Monthly Inflation Dynamics in Somalia Using Seasonal ARIMA Models

في الآلية المعقدة للاقتصاد الوطني، تبرز قوى قليلة تكون فورية أو ملموسة شخصياً مثل أسعار السلع. عندما يرتفع سعر الخبز أو الوقود أو الدواء بشكل مطرد بمرور الوقت، يُطلق على ذلك اسم التضخم. هذه الظاهرة تؤدي إلى تآكل القدرة الشرائية للمال، مما يعني أن العائلة يمكنها شراء كمية أقل من السلع بنفس المبلغ النقدي الذي كانت تستطيع شراءه في العام السابق. بالنسبة للحكومات، يعد التنبؤ بتغيرات الأسعار هذه مسألة بقاء؛ إذ تسمح التوقعات الدقيقة بتعديل الأجور، وتخطيط الميزانيات، وحماية المواطنين الأكثر ضعفاً من الصدمات الاقتصادية المفاجئة. ومع ذلك، في العديد من الدول النامية، غالباً ما تكون البيانات اللازمة لإجراء هذه التنبؤات شحيحة، أو غير منتظمة، أو صعبة التفسير. وفي أماكن مثل الصومال، حيث الأسواق هشة وسلاسل التوريد عرضة للاضطراب بسهولة بسبب المناخ أو النزاعات، لا يعد فهم إيقاع تغيرات الأسعار مجرد تمرين أكاديمي، بل أداة حاسمة للاستقرار.

إن التحدي الذي يواجه الاقتصاديين في مثل هذه البيئات هو التمييز بين الضجيج العشوائي والنمط القابل للتنبؤ. فالأسعار لا تتحرك في خط مستقيم؛ بل غالباً ما ترتفع وتنخفض مع المواسم، مدفوعة بدورات الحصاد، أو الأعياد الدينية، أو الأنماط الجوية. وللتغلب على ذلك، يعتمد الباحثون على نماذج إحصائية تعامل الاقتصاد كأنه نظام طقس، تبحث عن الدورات المتكررة بدلاً من مجرد عواصف عشوائية. ويتضمن أحد هذه المناهج تحليل كيفية ارتباط الأسعار في شهر ما بالأسعار في نفس الشهر من العام السابق، أو كيف يمكن لارتفاع مفاجئ في الأسعار اليوم أن يؤثر على الأسعار في الشهر المقبل. ومن خلال رسم هذه الروابط، يصبح من الممكن رؤية الهيكل الأساسي للتضخم، وفصل التقلبات الموسمية المتوقعة عن الفوضى غير المتوقعة للحياة اليومية.

هذه هي المهمة الدقيقة التي يتولاها عبد الرشيد محمد محمود، الباحث في جامعة الصومال الوطنية، في دراسة جديدة ركزت على معدلات التضخم الشهرية في الصومال. لم يكن الهدف مجرد وصف ما حدث في الماضي، بل بناء أداة موثوقة للنظر إلى المستقبل. وباستخدام البيانات الرسمية من المكتب الوطني للإحصاء في الصومال، والتي تغطي الفترة من فبراير 2018 إلى ديسمبر 2024، طبق الباحث إطاراً إحصائياً محدداً يُعرف بنموذج "المتوسطات المتحركة التلقائية الموسمية المتكاملة" (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average). وبعبارة بسيطة، هذه طريقة مصممة لإيجال أنماط في البيانات تتكرر عبر دورة ثابتة، مثل اثني عشر شهراً في السنة. وقد ركزت الدراسة تحديداً على معدل تغير الأسعار من شهر لآخر، بدلاً من مستوى السعر الإجمالي، لالتقاط سرعة واتجاه التضخم بدقة أكبر.

بدأ التحليل بالتحقق من استقرار البيانات. وقد أكد الباحث أن معدلات التضخم الشهرية كانت مستقرة بما يكفي ليتم نمذجتها دون الحاجة إلى تعديلات رياضية معقدة لفرضها في خط مستقيم. وعند فحص البيانات بحثاً عن الأنماط، ظهر إيقاع واضح ومهيمن: كان معدل التضخم في أي شهر معين مرتبطاً بقوة بالمعدل في نفس الشهر من العام السابق. كانت هذه الدورة السنوية هي الإشارة الأقوى في البيانات، متفوقة بكثير على تأثير ما حدث في الشهر السابق مباشرة. وبينما كان هناك بعض الاستمرار قصير المدى، حيث قد يؤدي ارتفاع الأسعار هذا الشهر إلى دفع الأسعار للأعلى في الشهر التالي، إلا أن التكرار السنوي كان المحرك الأساسي.

ولإيجاد أفضل طريقة لوصف هذا السلوك، اختبر الباحث تسعة هياكل رياضية مختلفة مقابل البيانات التاريخية. وكان الفائز نموذجاً يجمع بين ذاكرة قصيرة المدى بسيطة وذاكرة موسمية قوية. نجح هذا النموذج الأمثل في التقاط حقيقة أن التضخم في الصومال هو ظاهرة موسمية إلى حد كبير. ووجدت الدراسة أن تغيرات الأسعار في شهر معين، وليكن مارس، تتحدد بشكل كبير بما حدث في مارس من العام السابق. وأظهرت الأدلة الإحصائية أن هذا الارتباط الموسمي قوي وإيجابي وذو دلالة عالية، مما يعني أن الدورة السنوية هي سمة موثوقة في الاقتصاد الصومالي، وليست مجرد صدفة عشوائية.

وبعد التحقق من صحة النموذج، استخدمه الباحث لإنشاء توقعات لعامي 2025 و2026. ورسمت النتائج صورة لاقتصاد يظل مستقراً نسبياً في المتوسط، ولكنه يتميز بذروات ومنخفضات متميزة وقابلة للتنبؤ. ويشير النموذج إلى أن التضخم سيميل إلى الارتفاع خلال النصف الأول من العام، وتحديداً في مارس وأبريل ومايو. وتتوافق هذه الأشهر مع فترات الضغط الموسمي، والتي يُرجح أن تكون مدفوعة بتعديلات إمدادات الغذاء بعد المواسم المطرية وزيادة الطلب خلال المناسبات الدينية. وعلى العكس من ذلك، يتوقع النموذج فترات من انخفاض الأسعار، أو الانكماش، في يناير وأغسطس وديسمبر. وهذه الانخفاضات ليست بالضرورة علامات على ضعف اقتصادي، بل هي جزء من التدفق الموسمي الطبيعي للسوق.

تم اختبار دقة هذه التوقعات مقابل بيانات واقعية من عام 2024، والتي تم استبعادها من التحليل الأولي لتكون بمثابة اختبار أعمى. وقد أدى النموذج أداءً بدقة عالية، حيث كان متوسط الخطأ فيه أقل من ثلث التقلب الشهري المعتاد في الأسعار. ويشير هذا المستوى من الدقة إلى أن النموذج قد نجح في تحديد المحرك الحقيقي للتضخم في البلاد. علاوة على ذلك، أظهر فحص استقرار النموذج أن النمط الموسمي ظل ثابتاً بمرور الوقت، دون حدوث انكساراتات أو تحولات مفاجئة قد تجعل التوقعات عديمة الفائدة.

إن تداعيات هذه النتائج عملية وفورية. فبالنسبة لصناع السياسات، تقدم الدراسة تحذيراً واضحاً: ستشهد أشهر الربيع على الأرجح ارتفاعاً في الأسعار، ويجب اتخاذ الاستعدادات مسبقاً لحماية الأسر ذات الدخل المنخفض. كما يجب عدم الخلط بين انخفاض الأسعار المتوقع في الشتاء وأواخر الصيف وبين تحسن دائم في الاقتصاد، بل يجب فهمها كجزء من الدورة الموسمية. وبينما يوفر النموذج أساساً صلباً للتخطيط، يشير الباحث إلى أنه لا يمكنه حساب الصدمات الخارجية المفاجئة، مثل الارتفاعات العالمية في أسعار الوقود أو حالات الجفاف الشديد، والتي يمكن أن تعطل النمط في أي وقت. ومع ذلك، فمن خلال رسم الإيقاعات المتوقعة للاقتصاد، يوفر هذا العمل أساساً حيوياً لإدارة اقتصادية أكثر استقراراً وفعالية في الصومال.