افتتح صندوق النقد العربي الدورة التدريبية حول “الاستخدامات الاقتصادية لبرنامج ((EViews: تحليل السلاسل الزمنية” التي ينظمها معهد التدريب وبناء القدرات بصندوق النقد العربي، في مقر الصندوق بأبوظبي والتي تستمر حتي27أكتوبر 2023. وقال الدكتور عبدالرحمن بن عبدالله الحميدي، المدير العام رئيس مجلس إدارة صندوق النقد العربي، أن المهارات اللازمة لاستخدام البيانات الاقتصادية المختلفة تكتسب أهمية كبيرة، سواءً كان ذلك لأغراض تحليل التطورات الإقتصادية أو قياس أثر السياسات الاقتصادية على المؤشرات الرئيسة للاقتصاد أو للتنبؤ بأبرز المؤشرات كالنمو والأسعار وغيرها. كما يعتبر إكتساب المهارات اللازمة لإستخدام البرمجيات الإقتصادية والإحصائية المختلفة، مثل برنامج ((EViews، في تحليل بيانات السلاسل الزمنية باستخدام النماذج القياسية من الأهمية بمكان، حيث إنها تساعد بشكل كبير في تبني السياسات الاقتصادية المناسبة. في هذا الإطار، تهدف الدورة إلى تمكين المشاركين بالمهارات اللازمة لاستخدامات برنامج (EViews) لأغراض التحليل الاقتصادي. وتركز الدورة على التدريب العملي للمشاركين وتمكينهم من اتقان المهارات اللازمة لإتقان استخدام برنامج EViews)) في تحليل بيانات السلاسل الزمنية الاقتصادية. وأشار الي أن الصندوق يكثف من جهوده في مجال بناء قدرات الكوادر العربية من خلال تطوير وتنويع أنشطته في هذا المجال، بما يتناسب مع الاحتياجات المتغيرة للتدريب في دوله الأعضاء، ذلك إدراكاً منه للدور المحوري الذي تلعبه البيانات الاقتصادية، خصوصاً السلاسل الزمنية، وتطبيقات البرمجيات المختلفة في الأبحاث العلمية وتحليل الأوضاع الاقتصادية لتقديم الحلول المناسبة للعديد من القضايا الاقتصادية التي تهم المسؤولين وصناع القرار، حيث زاد الاهتمام بها والاعتماد عليها بشكل كبير بالتزامن مع تطور البرامج المعلوماتية وزيادة إنتاج البيانات. وأوضح أنه من هذا المنطلق، استجاب صندوق النقد العربي بتنظيم هذه الدورة لخدمة إحتياجات الدول العربية، حيث إنها تمثل فرصة ثمينة لنا جميعاً للاطلاع على كيفية استخدامات برنامج ((EViews والاستفادة منه في تحليل بيانات السلاسل الزمنية الاقتصادية، حيث سيتم التركيز على عدد من المحاور الرئيسة التالية: أساسيات بيانات السلاسل الزمنية، السلاسل الزمنية غير المستقرة واختبار جذر الوحدة، التكامل المشترك، متجه الانحدار الذاتي (VAR)، متجه لتكامل المشترك، متجه الانحدار الذاتي (VAR)، متجه تصحيح الخطأ (VEC)، اختبار العلاقة السببية، نمذجة التقلبات. ونموذج الانحدار الخطي وغير الخطي الذاتي للفجوات الزمنية الموزعة (ARDL) و (NARDL).
