نموذج التحليل بالتراجع وبالمتوسط المتحرك
نموذج التحليل بالتراجع وبالمتوسط المتحرك ، اختصارا ARMA، أو نموذج بوكس جينكنز، هو طريقة للتحليل الإحصائي، تستعمل في نمذجة ووصف واستشراف المتسلسلات الزمنية. تتمثل نمذجة آرما، في كتابة العملية التصادفية المستقرة للمتسلسلة المدروسة على شكل مجموع متعددتي حدود: نموذج ذاتي الانحدار (AR) ونموذج المتوسط المتحرك (MA). النموذج العام للطريقة، تم تقعيده نظريا، في 1951، في أطروحة الإحصائي النيوزلندي بيتر ويتل اختبار الفرضيات في تحليل المتسلسلات الزمنية، قبل أن تعمم في 1971، في كتاب للإحصائيين جورج بوكس وغويليم جينكنز.

يشار لنموذج آرما ب ، بحيث p درجة الجزء الذاتي الانحدار وq درجة جزء المتوسط المتحرك.

النموذج الذاتي الانحدار 
إشارة  ترمز إلى نموذج ذاتي الانحدار من الدرجة p ويكتب على الشكل التالي:

بحيث:
  هي وسائط
  ثابت
 المتغير العشوائي  هو ضجيج أبيض.

هناك إكراهات إضافية تطبق على الوسائط، لضمان استقرار العملية التصادفية، فعلى سبيل المثال، في حالة النموذج ، إذا كانت |φ1| أكبر من 1، فالعملية لا تكون مستقرة.

في النموذج الذاتي الانحدار، يتم اعتبار المتغير  كدالة لقيمه السابقة.

نموذج المتوسطات المتحركة 
إشارة  ترمز إلى نموذج المتوسطات المتحركة من الدرجة q و يكتب على الشكل التالي:

بحيث:
 θ1, ..., θq وسائط، ثابتة، للنموذج
 μ القيمة المتوقعة للمتغير ، و التي غالبا ما تعتبر، اعتباطيا، منعدمة.
 , ,... متغيرات ضجيج أبيض، مستقلة عن العملية .

نموذج المتوسط المتحرك يمكن اعتباره مرشحا رقميا ذا استجابة نبضية، أو كدالة لقيم الأخطاء العشوائية السابقة.

نموذج ARMA 
إشارة  ترمز إلى نموذج ب p حدا ذاتي الانحدار وq حدا للمتوسطات المتحركة، ويكتب:

النموذج العام لطريقة آرما، الذي نظر له بيتر ويتل في 1951، اعتمد على تقنيات التحليل الرياضي (متسلسلة لورنت وتحليل فورييه) والاستدلال الإحصائي. إضافة جورج بوكس وغويليم جينكنز، لسنة 1971، تمثلت في استنباطهما لمنهج تكراري (منهج بوكس جينكنز) لحساب واستنتاج وسائط ودرجتي النموذج. أثبت منهجهما نجاعة في تحليل متعددات الحدود من الدرجات الدنيا، أي لقيم p وq، أقل من 3.

فرضيات حول متغيرات الخطأ 
يفترض نموذج آرما بأن المتغيرات  هي مستقلة ومتشابهة التوزيع، أي بأنها مستقلة فيما بينها وتتبع نفس التوزيع، الذي يفترضه النموذج طبيعيا:
 أي بمتوسط منعدم وبتباين يساوي σ2

رغم أن هذه الفرضيات (خصوصا استقلال وتشابه توزيع متغيرات الخطأ) حاسمة في تحديد النموذج، إلا أن بعض التطبيقات الحسابية، لا تعتبر تمحيصها حاسما في استعمال نموذج آرما.

كتابة النموذج باستعمال عامل التأخر 
في الأدبيات الإحصائية المرتبطة بالمتسلسلات الزمنية، عادة ما يستخدم عامل التأخر L (وأحيانا B)، وذلك لتبسيط القراءة، عبر وضع القارئ في اللحظة t المدروسة. الإضافة الأخرى لطريقة الكتابة هاته، هي محاكاتها لطريقة ترميز متعددات الحدود، وتمكن من الاستفادة من تقنيات التحليل الرياضي المرتبطة بها.

حسب هذا الترميز، فإن النموذج  يكتب:
 بحيث  تمثل متعددة الحدود :

والنموذج  يصبح:
 بحيث θ تمثل متعددة الحدود :

أما النموذج  فيكتب:

أو

أو

بعض الإحصائيين، بما فيهم بوكس وجينكنز، يفضلون ترميز معاملات الجزء الذاتي الانحدار بنفس مظهر جزء المتوسطات المتحركة، وتصبح كتابة النموذج، وفق ذلك كما يلي:

تركيب النموذج 
بعد تحديد الدرجتين p و q، يمكن تحديد وسائط النموذج باستعمال طريقة المربعات الدنيا: بالبحث عن قيم المعاملات والوسائط التي تنقص ما أمكن من قيمة مجموع مربعات البقايا.

يوصى عادة، باختيار أصغر القيم الممكنة ل p وq، وذلك تبعا لمبدأ التقتير في الاستدلال الإحصائي. عمليا، يمكن استنتاج قيم درجتي نموذج آرما عبر رسم دالة الارتباط الذاتي الجزئي  لاستنتاج p ودالة الارتباط الذاتي  لاستنتاج الدرجة q. بعد تثبيت اختيار درجتي النموذج، تمكن الدالتان المشار إليهما من استنتاج معلومات إضافية حول البقايا والأخطاء الإحصائية للنموذج.

من الطرق المستعملة لتقرير اختيار درجتي النموذج، ينصح بروكويل وديفيس، بحساب معيار أكايكي للمعلومة، لمجموعة من أزواج (p,q)، واختيار الزوج الذي يحقق أضعف قيمة للمعيار. معيار أكايكي مستلهم من نفس مبدأ التقتير، ويرجح كفة النماذج ذوات الدرجات الدنيا، التي تحافظ على قيمة مثلى لدالة الإمكان.

تطبيقات للنموذج 
بنية نموذج آرما مناسبة لدراسة المتسلسلات الزمنية التي لا تتطور فقط حسب اتجاهها العام (والذي يفسره الجزء AR من النموذج)، ولكن تحت تأثير صدمات خارجية صعبة الإدراك (الجزء MA من النموذج). مثلا، متسلسلات الأسواق المالية، تتأثر باتجاهها العام وأيضا بارتدادات متوسطها، الناتج عن تدخلات الفاعلين في الأسواق، إضافة إلى تأثير ظهور معلومات خارجية (ماكرواقتصادية مثلا) توجه السوق وتشكل صدمة إضافية للمتسلسلة.

امتدادات 
آرما نموذج عام، يمكنه أن يتخذ أشكالا بديلة، وفق تغيير هذه الفرضية أو تلك. في ما يلي لائحة بامتدادات النموذج الأكثر شيوعا:
 NARMA: يفترض نموذج آرما وجود ارتباط خطي بين  من جهة والقيم السابقة له  و من جهة أخرى. في حالة افتراض وجود ارتباط غير خطي، يسمى النموذج نارما: النموذج الغير خطي للانحدار الذاتي والمتوسط المتحرك .
 ARCH: عندما تكون فرضية تساوي تباين الأخطاء الإحصائية  مستبعدة، النموذج المناسب هو الذي يراعي اختلاف التباين بين الأخطاء الإحصائية، ويسمى نموذج الانحدار الذاتي باختلاف التباين الشرطي . تستعمل زمرة نماذج آرش بكثرة في دراسة المتسلسلات الزمنية للأسواق المالية، التي تتميز بفترات تذبذب حاد، متبوعة بفترات هدوء نسبي.
 ARIMA:من أهم الفرضيات الضرورية لتطبيق نماذج آرما في صيغتها الأساسية، استقرار العملية التصادفية. هذا الامتداد يمكن من تجاوز هذا الإكراه عبر تطبيق تكامل، من درجة معينة، على المتسلسلة حتى تصبح مستقرة، لتكون قابلة لاستيعاب نموذج آرما. يسمى بنموذج الانحدار الذاتي المتكامل والمتوسط المتحرك 
 ARFIMA: إذا كانت درجة التكامل المطبقة في ARIMA عددا كسريا، يتحول إلى نموذج الانحدار الذاتي المتكامل كسريا والمتوسط المتحرك 
 SARIMA: إذا كانت المتسلسلة دورية أو فصلية، النمذجة المثلى تكون وفق نموذج الانحدار الذاتي والمتوسط المتحرك الفصلي .

حزمات آرما في البرمجيات الإحصائية

مراجع 

إحصاء
ترابط تلقائي
نماذج متسلسلات زمنية
نموذج ال تحليل ب التراجع وبالمتوسط المتحرك ، اختصارا A R M A ، أو نموذج بوكس جينكنز ، هو طريقة لل تحليل الإحصائي ، تس تعمل في نمذجة و وصف واستشراف المتسلسلات الزمنية . تتمثل نمذجة آرما ، في كتابة العملية التصادفية المستقرة للمت سلسلة ال مدروسة على شكل مجموع متعددة ي حدود : نموذج ذاتي الانحدار ( AR ) ونموذج المتوسط المتحرك ( MA ) . النموذج العام ل الطريقة ، تم تقعيد ه نظريا ، في في أطروحة الإحصائي النيوزلندي بيتر ويتل اختبار الفرضيات في تحليل المتسلسلات الزمنية ، قبل أن تعمم في في كتاب للإحصائيين جورج بوكس وغويليم جينكنز . يشار لنموذج آرما ب ، ب حيث p درجة الجزء الذاتي الانحدار وq درجة جزء المتوسط المتحرك . النموذج الذاتي الانحدار إشارة ترمز إلى نموذج ذاتي الانحدار من الدرجة p ويكتب على الشكل التالي : ب حيث : هي وسائط ثابت المتغير العشوائي هو ضجيج أبيض . هناك إكراهات إضافية تطبق على الوسائط ، ل ضمان استقرار العملية التصادفية ، ف على سبيل المثال ، في حالة النموذج ، إذا كانت | φ1 | أكبر من فالعملية لا تكون مستقرة . في النموذج الذاتي الانحدار ، يتم اعتبار المتغير كدالة لقيم ه السابقة . نموذج المتوسطات المتحركة إشارة ترمز إلى نموذج المتوسطات المتحركة من الدرجة q و يكتب على الشكل التالي : ب حيث : θ 1,\ . . . , θq وسائط ، ثابتة ، للنموذج μ القيمة المتوقعة للمتغير ، و التي غالبا ما تعتبر ، اعتباطيا ، منعدمة . ,, . . . متغيرات ضجيج أبيض ، مستقلة عن العملية \ . نموذج المتوسط المتحرك يمكن اعتبار ه مرشحا رقميا ذا استجابة نبضية ، أو كدالة لقيم الأخطاء العشوائية السابقة . نموذج AR M A إشارة ترمز إلى نموذج ب p حدا ذاتي الانحدار وq حدا للمتوسطات المتحركة ، ويكتب : النموذج العام ل طريقة آرما ، الذي نظر ل ه بيتر ويتل في اعتمد على تقنيات ال تحليل الرياضي ( مت سلسلة لورنت و تحليل فورييه ) والاستدلال الإحصائي . إضافة جورج بوكس وغويليم جينكنز ، ل سنة تمثلت في استنباط هما لم نهج تكرار ي ( م نهج بوكس جينكنز ) ل حساب واستنتاج وسائط ودرجة ي النموذج . أثبت منهجهما نجاعة في تحليل متعددات الحدود من الدرجات الدنيا ، أي لقيم p وq ، أقل من فرضيات حول متغيرات الخطأ يفترض نموذج آرما ب أن المتغيرات هي مستقلة ومتشابهة التوزيع ، أي ب أن ها مستقلة فيما بين ها وتتبع نفس التوزيع ، الذي يفترض ه النموذج طبيعيا : أي ب متوسط منعدم وبتباين يساوي σ2 رغم أن هذه الفرضيات ( خصوصا استقلال و تشابه توزيع متغيرات الخطأ ) حاسمة في تحديد النموذج ، إلا أن بعض التطبيقات الحسابية ، لا تعتبر تمحيص ها حاسما في استعمال نموذج آرما . كتابة النموذج ب استعمال عامل التأخر في الأدبيات ال إحصائية المرتبطة بالمتسلسلات الزمنية ، عادة ما يستخدم عامل التأخر L ( وأحيانا B ) ، و ذٰلك ل تبسيط القراءة ، عبر وضع القارئ في اللحظة t ال مدروسة . ال إضافة الأخرى ل طريقة الكتابة هات ه ، هي محاكات ها ل طريقة ترميز متعددات الحدود ، وتمكن من الاستفادة من تقنيات ال تحليل الرياضي المرتبطة ب ها . حسب هذا الترميز ، ف إن النموذج يكتب : ب حيث تمثل متعددة الحدود \ : والنموذج يصبح : ب حيث θ تمثل متعددة الحدود \ : أما النموذج فيكتب : أو أو بعض الإحصائيين ، ب ما في هم بوكس وجينكنز ، يفضلون ترميز معاملات الجزء الذاتي الانحدار ب نفس مظهر جزء المتوسطات المتحركة ، و تصبح كتابة النموذج ، وفق ذلك كما يلي : تركيب النموذج بعد تحديد الدرجتين p و q ، يمكن تحديد وسائط النموذج ب استعمال طريقة المربعات الدنيا : ب البحث عن قيم المعاملات والوسائط التي تنقص ما أمكن من قيمة مجموع مربعات البقايا . يوصى عادة ، ب اختيار أصغر القيم الممكنة ل p وq ، و ذٰلك تبعا ل مبدإ التقتير في الاستدلال الإحصائي . عمليا ، يمكن استنتاج قيم درجة ي نموذج آرما عبر رسم دالة الارتباط الذاتي الجزئي لاستنتاج p ودالة الارتباط الذاتي لاستنتاج الدرجة q . بعد تثبيت اختيار درجة ي النموذج ، تمكن الدالتان المشار إلي هما من استنتاج معلومات إضافية حول البقايا والأخطاء ال إحصائية للنموذج . من الطرق المستعملة ل تقرير اختيار درجة ي النموذج ، ينصح بروكويل وديفيس ، ب حساب معيار أكايكي للمعلومة ، ل مجموعة من أزواج ( p,q ) ، و اختيار الزوج الذي يحقق أضعف قيمة للمعيار . معيار أكايكي مستلهم من نفس مبدأ التقتير ، ويرجح كفة النماذج ذوات الدرجات الدنيا ، التي تحافظ على قيمة مثلى لدالة ال إمكان . تطبيقات للنموذج بنية نموذج آرما مناسبة ل دراسة المتسلسلات الزمنية التي لا تتطور فقط حسب اتجاه ها العام ( و الذي يفسر ه الجزء AR من النموذج ) ، و لٰكن تحت تأثير صدمات خارجية صعبة الإدراك ( الجزء M A من النموذج ) . مثلا ، متسلسلات الأسواق المالية ، تتأثر باتجاه ها العام و أيضا بارتدادات متوسط ها ، الناتج عن تدخلات الفاعلين في الأسواق ، إضافة إلى تأثير ظهور معلومات خارجية ( ماكرواقتصادية مثلا ) توجه السوق و تشكل صدمة إضافية للمت سلسلة . امتدادات آرما نموذج عام ، يمكن ه أن يتخذ أشكالا بديلة ، وفق تغيير هذه الفرضية أو تلك . في ما يلي لائحة بامتدادات النموذج الأكثر شيوعا : NAR M A : يفترض نموذج آرما وجود ارتباط خطي بين من جهة و القيم السابقة ل ه و من جهة أخرى . في حالة افتراض وجود ارتباط غير خطي ، يسمى النموذج نارما : النموذج الغير خطي للانحدار الذاتي و المتوسط المتحرك \ . ARCH : عندما تكون فرضية تساوي تباين الأخطاء ال إحصائية مستبعدة ، النموذج المناسب هو الذي يراعي اختلاف التباين بين الأخطاء ال إحصائية ، ويسمى نموذج الانحدار الذاتي ب اختلاف التباين الشرطي\ . تس تعمل زمرة نماذج آرش ب كثرة في دراسة المتسلسلات الزمنية ل الأسواق المالية ، التي تتميز بفترات تذبذب حاد ، متبوعة بفترات هدوء نسبي . A R I M A : من أهم الفرضيات الضرورية ل تطبيق نماذج آرما في صيغة ها الأساسية ، استقرار العملية التصادفية . هذا الامتداد يمكن من تجاوز هذا الإكرا ه عبر تطبيق تكامل ، من درجة معينة ، على المت سلسلة حتى تصبح مستقرة ، ل تكون قابلة ل استيعاب نموذج آرما . يسمى بنموذج الانحدار الذاتي المتكامل و المتوسط المتحرك A RF I M A : إذا كانت درجة التكامل المطبقة في A R IM A عددا كسريا ، يتحول إلى نموذج الانحدار الذاتي المتكامل كسريا و المتوسط المتحرك SA R I M A : إذا كانت المت سلسلة دورية أو فصلية ، النمذجة المثلى تكون وفق نموذج الانحدار الذاتي و المتوسط المتحرك الفصلي \ . حزمات آرما في البرمجيات ال إحصائية مراجع إحصاء ترابط تلقائي نماذج متسلسلات زمنية