«المركزي»: بدء تطبيق نظام التنبؤ بأوضاع السيولة المصرفية

أعلن محافظ بنك الكويت المركزي الدكتور محمد الهاشل الاحد بدء البنك تطبيق نظام التنبؤ وإدارة أوضاع السيولة لزيادة القدرة على التنبؤ بالأحداث المؤثرة على أوضاع السيولة بشكل دقيق وبوقت مبكر لاستخدام أدوات السياسة النقدية بكفاءة وفعالية.
وقال الهاشل في تصريح صحفي ان التنبؤ بأوضاع السيولة يتطلب جمع كل المعلومات والبيانات ذات العلاقة التي تحدد الموقف المستقبلي لسيولة النظام المصرفي بالكامل لتقدير حجم السيولة التي يتعين ضخها أو سحبها من قبل بنك الكويت المركزي.
واوضح ان التغير في مستويات السيولة وحجم الطلب على الدينار الكويتي قد يتبعه تغير أسعار العائد في السوق النقدي ما قد يتطلب تدخل البنك عبر استخدام أدوات السياسة النقدية.
وذكر أن التنبؤ بأوضاع السيولة وضمان ملاءمتها من الأمور الأساسية لاستقرار أسعار العائد في السوق النقدي وبالتالي استقرار أسواق المال وأوضاع الاقتصاد المحلي.
واكد أهمية إدارة السيولة في اقتصاديات دول مجلس التعاون لدول الخليج العربية بشكل عام نتيجة لوجود عدة عوامل مؤثرة في مستويات السيولة نظرا لكونها دولا نفطية ترتبط عملاتها الوطنية بالعملات الأجنبية ما يعرض إيراداتها لآثار كبيرة ناتجة عن تقلبات أسعار النفط إلى جانب التقلبات في أسعار الصرف للعملات الأجنبية.
وافاد ان نظام التنبؤ وإدارة أوضاع السيولة يعتمد بشكل أساسي على الاتجاهات التي تظهرها البيانات التاريخية وصولا إلى توقعات أدق عبر بناء نماذج قياسية اقتصادية.
ولفت الى ان كل نموذج سيعتمد على عدد من المتغيرات الاقتصادية والتسلسل الزمني لبيانات كل من العناصر المؤثرة على السيولة حتى تكون القيم التي يتم التنبؤ بها مستخلصة من متوسط نتائج عدة نماذج قياسية.
واشار إلى ان جهود تطوير هذا النظام نجحت في تجاوز عدد من التحديات تتمثل أهمها في تحقيق التكامل بين البيانات التي تم الحصول عليها من مصادر مختلفة إلى جانب تخطي الصعوبات التقنية المتعلقة بالاحتفاظ بهذا الحجم الهائل من قواعد البيانات.
واشاد الهاشل بالمساعدة الفنية التي قدمها كل من المجلس النقدي الخليجي وصندوق النقد الدولي لبنك الكويت المركزي في هذا المجال.
وبين ان نظام التنبؤ وإدارة أوضاع السيولة قائم على أحدث التقنيات العالمية “وهو الأول من نوعه في دول مجلس التعاون لدول الخليج العربية” مؤكدا ان جهود (المركزي) لن تتوقف عند هذا الحد إذ يواصل جهوده لتطوير النظام من خلال تطبيق تقنيات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لإضفاء مزيد من الدقة والكفاءة.