Selection of the Best Oil Price Forecasting Model in the Iraqi Economy

  • سال انتشار: 1403
  • محل انتشار: سومین همایش بین المللی پژوهش های میان رشته ای در پرتو زبان عربی و جریان های ادبی (سومین همایش بین المللی پژوهش های علوم انسانی و اجتماعی و چالش های معرفتی)
  • کد COI اختصاصی: INTCSH03_134
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 76
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Namareq Qassem Husain

Assistant Professor at Karbala University, College of Administration and Economics

Ali Omran Hussein

Lecturer at Karbala University, College of Administration and Economics

Zainab Hadi AlKhafajy

Assistant Professor at Karbala University, College of Administration and Economics

چکیده

The ARIMA model provides a relatively sophisticated approach to time series prediction, capable of realistically describing dynamic patterns of change. This model is suitable for statistical analysis and chronological forecasting under specific circumstances. Based on our results from EViews ۹, we observe that it facilitates effective time series modeling and forecasting using the ARIMA methodology. It is important to note that, for a specific time series, predictions are influenced by numerous factors. Predictions based solely on current values and historical data may sometimes deviate from actual outcomes. The Box-Jenkins ARIMA methodology, which relies on degrees of autoregression, integration, and moving averages, has been employed to predict Iraqi oil prices under both global and local conditions. This methodology was instrumental in constructing the time series model and selecting the most accurate model to forecast Iraqi oil prices for the period ۲۰۲۴–۲۰۳۵. The best forecasting model identified is ARIMA (۱,۱,۱), which predicts a rise in oil prices during the research period.

کلیدواژه ها

Iraqi oil prices, prediction, autoregression, degree of integration, moving averages

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.