استخدام أسلوب بوكس – جنكينز في التنبؤ بالتضخم في الجزائر ( 1970- 2014)

Abstract

أصبح التضخم أحد المهددات التي تشكل عائقا كبيرا لمسيرة التنمية في أغلب البلدان، و ذلك لما يسببه من أضرار جسيمة على الهيكل الاقتصادي و الاجتماعي لتلك الدول. و للحد من انتشاره يتم تتبع سلوك هذا المتغير للحد من وطأته على البناء الاقتصادي للدولة. و من أجل تحليل بيانات ذلك المتغير تم استخدام منهجية بوكس – جنكينز أو ما يعرف بنماذج ARIMA التي تجمع بين أسلوبي الانحدار الذاتي و المتوسط المتحرك للسلسلة الزمنية من أجل التنبؤ بمعدل التضخم في الجزائر، حيث يمتاز هذا النموذج بدقة عالية في تحليل السلاسل الزمنية واستخدمت في هذا البحث بيانات سنوية لمعدل التضخم للفترة 1970 – 2014، حيث تم تشخيص النموذج الملائم و تبين أن النموذج ARIMA(0,1,12) يعد أفضل نموذج في الحصول على تنبؤات دقيقة و قريبة من الواقع. L’inflation constitue récemment une des menaces entravant l’avancement du développement de plusieurs pays, vu les risques graves dont elle pourrait être l’auteur sur le plan économique et social de chaque pays; pour limiter la propagation de ce phénomène, il y a lieu de suivre le comportement de ce variable et de stopper son influence sur la construction économique du pays. Afin d’analyser les données de ce variable, on s’est servi de la méthode Box-Jenkins, ou ce qu’on appelle modèle ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average / Moyenne mobile autorégressif intégré) laquelle combine les deux méthodes, soit l’autorégressive et la moyenne mobile de la série chronologique pour prévoir le taux de l’inflation en Algérie, car ce modèle est connu par sa haute précision d’analyse. Dans notre recherche, on a utilisé des données annuelles de moyenne d’inflation pour la durée entre 1970-2014, où on a défini le modèle décent, il s’est trouvé ensuite que le modèle ARIMA(0,1,12) est le meilleur modèle à utiliser pour arriver à des prévisions précises et presque parfaites.

Inflation has become a threat that hinder the development of many countries, given the serious risks it can cause to the economy and society of each country, to limit this phenomenon spreading, it will be necessary to follow the behavior of this variable and halt its influence on the country's economic construction. To analyze the data of this variable, we used the method Box-Jenkins, or what is called ARIMA model (Autoregressive Integrated Moving Average), which is a mixture of autoregressive technique and moving average for time series data to forecast the rate of inflation in Algeria, because this model is known for its high precision analysis. In our research, we used annual data for average inflation for the period 1970-2014, it appeared that that the ARIMA (0,1,12) is the best model to use to arrive at precise and nearly perfect predictions.