
تعداد نشریات | 22 |
تعداد شمارهها | 495 |
تعداد مقالات | 5,173 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,601,968 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,323,782 |
اثر قیمت انرژی بر قیمت غلات با استفاده از الگوهای رگرسیونی با دادههای مختلط (روش ARDL تعمیمیافته مبتنی بر OLS) | ||
فصلنامه مطالعات اقتصادی کاربردی ایران | ||
مقاله 7، دوره 4، شماره 15، آبان 1394، صفحه 149-160 اصل مقاله (628.95 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
فاطمه صیادی* 1؛ رضا مقدسی2 | ||
1دانشجوی دکتری گروه اقتصاد کشاورزی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران، ایران | ||
2دانشیار گروه اقتصاد کشاورزی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران، ایران | ||
چکیده | ||
رابطه بین قیمت انرژی و کالاهای کشاورزی از عوامل مهم و تأثیرگذار در افزایش قیمت مواد غذایی است. از طـرفی وجود دادهها در تواترهای مختلف همواره مشکل مهمی فــرا روی محققان مطـالعات سری زمانی میباشد؛ زیرا محقق با استفاده از روش میانگیگیری ناگزیر به از دست دادن بعضی اطلاعات ارزشمند در تواترهای بالاتر میباشد. به منظور رفع این معضل مدلهای رگرسیونیMIDAS به عنوان یک روش جایگزین در سالهای اخیر موردتوجه قرار گرفتهاند. بر این اساس مطالعه حاضر بر آن است تا با بهکارگیری روش ARDL تعمیمیافته الگوی MIDASبه پیشبینی قیمت غلات با استفاده از قیمت انرژی و همچنین متغیرهای کلان اقتصادی ازجمله نرخ ارز رسمی، نرخ تورم و نرخ بهره با تواترهای مختلف در دوره زمانی 1387-1361 بپردازد. آمارههای دقت پیشبینی نشان میدهند که الگوی MIDAS در مقایسه با روش میانگینگیری دقت پیشبینی قیمت غلات را بهبود بخشیده است. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوی MIDAS؛ پیشبینی؛ قیمت غلات؛ قیمت انرژی | ||
مراجع | ||
Andreou, E.; Ghysels, E. and Kourtellos, A. (2011a); Forecasting with mixed-frequency data, Oxford Handbook of Economic Forecasting, 225-245.
Andreou, E.; Ghysels, E. and Kourtellos, A. (2011b); Should macroeconomic forecasters look at daily financial data? Discussion Paper UNC and University of Cyprus.
Armesto, M. (2010); Forecasting with mixed frequencies, Federal Reserve Bank of Saint Louis 92, 521-536.
Armesto, Michelle T.; Rub´en Hernandez-Murillo, Michael Owyang, and Jeremy Piger. (2009); Measuring the information content of the beige book: A mixed data sampling approach, Journal of Money, Credit and Banking 41, 35-55.
Barrera, A, T. and Pennings, J. M. E. (2013); Energy and Food Commodity Prices Linkage: An Examination with Mixed-Frequency Data, Selected Paper prepared for presentation at the Agricultural & Applied Economics Association 2013 AAEA & CAES Joint Annual Meeting, Washington, DC, August 4-6: 2013.
Clements, M. P., and Galvao, A. B. (2008a); Forecasting US output growth using Leading Indicators: An appraisal using MIDAS models, Journal of Applied Econometrics (forthcoming).
Clements, M. and A. Galv˜ao. (2008b); Macroeconomic Forecasting with Mixed Frequency, Data: Forecasting US output growth, Journal of Business and Economic Statistics 26, 546-554.
Enders, W. and Holt, M. T. (2012); The Evolving Relationships between Agricultural and Energy Commodity Prices: A Shifting-Mean Vector Autoregressive Analysis, in: Chavas, J.P. (Ed.), The Economics of Food Price Volatility", National Bureau of Economic Research, Inc.
Foroni, C.; Marcellino, M. and Schumacher, C. (2011); U-MIDAS: MIDAS regressions with unrestricted lag polynomials, International Journal of Forecasting 27: 529-542.
Foroni, C. and Marcellino, M.G. (2013); A Survey of Econometric Methods for Mixed-Frequency Data, SSRN Electronic Journal, 1-43.
Frale, C. and Monteforte, L. (2011); FaMIDAS: A Mixed Frequency Factor Model with MIDAS structure, Bank of Italy Temi di Discussione -Working Paper No. 788.
Ghysels, E.; Santa-Clara, P. and Valkanov, R. (2004); The MIDAS touch: Mixed Data Sampling regression models, mimeo, Chapel Hill, N.C.
Ghysels, E; Sinko, A. and Valkanov, R., (2007); MIDAS Regressions: Further Results and New Directions, Econometric Reviews, 2007, 26(1):53-90.
Ghysels, Eric, and Jonathan Wright. (2009); Forecasting professional forecasters, Journal of Business and Economic Statistics 27, 504–516.
Ghysels, E., (2012); Forecasting professional forecasters, Journal of Business and Economic Statistics,27: 504-516.
Granger, C.W.J. and Newbold, P. (1977); Forecasting economic time series, Academic Press, Orlando.
Guerin, P. and Marcellino, M. (2011); Markov-switching MIDAS models, CEPR Discussion Papers, 234.
Hamilton, J. D. (2008); Daily monetary policy shocks and new home sales, Journal of Monetary Economics 55, 1171-1190.
Kuzin, V.; Marcellino, M. and Schumacher, C. (2011); MIDAS vs. mixed-frequency VAR: Forecasting GDP in the Euro Area", International Journal of Forecasting 27, 529-542.
Leon, A.; Nave, J. M. and Rubio, G. (2007); The relationship between risk and expected return in Europe, Journal of Banking and Finance31, 495-512.
Marcellino, M. and Schumacher, C. (2010); Factor MIDAS for Forecasting with Ragged-Edge Data: A Model Comparison for German GDP, Oxford Bulletin of Economics and Statistics 72, 518-550.
Qian, H. (2010); Vector auto regression with varied frequency data, MPRA Paper 88.
Schorfheide, F. and Song, D. (2012); Real-Time Forecasting with a Mixed Frequency VAR, Agricultural Economics 42, 35-45.
Tay, A. S. (2007); Mixing Frequencies: Stock Returns as a Predictor of Real Output Growth, Discussion Paper SMU.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,324 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 1,784 |