Fulltext

Cointegration methodology to estimate the function of investment in Iraq

منهجية التكامل المشترك لتقدير دالة الاستثمار في العراق

ahmed sultan mohammed احمد سلطان محمد

Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة
ISSN: 83732222 25189255 Year: 2013 Volume: 9 Issue: 4 Pages: 58-75
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Abstract

It is known, for example, that the t-statistic tables are designed primarily to deal with the results of the regression that uses static chains. This has been the former treats .assumption until the mid-seventies, where researchers are conducting studies applied without taking into account the characteristics of the time series used by an appreciation, was to accept the results of these tests and Bmanueh delivery capabilities based on the application of the theory of statistical inference on these estimators. But the scientists Granger and Newbold 1974 generate random time series is static Stationary Non (specifically conduct random strings) using simulation method these chains do not express any unknown variable and then considered these independent chains. They then conducted a large number of regression estimates using these . The researchers thus reach to an important result and that serious estimators and statistical tests that result from time-series regressions used is still considered the results of improper or false decline spurious regressions cannot be reassuring to the results of statistical inference on its resources. The form of this research a starting point for new research in the field of sleep test series, cast doubt on the results of all previous standard tests used the time series properties did not take into account the time-series before appreciation. Then came all of Engel and Granger 1987 to decide that in the case of single or sole exception are results of the assessment is fake and can apply the rules of statistical inference in the case estimate slope using two strings is, which is that leftover estimate regression equation be static, and say then that the two strings of two integration Even Co-Integration.). And on this basis was used standard methods to test stability of the time series of the variables used to estimate the function of investment in Iraq and then test their conformity to the integration of the joint in order to reach the best model for this function, which reflects the reality of investment in Iraq for the period (1982-2000)

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 فترة 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، 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 بتوليد سلاسل زمنية عشوائية غير ساكنة Stationary Non (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 على بعضها البعض.وبعد التقدير تم حساب قيم إحصائية t وفي 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 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 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 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 [10].ثم جاء كل من Engel 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 مشتركCo- Integration . وفي حالة كون ان المتغيرات لها صفة التكامل المشترك , يكون النموذج الملائم في التقدير هو نموذج تصحيح الخطا . وعلى هذا الاساس قام الباحث بتطبيق منهجية التكامل المشترك في تقدير دالة الاستثمار في العراق والممثلة بالخطوات التالية :- استخدام اختبار دالة الارتباط الذاتي للكشف عن عدم استقرارية السلسلة الزمنية- تطبيق منهجية جوهانسون – جوسيليوس لاختبار التكامل المشترك- تطبيق نموذج تصحيح الخطا في حالة اتصاف المتغيرات بخاصية التكامل المشترك

Keywords

Co-Integration --- Johanson method --- التكامل المشترك – منهجية جوهانسون