بنوك عربية
إختتمت أمس الخميس الدورة التدريبية حول “معالجة البيانات المفقودة بإستخدام برمجية (R)” التي ينظمها معهد التدريب وبناء القدرات بصندوق النقد العربي، خلال الفترة من يوم الإثنين الموافق لـ
05 ولغاية يوم أمس الخميس بتاريخ 8 ديسمبر 2022، من خلال أسلوب التدريب عن بعد الذي انتهجه الصندوق إستمراراً لنشاطه التدريبي.
ووفق صندوق النقد العربي، تركز البرنامج التدريبي للدورة على المواضيع الرئيسة التالية:
- الأهمية التطبيقية للمعالجة المنضبطة للبيانات المفقودة.
- إيجاد، واستكشاف، ورسم خرائط القيم المفقودة.
- أنماط القيم المفقودة ودلالات ذلك بالنسبة لأساليب التقدير المستخدمة.
- الأساليب الإحصائية لتقدير قيم البيانات المفقودة.
- تقييم جودة البيانات المُقدرة وتقدير تأثير ذلك على النماذج الإحصائية المقدرة.
وأكد صندوق النقد العربي أن توفر البيانات الإحصائية في التوقيت المناسب وبالجودة المنشودة يُعد لبنة أساسية للتحليل الإقتصادي ولبناء النماذج القياسية، حيث يشكل نقص البيانات سواء من خلال وجود بعض المشاهدات المفقودة أو غير المكتملة بشكل منتظم أو غير منتظم تحدياً هاماً للإقتصاديين.
ولا تزال بعض البيانات النقدية والمالية والاقتصادية بالبلدان العربية تعاني من هذا التحدي، رغم الجهود الحثيثة التي تبذلها الأجهزة الإحصائية العربية لتطوير البيانات الإحصائية نوعا ًوكماً.
ولفت صندوق النقد العربي، إلى أن المعالجة المنضبطة للبيانات المفقودة تُعتبر ضماناً لجودة مخرجات التحاليل الإقتصادية ودقة نتائج النماذج الإحصائية التي تستخدم هذه البيانات.
فقد أثبتت الدراسات التطبيقية أن المعالجة غير المنضبطة لمشكلة البيانات المفقودة قد تتسبب في ضعف القدرات التفسيرية والإستدلالية للنماذج القياسية المٌقدرة، ومن ثم إتخاذ قرارات أو بناء سياسات على أدلة تجريبية لا تتمتع بالكفاءة المطلوبة.
وعلى ضوء الأهمية الكبرى لهذا الموضوع، تهدف الدورة كخطوة أولى إلى تعريف المشاركين بأساسيات استخدام الحزم الإحصائية بلغة البرمجة (R) لإيجاد، وإستكشاف، ورسم خرائط متكاملة للبيانات المفقودة بقواعد البيانات المختلفة، حسب صندوق النقد العربي.
وكخطوة ثانية، تمكين المشاركين من مهارات تقدير أثر نمط الفقد المتواجد بالبيانات على جودة النماذج الإحصائية المستخدمة لتحليل البيانات وذلك بعد تحليل أصل البيانات المفقودة. فيما يتدرب المشاركون كخطوة ثالثة على كيفية “ملء فراغات” القيم المفقودة باستخدام مجموعة متنوعة من أساليب التقدير الإحصائية.
وأخيراً، تقييم جودة أساليب التقدير المستخدمة، بما يضمن مصداقية النماذج الإحصائية.