التحليلات المتقدمة

يقيس النموذج ما يلي:

• الجمود (Inertia): مدى ميل حالة التوظيف الحالية إلى الاستمرار بمرور الوقت.
• معدل التنقل
• الموثوقية (Reliability): احتمال انتقال العامل من حالة عدم النشاط الاقتصادي إلى حالة التوظيف قبل انتقاله إلى حالة البطالة.
• معدل النشاط الاقتصادي (Activity Rate): نسبة العاملين والعاطلين عن العمل من إجمالي قوة العمل.
• معدل الداخلين إلى سوق العمل (Entrant Rate): يقيس نسبة العمال الذين يدخلون سوق العمل.
• معدل الخروج (Exit Rate): نسبة العمال الذين يخرجون من سوق العمل.
• معدل البطالة (Unemployment Rate): نسبة العمال العاطلين عن العمل.
• معدل الاستسلام (Give-up Rate): احتمال انتقال الشخص العاطل عن العمل إلى حالة عدم النشاط الاقتصادي قبل انتقاله إلى حالة التوظيف.
• صافي التدفق الخارج (Net Outflow): الفرق بين نسبة العمال الذين ينتقلون من حالة التوظيف إلى حالة عدم النشاط الاقتصادي، ونسبة الأشخاص غير النشطين اقتصاديًا الذين ينجحون في الحصول على وظيفة.

تم تطوير نموذج SDCGE لاستخدامه في دراسة الأثر الاقتصادي للسياسات الاقتصادية، والتنبؤ بالمتغيرات الاقتصادية الكلية الرئيسية، ومتابعة خطط التنمية والإصلاحات الاقتصادية في المملكة العربية السعودية.
يتكون النموذج بشكل رئيسي من 85 قطاعًا اقتصاديًا كليًا، وفقًا لتصنيف ISIC 4 للقطاعات الاقتصادية، وبحسب تصنيف الهيئة العامة للإحصاء (GASTAT).
ويُعد النموذج نموذج توازن عام تطبيقي، ويتكون حاليًا من أكثر من 2,000 متغير و1,300 معادلة وهوية اقتصادية.

يُستخدم نموذج SDCGE في:

• تحليل إمكانات نمو الناتج في الاقتصاد السعودي (التنبؤات الاقتصادية).

o

• دراسة آثار التغيرات في متغيرات السياسات الاقتصادية (تحليل أثر السياسات) التي تؤثر على كفاءة اقتصاد السوق، مثل: الإصلاحات الضريبية، والتعريفات الجمركية على الواردات والسياسات التجارية، والإعانات، وبرامج الاستثمار، والتغيرات في أسعار النفط، وغيرها.

o

يساعد النموذج صانعي السياسات على تقييم التكاليف المترتبة على تحقيق الأهداف والسياسات الاقتصادية.
ويحافظ نموذج SDCGE على التوازن الجزئي في جميع قطاعاته، بخلاف نماذج التوازن الجزئي، مما يجعله نموذجًا للتوازن العام يغطي جميع القطاعات ويحافظ على التوازن بينها، بدلًا من التركيز على قطاع واحد فقط.
كما يتضمن النموذج جدول المدخلات والمخرجات (Input/Output Table)، بهدف رصد وتحليل الترابطات القطاعية داخل الاقتصاد السعودي.

نموذج S-VAR السعودي
يُعد نموذج S-VAR السعودي نموذجًا للانحدار الذاتي المتجهي (Vector Auto-Regressive Model) لمجموعة من أهم المؤشرات الاقتصادية الكلية، ومدعومًا بنموذج اقتصادي قياسي هيكلي للاقتصاد الكلي يتكون من 8 كتل و14 قطاعًا اقتصاديًا، تشمل 86 نشاطًا اقتصاديًا وفقًا لتصنيف ISIC4.
يتكون النموذج من ثلاث كتل رئيسية، وهي:
الكتلة الاسمية (Nominal Block)
الكتلة الحقيقية (Real Block)
كتلة التوازن (Equilibrium Block)
ويشمل النموذج مجموعة من المؤشرات الاقتصادية، من أبرزها:
الناتج المحلي الإجمالي النفطي، الناتج المحلي الإجمالي غير النفطي، التضخم، البطالة، عرض النقود، الإنفاق الحكومي، الإيرادات الحكومية، الاستثمار الخاص، الصادرات، الواردات، الناتج المحلي الإجمالي العالمي، مستوى الأسعار العالمي، أسعار النفط، إنتاج النفط، سعر الفائدة على الأموال الفيدرالية (Fed Funds Rate)، معدل سايبور (SIABOR)، وسعر الصرف الفعلي الحقيقي (REER).
ويُمكّن النموذج من قياس الآثار قصيرة الأجل للسياسات الاقتصادية، وتحليل مدى حساسية التضخم والنمو الاقتصادي للتغيرات في أهم المؤشرات الاقتصادية الدولية، بالإضافة إلى إجراء تنبؤات قصيرة الأجل لنمو الناتج المحلي الإجمالي والتضخم ومعدل البطالة في المملكة العربية السعودية.

النموذج هو نموذج MIMIC (النموذج متعدد المؤشرات والأسباب)، وهو نموذج للمعادلات الهيكلية يأخذ في الاعتبار محددات الاقتصاد الخفي (الاقتصاد غير الرسمي)، والتي تتمثل في أسباب الاقتصاد الخفي ومؤشراته.
يحدد النموذج حجم الاقتصاد الخفي كنسبة مئوية من الناتج المحلي الإجمالي الاسمي (GDP)، كما يوفر توقعات متوسطة وطويلة الأجل لحجم الاقتصاد الخفي في المملكة العربية السعودية.
كما يمكن للنموذج تفكيك الاقتصاد الخفي إلى جزأين: الأول يتم احتسابه ضمن الناتج المحلي الإجمالي، بينما الجزء الآخر لا يتم احتسابه، وذلك اعتمادًا على المنهجية المستخدمة في تقدير الناتج المحلي الإجمالي. المتغيرات السببية والمؤشرات الخاصة بنموذج MIMIC هذا هي كما يلي:

T/Y : إجمالي ضرائب القطاع الخاص (T) / إجمالي الناتج المحلي الإجمالي الاسمي (Y)

F: مؤشر تطور القطاع المالي = القيمة المضافة للقطاع المالي / القيمة المضافة لقطاع الطاقة والمرافق.

S/LF: Self Employment(S)/Total Labour Force (LF)

U: معدل البطالة السعودي

C/M2: الطلب على العملة (C) / النقود الواسعة بما في ذلك الودائع الزمنية (M2)

R/W: الإجمالي

مجموعة أدوات جامبيت (Gambit Toolkit) هي نموذج عام في نظرية الألعاب يُستخدم لحل الألعاب بصيغتيها: الشجرية (Extensive Form) والاستراتيجية (Normal Form). تُستخدم لتحليل الألعاب بشكل عام، سواء في الشكل الشجري أو الاستراتيجي، وحساب توازن ناش (Nash Equilibrium) وغيرها من مفاهيم الحلول في نظرية الألعاب.

يُستخدم برنامج جامبيت فقط مع الألعاب المحدودة (Finite Games).
نظرًا للبنية الرياضية الخاصة بالألعاب المحدودة، فإنه من الممكن كتابة العديد من الخوارزميات العامة لتحليل هذه الألعاب. وبالتالي، يمكن استخدام جامبيت في مجموعة واسعة من تطبيقات نظرية الألعاب.
ومع ذلك، فإن الألعاب غير المحدودة — أي التي يمكن للاعبين فيها اختيار عدد لا نهائي (مستمر) من الاستراتيجيات، أو التي يكون فيها عدد لا نهائي من الأنواع — لا يمكن تحليلها باستخدام نفس الأساليب العامة.

يركز جامبيت على نظرية الألعاب غير التعاونية (Noncooperative Game Theory) فقط. أي أنه يهتم بالألعاب التي تكون قواعدها محددة بشكل صريح، ويتخذ فيها اللاعبون قراراتهم بشكل مستقل.
تركز أدوات التحليل في جامبيت بشكل أساسي على توازن ناش، بالإضافة إلى مفاهيم أخرى مرتبطة بالعقلانية المحدودة مثل توازن الاستجابة الاحتمالية (Quantal Response Equilibrium). لا يوفّر برنامج Gambit في الوقت الحالي أي تمثيلات أو طرق لتحليل الألعاب المكتوبة بصيغة التعاون (Cooperative Form). (ومع ذلك، يجدر بالذكر أن بعض المشكلات في نظرية الألعاب التعاونية لا تعاني من التعقيد الحسابي الكبير الذي تواجهه مشكلة توازن ناش، وبالتالي فإن المفاهيم التعاونية قد تمثل اتجاهًا مثيرًا للاهتمام للتطوير في المستقبل).

قد يصبح تحليل الألعاب الكبيرة غير عملي بسرعة أكبر مما قد يتوقعه البعض. وعلى الرغم من أن تصنيف التعقيد الحسابي الدقيق لحساب توازن ناش والمفاهيم المرتبطة به لا يزال مجالًا نشطًا للبحث، فمن الواضح أنه في الحالات المعتادة يزداد الوقت اللازم لحساب التوازنات بسرعة كبيرة مع زيادة حجم اللعبة. بعبارة أخرى، من السهل جدًا صياغة ألعاب يستغرق برنامج Gambit وقتًا طويلًا جدًا (وغير مقبول عمليًا) لحساب توازناتها.
هناك طريقتان للتعامل مع هذه المشكلة في التطبيق العملي:
الطريقة الأولى: تطوير أساليب تقريبية (Heuristics) أفضل لتوجيه عملية حساب التوازن.

الطريقة الثانية: الاستفادة من الخصائص المعروفة للعبة للمساعدة في توجيه عملية الحساب. وكلا هذين الاتجاهين أصبحا حاليًا مجالين مهمين للبحث والتطوير. وعلى الرغم من أنه لن يكون من الممكن تحليل كل لعبة يرغب الباحث في دراستها، إلا أنه من المأمول أن يساهم Gambit في تطوير هذين المجالين، وكذلك في توفير هذه الأساليب لكل من الطلاب والمتخصصين.