تاثير استقرارية بعض الانشطة السلعية في العراق على تقدير نماذج البيانات المقطعية للفترة (1988-2000)
Authors: محمد احمد سلطان , يوسف هيثم يعقوب 
Published: December 2018

هناك افتراض ضمني ولكنه جوهري يقف وراء نظرية الانحدار التي تستخدم السلاسل الزمنية في التقدير ألا وهو إن هذه السلاسل الزمنية تتمتع بخاصية السكون Stationary أو بلغة انجل جرنجر تعتبر سلاسل متكاملة Integrated من الرتبة صفر والتي يشار إليها بالرمزI(0). فمن المعروف مثلا أن جداول t-statistic صممت أساسا للتعامل مع نتائج الانحدار الذي يستخدم سلاسل ساكنة. هذا ولقد ظل الافتراض السابق يدرج كبديهية حتى منتصف السبعينات، حيث كان الباحثون يقومون بإجراء الدراسات التطبيقية دون مراعاة خصائص السلاسل الزمنية المستخدمة قبل إجراء التقدير، وتم قبول نتائج هذه الاختبارات والتسليم بمعنوية المقدرات على أساس انطباق نظرية الاستدلال الإحصائي على هذه المقدرات.
ولكن قام العالمان السويديانGranger and Newbold 1974 [[1] ] بتفجير مفاجأة من العيار الثقيل، حيث قام الباحثان بتوليد سلاسل زمنية عشوائية غير ساكنة Stationary Non (تحديدا سلاسل سير عشوائى) باستخدام أسلوب المحاكاة هذا السلاسل لا تعبر عن أي متغير معروف ومن ثم اعتبرت هذه السلاسل مستقلة. ثم قاما بإجراء عدد كبير من تقديرات الانحدار باستخدام هذه السلاسل على بعضها البعض. وبعد التقدير تم حساب قيم إحصائة t وفي ظل افتراض أن المعلمة الحقيقية تساوى الصفر ( أي أن المعلمة المقدرة من الانحدار يحب إن تكون غير معنوية لاستقلال وعشوائية المتغيرات المستخدمة في التقدير)، ولكن على الرغم من حقيقية أن السلاسل الزمنية كانت عشوائية ومستقلة فان الباحثين وجدا أن الفرض الصفري بان المعلمة الحقيقية تساوى الصفر تم رفضه بتكرار أو احتمال اكبر مما تتوقعه النظرية وتم قبول معنوية العلاقة من الناحية الإحصائية، أيضا لاحظ الباحثان أن بواقي التقديرات الناتجة عن الانحدار لها ارتباط ذاتي موجب كبير.
وبذلك توصل الباحث إلى نتيجة هامة وخطيرة مفادها أن المقدرات والاختبارات الإحصائية التي تنتج عن انحدارات استخدمت سلاسل زمنية غير ساكنة تعتبر نتائج غير سليمة او انحدار مزيف spurious regressions ولا يمكن الاطمئنان الى نتائج الاستدلال الإحصائي على مقدراتها. وشكل هذا البحث نقطة بداية لبحوث جديدة في مجال اختبار سكون السلاسل، ألقت بشكوك حول نتائج كل الاختبارات القياسية السابقة التي استخدمت السلاسل الزمنية ولم تأخذ خصائص السلاسل الزمنية في الاعتبار قبل التقدير.
اما بالنسبة للدراسة الحالية, فقد كان الهدف منها اختبار استقرارية نشاطي (التجارة, النقل والمواصلات ) على تقدير نماذج الدمج بين البيانات المقطعية والسلاسل الزمنية في العراق.
وعلى هذا الاساس فقد تضمن البحث في الجانب النظري مبحثين , في المبحث الأول تم عرض منهجية البحث من خلال عرض أهمية البحث التي أكدت على اعتباره إضافة جديدة للمختصين والباحثين في هذا المجال . أما مشكلة البحث فتتلخص في بيان اثر استقرارية البيانات المدمجة على نتائج التقدير باستخدام طريقة المربعات الصغرى ذات المرحلتين المدمجة . في حين ان هدف البحث شمل تقدير نموذج الدمج بين البيانات المقطعية والسلاسل الزمنية وذلك باستخدام الناتج المحلي الاجمالي كمتغير معتمد وكل من (عدد العمال, الاستثمار) كمتغيرات مستقلة وبيان مدى استقرارية السلسلة الزمنية على نتائج التقدير وذلك من اجل الوصول الى نتائج اكثر دقة من الناحية الاحصائية . بالإضافة الى ذلك فقد تضمن المبحث على الفرضيات وطبيعة المتغيرات المستخدمة فيه. وفي المبحث الثاني قام الباحث بعرض مفهوم اختبار ديكي فولر( Dickey-Fuller) المستخدم في الكشف عن وجود جذر الوحدة (Unit root) وتطبيقها للبيانات المستخدمة في البحث وذلك بالاعتماد على برنامج القياس الاقتصادي (Eviews 5.1) وعرض نتائج الحالات المختلفة لكل اختبار وذلك بوجود او عدم وجود (القاطع, الاتجاه العام) لبيانات بعض الانشطة السلعية في العراق .
اما الجانب التطبيقي فقد اشتمل على عرض موجز لنتائج التقدير باستخدام طريقة المربعات الصغرى المدمجة وذلك للمقارنة بين الحالتين (عدم الاستقرارية, الاستقرارية) بوجود وعدم وجود الاثار الثابتة للفترات والمجاميع.
أخيرا عرض الباحث الاستنتاجات والتوصيات التي توصل لها البحث.