•  
  •  
 

Title (Arabic)

نموذج انحدار غير المرتبط ظاهرياً لقياس ربحية بعض المصارف التجارية الخاصة العراقية في ظل وجود قيم شاذة

DOI

10.33095/jeas.v28i134.2425

Abstract

A seemingly uncorrelated regression (SUR) model is a special case of multivariate models, in which the error terms in these equations are contemporaneously related. The method estimator (GLS) is efficient because it takes into account the covariance structure of errors, but it is also very sensitive to outliers. The robust SUR estimator can dealing outliers. We propose two robust methods for calculating the estimator, which are (S-Estimations, and FastSUR). We find that it significantly improved the quality of SUR model estimates. In addition, the results gave the FastSUR method superiority over the S method in dealing with outliers contained in the data set, as it has lower (MSE and RMSE) and higher (R-Squared and R-Square Adjusted) values.

Abstract (Arabic)

نموذج الانحدار غير المرتبط ظاهرياً (SUR) هو حالة خاصة من النماذج متعددة المتغيرات، حيث تكون شروط الخطأ في هذه المعادلات مرتبطة بشكل متزامن. يعتبر مقدر الطريقة (GLS) فعالاً لأنه يأخذ في الاعتبار بنية التباين المشترك للأخطاء، ولكنه أيضًا حساس جدًا للقيم الشاذة. مقدرات SUR الحصينة يمكنها التعامل مع القيم الشاذة. نقترح طريقتين حصينتين لحساب المقدر، وهما (S-Estimations , FastSUR). وجدنا أن المقدرات الحصينة أدى إلى تحسين جودة تقديرات نموذج SUR بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك، أعطت النتائج طريقة FastSUR تفوقًا على طريقة S-Estimations في التعامل مع القيم الشاذة الموجودة في مجموعة البيانات، حيث تمتلك قيم أقل (MSE , RMSE) وقيم أعلى (R-Squared , Adjusted R-Square). نوع البحث: ورقة بحثية

First Page

118

Last Page

133

Rights

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0

Share

COinS