تحليل السلاسل الزمنية

يعد تحليل السلاسل الزمنية من أهم وأقوى الأدوات التي تتيح للباحث فهم وتحليل البيانات التي تم جمعها بمرور الوقت، وهو أسلوب يُستخدم في فصل المكونات المختلفة للسلسلة الزمنية، والتي تتمثّل في الاتجاه والموسمية والمتبقيات، فمن خلال تحليل السلسلة الزمنية، يمكننا تحليل كل مكون على حِدة مع اكتساب فهم عميق؛ وذلك لمساهماتها في الفهم العام للبيانات. ويعتمد اختيار تقنية تحليل السلاسل الزمنية على الخصائص المحددة للبيانات وهدف التحليل منها.

ما هو تحليل السلاسل الزمنية؟

تحليل السلاسل الزمنية هو أسلوب إحصائي يستخدم في تحليل البيانات التي تم جمعها وتسجيلها خلال فترة زمنية معينة، ويتضمن دراسة الأنماط والاتجاهات والبنية الأساسية للبيانات؛ لإجراء توقعات أو استخلاص رؤى ذات معنى وقيمة، ويمكن العثور على بيانات السلاسل الزمنية في مجالات مختلفة، مثل: التمويل والاقتصاد والتنبؤ بالطقس وتحليل سوق الأوراق المالية.

ما هي طرق تحليل السلاسل الزمنية؟

لتحليل السلاسل الزمنية طريقتان أساسيتان هما:

أ. التحليل الإضافي: وفيه يتم إضافة المكونات معًا بسهولة، وتفترض هذه الطريقة من التحليل أن الاتجاه والموسمية عناصر ثابتة مع مرور الوقت.

ب. التحليل المضاعف: ويتضمن هذا التحليل دمج المكونات معًا، وتفترض هذه الطريقة أن الاتجاه والموسمية يختلفان مع مستوى السلسلة الزمنية.

ما مكونات بيانات السلاسل الزمنية؟

تتكون بيانات السلاسل الزمنية عادةً من ثلاث مكونات رئيسية هي:

1. الاتجاه: يمثّل مكون الاتجاه في السلاسل الزمنية حركة أو اتجاه البيانات على المدى الطويل، سواء كانت تزايدية أو متناقصة أو مستقرة.
2. الموسمية: تشير الموسمية إلى أنماط أو تقلبات منتظمة تحدث على فترات زمنية محددة، كاليومية أو الأسبوعية أو السنوية.
3. العشوائية: تمثّل العشوائية (الضوضاء) الاختلافات غير المنتظمة في البيانات.

ما هي تقنيات تحليل السلاسل الزمنية؟

هناك العديد من التقنيات المتاحة لتحليل بيانات السلاسل الزمنية، أهمها:

1. المتوسط المتحرك: تتضمن هذه التقنية حساب متوسط مجموعة فرعية من نقاط البيانات ضمن حجم نافذة ثابت، ويساعد على تخفيف التقلبات قصيرة المدى، وتسليط الضوء على الاتجاهات طويلة المدى.
2. المتوسط المتحرك المتكامل للانحدار الذاتي (ARIMA): يعد (ARIMA) نموذجًا شائعًا؛ للتنبؤ بالسلاسل الزمنية؛ إذ يجمع بين مفاهيم الانحدار الذاتي (AR)، والاختلاف (I)، والمتوسط المتحرك (MA)؛ لالتقاط التبعات الخطية في البيانات.
3. التجانس الأسي: تقوم نماذج التجانس الأسي بتعيين أوزان متناقصة للملاحظات السابقة، بما يعطي أهمية أكبر لنقاط البيانات الحديثة. وتبدو فائدته -خاصةً- عند عدم وجود اتجاه أو موسمية في البيانات.
4. تحويل فورييه: هو أسلوب رياضي يستخدم في تحليل بيانات السلاسل الزمنية إلى مكونات التردد الخاصة بها؛ فهو يساعد على تحديد الترددات والدوريات السائدة الموجودة في البيانات.

وبِناءً على هذا الفهم السالف الذكر أعلاه للسلاسل الزمنية، ارتأت مكتب دراسة الأفكار للبحث والتطوير (pertask) تقديم خدمة تحليل السلاسل الزمنية بأعلى جودة، وذلك من خلال نخبة من خبراء التحليل الإحصائي في كافة مجالات البحث العلمي.

لطلب خدمة تحليل السلاسل الزمنية من مكتب دراسة الأفكار للبحث والتطوير (pertask) ، تواصلوا مباشرةً عن طريق الحسابات الآتية:

الإيميل: [email protected]

رقم الواتساب: 00966570709576