العمليات العشوائية (Stochastic Processes) هي أدوات رياضية تستخدم لوصف الأنظمة التي تتطور مع الزمن بطريقة عشوائية. في تحليل السلاسل الزمنية، تمثل العمليات العشوائية الإطار النظري لفهم وتوصيف البيانات الزمنية.
العملية العشوائية هي مجموعة من المتغيرات العشوائية المفهرسة بمعامل الزمن. رياضياً، تعرف العملية العشوائية \(\{X_t, t \in T\}\) حيث \(T\) هي مجموعة المؤشرات (عادة الوقت).
يمكن تمثيل العملية العشوائية كدالة ذات بعدين: \(X(t, \omega)\) حيث \(t\) يمثل الزمن و\(\omega\) يمثل النتيجة في فضاء العينة.
عندما تكون مجموعة المؤشرات \(T\) مجموعة منفصلة (مثل الأعداد الصحيحة)، تسمى العملية بعملية منفصلة الزمن.
عندما تكون مجموعة المؤشرات \(T\) فترة في الأعداد الحقيقية، تسمى العملية بعملية متصلة الزمن.
| النوع | المؤشرات | أمثلة | التطبيقات |
|---|---|---|---|
| منفصل الزمن | \(T = \{0, 1, 2, \dots\}\) | AR, MA, ARMA | البيانات الاقتصادية الشهرية |
| متصلة الزمن | \(T = [0, \infty)\) | عملية فينر، عملية بواسون | أسعار الأسهم اللحظية |
العملية العشوائية \(\{X_t\}\) تكون مستقرة ضعيفاً إذا:
لنموذج الانحدار الذاتي من الرتبة \(p\):
تكون العملية مستقرة إذا وفقط إذا كانت جميع جذور المعادلة المميزة:
تقع خارج دائرة الوحدة في المستوى العقدي (قيم \(z\) المطلقة أكبر من 1).
حدد نوع العملية العشوائية في كل من الحالات التالية:
افحص استقرارية النموذج التالي: