نمذجة الإيرادات النفطية والتضخم باستخدام الانحدار اللامعلمي المويجي مع عتبة هيرست للبيانات الاقتصادية غير المنتظمة
الكلمات المفتاحية:
تحويلات المويجات، الانحدار بالمويجات، خوارزمية كوفاتش وسيلفرمان، أسّ هيرست، العتبة المعتمدة على أسّ هيرست، قاعدة تحديد العتبةالملخص
يُعد مقدر الانكماش الموجي (Wavelet Shrinkage Estimator) من الأساليب الفعّالة في تقدير دوال الانحدار اللامعلمي لما يتمتع به من كفاءة عالية في التقدير. إلا أن تطبيقه التقليدي يواجه قيودًا تتمثل في اشتراط أن يكون حجم العينة ذا صيغة ثنائية (Dyadic Sample Size) وأن تكون المشاهدات متساوية التباعد ومنتظمة التوزيع. وعند عدم تحقق هذه الشروط، تنخفض دقة التقديرات المتحصل عليها بصورة ملحوظة.تهدف هذه الدراسة إلى نمذجة العلاقة بين الإيرادات النفطية ومعدل التضخم باستخدام نموذج انحدار لامعلمي قائم على تحويلات المويجات، مع دمج أسّ هيرست (Hurst Exponent) في عملية تحديد العتبة بوصفه آلية تكيفية تعكس خصائص الذاكرة طويلة الأمد للسلاسل الزمنية الاقتصادية. وتنبع أهمية هذه المنهجية من محدودية أساليب تحديد العتبة التقليدية، ولا سيما العتبة العامة (Universal Threshold)، في تمثيل السلاسل الزمنية غير المنتظمة التي تتسم بالاعتماد الزمني، الأمر الذي يؤدي إلى الإفراط في التنعيم وفقدان جزء من المعلومات البنيوية المهمة.اعتمدت الدراسة على بيانات شهرية للاقتصاد العراقي تغطي المدة من كانون الثاني/يناير 2011 إلى تشرين الثاني/نوفمبر 2022، وبعدد (228) مشاهدة، مما يوفر بيئة تطبيقية مناسبة لتحليل ديناميكيات الاقتصاد الريعي الذي يعتمد بدرجة كبيرة على الإيرادات النفطية. وقد جرى دمج أسلوب التنعيم بالمويجات مع تعديل العتبة بالاعتماد على أسّ هيرست، بما يمكّن نموذج الانحدار من التكيف مع البنية الزمنية وخصائص الاعتماد في البيانات.أظهرت النتائج التجريبية تفوق نموذج العتبة المعتمد على أسّ هيرست على نموذج العتبة العامة من حيث دقة التقدير، إذ حقق انخفاضًا ملحوظًا في قيم كل من متوسط الجذر التربيعي لمربع الخطأ (RMSE) ومتوسط الخطأ المطلق (MAE)، فضلاً عن قدرته على الحفاظ بصورة أفضل على الخصائص البنيوية لسلسلة التضخم، وهو ما أكدته نتائج التحليل البياني. كما كشفت النتائج أن العلاقة بين الإيرادات النفطية ومعدل التضخم تتسم بعدم الخطية وبدرجة عالية من التعقيد، نتيجة التأثيرات التراكمية للصدمات الاقتصادية وخصائص الاعتماد الزمني طويل الأمد.وتخلص الدراسة إلى أن دمج خصائص الذاكرة طويلة الأمد ضمن إطار الانحدار بالمويجات يسهم في تقديم تمثيل أكثر واقعية للعلاقات الاقتصادية، ويعزز كفاءة نماذج الانحدار اللامعلمي، ولا سيما عند تحليل اقتصادات ريعية متقلبة مثل الاقتصاد العراقي.
