الفهرس 
سعر الصرف والنظم الخاصه به وخصائصه وتطوره فى العراقيوجد فقط 14 صفحة متاحة للعرض العام
 |  | from | 116 |  |  |
| | | from | 116 | | |
المستخلص
يستهدف البحث الحالي التنبؤ بكل من عوائد وتقلبات سعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الامريكي خلال الفترة الممتدة يناير 2004 وحتى ديسمبر 2016 باستخدام البيانات اليومية. وتستعرض الدراسة الإطار النظري لسعر الصرف على المستوى الفكرى فضلاً عن استعراض العديد من النماذج التي يتم استخدامها للتنبؤ بالتباين المشروط والتي تندرج تحت عائلة نماذج الإنحدار الذاتي المشروط بعدم ثبات التباين كما تهتم الدراسة بعرض نموذج الإنحدار الذاتي المعمم المشروط بعدم ثبات التباين والإلتواء والتفرطح والذي يفترض أن توزيع حد الخطأ يعتمد على تغير العزوم الأربع الأولى شرطياً مع الزمن, ومن ثم فقد قامت الدراسة بتقدير 10 نماذج أحادية المتغير تتمثل في كل من نموذج الإنحدار الذاتي المعمم المشروط بعدم ثبات التباين GARCH، بالإضافة إلى كل من نموذجي الإنحدار الذاتي المعمم المشروط بعدم ثبات التباين غير المتماثل Threshold GARCH (TARCH) والإنحدار الذاتي المشروط بعدم ثبات التباين الأسي Exponential GARCH (EGARCH) وذلك باستخدام ثلاث توزيعات مختلفة لحد الخطأ وهي التوزيع الطبيعي، توزيع Student t وتوزيع الخطأ المعمم Generalized Error Distribution (GED)، بالإضافة إلى نموذج GARCHSK. وفيما يتعلق بمقارنة القدرة التفسيرية للنماذج المقدرة، فقد تم الإعتماد على أقل قيمة لمعايير فقد المعلومات وهما معيار (AIC) و (SIC) حيث تبين أن أفضل نموذج هو نموذج GARCH الذي يفترض توزيع GED, وقد تم استخدام هذه النماذج في التنبؤ بسعر الصرف وتقلباته ثم المفاضلة بينهم لإختيار أفضل نموذج من حيث قدرته التنبؤية وذلك عند التنبؤ بخطوة واحدة وعدة خطوات. وفيما يتعلق بالمعايير المستخدمة لتقييم القدرة التنبؤية للنماذج المختلفة، فقد تم استخدام معياري الجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ Root Mean Square Error (RMSE) و وسيط الخطأ المطلق Median Absolute Error (MAE), وقد توصلت الدراسة إلى أن نموذج EGARCH الذي يفترض أن حد الخطأ يتبع توزيع Student t هو الأفضل بالمقارنة بالنماذج البديلة عند التنبؤ من خطوة واحدة وحتى سبع خطوات باستثناء الخطوتين الثانية والرابعة حيث كان نموذج GARCHSK هو الأفضل وذلك طبقاً لمعيار RMSE. أما فيما يتعلق بمعيار MAE فقد تبين أن نموذج TARCH والذي يتبع Student t هو أفضل بالمقارنة بجميع النماذج في جميع الخطوات طبقا للمعيار المذكور. وأخيراً، فقد قامت الدراسة الحالية بفحص إمكانية الدمج بين النماذج المقدرة لتقديم تنبؤ مدمج وذلك بتطبيق اختبار ( Diebold and Mariano (1995, وقد أوضحت نتائج هذا الإختبار أنه لا يمكن استبعاد أى من هذه النماذج عند القيام بعملية الدمج وذلك من أجل تحسين القدرة التنبؤية للنماذج الفردية.
أولا: خلفية عامة ومراجعة لأدبيات الموضوع وأهميته:
يعد التنبؤ بتقلبات السلاسل الزمنية الخاصة بالمتغيرات المالية ذا أهمية خاصة نظراً لتأثيره في صناعة القرار فيما يتعلق بالمتغير محل التنبؤ. وفيما يتعلق بسعر الصرف على وجه الخصوص فإنه يعد أحد المتغيرات المهمة المؤثرة في إدارة السياسة الاقتصادية الكلية وعلى رأسها السياسة النقدية، كما تؤثر تلك التقلبات بشكل كبير في كل الصادرات والواردات, فضلا عن ذلك أن سعر الصرف هو أحد الأصول المالية التى يمكن الاستثمار فيها ومن ثم فإن التنبؤ به يعد ذا أهمية بالغة فيما يتعلق باختيار محفظة الأصول المالية portfolio selection وإدارة المخاطرrisk management . وتعد نماذج الإنحدار الذاتي المعمم المشروط بعدم ثبات التباينGeneralised Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) من أهم النماذج التي يتم استخدامها للتنبؤ بالتقلبات أو عدم التأكد Volatility [Abdalla and Peter (2012)] . وعلى الرغم من ذلك فإن هذا النموذج يتم تقديره غالبا بافتراض أن حد الخطأ يتبع توزيعا طبيعيا وهو ما يتنافى مع حقيقة الوضع فيما يتعلق بالعديد من المتغيرات المالية كسعر الصرف, ويرجع السبب وراء ذلك إلى وجود عدة خصائص لهذه المتغيرات لا يمكن لهذا النموذج أن يعبر عنها كوجود ذيل سميك للتوزيع heavy tails
أو التفرطح الزائد excess kurtosis فضلأ عن وجود إلتواء غير صفري [Kosapattarapim (2013)].
وطبقا لدراسة [(Kosapattarapim (2013] فإنه يمكن تحسين القوة التنبؤية لنماذج GARCH من خلال الدمج بين هذه النماذج وبين العديد من التوزيعات بخلاف التوزيع الطبيعي. ومن ثم يمكن باستخدام عدة توزيعات تتضمن على سبيل المثال توزيع الطبيعي الملتوي skewed normal، توزيع student t، توزيع الخطأ المعمم Generalized Error Distribution (GED). ويلي ذلك مقارنة القدرة التنبؤية للنماذج المقدرة بهذه التوزيعات المختلفة مع نموذج GARCH المقدر باستخدام التوزيع الطبيعي.
وقد قامت العديد من الدراسات باستخدام نماذج GARCH للتنبؤ بتباين العديد من المتغيرات المالية وعلى رأسها أسواق المال. ومن هذه الدراسات دراسة [(Choudary (1996] التي قامت بتقدير التقلبات وعلاوة المخاطرة في ست أسواق مالية ناشئة باستخدام نموذج الإنحدار الذاتي المعمم المشروط بعدم ثبات التباين- في المتوسط GARCH-in- Mean (GARCH–M) للبيانات الشهرية لكل من الأرجنتين واليونان والهند والمكسيك وتايلاند وزيمبابوي بين يناير 1976 وأغسطس 1994، فقد أظهرت النتائج تغير في المؤشرات وتذبذب في الأسواق قبل و بعد أزمة الاثنين الأسود في(*) عام 1987. كما قدم [ Franses and Dijk (1996)] دراسة تهدف إلى استخدام نموذج GARCH واثنين من تعديلاته غير الخطية للتنبؤ بالتقلبات الأسبوعية لسوق الأوراق المالية وهما النموذج التربيعي Quadratic GARCH (QGARCH) المقترح من قبل [Engel and Ng (1993)] ونموذج (GJR) المقترح من طرف [Glosten , et al. (1993)] . وقد توصل البحث إلى أن نموذج QGARCH يعد أفضل من حيث القدرة التنبؤية عندما لا تحتوي عينة الدراسة على قيم متطرفة كانهيار سوق الأوراق المالية عام 1987 أما نموذج GJR فلا ينصح باستعماله في التنبؤ.
كما قام [Salman (2002)] بدراسة العلاقة بين العائد والمخاطرة وحجم التداول في سوق اسطنبول للأوراق المالية للفترة من 2 يناير 1992 الى 29 مايو 1998 باستخدام نموذج الانحدار الذاتي المعمم الشرطي المشروط بعدم ثبات التباين في المتوسط GARCH-M للعائد اليومي. أما دراسة [الفيومي (2002)] فقد استهدفت التعرف على سلوك تقلبات عائد سوق مسقط للأوراق المالية باستخدام بيانات الأسعار الأسبوعية لمؤشر صندق النقد العربي لسوق مسقط للفترة من 7 أكتوبر 1992 الى 20 ابريل 2001 من خلال تطبيق نموذجي (GARCH) و (ARCH) حيث أوضحت النتائج أن نموذج GARCH كان الأفضل في التقدير.
وقد قامت دراسة [AlFayyoumi (2003)] باختبار العلاقة بين حجم التداول وتذبذب أسعار الأسهم عن طريق اختبار صحة فرضية التوزيعات المختلطة في بورصة فلسطين للوراق المالية وذلك لغرض التحقق من إمكانية تحديد حجم التداول كمتغير خليط معبر عن معدل وصول المعلومات باستخدام نموذج GARCH .
وقد استهدفت دراسة [مبارك (2006)] بناء نموذج للتنبؤ بالمؤشر العام للبورصة أخذت بالنظر مشكلة عدم ثبات متوسط وتباين السلسلة الزمنية فضلأ عن الى دراسة عنصر الموسمية وتوصيفه في النموذج, وقد تم التطبيق على مجموعتين من البيانات وهى بيانات يومية وبيانات شهرية للمؤشر العام لمعاملات سوقي المال في القاهرة والاسكندرية .
كما قدم [محمد (2010)] دراسة للسوق المالية السعودية باستخدام نماذج GARCH مع دراسة تأثير نوع الخطأ العشوائي للسلسلة الزمنية على دقة النموذج الإحصائي باستخدام نوعين من التوزيعات الإحصائية هما التوزيع الطبيعي وتوزيع t. وقد بينت نتائج الدراسة أن النموذج الأفضل فى التعبير عن البيانات محل الدراسة هو نموذج GARCH(1,1) في حالة افتراض أن الخطأ العشوائي للسلسلة يتبع توزيع t .
كما قدم [القرة غولي (2014)] دراسة تهدف الى بناء نموذج لدراسة سلوك السلاسل الزمنية المالية والتي تمتاز بحالة عدم الثبات بأخذ أسعار إغلاق الأسهم من سوق العراق للأوراق المالية والتنبؤ به من خلال استعمال نماذج الانحدار الذاتي العام مشروط بعدم تجانس أو تماثل التباين لنموذج (GJR-GARCH (p,q)) ونموذج (GARCH (p,q)), وقد أثبت التحليل أن نموذج (GJR-GARCH (1,2)) هو الأفضل وذلك وفق ما جاءت به نتائج معياري (AIC) Akaike Information Criterion و Schwartz Information Criterion (SIC). وفيما يتعلق بالتنبؤ، فقد أثبتت النتائج أن نموذج (GJR- GARCH) يعد أفضل من نموذج (GARCH).
أما دراسة [Yadgar (2014)] فقد استهدفت تقدير نماذج تقلبات لأسعار الإغلاق اليومي لسوق العراق للأوراق المالية في الفترة 2012 - 2005)) باستعمال نماذج الانحدار الذاتي مشروطة بوجود عدم تجانــــس التباين مع امتدادات لنموذج (ARCH) إلى (GARCH , GARCH-M , EGARCH , TGARCH) عندما يتبع توزيع الأخطاء التوزيع الطبيعي ثم التنبؤ بالتقلبات (عدم الثبات) للأسعار باستعمال طريقة التنبؤ في العينةIn sample Forecasting, وتبين من نتائج التطبيق على البيانات المدروسة إن أفضل نموذج للتنبؤ بتقلبات أسعار إغلاق اليومي هو نموذج(EGARCH(2,2)) , وقد أظهرت الدراسة أن نماذج الانحدار الذاتي المشروطة بوجود عدم تجانس التباين قادرة على عمل التنبؤات الأكثر دقة للتقلبات بتزويدنا بأفضل أداء لتنبؤات في العينة.
وفيما يتعلق بسعر الصرف، فقد قامت العديد من الدراسات باستخدام نماذج GARCH لدراسة تقلبات سعر الصرف بالتطبيق على عدة دول . فقد قدم [Mikosch and Starica (2000)] دراسة تهدف الى عرض نظرية تقاربية للارتباط الذاتي في العينة لعملية GARCH (1,1) , ولقد وجهت الدراسة اهتماما ًخاصاً للحالة التي يكون فيها التوزيع الهامشي للتباين غير منتهي, وقد أبرزت الدراسة أن هذه الحالة توجد في العديد من السلاسل الزمنية للعائد المالي طويل الأجل من خلال استخدام نموذج الإنحدار الذاتي المعمم المشروط بعدم ثبات التباين المتكامل Integrated GARCH (IGARCH) , وفي هذه الحالة تصبح تقديرات الارتباط الذاتي في العينة غير موثوق بيها ، ولقد استعملت الدراسة في الجانب التطبيقي منها سلسلة بيانات تتعلق بمعدل تغير العملات الأجنبية ( أو العائد من الاحتفاظ بها).
وقد قامت دراسة [Mughal and Kamal (2009)] بدراسة القدرة التنبؤية لعدة نماذج من عائلة ARCH في حالة التنبؤ بسعر الصرف في باكستان. وقد شملت تلك النماذج كل من GARCH-M، EGARCH و TARCH, وقد أوصت الدراسة بأهمية تقدير هذه النماذج باستخدام بيانات العديد من الدول النامية الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، فقد قامت دراسة [Vee , et al. (2011)] باستخدام نموذج GARCH(1,1) للتنبؤ بسعر الصرف الموريتاني مقابل الدولار باستخدام نوعين من التوزيعات لحد الخطأ وهما student t و GED, وقد توصلت الدراسة إلى نجاح كلا النموذجين في التنبؤ بسعر الصرف وتقلباته مع تفوق النموذج المقدر باستخدام توزيع GED على النموذج البديل.
كما قامت دراسة [Chong , et al. (2002)] بتقييم قدرة نماذج GARCH على التنبؤ بسعر صرف العملة الماليزية مقابل الجنيه الإسترليني وتوصلت إلى نجاح هذا النموذج في التنبؤ بالمتغير المشار إليه. أضف إلى ذلك، فقد قامت دراسة [Griebeler (2010)] بالتنبؤ بأسعار الصرف في عدد من الدول النامية والمتقدمة باستخدام مجموعة من نماذج عائلة ARCH وقد توصلت الدراسة إلى أن القدرة التنبؤية لتلك النماذج لا تعتمد على تقدم هذه الدول فقد نجحت فى التنبؤ في بعض الدول النامية والمتقدمة على حد سواء وفشلت في بعضها الاخر.
اهتمت دراسة [Pelinescu (2014)] بتقدير عدة نماذج من عائلة ARCH لدراسة تقلبات سعر الصرف في رومانيا وتوصلت إلى أن سعر الصرف الروماني مقابل الدولار يتبع نموذج ARCH وأن هناك دلائل على وجود عدم التماثل asymmetry في هذا المتغير فضلأ عن وجود ارتباط بين عوائد سعر الصرف وتقلبات هذا الأخير.
وقد تقدمت أبحاث عدة بدراسة التنبؤ سعر الصرف في بعض الدول العربية , وفيما يتعلق بالتنبؤ بسعر الصرف في العراق فقد قامت دراسة [سلمان (2008)] بالتنبؤ باحتمالات تغير سعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الأمريكي باستخدام سلاسل ماركوف للفترة 2008-2014. وعلى الرغم من أن دراسة [([Abdallah (2012 قد قامت بدراسة تقلبات سعر الصرف فى 14 دولة عربية من بينها العراق إلا أنه لم يقم بتقييم القدرة التنبؤية لتلك النماذج فضلأ عن هذه الدراسة قد استخدمت الفترة (1 يناير 2000- 19 نوفمبر 2011) للتحليل. وعلى الجانب الأخر، فقد قامت دراسة [ بندر (2014)] باستخدام مجموعة من نماذج عائلة ARCH للتنبؤ بسعر الصرف في العراق هي ARCH ، GARCH ، TARCH ، EGARCH بالإضافة إلى نماذج الشبكات العصبية وتوصلت إلى أن نموذج EGARCH يتمتع بأعلى قدرة تنبؤية بالمقارنة بنظرائه.
وعلى الرغم من الإستخدام الواسع لعائلة نماذج GARCH فى التنبؤ إلا أن هذه النماذج تفترض تغير كل من المتوسط والتباين المشروطين الخاصين بحد الخطأ ولكنها تتجاهل إمكانية تغير كل من معدل الإلتواء والتفرطح المشروطين, ومن ثم فإن تجاهل المعلومات التي يمكن أن يحتويها العزمين الثالث والرابع من العزوم المركزية يمكن أن تؤثر على جودة التنبؤ الخاصة بالنموذج [ Chaudhuri , et al. (2011)] . وقد قام [ Harvey and Siddique (1999)] بتقديم نموذج يأخذ بالنظر إمكانية تغير الإلتواء المشروط عبر الزمن من خلال تطوير نموذج GARCH(1,1) وذلك للسماح للعزوم المركزية الثلاث الأولى أن تتغير عبر الزمن بافتراض أن حد الخطأ يتبع توزيع t غير المركزي Non-central t-distribution إذ يتم تقدير هذا النموذج كسابقيه من خلال طريقة الإمكان الأعظم. وعلى الجانب الأخر، فقد قام [Leon , et al. (2005)] بتطوير النموذج السابق حتى يشمل تغير العزوم الأربع الأولى شرطيا عبر الزمن حيث قاموا بتعديل النموذج السابق من خلال صياغة معادلتي الإلتواء المشروط والتفرطح المشروط كنموذجي GARCH(1,1). وقد قاموا باستخدام النموذج المطور Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Skewness and Kurtosis (GARCHSK) للتنبؤ بعوائد الصرف الأجنبي فى مجموعة من الدول هى انجلترا، اليابان، ألمانيا، سويسرا والصين بالإضافة إلى نماذج GARCH و النسخة غير الخطية منه Nonlinear GARCH (NGARCH) فقد تبين أن النموذج المطور يفوق النماذج القديمة في قدرته التنبؤية.
وقد قامت عدد من الدراسات باستخدام هذا النموذج للتنبؤ بالتضخم فقد قامت دراسة [Ahmed and Abdelsalam (2015)] باستخدام نموذج GARCHSK فضلاً عن العديد من النماذج البديلة في إطار سعيها لتحسين القدرة التنبؤية للنماذج المختلفة من خلال استخدام طريقة دمج النماذج فقد قامت الدراسة بتطوير طريقتين لتحديد الأوزان النسبية للنماذج الداخلة في الدمج وهي طريقة المتوسط المتحرك البيزى المعدل وطريقة المعاملات غير الثابتة الموسعة. وتعتمد الطريقة الأولى تجنب الاختيار المسبق من قبل الباحث للأوزان النسبية في طريقة المتوسط البيزى التقليدية. وعلى الجانب الأخر، فإن طريقة المعاملات غير الثابتة الموسعة فإنها تقدم معلمات متغيرة مع الزمن ومتسقة حتى فى حالة وجود أخطاء القياس أو تحيز المتغيرات المحذوفة أو في حالة كانت الصيغة الدالية الصحيحة غير معلومة.
وقد قامت دراسة [Ahmed and Abdelsalam (2017)] بتقدير 12 نموذج منهم 10 نماذج أحادية المتغير بينما النموذجيين الاخريين هما نماذج متعددة المتغيرات. وتتضمن النماذج أحادية المتغير كل من نموذج الإنحدار الذاتي المشروط بعدم ثبات التباين – في المتوسط GARCH-M، بالإضافة إلى نظيره الذي يسمح بعدم تماثل استجابة التباين المشروط لصدمات التضخم TGARCH-Mوذلك بافتراض ثلاث توزيعات مختلفة لكل منهما. فضلاً عن تقدير نموذج الإنحدار الذاتي المشروط بعدم ثبات التباين والالتواء والتفرطح GARCHSK . فضلا عن ذلك، وقد تم الأخذ في الاعتبار إمكانية حدوث تغيرات هيكلية فى الاقتصاد المصري عن طريق تقدير ثلاث نماذج هى Markov Switch ، نموذج الإنحدار الذاتي غير المتماثل ، ونموذج المعاملات غير الثابتة Time-Varying Coefficients (TVCs) . وفيما يتعلق بالنماذج متعددة المتغيرات فقد تم تقدير نموذج vector-half operator ونموذج التوازن العام العشوائي الديناميكى- نموذج الإنحدار الذاتيDynamic Stochastic General Equilibrium-Vector Autoregression Model (DSGE-VAR) . وتشير نتائج الدراسة إلى أن نموذجى المعاملات غير الثابتة TVCs ونموذج الإنحدار الذاتي المشروط بعدم ثبات تباين العزوم الأربع الأولى GARCHSK يتفوقان على النماذج الأخرى. وقد توصلت الدراسة أيضاً إلى أنه يمكن تحسين جودة التنبؤات من خلال القيام بدمج التنبؤات باستخدام كل من طريقة الأوزان المتساوية، نموذج المتوسط البيزى ونموذج المتوسط الديناميكي.
ثانياً: مشكلــة الــدراســة: الأسئلة الرئيسة – الأهداف – الفرضيات:
تهتم الدراسة الحالية بالتنبؤ بالعائد اليومي لسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الأمريكي خلال الفترة (1 يناير 2004 – 31 ديسمبر 2016). وقد تم اختيار سعر صرف الدينار العراقي نتيجة للتغيرات العديدة التي شهدها الاقتصاد العراقي منذ بداية عقد التسعينات من القرن العشرين نتيجة لتداعيات خلفتها الحروب والحصار الاقتصادي على مدى ثلاثة عشر عاماً. ونظراً لاعتماد العراق بالإنفاق العام على وارداته النفطية بشكل رئيسه – فقد تقوم هذه الموارد بتمويل ما يقرب من 90% من النفقات العامة - فقد كان لإيقاف تصدير النفط أثر كبير في تناقص احتياطات العراق من العملة الأجنبية مقابل تزايد الحاجة إلى تلك الاحتياطات من أجل إعاده بناء ما دمرته الحروب. فضلاً عن أنه عند تعرض أسواق النفط إلى صدمات العرض بسبب تغيرات أسعار النفط تنتقل الصدمة بشكل مباشر إلى الاقتصاد العراقي وهو ما يطلق عليها بصدمة العرض الخارجية والتي انعكست بشكل مباشر على زيادة حدة التضخم بشكل مفرط ليبلغ 500% سنويا في المتوسط في الفترة (1990 - 2003). وقد أدى ذلك إلى تأثر العملة المحلية وتحول الأفراد إلى استخدام أصول أخرى كمخزن للقيمة بدلاً من الدينار وذلك عن طريق الإحتفاظ بالدولار الأمريكي بدلا من العملة المحلية وهو ما يعرف بظاهرة الدولرة أو إحلال النقد الأجنبي ، بل وتجاوز الأمر ذلك بقيام العراقيين باستخدامه كوسيط للتداول في السوق المحلي مما انعكس بالسلب على الاقتصاد العراقي.
ويرجع اختيار فترة الدراسة بدءًا من عام 2004 إلى أن نظام سعر الصرف المتبع في العراق حتى عام 2003 كان هو نظام سعر الصرف الثابت بالإضافة إلى تعدد أسعار الصرف في ذلك الوقت ليبلغ 12سعراً في السوق الموازية بمسميات مختلفة. وفي بداية عام 2003 شهد سعر الصرف تدهورا فقد وصل سعر الصرف إلى 2541 دينار للدولار واستمر التدهور ليبلغ 3000 دينار للدولار . وقد شهد عام 2004 صدور قانون البنك المركزي الجديد فقد اتُخذت الإجراءات لبدء المزادات على النقد الأجنبي لعدة أغراض منها استقرار سوق الصرف الأجنبي والحد من ظاهرة الدولرة [الخزرجي (2008)]. ومن ثم تبدأ فترة الدراسة من بداية 2004 وحتى نهاية 2016.
إن الدراسة الحالية تقوم ببناء عدة نماذج للتنبؤ بسعر الصرف وتقلباته والمفاضلة بين النماذج المقدرة مما يساعد صانعى السياسة النقدية على رسم سياسة سعر الصرف للدولار في العراق فضلاً عن ذلك فإن هذه التنبؤات تساعد المستثمرين عند قيامهم باختيار محفظة الأوراق المالية نظراً لإمدادهم بالتنبؤات الخاصة بتباين أو تقلبات سعر الصرف وهو ما يعد تنبوءاً بالمخاطر. ولهذا الغرض تقوم الدراسة بتقدير مجموعة من نماذج GARCH باستخدام توزيعات مختلفة لحد الخطأ وهو ما لم تتبعه دراسة [ بندر ( 2014)]. وتتمثل تلك التوزيعات في كل من التوزيع الطبيعي، توزيع student t، وتوزيع GED. ومن الجدير بالذكر أنه عند حدوث انخفاض في قيمة العملة depreciation، فإن ذلك يكون متبوعاً بزيادة التقلبات في سعر الصرف وهو ما يعرف باسم Leverage effect والذي يعني أن التقلبات تكون أكبر بعد حدوث الصدمات السالبة بالمقارنة بالصدمات الموجبة [Abdallah (2012)]. ويعني ذلك ضرورة أخذ هذه الحقيقة بالنظر عن القيام بالتنبؤ بتقلبات سعر الصرف عن طريق استخدام النماذج التي تسمح بوجود عدم التماثل أو التجانس فى تقدير التباين. وبناء على ذلك تقوم الدراسة باستخدام مجموعة من هذه النماذج والتي تسمح بعدم التماثل وتشمل كل من نموذجي الإنحدار الذاتي المعمم المشروط بعدم ثبات التباين غير المتماثل Threshold GARCH (TGARCH) والإنحدار الذاتي المشروط بعدم ثبات التباين الأسي Exponentional GARCH (EGARCH). بالإضافة إلى ذلك، فإن الدراسة الحالية تميزت عن غيرها تقوم بتقدير نموذج GARCHSK التى يفترض أن العزوم الأربع المركزية الأولى المشروطة تتغير عبر الزمن وهو ما لم يتم تناوله فى الحالة العراقية.
وبناءً على ما تقدم، يمكننا أن نحدد إشكالية البحث على النحو الأتي :
ما مدى فعالية تطبيق نماذج GARCHSK في التنبؤ بعائد أسعار صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الأمريكي خلال الفترة (1 يناير 2004 – 31 ديسمبر سبتمبر 2016)؟
وينبثق عن هذا السؤال الرئيس عدة أسئلة فرعية نلخصها فيما يلي:
هل تعتبر نماذج GARCHSK أفضل من نماذج عائلة GARCH فى التنبؤ بسعر الصرف؟
هل يمكن الاعتماد فقط على النماذج التي تفترض توزيعاً طبيعياً لسعر الصرف للتنبؤ به أم أن النماذج التي تأخذ في اعتبارها توزيعات أخرى بخلاف التوزيع الطبيعي تتفوق عليها؟
هل تعد نماذج GARCH التي تفترض تماثل استجابة التباين للصدمات الموجبة والسالبة أفضل من النماذج التي تفترض عدم التماثل في التنبؤ بسعر صرف الدينار العراقي؟
هل يمكن الدمج بين التنبؤات الناتجة من النماذج المختلفة لإيجاد تنبؤ مدمج combined forecast لتحسين القدرة التنبؤية للنماذج الفردية؟
وبناءً على ذلك، تتمثل أهداف الدراسة في تقدير مجموعة من النماذج المختلفة للتنبؤ بعائد سعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الأمريكي وتقلبات هذا المتغير. ومن ثم يتم المفاضلة بينهم لإختيار أفضل نموذج بما يساعد في مساعدة صانعى القرار على تحسين عملية صنع القرار.
ولتحقيق هذه الأهداف يتم افتراض الفرضيات الأتية:
1- يُعد نموذج GARCHSK أفضل من نماذج عائلة GARCH فى التنبؤ بعائد سعر الصرف.
2- تنخفض القدرة التنبؤية للنماذج التي تفترض توزيعا طبيعيا لعائد سعر الصرف عن النماذج التي تفترض توزيعى student t و GED.
3- تعد نماذج GARCH التي تفترض تماثل استجابة التباين للصدمات الموجبة والسالبة أفضل من النماذج التي تفترض عدم التماثل في التنبؤ بعائد سعر صرف الدينار العراقي.
4- يمكن الدمج بين التنبؤات الناتجة من النماذج المختلفة لإيجاد تنبؤ مدمج combined forecast لتحسين القدرة التنبؤية للنماذج الفردية.
ثالثاً: منهجية الدراسة والبيانات المستخدمة:
فيما يتعلق بالبيانات فإنه يتم استخدام البيانات اليومية لسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار والتي يتم الحصول عليها من قاعدة بيانات البنك المركزي العراقي.
وقد سبقت الاشارة الى شيوع على استخدام نماذج عائلة ARCH والتي قدمها Engle في عام 1982 والتي تسمح بتقدير نموذج للتباين المشروط كدالة في مربعات الأخطاء السابقة. وقد قام [Bollersev (1986)] بتطويرها لتأخذ الصورة المعممة GARCH ليكون التباين المشروط دالة في كل من مربعات الأخطاء السابقة بالإضافة إلى القيم السابقة للتباين المشروط. وقد تعددت المحاولات التى قامت بتطوير هذه النماذج والتي تسمح باختلاف استجابة التباين المشروط لنوع الصدمة وعلى رأسهم نموذجى TARCHو EGARCH والذين تم تقديمهم من قبل كل من [[ Glosten , et al. (1993) و [ Nelson, (1991)] على الترتيب . ومن ثم يتم استخدام النماذج سالفة الذكر للتنبؤ بعائد سعر صرف الدينار العراقي عن طريق التنبؤ بخطوة واحدة بالإضافة إلى التنبؤ بعدة خطوات. فضلاُ عن يتم استخدام نموذج GARCHSK الذى طوره [Leon , et al. (2005)] والذي يفترض تغير العزوم الأربع الأولى شرطيا مع الزمن.
وفيما يتصل بتقييم القدرة التنبؤية للنماذج التي تم تقديرها يتم استخدام معياري الجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ Root Mean Square Error (RMSE) و وسيط الخطأ المطلق Median Absolute Error (MAE). مضافاً إلى ذلك أنه يتم اختبار إمكانية الدمج بين التنبؤات الناتجة من النماذج المختلفة عن طريق تطبيق اختبار Diebold and Mariano test .
رابعاً: خطـــــــة الــــدراســـــــة:
وبناءً على ما تقدم، فقد تم تقسيم الدراسة إلى أربع فصول يتناول الفصل الأول منها سعر الصرف والنظم الخاصة به وخصائصه وتطوره في العراق، أما الفصل الثاني فيركز على استعراض نماذج عائلة ARCH وتطورها والتوزيعات المختلفة لحد الخطأ التي سيتم استخدامها في تقدير النماذج محل الإهتمام بالإضافة إلى عرض نموذج GARCHSK. وقد ركز الفاصل الثالث على تقدير هذه النماذج والمفاضلة بينهم من حيث القدرة التفسيرية. وأخيرا، فقد اهتم الفصل الرابع بتقييم القدرة التنبؤية للنماذج المختلفة من خلال استعمال المعيارين المذكورين أنفاً. وأخيراً، نختتم الرسالة بالخلاصة والتوصيات ثم الملحق الذي يوضح طريقة الإمكان الأعظم المستخدمة في تقدير النماذج المختلفة.