استخدام أسلوب المتغيرات الصماء في تقدير نماذج الآثار الثابتة للبيانات المقطعية

الملخص

       تنشر البيانات الإحصائية بشكلين رئيسين هما البيانات السنوية والبيانات المقطعية  فالأول عبارة عن ترتيب الأرقام بشكل مجاميع سنوية تنشر بشكل دوري كل سنة ؛إما البيانات المقطعية فهي بيانات تصدر بين فترات زمنية قد تكون متساوية أو مجاميع متساوية وفي هذه الحالة تسمى بيانات مقطعية متزنة balanced panelأو فترات ومجاميع غير متساوية وهذه تسمى بيانات مقطعية غير متزنة unbalanced panel dataوذلك حسب طبيعة الأنشطة التي تعبر عنها هذه البيانات وقد تم الاعتماد في هذا البحث على البيانات المقطعية المتزنة متمثلة بالقطاع (العام ,المختلط , التعاوني , الخاص) للفترة 2000_2005للمنشات الصناعية الكبيرة في العراق وقد تم الاعتماد في هذا البحث على البيانات المقطعية المتزنة متمثلة بالقطاع (العام ,المختلط , التعاوني , الخاص) للفترة 2000_2005للمنشات الصناعية الكبيرة في العراق علما بان شكل وطبيعة الانتاج للفترة 2000-2002 تختلف عن الفترة 2003-2005  ومن هنا تأتي أهمية البحث في بيان مدى كفاءة نموذج (Least square dummy variables) الآثار الثابتة للفترات والمجاميع والمقدر بأسلوب المتغيرات الصماء (Pooled least square) ومقارنته بالنموذج المقدر بأسلوب المربعات الصغرى المدمجة 0

.   في استخراج النتائج(Eviews 5.1,limdep 2.0) وقد تم الاعتماد على برامج الاقتصاد القياسي  0