تأثير استقرارية السلسلة الزمنية في تقدير دالة الاستثمار

الملخص

قبل الشروع في دراسة تقلبات اي ظاهرة اقتصادية لا بد من التأكد اولا من وجود اتجاه في السلسلة الزمنية , وحسب طبيعة نمو السلسلة يمكننا ان نميز بين سلاسل زمنية مستقرة وسلاسل زمنية غير مستقرة . ان السلسلة الزمنية المستقرة يمكن تعريفها بانها تلك السلسلة التي تتغير مستوياتها مع الزمن دون ان يتغير المتوسط فيها وذلك خلال مدة زمنية طويلة نسبيا , اي ان السلسلة لا يوجد فيها اتجاه لا نحو الزيادة ولا نحو النقصان . اما السلسلة الزمنية غير المستقرة فان مستوى المتوسط فيها يتغير باستمرار سواء نحو الزيادة او النقصان .
ان هناك افتراض جوهرى يقف وراء نظرية الانحدار التي تستخدم السلاسل الزمنية في التقدير ألا وهو ان هذه السلاسل الزمنية تتمتع بخاصية السكون Stationaryاو بلغة انجل - جرنجر Engle - Granger تعتبر سلاسل متكاملة Integrated من الرتبة صفر والتي يشار اليها بالرمزI(0). فمن المعروف مثلا أن جداول t-statistic صممت أساسا للتعامل مع نتائج الانحدار الذي يستخدم سلاسل ساكنة. هذا ولقد ظل الافتراض السابق يعامل كبديهية حتى منتصف السبعينات، اذ كان الباحثون يقومون بإجراء الدراسات التطبيقية دون مراعاة خصائص السلاسل الزمنية المستخدمة قبل إجراء التقدير، وتم قبول نتائج هذه الاختبارات والتسليم بمعنوية المقدرات في أساس انطباق نظرية الاستدلال الإحصائي في هذه المقدرات.
ولكن قام العالمان السويديانGrangerandNewbold1974بتوليد سلاسل زمنية عشوائية غير ساكنة StationaryNon (تحديدا سلاسل سير عشوائي)باستخدام أسلوب المحاكاة هذه السلاسل لا تعبر عن أي متغير معروف ومن ثم اعتبرت هذه السلاسل مستقلة. ثم قاما بإجراء عدد كبير من تقديرات الانحدار باستخدام هذه السلاسل في بعضها البعض.
وبعد التقدير تم حساب قيم إحصائية tوفي ظل افتراض أن المعلمة الحقيقية تساوى الصفر( أي أن المعلمة المقدرة من الانحدار يحب ان تكون غير معنوية لاستقلال وعشوائية المتغيرات المستخدمة في التقدير)، ولكن في 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 بها ارتباط ذاتي موجب كبير.
وبذلك توصل الباحثان إلى نتيجة هامة 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 في 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. [10]
ثم جاء كل منEngel and Granger 1987 ليقررا انه في حالة وحيدة او استثناء وحيد تكون نتائج التقدير غير مزيفة ويمكن تطبيق قواعد الاستدلال الإحصائي في حالة تقدير انحدار باستخدام سلسلتين غير ساكنتين، وهو ان بواقي تقدير معادلة الانحدار تكون ساكنة، ونقول عندها ان السلسلتين لهما تكامل متساويCo- Integration .
لذلك قامت الباحثة باستخدام الاساليب القياسية في اختبار استقرارية السلسلة الزمنية للمتغيرات المستخدمة في تقدير دالة الاستثمار في العراق والمتضمنة منهجية ديكي – فولير الموسع لاختبار استقرارية السلاسل الزمنية .
ومن ثم اختبار مدى مطابقتها للتكامل المشترك وذلك وفق منهجيتي انجل- جرانجر وجوهانسون – جوسيليوس لغرض الوصول الى افضل نموذج لتلك الدالة والتي تعبر عن واقع الاستثمار في العراق للمدة (1982-2000) .