰاﻷﻓﻘﻰھو
اﻟزﻣنواﻟرأﺳﻰﺣﺟماﻟظﺎھرةاﻟﻣﺷﺎھدةوﻣنﺛماﺧﺗﯾﺎرﻧﻣوذجرﯾﺎﺿﻰﻣﻌﺗﻣدﯾنﻋﻠﻰﺑﻌض
اﻟﻣﻘﺎﯾﯾساﻹﺣﺻﺎﺋﯾﺔاﻟﺗﻰﺗﻣﯾزﻧﻣوذجﻋنآﺧروﻋﻠﻰاﻟﺧﺑرةاﻟﻣﺳﺗﻣدةﻣناﻟدراﺳﺎتو
اﻷﺑﺣﺎث.
56
58. اﻟﻨﻤﻮذج اﺧﺘﺒﺎر و ﺗﺸﺨﯿﺺModel Diagnostics
إﺟراءاﺧﺗﺑﺎراتﺗﻔﺣﺻﯾﺔﻋﻠﻰأﺧطﺎءاﻟﺗطﺑﯾقError termﻟﻣﻌرﻓﺔﻣدىﺗطﺎﺑﻘقاﻟﻣﺷﺎھدات
ﻣﻊاﻟﻘﯾماﻟﻣﺣﺳوﺑﺔﻣناﻟﻧﻣوذجاﻟﻣرﺷﺢوﻣدىﺻﺣﺔﻓرﺿﯾﺎتاﻟﻧﻣوذج.ﻓﻰﺣﺎﻟﺔاﺟﺗﯾﺎز
اﻟﻧﻣوذجاﻟﻣرﺷﺢﻟﮭذهاﻻﺧﺗﺑﺎراتﻧﻘومﺑﺎﻋﺗﻣﺎدهﻋﻠﻰأﻧﮫاﻟﻧﻣوذجاﻟﻧﮭﺎﺋﻰوﯾﺳﺗﺧدامﻟﺗوﻟﯾد
ﺗﻧﺑؤاتﻟﻠﻘﯾماﻟﻣﺳﺗﻘﺑﻠﯾﺔوإﻻﻧﻌودﻟﻠﺧطوةاﻷوﻟﻰﻟﺗﻌﯾﯾنﻧﻣوذجﺟدﯾد.
58
60. اﻟﻘﺮارات ووﺿﻊ اﻟﺘﻨﺒﺆات اﺳﺘﺨﺪامImplementation & Decision Making
اﻟﻣﻧﺎﺳب ﺑﺎﻟﺷﻛل اﺳﺗﺧداﻣﮭﺎ ﻓﻰ ﻟﻠﻧظر اﻟﻘرار ﻟﺻﺎﻧﻌﻰ اﻟﺗﻧﺑؤات ﺗﻘدم.
60
65. اﻟﻌﺸﻮاﺋﻰ اﻟﺨﻄﺄe
Øاﻟﻣﺗﻧﺑﺄ اﻟﻘﯾم ﻣدى أى إﻟﻰ أن أى اﻟﻧﻣوذج ﺑﻧﺎء ﺟودة ﻣدة ﻋﻠﻰ اﻟﺣﻛم ﯾﻌﺗﺑرﻣﻌﯾﺎر^yﺑﮭﺎ
اﻟﻣﺷﺎھدة أو اﻟﺣﻘﯾﻘﯾﺔ اﻟﻘﯾم ﻣن ﻗرﯾﺑﺔ ﻟﻠﻣﺗﻐﯾرy:
Øرﯾﺎﺿﯾﺎ:
x 1+ β0β= ^y.....)x1+ β0β−(y = e
ﺷﻛلاﻟﺧطﺄﺑﯾﺎﻧﯾﺎ:
65
66. اﻟﺒﺴﯿﻂ اﻟﺨﻄﻰ اﻻﻧﺤﺪار ﻧﻤﻮذج ﺗﻘﺪﯾﺮ
ﯾﻣﻛنﺗﻘدﯾرﻣﻌﺎﻣﻼتاﻻﻧﺣدار)1β,0β(ﺑﺎﺳﺗﺧدامطرﯾﻘﺔاﻟﻣرﺑﻌﺎتاﻟﺻﻐرىوھذااﻟﺗﻘدﯾر
ھواﻟذىﯾﺟﻌلﻣﺟﻣوعﻣرﺑﻌﺎتاﻻﺧطﺎءاﻟﻌﺷواﺋﯾﺔ
2))x1β+0β−(y(Σ=2eΣأﻗلﻣﺎﯾﻣﻛنوﯾﺣﺳبھذااﻟﺗﻘدﯾرﺑﺎﻟﻣﻌﺎدﻟﺔاﻵﺗﯾﺔ:
66
67. اﻻﻧﺤﺪار ﻧﻤﻮذج ﻟﺘﻘﺪﯾﺮ اﻛﺴﻞ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ اﺳﺘﺨﺪام
اﻟﺒﺴﯿﻂ اﻟﺨﻄﻰ
ﺗﻤﺮﻳﻦ3:
رﻏباﺣداﻟﺑﻧوكﻣﻌرﻓﺔاﻟﻌﻼﻗﺔﺑﯾنﻋددﺳﺎﻋﺎتاﻟﻌﻣلﻟﻣوظﻔﯾﮭﺎوﻣﺳﺗوىاﻹﻧﺗﺎﺟﯾﺔﻟﮭم
،ﻓﻘﺎﻣواﺑﺟﻣﻊﻣﻌﻠوﻣﺎتﻋنھذااﻟﻣوﺿوعوذﻟكﺑﺳﺣبﻋﯾﻧﺔﻣن١٠ﻣوظﻔﯾنوﺣﺻﻠواﻋﻠﻰ
اﻟﻧﺗﺎﺋﺞاﻟﺗﺎﻟﯾﺔ:
ﺑﺎﺳﺗﺧدامﺑرﻧﺎﻣﺞاﻻﻛﺳلﻗدرﻣﻌﺎدرﻟﺔاﻧﺣدارﻣﺳﺗوىاﻻﻧﺗﺎﺟﯾﺔﻋﻠﻰﺳﺎﻋﺎتاﻟﻌﻣل.
67
68. ﺗﻤﺮﯾﻦ ﺣﻞ3
اﻟﺣل ﺧطوات:
1-اﻻﻛﺳل ﺻﻔﺣﺎت إﺣدى ﻋﻠﻰ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻧدﺧل.
2-ﻗﺎﺋﻣﺔ ﻣنDataاﺧﺗﺎرData analysis.
3-ﻧﺧﺗﺎرregression ﻧﺿﻐط وok .
4-ﻣن ﻟﻛل اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت ﻣدى ﻣﻧﮫ ﻧﺣدد اﻟذى و اﻷﺗﻰ اﻟﺣوارى اﻟﻣرﺑﻊ ﯾظﮭرxوyوﻧﺣدد و
ﻟﻠﻣﺧرﺟﺎت ﻣﻛﺎن.
68
70. اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ
ﻋﻣود ﺑﺧﺎﺻﺔ و ﺑﺎﻟﻧﺗﺎﺋﺞ اﻻﺧﯾر اﻟﺟدول إﻟﻰ ﺑﺎﻟﻧظر وcoefficients
ﻛﺎﻵﺗﻰ اﻻﻧﺣدار ﻣﻌﺎدﻟﺔ ﻛﺗﺎﺑﺔ ﯾﻣﻛن:
Y= -1.22 + 0.9 X
ﻣﻌﯾن إﻧﺗﺎﺟﯾﺔ ﻣﺳﺗوى ﺗوﻗﻊ اﻟﻘرار ﺻﺎﻧﻊ ﯾﺳﺗطﯾﻊ ھﻧﺎ ﻣن وYاﻟﻌﻣل ﺳﺎﻋﺎت ﻋدد ﺗﻐﯾﯾر ﻋﻧدX.
70
80. ﺗﻤﺮﻳﻦ5
ﺑﯾﺎﻧﺎت ﻟدﯾك ﺗوﻓرت إذا20ﻣﺎ ﻣزرﻋﺔ داﺧل اﻟﺣﻠﯾب اﻧﺗﺎج ﻋن ﯾوم.....طرﯾ ﺑﺎﺳﺗﺧدام ﺗﻧﺑﺄﻘﺔ
اﻟﯾوم ﺧﻼل اﻟﻣزرﻋﺔ اﻧﺗﺎج اﻟﻣﺗﺣرﻛﺔ اﻟﻣﺗوﺳطﺎت21.
80
81. ﺗﻤﺮﯾﻦ ﺣﻞ5
اﻟﺣل ﺧطوات:
1-ﯾوﺿ ﻛﻣﺎ ﻟﻸﻋﻣدة ﻋﻧوان إدﺧﺎل و اﻻﻛس ﺑﺑرﻧﺎﻣﺞ ﻋﻣل ورﻗﺔ إﻟﻰ اﻟﺑﯾﺎﻧﺎت إدﺧﺎل ﯾﺗمﺢ
اﻟﺗﺎﻟﻰ اﻟﺷﻛل:
2-أﯾﺎم ﺛﻼﺛﺔ ﻟﻛل اﻟﻣﺗوﺳط ﺣﺳﺎب ﻧﺧﺗﺎر(N=3).
3-ﻋﻣود ﺗﺣت اﻟراﺑﻌﺔ اﻟﻣﺷﺎھدة ﻋﻧد ﻧﻘفyhatاﻻﺗﯾﺔ اﻟﻣﻌﺎدﻟﺔ ﻧدﺧل و:
=AVERAGE(B3:B5)
81
84. ﻟﻠﺧطﺄ ﻗﯾﻣﺔ أﻗل ﻋﻠﻰ اﻟﺣﺻول ھو اﻟطرﯾﻘﺔ ھذه ﻣن اﻟﮭدفMADوMSEأن ﻣن ﻟﻠﺗﺄﻛد
اﻟﯾوم ﻓﻰ ﺑﮭﺎ اﻟﻣﺗﺑﺄ اﻟﻘﯾﻣﺔ21ﺻﺣﯾﺣﺔ ﻗﯾﻣﺔ ھﻰ)ﻣﺷﺎھدﺗ ﯾﺗم ﺳوف اﻟﺗﻰ ﻟﻠﻘﯾﻣﺔ ﺟدا ﻗرﯾﺑﺔﮭﺎ.
ﻟــــــــــــــــــــــــــــــــــــــﺬﻟـــــــــــــــــــــــــــــــﻚ
ﯾﺗماﺧﺗﯾﺎرﻗﯾمﻣﺧﺗﻠﻔﺔلnأﻛﺑرﻣنﺛﻼﺛﺔﻣﺛﻼارﺑﻌﺔاوﺧﻣﺳﺔﻟﻠﺗﺄﻛدﻣنأنﻗﯾﻣﺔاﻟﺧطﺄﻋﻧد
n=3أﻗلﻣﺎﯾﻣﻛنوھوﻣﺎﺳﺗﻘوﻣونﺑﮫﻣنﺧﻼلﺗﻣرﯾن6.
84
91. Week Demand 0.1 0.6
1 820 820.00 820.00
2 775 820.00 820.00
3 680 815.50 793.00
4 655 801.95 725.20
5 750 787.26 683.08
6 802 783.53 723.23
7 798 785.38 770.49
8 689 786.64 787.00
9 775 776.88 728.20
10 776.69 756.28
Ft+1 = Ft + a(At - Ft)
3a. Exponential Smoothing – Example 1
a =
F2 = F1+ a(A1–F1) =820+.1(820–820)
=820
i Ai Fi
92. Week Demand 0.1 0.6
1 820 820.00 820.00
2 775 820.00 820.00
3 680 815.50 793.00
4 655 801.95 725.20
5 750 787.26 683.08
6 802 783.53 723.23
7 798 785.38 770.49
8 689 786.64 787.00
9 775 776.88 728.20
10 776.69 756.28
Ft+1 = Ft + a(At - Ft)
3a. Exponential Smoothing – Example 1
a =
F3 = F2+ a(A2–F2) =820+.1(775–820)
=815.5
i Ai Fi
93. Week Demand 0.1 0.6
1 820 820.00 820.00
2 775 820.00 820.00
3 680 815.50 793.00
4 655 801.95 725.20
5 750 787.26 683.08
6 802 783.53 723.23
7 798 785.38 770.49
8 689 786.64 787.00
9 775 776.88 728.20
10 776.69 756.28
Ft+1 = Ft + a(At - Ft)
This process
continues
through week 10
3a. Exponential Smoothing – Example 1
a =
i Ai Fi
94. Week Demand 0.1 0.6
1 820 820.00 820.00
2 775 820.00 820.00
3 680 815.50 793.00
4 655 801.95 725.20
5 750 787.26 683.08
6 802 783.53 723.23
7 798 785.38 770.49
8 689 786.64 787.00
9 775 776.88 728.20
10 776.69 756.28
Ft+1 = Ft + a(At - Ft)
What if the
a constant
equals 0.6
3a. Exponential Smoothing – Example 1
a = a =
i Ai Fi
95. Month Demand 0.3 0.6
January 120 100.00 100.00
February 90 106.00 112.00
March 101 101.20 98.80
April 91 101.14 100.12
May 115 98.10 94.65
June 83 103.17 106.86
July 97.12 92.54
August
September
Ft+1 = Ft + a(At - Ft)
What if the
a constant
equals 0.6
3a. Exponential Smoothing – Example 2
a = a =
i Ai Fi
96. Company A, a personal computer producer
purchases generic parts and assembles them to
final product. Even though most of the orders
require customization, they have many common
components. Thus, managers of Company A need
a good forecast of demand so that they can
purchase computer parts accordingly to minimize
inventory cost while meeting acceptable service
level. Demand data for its computers for the past 5
months is given in the following table.
3a. Exponential Smoothing – Example 3
97. Month Demand 0.3 0.5
January 80 84.00 84.00
February 84 82.80 82.00
March 82 83.16 83.00
April 85 82.81 82.50
May 89 83.47 83.75
June 85.13 86.38
July ?? ??
Ft+1 = Ft + a(At - Ft)
What if the
a constant
equals 0.5
3a. Exponential Smoothing – Example 3
a = a =
i Ai Fi
99. Ft+1 = a At + a(1- a) At - 1 + a(1- a)2At - 2 + ...
Forecast Effects of
Smoothing Constant a
Weights
Prior Period
a
2 periods ago
a(1 - a)
3 periods ago
a(1 - a)2
a=
a= 0.10
a= 0.90
10% 9% 8.1%
90% 9% 0.9%
Ft+1 = Ft + a (At - Ft)
or
w1 w2 w3
100. 100
اﻟﺳﻧوات
اﻟﻘﯾﻣﺔ
ﺑﺎﻟﻣﻠﯾون
دوﻻر
2001 4,153
2002 5,289
2003 8,273
2004 9,534
2005 10,089
2006 9,688
2007 12,675
2008 18,832
2009 20,297
2010 23,094
2011 31,028
2012 30,548
2013 31,559
2014 43,253
2015 40,918 0
5,000
10,000
15,000
20,000
25,000
30,000
35,000
40,000
45,000
50,000
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
اﻟﻛﮭرﺑﺎﺋﯾﺔ اﻟﻣطﺑﺦ أدوات ﻣن اﻟﻣﻐرب واردات ﺗطور
101. 101
Timeline Values Forecast
Lower
Confidenc
e Bound
Upper
Confidenc
e Bound
2001 4,153
2002 5,289
2003 8,273
2004 9,534
2005 10,089
2006 9,688
2007 12,675
2008 18,832
2009 20,297
2010 23,094
2011 31,028
2012 30,548
2013 31,559
2014 43,253
2015 40,918 40,918 40,918 40,918
2016 45,975 38,621 53,330
2017 49,293 37,992 60,593
2018 52,610 35,939 69,282
2019 55,928 32,866 78,989
2020 59,245 28,972 89,518
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
90,000
100,000
20012002200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017201820192020
Values Forecast Lower Confidence Bound Upper Confidence Bound
103. ﻣﻘﺘﺮﺣﺔ ﻣﺼﺎدر:
103
-ﺟﻣﺎلﺣﺎﻣد)2003(اﻟﻌدد ،اﻟﺗﻧﻣﯾﺔ ﺟﺳر ﺳﻠﺳﻠﺔ ،اﻟﺗﻧﺑؤ أﺳﺎﻟﯾب ،14اﻟﻣﺟﻠد ،)2(اﻟﻣﻌﮭد ،
اﻟﻛوﯾت ،ﻟﻠﺗﺧطﯾط اﻟﻌرﺑﻲ.
-ﺳﯾﺟل إﯾرﯾك)2015(اﻟﺗﺣﻠﯾﻼت ،اﻟﺗﻧﺑؤﯾﺔﺟرﯾر ﻣﻛﺗﺑﺔ ،.
-ھﺎﻧد ﺟﯾﮫ دﯾﻔﯾد)2016(ﺳﻠﺳﻠﺔ ،اﻹﺣﺻﺎء ﻋﻠم ،“ًاﺟد ﻗﺻﯾرة ﻣﻘدﻣﺔ”ھﻧداوي ﻣؤﺳﺳﺔ ،
واﻟﺛﻘﺎﻓﺔ ﻟﻠﺗﻌﻠﯾم.
- Chia-Chien Hsu (2007), “The Delphi Technique: Making Sense Of
Consensus”, Practical Assessment, Research & Evaluation, Volume 12,
Number 10, August 2007
- Ravi Mahendra Gor INDUSTRIAL STATISTICS AND OPERATIONAL
MANAGEMENT