آزمون آشوب

در این مقاله به منظور پیش بینی تورم در اقتصاد ایران، ابتدا ماهیت سری زمانی CPI برای داده های ماهانه ایران در بازه زمانی 1 m1369 تا 6 m1388، از لحاظ خطی ویا غیر خطی بودن و همچنین آشوبی یا تصادفی بودن مشخص گردیده است. نتایج آزمون ها نشان می دهد که سری زمانی تورم ساختاری غیرخطی دارد و همچنین سری زمانی CPI دارای رفتاری آشوبناک است. سپس بر پایه معادله دیفرانسیل تصادفی، حرکت برآونی هندسی مدلی پویا برای برازش رفتار سری زمانی CPI تخمین زده شده است و از آن مدل به منظور پیش بینی تورم استفاده شده است. به منظور بررسی عملکرد مدل پیشنهادی در پیش بینی تورم، مقایسه ای بین این مدل، مدل شبکه های عصبی و مدلهای اقتصاد سنجی سری زمانی خطی ARMA و غیر خطی GARCH، EGARCH و TGARCH با افقی 6 ماهه صورت گرفته است. بر اساس معیارهای RMSE، MAE و U-Tail مدل معادلات دیفرانسیل تصادفی، خطای کمتری در پیش بینی تورم نسبت به مدل های رقیب دارد.