آرشیو

آرشیو شماره ها:
۳۹

چکیده

مدل سازی نوسانات در بازارهای مالی به دلیل اهمیت آن برای اقتصاد، مورد توجه پژوهشگران دانشگاهی است. علیرغم کارهای تجربی انجام شده، مدل سازی نوسانات در این بازارها همچنان یک چالش است. برای این منظور در مطالعه حاضر به بررسی نوسانات بازارهای مالی و بنیان های اقتصاد کلان در ایران با استفاده از روش الگوی داده های ترکیبی با تواتر متفاوت (میداس) برای بازه زمانی متفاوت فصلی و سالانه پرداخته شد. در الگوی برآورد شده از داده های سالانه درجه باز بودن تجاری، مخارج دولت، بهره وری، نرخ تورم و نرخ بهره و داده های فصلی نوسانات قیمت نفت، نوسانات نرخ ارز، حجم پول و شاخص قیمت سهام برای سال های 1397-1370 استفاده شده است. اطلاعات مربوط به سال 1398 در برآورد اولیه رابطه استفاده نشد تا بتوان قدرت پیش بینی الگو را خارج از محدوده برآورد، محک زد. براساس نتایج نرخ تورم، حجم پول، نوسانات نرخ ارز و نوسانات قیمت نفت خام تاثیر مثبت بر نوسانات بازارهای مالی دارد و به ازای یک درصد افزایش در نرخ تورم و حجم پول، نوسانات بازارهای مالی 92 و 82 درصد افزایش می یابد. بعبارتی از لحاظ ساختار اقتصادی، افزایش نرخ ارز به صورت پایدار موجب رونق اقتصادی در جامعه می شود، اما اگر این افزایش به صورت مقطعی باشد، نمی توان رونق اقتصادی را مشاهده کرد. همچنین با مقایسه مقادیر پیش بینی شده با مقادیر محقق شده و اضافه کردن فصول دوم، سوم و چهارم به مدل، دقت پیش بینی مدل بالاتر رفته و به مقادیر واقعی نزدیکتر می شود.

The effect of macroeconomic fundamentals on financial market fluctuations in Iran (Combined Data Pattern Method with Different Frequency (Midas))

Modeling fluctuations in financial markets is of interest to academic researchers due to its importance for the economy. Despite the empirical work done, modeling volatility in these markets is still a challenge. For this purpose, in the present study, the fluctuations of the financial markets and macroeconomic foundations in Iran were investigated using the mixed data pattern method with different frequency (MIDAS) for different seasonal and annual time frames. The present study analyzes the fluctuations of financial markets and the foundations of macroeconomics in Iran (method of mixed data pattern with different frequency (Midas)) based on the frequency of data for different seasonal and annual periods. In the estimated model, annual data on trade openness, government spending, productivity, inflation and interest rates, and quarterly data on oil price fluctuations, exchange rate fluctuations, money supply and stock price index for the years 1370-1397 have been used. Data related to 1398 were not used in the initial estimation of the relationship in order to test the predictive power of the model outside the estimation range.          According to the results of inflation, money supply, exchange rate fluctuations and crude oil price fluctuations have a positive effect on financial market fluctuations and for one percent increase in inflation rate and money supply, financial market fluctuations increase by 92 and 82 percent. In other words, in terms of economic structure and according to the principles of economics, a steady increase in the exchange rate causes economic prosperity in society, but if this increase is temporary, economic prosperity cannot be observed. Also, by comparing the predicted values ​​with the realized values ​​and adding the second, third and fourth chapters to the model, the prediction accuracy of the model goes higher and gets closer to the real values

تبلیغات