کاربرد الگوریتم فاخته و الگوریتم کرم شب تاب در شبیه سازی و پیش بینی تقاضای پول در ایران تا افق 1404 (مقاله علمی وزارت علوم)
درجه علمی: نشریه علمی (وزارت علوم)
آرشیو
چکیده
تقاضای پول یکی از متغیرهای اساسی اقتصاد است که در تعیین الویت ها و انتخاب سیاست های پولی مورد استفاده سیاستگذاران قرار می گیرد؛ زیرا اثرات سیاست های پولی از کانال رفتار تقاضای پول توسط بخش خصوصی به بخش واقعی اقتصاد منتقل می شود. بنابراین استفاده از تکنیک های پیشرو در زمینه پیش بینی این متغیر اساسی می تواند برای سیاستگذاران پولی راهگشا باشد. در این پژوهش رفتار تقاضای پول با تعریف محدود با استفاده از الگوریتمهای فاخته و کرم شب تاب شبیه سازی شده است. برای هر یک از این الگوریتم های تکاملی سه فرم تبعی خطی و درجه دو و نمایی در نظر گرفته شده است. سپس با بررسی دقت پیش بینی های داخل نمونه با استفاده از معیارهای مقایسه عملکرد مدل های رقیب، دقیق ترین مدل برای پیش بینی میزان تقاضای پول تا افق 1404 تحت سه سناریو خوشبینانه، بینابین و بدبینانه مورد استفاده قرار گرفته است. نتایج این پژوهش حاکی از دقت بیشتر الگوریتم فاخته در مقایسه با الگوریتم کرم شب تاب، انتخاب مدل نمایی به عنوان دقیق ترین مدل بررسی شده، رابطه مستقیم تقاضای پول با تولید ناخالص داخلی و نرخ ارز و رابطه غیرمستقیم با نرخ تورم است. همچنین رشد متوسط سالانه 11/23 ، 6/29 و 0/68 درصدی تقاضای پول به ترتیب در اثر وقوع سناریو خوش بینانه، بینابین و بدبینانه و کاهش تقاضای واقعی پول از سال 1401 در صورت بروز سناریو بدبینانه از نتایج دیگر این پژوهش هستند. یافته های حاصل از سناریوسازی نشان می دهد که کارایی و نتیجه تصمیمات مقامات پولی در همراهی با تقاضای پول به اتخاذ سیاست های مناسب در عرصه نرخ تورم و نرخ ارز وابسته است.Application of Cuckoo Optimization Algorithm (COA) and Firefly Algorithm (FA) on Simulating and Forecasting Money Demand in Iran up to 1404
Money demand is one of the most important economic variables which is a critical component in appointing and choosing an appropriate monetary policy because it determines the transmission of policy-driven change in monetary aggregates to real sector. Demand for M1 is simulated in this inquiry using FA and COA algorithms and three functional forms (linear, quadratic and exponential) are considered. Investigating the forecasting accuracy criteria indicated that the most subtle model is used for forecasting money demand up to 1404 horizon under three (optimistic, pessimistic and the middle) scenarios. More minuteness of COA, choosing exponential form as the most subtle functional form, the direct relation of GDP and the exchange rate with money demand, the reverse relation of inflation rate with money demand, 11.23 and 6.29 and 0.68 percent average growth rate of money under optimistic, pessimistic and the middle scenarios, and money demand decrease in pessimistic scenario form 1401, are some of the main results. The results of scenario designing and executing show that the efficiency and consequences of monetary authorities in accompany with money demand are dependent on appropriate policies about inflation and exchange rate.
تبلیغات
