بيئة أبوظبي وسيلة إعلامية غير ربحية مسؤولية مجتمعية تملكها مجموعة نايا للتميز
شبكة بيئة ابوظبي: بقلم د. أنيس رزوق، مستشار تخطيط استراتيجية الجودة والتميز، مقيم معتمد في التميز المؤسسي (EFQM)، خبير استراتيجيات القوة الناعمة، خبير ادارة مركز اسعاد المتعاملين، (7 STAR)، خبير حوكمة معتمد، خبير صناعة سيناريوهات المستقبل، 16 ديسمبر 2018
رابعاً: أنواع السلاسل الزمنية: (1)
تتعدد أنواع السلاسل الزمنية ويمكن تقسيمها إلى ما يلي:
1. نوعية قيم السلسلة: من حيث كونها قيماً متصلة أو غير متصلة، ويؤدي هذا المعيار إلى الصنفين التاليين:
أ. السلاسل الزمنية المتصلة: وهي السلاسل الزمنية التي نقيس فيها قيم ظاهرة متغيرة خلال فترة من الزمن مثل الساعة، اليوم، الأسبوع، الشهر، ربع سنة. الخ، ومن أمثلة هذه السلاسل كمية استهلاك الطاقة الكهربائية شهرياً، ونسب الطلاق خلال العام، وحجم الاستيراد والتصدير في بلد، وكمية الأمطار السنوية وغيرها.
ب. السلاسل الزمنية غير المتصلة (المتقطعة): وهي السلاسل الزمنية التي نقيس فيها قيم ظاهرة متغيرة عند لحظة من الزمن، ومن أمثلة هذه السلاسل عدد السكان في مدينة ما في اليوم الأول من كل سنة.
2. طبيعة الزمن الذي تحدث فيه قيم السلسلة الزمنية، ومن حيث أن هذا الزمن محدد مسبقاً أو غير محدد، ويؤدي هذا المقياس إلى الصنفين التاليين:
أ. السلاسل الزمنية النقطية: وهي السلاسل التي تقاس قيمتها في أزمنة غير متوقعة مثل سلاسل الكوارث، سقوط الطائرات، حوادث القطارات، حوادث السيارات، سلسلة الهزات الأرضية.
ب. السلاسل الزمنية غير النقطية: وهي التي تقاس في أزمنة محددة مسبقاً، ومن أمثلة هذه السلاسل: سلسلة أرباح شركة الإسمنت في منتصف العام، وسلسلة معدل الدخل السنوي للأفراد والتي تقاس في نهاية كل عام وغيرها.
3. عدد القيم التي تأخذها السلسلة عند كل قياس، ويؤدي هذا المقياس إلى النوعين التاليين من السلاسل الزمنية:
أ. السلاسل الزمنية الثنائية: وهي السلاسل التي تأخذ إحدى قيمتين، صفر أو واحد (فشل أو نجاح) وتظهر مثل هذه السلاسل في الهندسة الكهربائية وفي نظرية الاتصالات.
ب. السلاسل الزمنية غير الثنائية: وهي التي تأخذ أكثر من قيمتين، ومن أمثلة هذه السلاسل: أعداد السكان، وأعداد المواشي.
4. التغيرات التي تحدث في السلسلة مع الزمن: ويقصد بالتغيرات الاتجاه العام لنمو السلسلة والأمور التي تتكرر فيها، وهذا المقياس يؤدي إلى الأصناف التالية:
أ. السلاسل ذات الاتجاه المتزايد: وهي السلاسل التي يمكن أن يتوسط نقطها خط مستقيم متزايد (ميله موجب) ومن أمثلة هذه السلاسل تلك التي تمثل أعداد السكان، وسلاسل الدخل القومي، وسلاسل حوادث السيارات.
ب. السلاسل ذات الاتجاه المتناقص: وهي السلاسل التي يمكن أن يتوسط نقطها خط مستقيم متناقص (ميله سالب)، ومن أمثلة ذلك سلاسل مساحة الأراضي الزراعية في منطقة معينة والتي هي في تناقص مستمر بسبب انتشار الأبنية عليها.
ج. السلاسل ذات الاتجاه الثابت: وهي السلاسل التي يمكن أن يتوسط نقطها خط مستقيم ثابت (ميله صفر)، ومن أمثلة ذلك سلسلة الطاقة الكهربائية المستهلكة في إضاءة الإشارات الضوئية، والشوارع الرئيسية في إحدى المدن.
د. السلاسل ذات التغيرات المتكررة على فترات متباعدة: وهي السلاسل التي يمكن أن يتوسط نقطها خط يشبه منحنى اقتر الجيب (أو جيب التمام) بعد تعرضه لدوران بزاوية مناسبة، وذلك لأن قيم السلسلة قد تتأثر بأمور فصلية أو سنوية، ومن أمثلة ذلك سلسلة مبيعات الملابس الصوفية التي تتم في كافة أيام السنة ولكنها تزداد في فصل الشتاء وتنقص في الصيف.
تمثيل السلاسل الزمنية: يمكن تمثيل السلسلة الزمنية بيانياً بتعيين أزواج مرتبة (الزمن قيمة الظاهرة) ثم نوصل تلك النقاط فينتج ما يعرف بالمنحنى التاريخي للسلسة الزمنية.
خشونة السلسلة الزمنية: الارتفاع في بعض السنوات والانخفاض في بعضها الاخر المبين بالشكل أعلاه في المنحنى التاريخي للسلسلة الزمني يسمى بخشونة السلسلة الزمنية.
اﻟﺨﻄﻮات اﻟﻤﺘﺨﺬة ﻟﺒﻨﺎء ﻧﻤﻮذج ﺗﻨﺒﺆ:
1. تعيين النموذج أو تحديد النموذج (Model Identification):
وھﺬا ﯾﺘﻢ ﺑﺮﺳﻢ اﻟﻤﺘﺴﻠﺴﻠﺔ الزمنية فيما يسمى (Time Plot) حيث يكون الاحداثي الافقي هو الزمن والرأسي حجم الظاهرة المشاهد ة من ثم اختيار نموذج رياضي معتمدين على بعض المقاييس الاحصائية التي تميز نموذج عن أخر وعلى الخبرة المستمدة من الدراسات والابحاث.
2. تطبيق النموذج Model Fitting:
ﺑﻌﺪ ﺗﺮﺷﯿﺢ ﻧﻤﻮذج أو أﻛﺜﺮ ﻛﻨﻤﻮذج ﻣﻨﺎﺳﺐ ﻟﻮﺻﻒ اﻟﻤﺘﺴﻠﺴﻠﺔ اﻟﻤﺸﺎھﺪة ﻧﻘﻮم ﺑﺘﻘﺪﯾﺮ ﻣﻌﺎﻟﻢ ھﺬا اﻟﻨﻤﻮذج ﻣﻦ اﻟﺒﯿﺎﻧﺎت اﻟﻤﺸﺎھﺪة ﺑﺈﺳﺘﺨﺪام طﺮق اﻟﺘﻘﺪﯾﺮ اﻹﺣﺼﺎﺋﻲ اﻟﺨﺎﺻﺔ ﺑﺎﻟﻤﺘﺴﻠﺴﻼت اﻟﺰﻣﻨﯿﺔ وھﺬا اﻟﻨﻤﻮذج اﻟﻤﺮﺷﺢ ﯾﺆﺧﺬ ﻛﻨﻤﻮذج أوﻟﻲ ﻗﺎﺑﻞ ﻟﻠﺘﻌﺪﯾﻞ ﻻﺣﻘﺎ .
3. تشخيص واختبار النموذج Model Diagnostics :
إﺟﺮاء إﺧﺘﺒﺎرات ﺗﻔﺤﺼﯿﺔ ﻋﻠﻰ أﺧﻄﺎء التطبيق (Fitting Errors) ﻟﻤﻌﺮﻓﺔ ﻣﺪى ﺗﻄﺎﺑﻖ اﻟﻤﺸﺎھﺪات ﻣﻊ اﻟﻘﯿﻢ اﻟﻤﺤﺴﻮﺑﺔ ﻣﻦ اﻟﻨﻤﻮذج اﻟﻤﺮﺷﺢ وﻣﺪى ﺻﺤﺔ ﻓﺮﺿﯿﺎت اﻟﻨﻤﻮذج. ﻓﻲ ﺣﺎﻟﺔ إﺟﺘﯿﺎز اﻟﻨﻤﻮذج اﻟﻤﺮﺷﺢ ﻟهﺬه اﻹﺧﺘﺒﺎرات ﻧﻘﻮم ﺑﺈﻻﻋﺘﻤﺎد ﻋﻠﻰ اﻧﮫ اﻟﻨﻤﻮذج اﻟﻨهﺎﺋﻲ وﯾﺴﺘﺨﺪم ﻟﺘﻮﻟﯿﺪ ﺗﻨﺒﺆات ﻟﻠﻘﯿﻢ اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻠﯿﺔ وإﻻ ﻧﻌﻮد ﻟﻠﺨﻄﻮة اﻷوﻟﻰ ﻟﺘﻌﯿﯿﻦ ﻧﻤﻮذج ﺟﺪﯾﺪ .
4. توليد التنبؤات Forecast Generation :
ﯾﺴﺘﺨﺪم اﻟﻨﻤﻮذج اﻟﻨهﺎﺋﻲ ﻟﺘﻮﻟﯿﺪ ﺗﻨﺒﺆات ﻋﻦ اﻟﻘﯿﻢ اﻟﻤﺴﺘﻘﺒﻠﯿﺔ وﻣﻦ ﺛﻢ ﺣﺴﺎب أﺧﻄﺎء اﻟﺘﻨﺒﺆ Forecast Errors ﻛﻠﻤﺎ اﺳﺘﺠﺪت ﻗﯿﻢ ﺟﺪﯾﺪة ﻣﺸﺎھﺪة ﻣﻦ اﻟﻤﺘﺴﻠﺴﻠﺔ اﻟﺰﻣﻨﯿﺔ وﻣﺮاﻗﺒﺔ ھﺬه الاخطاء في ما يسمى بمخططات المراقبة Charts Control واﻟﺘﻲ ﺗﻮﺿﻊ ﻟﻠﻘﺒﻮل ﺑﻨﺴﺒﺔ ﺧﻄﺄ ﻣﻌﯿﻦ إذا ﺗﺠﺎوزﺗﺔ أﺧﻄﺎء اﻟﺘﻨﺒﺆ ﯾﻌﺎد اﻟﻨﻈﺮ ﻓﻲ اﻟﻨﻤﻮذج وﺗﻌﺎد اﻟﺪورة ﻣﻦ ﺟﺪﯾﺪ ﺑﺘﺤﺪﯾﺪ ﻧﻤﻮذج ﻣﺮﺷﺢ آﺧﺮ
5. استخدام التنبؤات ووضع القرارات : Implementation and Decision making :
ﺗﻘﺪم اﻟﺘﻨﺒﺆات ﻓﻲ ﺗﻘﺮﯾﺮ ﻟﺼﺎﻧﻌﻲ اﻟﻘﺮار ﻟﻠﻨﻈﺮ ﻓﻲ اﺳﺘﺨﺪاﻣهﺎ ﺑﺎﻟﺸﻜﻞ اﻟﻤﻨﺎﺳﺐ
سوف نتابع تتمة القسم الثاني لمقالات السلاسل الزمنية في المقالة التالية، والتي تتضمن أنواع السلاسل الزمنية، من حيث نوعية قيم السلسلة، ومن حيث طبيعة الزمن الذي تحدث فيه قيم السلسلة الزمنية، ومن حيث عدد القيم التي تأخذها السلسلة عند كل قياس، وأيضاً سوف نتطرق لتحليل السلسلة الزمنية والهدف من تحليلها، وأهداف السلسلة الزمنية.
المراجع:
1. ملتقى شذرات العربب ، موقع المعرفة ، اﻟﺘﻨﻤﯿﺔ اﻹدارﯾﺔ
