{دراسة مقارنة لصادرات السودان من السمسم}

Abstract

ملخـــــص البحــــث

تناول هذا البحث تحليل صادرات السودان الشهرية من السمسم،

حيث إشتمل البحث علي مقدمـة وثلثـة فصـول وخاتمـة مكونـة مـن

نتائج وتوصيات إضافة الي المراجع والملحق.

يهــدف البحــث إلــي إســتنباط

نموذج تنبؤ إحصائي للبيانات المعدلة بطريقة التفكيك التقليدية وذلــك

من خلل مقارنة نموذج التمهيد السي البسيط بنموذج ARIMA.

خدمة لهداف البحث فقد قام الباحث بإختبار الفرضية التي تقول

بأن نموذج ARIMA يعطي تنبؤ مستقبلي لبيانـات السمسـم المعدلـة

أفضل من نموذج التمهيد السي البسيط. وقد أثبتـت الدراسـة صـحة

هذه الفرضية.

ركز البحث علي أهمية العتماد علي التحليل الحصائي في بنـاء

نماذج تنبؤ لستخدامها في التخطيط المستقبلي لصادرات السمسـم.

خلص البحث إلي أن النظام المتبع في مجال الصادرات السودانية

ل ينتهج أسلوب التحليل الحصائي والذي يعطي نتائج يعتمد عليها في

إتخاذ القرارات السليمة.

أوصي البحث بضرورة تبني نظام التحليل الحصائي فـي مجـال

الصادرات السودانية تركيزً علي الصادرات الزراعية منها.

Abstract

This research tackle the subject of time series analysis of

monthly Sudanese Sesame exports, the research is composed of an

introduction and four chapters, conclusions which comprise the

results, recommendations, references and appendices.

It targets to reach a statistical forecasting model for the Sesame

data adjusted by the traditional decomposition method, and that is

through the comparison of the simple exponential smoothing

model with ARIMA model.

For serving the research targets, the researcher tested the validity

of the hypothesis that states: ARIMA model which gives a future

forecasting for the adjusted sesame data is better than the simple

exponential smoothing model. The study confirmed the validity of

this hypothesis.

The research concluded that the adopted system in the field of the

Sudan sesame exports does not follow the statistical analysis style

which gives reliable results in taking safe decisions.

The researcher recommends that, it is necessary to adopt the

statistical analysis system in the field of the Sudanese exports with

emphasis on agricultural exports.

Also the research makes stress on the significance and

importance of the statistical analysis in building forecasting models

to be used for future planning for the sesame exports.