التنبؤ بمعدلات التضخم في الاقتصاد الليبي باستخدام طرق التمهيد الأسي
الملخص
هدف هذا البحث للتنبؤ بمعدلات التضخم في الاقتصاد الليبي باستخدام طرق التمهيد الأسي، وذلك خلال الفترة 2020-2025، وقد تم استخدام الرقم القياسي لأسعار المستهلك Consumer price index CPI بأسعار سنة 2003 كمؤشر لهذه الظاهرة.
توصل البحث إلى أن طريقة Holt-Winter- no seasonality هي أفضل طريقة للتنبؤ بمعدلات التضخم في الاقتصاد الليبي، حيث إنها تحقق شرطي أدني قيمة لمعياري RMSE ; SSR، ومن خلال عملية التنبؤ اتضح أن المستوى العام للأسعار في الاقتصاد الليبي من المتوقع أن ينخفض سنة 2020 إلى 2.70، لكنه سيأخذ في الارتفاع بعدها ويستمر في التزايد إلى نهاية الفترة المتنبأ بها، ليبلغ سنة 2025 ما مقداره 2.97، ويدل ذلك على استمرار ظاهرة التضخم في الاقتصاد الليبي في التفاقم.
التنزيلات
المراجع
النشرة الاقتصادية. (2015). طرابلس: مصرف ليبيا المركزي.
النشرة الاقتصادية. (2019). طرابلس: مصرف ليبيا المركزي.
عبد المجيد بو ساق، و فريد برارة. (2020). التنبؤ بمعدلات التضخم الفصلية باستخدام السلاسل الزمنية دراسة حالة الجزائر (1980-2018). مجلة آفاق علمية، 12(3)، 417-437.
علي عطية عبد السلام. (1995). الجذور النقدية للتضخم. ندوة ظاهرة التضخم في الاقتصاد الليبي. طرابلس: جمعية الاقتصاديين الليبيين.
عنترة برباش. (2018). التنبؤ بمعدلات التضخم في الجزائر في ظل انخفاض أسعار البترول للفترة 2018-2027. 32(1،2)، 490-508.
فتحي أبو سدرة. (1995). التخصيصية والتضخم في الاقتصاد الليبي. ندوة ظاهرة التضخم في الاقتصاد الليبي. طرابلس: جمعية الاقتصاديين الليبيين.
Abdelmadjid, Bousak & Farid, Brara. (2020). To predict seasonal inflation rates using time series, Algeria case study (1980-2018). Afak Ilmiya Journal, 12(3). 417-437.
Ali, A. Salem. (1995). The monetary roots of inflation. Symposium on the phenomenon of inflation in the Libyan economy. Tripoli: Association of Libyan Economists.
Antara, Beryache. (2018). Forecasting inflation rates in Algeria in light of the decline in oil prices for the period 2018-2027. 32 (1,2), 490-508.
Fathi, Aboucedra. (1995). Privatization and inflation in the Libyan economy. Symposium on the phenomenon of inflation in the Libyan economy. Tripoli: Association of Libyan Economists.
Barro, R. J. (2013). Inflation and economic growth. Annals of Economics & Finance, 14(1).
Bilel, A. Hassen, T. Fakhri, I & Habib, Z. (2015). Forecasting Inflation in Tunisia into instability: Using Dynamic Factors Model a two-step based on Kalman filtering. MPRA Paper No. 68455, Online at https://mpra.ub.uni-muenchen.de/68455/
Bruneau, C. De Bandt, O. Flageollet, A & Emmanuel Michaux. (2005). forecasting inflation using eonomic indicators: the case of France. Banque de France, http://www.banque-france.fr/
Darrat, A. F., & Arize, A. C. (1990). Domestic and international sources of inflation in developing countries: Some evidence from the monetary approach. International Economic Journal, 4(4), 55-69.
Huselius, E., & Walled, L. (2014). Forecasting inflation in Sweden: A univariate approach. Stockholms Universitet, Department of Statistics, (2014), 11.
Jere, S., & Siyanga, M. (2016). Forecasting inflation rate of Zambia using Holt’s exponential smoothing. Open journal of Statistics, 6(2), 363-372.
Lidiema, C. (2017). Modelling and Forecasting Inflation Rate in Kenya Using SARIMA and Holt-Winters Triple Exponential Smoothing. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 6(3), 161-169.
Moriyama, K., & Naseer, A. (2009). Forecasting inflation in Sudan (No. 9-132). International Monetary Fund.
Neusser, K. (2019) Time Serie Econometrics. Springer International Publishing AG Switzerland.
Nyoni, T. (2018). modeling and forecasting inflation in Kenya: recent insights from ARIMA and GARCH analysis. Dimorian Review, 5(6) 16-40.
Sekine, T. (2001). Modeling and Forecasting Inflation in Japan. (No. 01-82). International Monetary Fund.
الحقوق الفكرية (c) 2021 Hussen Faraj
هذا العمل مرخص حسب الرخصة Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.