A Comparison of Estimation Methods for Nonparametric and Semiparametric Transfer Function Models in Time Series Using Simulation

The transfer function model the basic concepts in the time series. This model is used in the case of multivariate time series. As for the design of this model, it depends on the available data in the time series and other information in the series so when the representation of the transfer function model depends on the representation of the data In this research, the transfer function has been estimated using the style nonparametric represented in two method local linear regression and cubic smoothing spline method The method of semi-parametric represented use semiparametric single index model, With four proposals, , That the goal of this research is comparing the capabilities of the above mentioned method using simulation at sample sizes (n = 100,150,200) as it found that the estimated proposed( C.S.S-L.S.I) is the best among the studied capabilities. Key terms of research: transfer function , local linear regression , cubic smoothing spline, semiparametric single index model يعد أنموذج دالة التحويل من المفاهيم الاساسية في السلاسل الزمنية اذ يتعامل مع السلسلة الزمنية المتعددة المتغيرات, اما بالنسبة الى تصميم هذا الانموذج فانه يعتمد على البيانات المتاحة في السلسلة الزمنية وعلى المعلومات الاخرى في السلسلة لذلك عند تمثيل إنموذج دالة التحويل يعتمد على تمثيل البيانات ودقة المعلومات المتاحة واستعمال هذه المعلومات في النموذجة, في هذا البحث تم تقدير دالة التحويل باستعمال الاسلوب اللامعلمي المتمثل بطريقتين الانحدار الخطي الموضعي وطريقة الشريحة التمهيدية التكعيبية والأسلوب شبه المعلمي متمثلا بانموذج احادي المؤشر شبه المعلمي مع مقترحين استعمال مؤشر احادي معلمي خطي مع مقدري انحدار الخطي الموضعي والشريحة التمهيدية التكعيبية, ان هدف هذا البحث يتمثل بمقارنة بين المقدرات المذكورة انفا باستعمال اسلوب المحاكاة و عند حجوم عينات(n=100,150,200) اظهرت النتائج التي تم التوصل اليها ان المقدر المقترح C.S.S-L.S.I) ) هو الافضل من بين المقدرات المدروسة لمعظم حجوم العينات المدروسة .