مقدمة عن البرنامج التدريبي:

يمثل الاقتصاد القياسي أحد الركائز الأساسية في تحليل الظواهر الاقتصادية من خلال الدمج بين النظرية الاقتصادية والأساليب الإحصائية. اذ تكمن أهميته في قياس العلاقات الكمية بين المتغيرات الاقتصادية وصياغة نماذج تساعد المؤسسات وصناع القرار على التنبؤ واتخاذ السياسات المبنية على الأدلة. كما يسهم في تطوير أدوات دقيقة لفحص الفرضيات الاقتصادية وتقدير آثار القرارات المالية والنقدية. يقدم هذا البرنامج تصوراً متكاملاً للهياكل والنماذج والأساليب الحديثة التي تميز الاقتصاد القياسي وتطبيقاته المتقدمة.

أهداف البرنامج التدريبي:

في نهاية هذا البرنامج، سيكون المشاركون قادرين على:

• تحليل الأسس النظرية للاقتصاد القياسي وربطها بالمنهجيات الإحصائية.
• تقييم أساليب تقدير النماذج الخطية والمتغيرات الكمية.
• تصنيف تقنيات السلاسل الزمنية واستخدامها في دراسة الاتجاهات الاقتصادية.
• استخدام النماذج المتقدمة التي تجمع بين الاقتصاد القياسي والتحليل الديناميكي.
• استكشاف الابتكارات الحديثة في الاقتصاد القياسي وربطها بالتحليل الاستراتيجي.

الفئات المستهدفة:

• محللو البيانات والإحصاء.
• موظفو المؤسسات المالية والمصرفية.
• صناع السياسات الاقتصادية والاستراتيجية.

محاور البرنامج التدريبي:

الوحدة الأولى:

الأسس النظرية للاقتصاد القياسي:

• العلاقة بين النظرية الاقتصادية والقياس الكمي.
• دور الاقتصاد القياسي في بناء النماذج التفسيرية.
• الفرضيات الأساسية للنماذج القياسية.
• المحددات الاقتصادية التي تؤثر على صياغة النماذج.
• مشكلات الانحياز والاتساق في تقدير المعلمات.

الوحدة الثانية:

تقنيات التقدير والنماذج الخطية:

• طريقة المربعات الصغرى العادية (OLS) وأسُسها.
• القيود والافتراضات المتعلقة بالانحدار الخطي.
• طرق معالجة مشكلة التعدد الخطي Multicollinearity.
• أساليب اختبار الفرضيات باستخدام F-test و t-test.
• قياس جودة النموذج باستخدام R² ومؤشرات أخرى.

الوحدة الثالثة:

نماذج السلاسل الزمنية والتحليل الديناميكي:

• المفاهيم الأساسية للسلاسل الزمنية الاقتصادية.
• نماذج ARIMA وتطبيقاتها في التنبؤ.
• تحليل الاتجاهات الموسمية والدورية.
• ديناميكيات المتغيرات المترابطة باستخدام VAR.
• تقنيات تقييم الاستقرار الهيكلي للنماذج الزمنية.

الوحدة الرابعة:

النماذج المتقدمة في الاقتصاد القياسي:

• نماذج الانحدار المتعدد والبيانات المقطعية.
• نماذج البيانات اللوحية (Panel Data Models).
• أساليب معالجة مشكلة الارتباط الذاتي Heteroscedasticity.
• الاختبارات التشخيصية للنماذج المتقدمة.
• التطبيقات الكمية في السياسات النقدية والمالية.

الوحدة الخامسة:

الابتكارات الحديثة في الاقتصاد القياسي:

• النماذج غير الخطية ودورها في دراسة العلاقات الاقتصادية المعقدة.
• أساليب تحليل السلاسل الزمنية المتقدمة باستخدام VAR وVECM.
• دور النماذج العشوائية (Stochastic Models) في التنبؤ الاقتصادي.
• التكامل بين الاقتصاد القياسي وأساليب التعلم الآلي (Machine Learning).
• أهمية استخدام المحاكاة العددية (Simulations) لاختبار الفرضيات والسياسات الاقتصادية.