إطار مقارن عادل للتنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام نماذج ARIMAX وXGBoost وLSTM: أدلة من ليبيا (مجلة الفاروق للعلوم, 2026)
تقدم هذه الدراسة التجريبية تحليلًا مقارنًا لثلاثة مناهج تنبؤية - ARIMAX (الاقتصاد القياسي)، وXGBoost (التعلم الآلي)، وLSTM (التعلم العميق) - للتنبؤ بالقاعدة النقدية الليبية باستخدام بيانات شهرية فعلية من يناير 2004 إلى أبريل 2026 (268 مشاهدة). تستند جميع التنبؤات إلى بيانات تاريخية فعلية دون أي قيم محاكاة أو مستقبلية. يُعد التنبؤ الدقيق بالقاعدة النقدية الليبية أمرًا بالغ الأهمية للاستقرار الاقتصادي في اقتصاد هش يعتمد على النفط، حيث يمكن أن يكون لأخطاء التنبؤ تداعيات مالية كبيرة. ولضمان العدالة، تتلقى جميع النماذج نفس خصائص الإدخال متعددة المتغيرات (صافي الأصول الأجنبية، وصافي الأصول المحلية، وقيم القاعدة النقدية المتأخرة). ركزت الدراسات السابقة بشكل أساسي على الاقتصادات المستقرة، مما أدى إلى فجوة في فهم أساليب التنبؤ القابلة للتطبيق على سياقات متقلبة مثل ليبيا. تتبع التجربة إطارًا دقيقًا مع فترة تدريب (2004-2020) وفترة اختبار (2021-2026). يُقيّم الأداء باستخدام متوسط ​​الخطأ المطلق (MAE) وجذر متوسط ​​مربع الخطأ (RMSE) ومتوسط ​​النسبة المئوية للخطأ المطلق (MAPE)، ويُقيّم الدلالة الإحصائية باستخدام اختبار ديبولد-ماريانو. تُظهر النتائج أن نموذج ARIMAX(2,1,2) يتفوق بشكل ملحوظ على كل من XGBoost وLSTM، حيث حقق متوسط ​​نسبة مئوية للخطأ المطلق (MAPE) بنسبة 25.36% مقارنةً بنسبة 28.41% (XGBoost) و49.46% (LSTM). يؤكد اختبار ديبولد-ماريانو وجود فروق ذات دلالة إحصائية (ARIMAX مقابل XGBoost: DM = -5.97، p < 0.001؛ ARIMAX مقابل LSTM: DM = -13.47، p < 0.001). تشير أهمية الميزات إلى أن القيم النقدية الأساسية المتأخرة تُهيمن على التنبؤات، بينما يُعاني نموذج LSTM من الفواصل الهيكلية وحجم العينة المحدود. يُظهر تحليل الحساسية أن نافذة 12 شهرًا هي الأمثل لكل من LSTM وXGBoost. تُقدّم هذه الدراسة معيارًا تجريبيًا موضوعيًا وقابلًا للتكرار للتنبؤ النقدي في الاقتصادات الهشة المعتمدة على النفط.
Keywords: دراسة تجريبية، التنبؤ بالقاعدة النقدية، ARIMAX، XGBoost، LSTM، اختبار ديبولد-ماريانو، ليبيا، مقارنة عادلة، تحليل الحساسية