مطالب مرتبط با کلیدواژه

تحلیل داده- ستانده


۱.

شناسایی بخش های کلیدی اقتصاد ایران با استفاده از خوشه بندی فازی(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: بخش های کلیدی خوشه بندی منطق فازی الگوریتم خوشه بندی فازی c-means نااقلیدسی (NERFCM) تحلیل داده- ستانده

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۸۵۴ تعداد دانلود : ۵۸۴
در این مقاله با تلفیق الگوی داده- ستانده و خوشه بندی فازی، با ترکیب شاخص های بین بخشی، وزن اقتصادی و پتانسیل های اقتصادی هر بخش، بخش های کلیدی اقتصاد ایران با استفاده از جداول داده- ستانده سال های 1390 و 1385 شناسایی شده است. پیش از آن، برای حذف اثر نامطلوب داده های پرت بر خوشه بندی، داده های پرت شناسایی و به طور جداگانه خوشه بندی شده اند. نتایج به دست آمده نشان می دهد که بخش های کلیدی اقتصاد ایران در گروه داده های پرت قرار دارد و می توان از جداسازی این داده ها برای شناسایی بخش های کلیدی اقتصاد در این روش استفاده کرد. با تفسیر نتایج خوشه بندی و تحلیل شاخص های تعریف شده، بخش های صنعتی و معدنی (ساخت سایر محصولات کانی غیر فلزی، ساخت فلزات اساسی، ساخت ماشین آلات و تجهیزات طبقه بندی نشده در جای دیگر، توزیع گاز طبیعی، سایر معادن و ساخت کک، فرآورده های حاصل از تصفیه نفت و سوخت های هسته ای) بخش های کلیدی اقتصاد ایران هستند. همچنین بخش «نفت خام و گاز طبیعی» از نظر صادرات و بخش های خدمات (عمده فروشی، خرده فروشی، تعمیر وسایل نقلیه و کالاها، امور عمومی، حمل ونقل جاده ای) و «کشاورزی و باغداری» از نظر اشتغال زایی، بخش های کلیدی اقتصاد ایران شناسایی شدند.
۲.

جایگاه بخش نفت در تأمین نهاده برای بخش های تولیدی و تغییرات آن در کشور: یک تحلیل داده- ستانده(مقاله علمی وزارت علوم)

نویسنده:

کلیدواژه‌ها: پیوندهای پیشین و اقتصاد ایران تحلیل داده- ستانده جایگاه بخش نفت

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۱۴۲ تعداد دانلود : ۸۹
این مقاله در پی شناخت جایگاه بخش نفت در تأمین نهاده برای بخش های اقتصادی کشور و تغییرات آن در دهه های اخیر است. به این منظور، پیوندهای پیشین جزء و پیشین کل خالص نفت با دیگر بخش های اقتصادی کشور و هم چنین تغییرات این پیوندها به کمک جدول های داده- ستانده سال های 1365 و 1380 کشور مورد مطالعه قرار می گیرد. افزون بر این، با توجه به اطلاعات موجود نیز وضعیت این بخش در سال های 1344، 1348، 1352 و 1353 بررسی می شود. نتایج تحقیق حاکی از ارتباط بسیار ضعیف نفت به عنوان تأمین کننده ی نهاده برای دیگر بخش های اقتصادی می باشد. اگر چه این روابط در دوره ی 1365 تا 1380 اندکی بهبود یافته است، اما ضعف اولیه ی آن از یک سو و تغییرات سریع تر دیگر بخش ها از سوی دیگر، سبب شده است تا جایگاه این بخش در تأمین نهاده برای دیگر بخش ها هم چنان ناچیز باشد و رتبه ی آن در بین بخش های اقتصادی در سال 1380 در مقایسه با سال 1365 پایین تر آید. طبقه بندی JEL: C670، Q320، Q380
۳.

عبور نرخ ارز به شاخص قیمت کالاها و تورم در ایران(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: ایران تحلیل داده- ستانده شاخص قیمت ها عبور نرخ ارز مدل قیمت تعدیل جدول

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۳۸ تعداد دانلود : ۱۳۶
این تحقیق در پی اندازه گیری اثر تغییرات نرخ ارز بر شاخص قیمت کالا های مختلف و تورم در ایران است. بدین منظور، از مدل قیمت تعدیل جدول داده- ستانده، که در آن کالاهای وارداتی به دو دسته نهاده های واسطه ای و کالاهای نهایی تقسیم می شوند، استفاده شد. نتایج تحقیق نشان می دهد هنگامی که همه اجزای ارزش افزوده تعدیل نمی شوند، محصولات گروه «ماشین آلات و تجهیزات»، که بیشترین سهم واردات را در نهاده های کالاها دارد، بیشترین افزایش قیمت را داشته است. اما، هنگامی که همه اجزای ارزش افزوده تعدیل می شوند، اختلاف درخور توجهی بین شاخص قیمت کالا های مختلف وجود ندارد و همه آن ها به همراه شاخص قیمت تولیدکننده و مصرف کننده تقریباً با تغییراتی برابر با تغییرات نرخ ارز همراه اند.
۴.

Determinants of the changes in the elasticity of CO2 emissions in Iran(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: کشش انتشار CO2 مصرف انرژی تحلیل داده- ستانده تحلیل تجزیه

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۵۱ تعداد دانلود : ۴۷
EXTENDED ABSTRACT INTRODUCTIONIn 2019, Iran is ranked sixth among world countries and fifth among Asian countries (including Russia) in terms of CO2 emissions. Therefore, studying the CO2 emission elasticity of the production sectors of this country is significant and important for energy and environmental policymakers. What factors influence changes in CO2 emission elasticities? Which are the stimulants and which are the inhibators? The answers to these questions are useful in reducing and controlling CO2 emissions. In the present study, CO2 emission elasticities of production sectors are calculated, and then, with the aim of identifying CO2 emission elasticity stimuli, the changes in CO2 emission elasticities are broken down into different components. The methodology of this research is based on Input-Output analysis and decomposition analysis. The novelty of this paper is to determine and calculate the components of changes in CO2 emission elasticities using SAD. Guo et al. (2018) have presented a method for calculating CO2 emission elasticities based on the Input-Output analysis.METHODOLOGY Aim of this paper is to investigate the factors affecting CO2 emission elasticities, CO2 emission demand elasticity and CO2 emission production elasticity. In the first step, the elasticities are calculated and in the second step, changes of elasticities are decomposed. In this study, we have used input-output tables published in 2001 and 2011 by the Statistics Center of Iran. Due to the differences in the sector classification of the input-output tables of 2001 and 2011, we match some production sectors and finally take into account the 65 unified sectors. In order to calculate the CO2 emission of each production sector, we first obtain the total consumption of each energy for each year from the Iranian energy balance sheet, and then we allocate each energy consumption to production sectors and single household sector, according to input-output tables and the share of production sectors and the share of the household sector.                                                                                                                                                                                                                                                                   FINDINGS Findings show that the "Electricity generation, transmission, and distribution" sector has the most elasticity. The "Ghosh inverse matrix" effect is a strong stimulus to the CO2 emission elasticity of the sectors. This result indicates that the change in the share of output i, which is sold to sector j as an intermediate input, is a strong stimulus to increase the elasticity of CO2 emissions. These changes can be due to increased economic activities and the inefficiency of production structure.   CONCLUSION "Electricity generation, transmission and distribution" sector should be considered by energy and environmental policy makers due to having the highest amount and changes in CO2 emission elasticity than other sectors. Increasing the share of renewable energy in the energy consumption basket of production sectors, increasing energy efficiency (reducing energy intensity) by replacing new and advanced equipment with old and worn equipment and improving production structure can help reduce the CO2 elasticity and CO2 emission in Iran's production sectors. Finally, due to the high of CO2 emission elasticities in the "Electricity generation, transmission and distribution" sector, future research can focus on this area and suggest solutions to increase production efficiency and energy efficiency. Also, future research can focus on the production structure of production sectors and provide solutions to improve the production structure of Iran's production sectors.