Abstract:
تناول هذا البحث ظاهرة التضخم في الإقتصاد على العموم بالتعريف ، وتفصيل أنواع التضخم ، وكذلك الأسباب المؤدية إلى إرتفاع معدلات التضخم ، والآثار الناجمة عن الإرتفاع .
وكنموذج للتحليل والدراسة تناول البحث الإقتصاد السوداني وذلك بأخذ سلسلة من المشاهدات للفترة من 1971م – 2007م وذلك بهدف تقصي هذه الظاهرة في الإقتصاد السوداني ، ثم معرفة أهم العوامل والأسباب المؤدية إلى إرتفاع معدلات التضخم ، كذلك إكتشاف وتحديد الآثار الإقتصادية والإجتماعية التي نجمت من إرتفاع معدلات التضخم ، مع طرح إقتراحات لمعالجة هذه الآثار .
كما تناول البحث بشكل نظري ثم تطبيقي طرق تحليل السلاسل الزمنية ذات المتغير الواحد ، هدف البحث إعطاء صورة نظرية عن طرق تقليدية في التحليل ، ثم ركز بشكل نظري إستخدامات منهجية بوكس - جنكنز في كيفية تكوين وبناء نماذج ARIMA(p,d,q) وكذلك الإختبارات التي تتم على النموذج للتأكد من صلاحية النموذج المقترح وموافقته للبيانات تحت الدراسة ، ( سلسلة معدلات التضخم) ، وهي
1) التعرف على المواصفات الأولية للنموذج .
2) تقدير معالم النموذج .
3) فحص مدى ملاءمة النموذج للبيانات .
4) التنبؤ بالقيم المستقبلية .
وتم الحصول علي أفضل نموذج يتناسب مع البيانات وهو نموذج ARIMA (1,1,0) وتم التأكد من ملاءمة النموذج للبيانات ، والنموذج المقترح الذي وفقه تتولد سلسلة معدلات التضخم هو
و خلص البحث إلى نتائج من أهمها
1) إن ظاهرة إرتفاع التضخم ظاهرة خطيرة علي الجانب الإقتصادي والإجتماعي تؤدي الي تخلف إقتصاد البلد ويعجز عن توظيف كل إمكانياته وثرواته نحو التنمية والتطور في شتى قطاعاته الإنتاجية ، وخاصة إذا كان إقتصاداً نامياً كالإقتصاد السوداني .
كما تؤدي هذه الظاهرة السلبية علي تعميق الفجوة بين مختلف فئات المجتمع ، وتزيد من البؤس والفاقة .
2) يمكن التنبؤ بقيم معدلات التضخم في المستقبل أو تقديرها لسنوات لاحقة باستخدام وتطبيق منهجية بوكس – جنكنز علي هذه السلسلة وإيجاد أفضل نموذج ARIMA(p,d,q) يلائم المشاهدات ويمكن الوثوق به للتنبؤ بالقيم اللاحقة .
ولهذا تم إختيار نموذج ARIMA (1,1,0) كأفضل نموذج يناسب بيانات سلسلة معدلات التضخم ، ذات المتغير الواحد .
