Time series forecasting by using Box-Jenkins models

في هذا البحث قدمنا نبذة مختصرة عن نماذج البوكس-جينكيز تمثل ARIMA اختصارا بالانحدار الذاتي و الأوساط المتحركة و هو أسلوب جيد للتنبؤ بالسلاسل الزمنية المستقرة و غير المستقرة و وفقا للبيانات التي حصلنا عليها من دائرة ماء بغداد قمنا بنمذجة سلسلتين : الأولى سلسلة استهلاك الماء و الأخرى سلسلة إعداد المشتركين و من ثم تحديد الانموذج الأفضل بالاعتماد على اختيار أقل متوسط مربعات الخطأ معيارا لاختيار الانموذج. In this paper we introduce a brief review about Box-Jenkins models. The acronym ARIMA stands for “autoregressive integrated moving average”. It is a good method to forecast for stationary and non-stationary time series. According to the data which obtained from Baghdad Water Authority, we are modelling two series, the first one about pure water consumption and the second about the number of participants. Then we determine an optimal model by depending on choosing minimum MSE as criterion.