الجزء الثاني استعمال المتغي ارت الصورية في النموذج القياسي االقتصادي - تعريف المتغيرات الصورية: غالبا ما يعرب عن ىذا النوع من ادلتغريات ب

Transcript

1 1 الجزء الثاني استعمال المتغي ارت الصورية في النموذج القياسي االقتصادي - تعريف المتغيرات الصورية: غالبا ما يعرب عن ىذا النوع من ادلتغريات ب variables) (Dummy ىي متغريات خاصة وميكن استعماذلاكمتغريات مفسرة يف النموذج لعدة أغراض. D i 2 - الحاالت التي تتطلب استعمال المتغيرات الصورية: -الحالة األولى: إدماج متغيركيفيكمتغير مفسر في النموذج. قد حنتاج يف بعض األحيان إىل إدخال متغري كيفي تكون قي متها تساوي صفر أو واحد فقط. variable) (qualitative كمتغري مفسر يف النموذج للتعبري عن حالة معينة - من ادلمكن أن يكون ذلا تأثريا ما على ادلتغري التابع. وىناك أمثلة عدة يف ىذا اجملال: كحالة االقتصاد )متطور أو متخلف( القطاع االقتصادي )عمومي أو خاص( اجلنس )ذكر أو أنثى(...إخل. فيأخذ ىذا ادلتغري قيمة واحد يف حالة من احلالتني وقيمة صفر يف احلالة األخرى. واعتمادا على قيمة إحصائية t فإنو ميكننا القول بأن ادلتغري الكيفي ىذا يؤثر أو ال يؤثر يف الظاىرة حمل الدراسة. الحالة الثانية:حالة استعمال المتغير الصوري من أجل تصحيح البيانات و تجريدها من القيم االستثنائية. قد تؤثر بعض األحداث االستثنائية على البيانات اليت ىي يف شكل سالسل زمنية وبالتايل البد من الوقوف عليها وحماولة إزالة أي تأثري ذلا وذلك عن طريق إدخال متغري صوري كمتغري مفسر. االستثنائية على الظاىرة حمل الدراسة اعتمادا على قيمة إحصائية t. - الحالة الثالثة:حالة وجود مميزات موسمية. وكما ىو الشأن يف احلالة األوىل نقيس مدى تأثري ىذه األحداث قد تتميز ظاىرة اقتصادية ما دبميزات موسمية ما. وألخذ ىذه ادلميزات بعني االعتبار ندرج متغري صوري يف النموذج حيث تكون قيمة ىذا ادلتغري الصوري 1 أو 0. سوف نتطرق إىل ىذه احلاالت بإسهاب من خالل التطبيق الثالث. 1

2 التطبيق الثالث الحالة األولى: اجلدول ادلوايل يبني البيانات اخلاصة دبجموعة من الشركات يف قطاع الصناعات اخلفيفة والتابعة للقطاعني اخلاص (Private) والعام ( SOE )و ختص ىذه البياناتكتلة األجور وقيمة اإلنتاج. ونريد استعمال ىذه البيانات لقياس عالقة اإلنتاج باألجور. الوحدة: 10 دج 3 نوعية الملكية األجور اإلنتاج الشركة SOE PRIVATE SOE PRIVATE PRIVATE SOE PRIVATE SOE PRIVATE PRIVATE SOE PRIVATE PRIVATE SOE PRIVATE بعد إدخال البيانات بنفس الطريقة ادلعتمدة يف التطبيق الثاين نتحصل على النافذة أدناه. بعدىا حناول قياس العالقة اليت تربط اإلنتاج بكتلة األجور دون إعارة أي أذنية لنوعية ادللكية. أي أننا نقوم بقياس مقدري معلميت النموذج اآليت: prod i =β 0 +β 1 sal i +u i حيث يعربكل من prod i و sal i عن قيمة اإلنتاج وكتلة األجور على التوايل. 2

3 من خالل النتائج ادلتحصل عليها أعاله ميكن كتابة النموذج على النحو التايل: Prod i = Sal i (3.95) * (1.455) R 2 = 0.14 N=15 = 0.07 (*) القيم بني ( ) تعرب عن قيمة إحصائية. t التقييم األويل ذلذا النموذج يبني بأن العالقة بني اإلنتاج وكتلة األجور ضعيفة جدا وىذا غري منطقي. وبالتايل من ادلمكن أن يكون لنوع ادللكية تأثريا ما على ىذه العالقة. وألخذ ىذا العامل بعني االعتبار ندخل على النموذج أعاله متغري صوري D i يعرب عن نوعية ادللكية. حيث يكون : = 1 i D إذاكانت ادلؤسسة تابعة للقطاع العمومي و = 0 i D إذاكانت تابعة للقطاع اخلاص. وإلدخال ىذا ادلتغري الثالث نرجع إىل النافذة أعاله وبالضغط على اخلانة ادلخصصة لتسمية ادلتغريات مرتني وكتابة Dum نتحصل على عمود ثالث خاص هبذا ادلتغري اجلديد. ونضع 0 بالنسبة للمؤسسات اخلاصة و 1 بالنسبة للمؤسسات العمومية كما ىو مبني يف النافذة أدناه: 3

4 نقوم اآلن حبساب مقدرات معلمات النموذج اآليت: prod i =β 0 +β 1 sal i +D i +u i فنتحصل على النتائج اآلتية : من خالل النتائج ادلتحصل عليها أعاله واخلاصة بالنموذج الثاين ميكن كتابة النموذج على النحو التايل: 4

5 Prod i = Sal i Dum i (2.655) * (6.455) (-6.21) R 2 = N=15 = (*) القيم بني ( ) تعرب عن قيمة إحصائية. t التقييم األويل ذلذا النموذج يبني بأن العالقة بني اإلنتاج وكتلة األجور حتسنت إىل حد بعيد سواء تعلق األمر بقيمة أو قيمة R 2 إحصائية t بالنسبة لكل ادلقدرات. أما من الناحية االقتصادية فيمكن القول بأنو دبا أن معامل ادلتغري ادلعرب عن نوعية ادللكية (Dum) ظهر سالبا فهذا معناه أن مردودية العمال يف القطاع العمومي ىي أقل مما ىي عليو يف القطاع اخلاص. حيث يتبني بأنو بالنسبة لنفس ادلستوى يف األجور فإن مستوى اإلنتاج يكون منخفضا دبقدار )قيمة مقدر معامل ادلتغري ) Dum عما ىو عليو يف القطاع اخلاص. كان أنو بإمكاننا القيام بالعملية العكسية أي وضع : = 1 i D إذاكانت ادلؤسسة تابعة للقطاع اخلاص و = 0 i D إذاكانت تابعة للقطاع العمومي. ويف ىذه احلالة نتحصل على النتائج اآلتية: من خالل النتائج أعاله واخلاصة بالنموذج الثالث نالحظ بأن ىذا النموذجكذلك يظهر حتسناكبريا مقارنة بالنموذج األول )الذي مل يأخذ بعني االعتبار نوعية ادللكية(. كما يؤكد على ما جاء يف النموذج الثاين أي أن مردودية العمال يف القطاع اخلاص ىي أفضل مما ىي عليو يف القطاع العمومي. حيث يتبني بأنو بالنسبة لنفس ادلستوى يف األجور فإن مستوى اإلنتاج بالنسبة للمؤسسات اخلاصة يكون منخفضا دبقدار )قيمة مقدر معامل ادلتغري ) Dum عما ىو عليو يف القطاع اخلاص. ذلك ألن ادلتغري 5

6 Dum يأخذ ىذه ادلرة قيمة 1 يف حالة ما إذاكانت ادلؤسسة تنتمي إىل القطاع اخلاص وصفر إذاكانت مؤسسة عمومية. طبعا مع إذنال قيمة الثابت ألن قيمة إحصائية t اخلاصة بو منخفضة جدا. الحالة الثانية: شهر من ادلمتدة يظهر اجلدول التايل البيانات اخلاصة لشركة الطريان و تتعلق ىذه البيانات بعدد األسهم ادلباعة يف البورصة وسعر بيعها خالل الف تة 1990 جانفي خالل األشهر مارس أفريل جويلية أوت من سنة ادلطلوب: إىل سبتمرب 1991 و حسب ادلعلومات ادلتحصل عليها فإن الف تة ادلذكورة قد شهدت إضرابات 1990 و شهري فيفري وجوان من سنة قياس مدى تأثر النموذج الذي يربط عدد األسىم ادلباعة بالسعر ب اإلضرابات ادلختلفة. Share price N of shares sold Month Share price N of shares sold Month NSS SP الستعمال برنامج Eviews لإلجابة على السؤال أعاله نبدأ بتسمية ادلتغريات وليكن: األسهم عدد و السهم سعر ادلباعة. إذا النموذج ادلطلوب حساب مقدري معلمتيو ىو: NSS t = β 0 +β 1 SP t + u t بعدىا نشرع يف إدخال البيانات اليت ىي كما ىو مبني يف اجلدول أعاله يف شكل سلسلتني زمنيتني شهريتني. وىذا النوع من السالسل مل يصادفنا من قبل. لذا سوف نتبع اخلطوات اآلتية: بعد فتح الربنامج نضغط على New مث نضغط على Workfile فتظهر النافذة: 6

7 من خالل النافذة أعاله يتبني بأننا اخ تنا Monthly فيما خيص تكرار البيانات وىذا ألن ادلعطيات اليت حبوزتنا ىي شهرية. أما فيما خيص Start date و End date )تاريخ البداية وتاريخ النهاية( فللتعبري عن جانفي 1990 نضع 1990/01 أي نبدأ بالسنة مث الشهر ونفس الشيء بالنسبة لتاريخ النهاية. بعد إدخال البيانات والتأكد من صحتها دنر إىل اخلطوة ادلوالية وىي حساب ادلقدرين. ونتبع نفس اخلطوات اليت مت التطرق إليها يف التطبيقني األول والثاين. فنتحصل على النتائج اآلتية: وميكن كتابة النموذج على النحو التايل: NSS t = SP t (-5.81) * (14.92) R 2 = N=21 = (*) القيم بني ( ) تعرب عن قيمة إحصائية. t يتبني من خالل النتائج بأن النموذج يعترب مقبوال إىل حد بعيد سواء من الناحية اإلحصائية أو من الناحية االقتصادية. إال أنو ال ميكن االكتفاء هبذا القدر ألننا مل جنب بعد على السؤال ادلطروح. ىلكان لإلضرابات ادلختلفة تأثريا ما على العالقة بني عدد األسهم ادلباعة وسعر السهم ذلذا سوف ندخل يف النموذج متغري صوري حيث يكون: 7

8 1= t Dum يف حالة اإلضراب و 0= t Dum يف حالة عدم وجود إضراب. ذلذا نقوم أوال بإدخال ىذا ادلتغري يف الربنامج بنفس الطريقة اليت اعتمدهنا عند تناولنا للحالة األوىل.وباستعمال أمر Estimate نتحصل على النافذة اآلتية: وميكن كتابة النموذج على النحو التايل: NSS t = SP t Dum t (-0.28) * (10.47) (6.36) R 2 = N=21 = β 0 منه (*) القيم بني ( ) تعرب عن قيمة إحصائية. t التقييم األويل ذلذا النموذج يبني بأنو مقبول إىل حد بعيد من الناحيتني االقتصادية واإلحصائية. إال أنو رنب حذف الثابت ألن قيمة إحصائية t اخلاصة بو ضعيفة جدا. بعدىا نتحصل على النموذج اآليت: أي: القيم بني ( ) NSS t = SP t Dum t (88.57) * (-12.32) R 2 = N=21 = تعرب عن قيمة إحصائية. t 8 (*)

9 بعد حذف الثابت بقي النموذج مقبوال إىل حد بعيد من الناحيتني اإلحصائية واالقتصادية.كما أن ارتفاع القيمة ادلطلقة إلحصائية t اخلاصة بادلتغري الصوري تدل على أن لإلضرابات ادلختلفة اليت عرفتها شركة الطريان ىذه تأثريا سلبيا على عدد األسهم ادلباعة. فكلماكان ىناك إضرابا اخنفض عدد األسهم ادلباعة يف البورصة ب 1483 سهما يف ادلتوسط بالنسبة لنفس السعر. الحالة الثالثة: يظهر اجلدول اآليت نفقات اإلشهار وقيمة ادلبيعات اخلاصة بشركة مشروبات غازية خالل الف تة الزمنية ادلمتدة بني الفصل األول من سنة 2006 إىل غاية الفصل الرابع من سنة ادلطلوب: قياس العالقة اليت تربط ادلبيعات بالنفقات اإلشهارية مع أخذ أي مميزات موسم ية بعني االعتبار إن وجدت. Advertisement Sales Season Advertisement Sales Season rd st th nd st rd nd th rd st th nd st rd nd th rd st th nd لإلجابة على ما ىو مطلوب بعد تسمية ادلتغريين: Sales بالنسبة للمبيعات وAd بالنسبة لنفقات اإلشهار نشرع يف إدخال البيانات اليت ىي يف شكل سلسلتني زمانيتني مومسيتني وذلك بنفس الطريقة اليت أدخلنا هبا البيانات الشهرية. بعد االنتهاء من إدخال البيانات والتأكد من صحتها. حنسب مقدري النموذج اآليت: Sales t =β 0 +β 1 Ad t +u t فنتحصل على النتائج اآلتية : 9

10 أي أن: Sales t = Ad t (2.13) * (1.83) R 2 = N=20 = التقييم األويل ذلذا النموذج يبني بأن العالقة بني ادلبيعات والنفقات اإلشهارية ضعيفة جدا وىذا غري منطقي. وبالتايل من ادلمكن أن تكون ىناك ميزة مومسية تتأثر هبا ادلبيعات. للتأكد من ىذا نستعني بالرسم البياين. من خالل الرسم البياين يتضح بأن ادلبيعات تشهد اخنفاضا حادا خالل الثالثي الرابع. وألخذ ىذه الظاىرة بعني االعتبار نستعني بادلتغريات الصورية حيث خنصص واحدا منها لكل فصل. DUM1 للفصل األول DUM2 للفصل الثاين DUM3 للفصل الثالث و DUM4 للفصل الرابع. يصبح النموذجكاآليت: 10

11 Sales t = β 1 Ad t + β 2 DUM1+ β 3 DUM2+ β 4 DUM3+ β 5 DUM3+ u t مالحظة: على غري العادة ال توجد معلمة تعرب عن القيمة الثابتة يف النموذج أعاله ولقد تعمدنا ذلك لتجنب مشكلة االرتباط ادلتعدد بني ادلتغريات ادلفسرة )سوف نتطرق إىل ىذه ادلشكلة بالتفصيل يف احملاضرات القادمة إن شاء اهلل(. ويف مثل ىذه النماذج فإن ادلتغري الصوري ىو الذي سوف يلعب دور الثابت بالنسبة للفصل اخلاص بو. أي أن قيمة الثابت تتغري من فصل إىل آخر. عند إدخال البيانات فإن: DUM1=1 بالنسبة للفصل األول و 0 بالنسبة للفصول ادلتبقية. DUM2=1 بالنسبة للفصل الثاني و 0 بالنسبة للفصول ادلتبقية. DUM3=1 بالنسبة للفصل الثالث و 0 بالنسبة للفصول ادلتبقية. DUM4=1 بالنسبة للفصل الرابع و 0 بالنسبة للفصول ادلتبقية. بعد ىذا حنسب مقدرات النموذج فنتحصل على النتائج اآلتية: 11

12 من خالل النتائج أعاله يتبني بأن النموذج يعترب مقبوال من الناحيتني اإلحصائية واالقتصادية إىل حد بعيد. حيث ىناك عالقة قوية تربط ادلبيعات بنفقات اإلشهار. كما أن ادلتغري الصوري اخلاص بالفصل الرابع DUM4 ليس لو معنوية إحصائية مما يؤكد اخنفاض ادلبيعات خالل ىذا الفصل مقارنة بالفصول األخرى. 12

13 تمارين خاصة بالمتغيرات الصورية التمرين األول: اجلدول ادلوايل يبني قيمة ادلبيعات واألرباح احملققة خالل السنوات األخرية بالنسبة دلؤسسة صناعية تنشط يف حتويل ادلنتجات الفالحية. فادلطلوب بناء دنوذج يبني العالقة بني األرباح وادلبيعات مع دراسة مدى تأثر األرباح احملققة خبصوصياتكل موسم. المبيعات األرباح الربع السنة األول 2694 الثاين الثالث الرابع األول 2658 الثاين الثالث الرابع األول 3076 الثاين الثالث الرابع األول 3386 الثاين الثالث الرابع األول 3775 الثاين الثالث الرابع األول 4364 الثاين الثالث الرابع 13

14 2011. فادلطلوب بناء دنوذج يربط 20 عائلة خالل شهر من أشهر سنة الدخل ادلتاح واالستهالك ل التمرين الثاني: يظهر اجلدول ادلوايل االستهالك بالدخل واختبار الفرضية اليت تنص على أن العالقة ادلذكورة آنفا ختتلف يف العائالت اليت يديرىا رجل عن ما ىي عليو يف العائالت اليت تديرىا امرأة. العائلة الدخل المتاح )ون( االستهالك )ون( رب األسرة رجل رجل امرأة رجل امرأة رجل رجل امرأة رجل امرأة امرأة رجل امرأة امرأة رجل امرأة رجل امرأة رجل امرأة

15 التمرين الثالث: يظهر اجلدول اآليت متوسط سعر سهم شركة BP واحلجم ادلتداول يف بورصة نيويورك لكل شهر خالل الف تة ادلطلوب بناء دنوذج يربط احلجم ادلتداول من األسهم بسعر السهم. علما بأن ىذه الشركة ويف يف اليوم الثاين والعشرين من شهر أفريل من سنة 2010 تسببت يف وقوع كارثة بيئية يف خليج ادلكسيك جنوب الواليات ادلتحدة األمريكية مل تتم السيطرة عليها إال يف آخر شهر أوت من نفس السنة. الشهر السعر المتوسط الحجم الشهر السعر المتوسط الحجم janv janv févr févr mars mars avr avr mai mai juin juin juil juil août août sept sept oct oct nov nov déc déc janv janv févr févr mars mars avr avr mai mai juin juin juil juil août août sept sept oct oct nov nov déc déc janv janv févr févr mars mars avr avr mai mai juin juin juil juil août août sept sept oct oct nov nov déc déc-10

16 تحويل القيم االسمية للمتغيرات إلى قيم حقيقية : CPI عند مجع البيانات اليت ىي يف شكل وحدات نقدية ادلعطيات اليت نتوصل إليها تظهر يف أغلب األحيان بقيم امسية متأثرة بعامل التضخم. وبالتايل على الباحث أن يزيل أثر التضخم ىذا حىت يتمكن من ادلقارنة بني سنة وأخرى. فعلى سبيل ادلثال إذاكانت قيمة االستهالك يف سنة 2012 ىي 4800 مليار دج بينما ىي 5200 مليار دج يف السنة ادلوالية فال ميكن إجراء ادلقارنة بني ىاتني القيمتني إال إذا أخذنا بعني االعتبار نسبة التضخم. فإذاكانت ىذه النسبة تقدر ب %5 خالل سنة 2013 فإن قيمة االستهالك احلقيقية ذلذه السنة ىي : (100*5200) /105 أي 4952 مليار دج. فعند البحث عن البيانات اخلاصة بادلتغريات اليت سوف تدمج يف النموذج ال بد من البحثكذلك عن سلسلة زمنية خاصة دبعدل التضخم. ودبا أن ىذا النوع من ادلعطيات نادرا ما يكون متوفرا نلجأ إىل سلسلة خاصة دبؤشر أسعار االستهالك index).(consumer price التطبيق الرابع بالرجوع إىل النموذج اخلاص بالتطبيق األول نالحظ بأن البيانات ادلتوفرة واخلاصة باالستهالك والناتج احمللي اخلام ظهرت بقيمتها االمسية وبالتايل علينا احلصول عليها بقيمتها احلقيقية. ذلذا نبحث عن السلسلة اخلاصة دبؤشر أسعار االستهالك مث ندمج ىذا ادلتغري ضمن البيانات األخرى على النحو اآليت: - نعطي تسمية اخلاصة بو. للمتغري اجلديد مؤشر أسعار االستهالك مث نرجع إىل البيانات اليتكانت حبوزتنا ونقوم بإدخال األرقام CPI (1989=100) السنة CPI (1989=100) السنة

17 نرجع إىل النافذة اليت هبا البيانات يف التطبيق األول. نضغط مرتني على العمود اجملاور للمتغري األخري وندخل البيانات اخلاصة بادلتغري. CPI فنتحصل على النافذة أدناه. - للحصول على القيم احلقيقية بدال من القيم اإلمسية لكل من ادلتغريين Cons و Gdp نستعمل Genrate series كما ىو موضح يف التطبيق الثاين وندخل ادلعادلة اخلاصة بالتحويل بالنسبة لكل من ادلتغريين أعاله. Rgdp=gdp*100/cpi حيث Rgdp يعرب عن الناتج احمللي احلقيقي. ونقوم بنفس العملية بالنسبة للمتغري الثاين. 17

18 - بعدما حتصلنا على القيم احلقيقية للمتغريين ادلعنيني يف النموذج نقوم بعملية التحويل إلىل الصيغة اللوغاردتية اعتمادا دائما على.Generate series على النحو التايل: ونقوم بنفس العملية فيما خيص ادلتغري ادلتبقى أي.Gdp علما بأن ادلتغري اآلخر Pop قد سبق وأن مت حتويلو إىل الصيغة اللوغاردتية. بعدىا تأيت مرحلة حساب مقدرات النموذج اآليت: LRCONS t = 0 + 1LRGDP t + 2 LPOP t وبعد اختيار Estimate equation نتحصل على النافذة اآلتية: 18

19 LRCONS t = LRGDP t LPOP t (-0.271) * (0.00) (0.00) R 2 = T=31 = ويف األخري ميكن كتابة النموذج كما يلي: (*) القيم بني ( ) تعرب عن قيمة إحصائية. t 19

20 20