تعداد نشریات | 32 |
تعداد شمارهها | 737 |
تعداد مقالات | 7,135 |
تعداد مشاهده مقاله | 11,602,854 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,953,179 |
روندها و گام تصادفی در سریهای زمانی کلان اقتصادی: ملاحظاتی در باب آزمون ریشه واحد | ||
اقتصاد باثبات | ||
مقاله 6، دوره 3، شماره 3 - شماره پیاپی 8، مهر 1401، صفحه 134-157 اصل مقاله (1.27 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/sedj.2022.43181.1223 | ||
نویسنده | ||
مهدی فتح آبادی* | ||
استادیار گروه اقتصاد، واحد فیروزکوه، دانشگاه آزاد اسلامی، فیروزکوه، ایران. | ||
چکیده | ||
در ادبیات اقتصادسنجی سری زمانی، نحوه تولید دادهها و مانایی متغیرها از موضوعات مهم در انتخاب مدل و روش تخمین میباشد. فرآیندهای تفاضلپایا و روندپایا از روشهای تولید داده میباشند. در تصریح تفاضلپایا(انباشته)، جزء تصادفی سری از فرآیند گام تصادفی پیروی نموده (فرآیند ریشه واحد) که با تفاضلگیری مانا میشود؛ در حالی که در تصریح روندپایا، جزء تصادفی سری از یک فرآیند مانا تبعیت میکند. الگوی تغییرات یک متغیر در مدل گام تصادفی دارای روند(تصادفی) و مدل روندپایا(روند قطعی) بسیار شبیه به یکدیگر است. حقایق آشکارشده نشان از روند صعودی متغیرهای کلان اقتصادی ایران در چند دهه گذشته دارند، که این تغییرات بسیار نزدیک به الگوی تغییرات دو مدل روندپایا و تفاضلپایا میباشد. در کارهای تجربی تمایز بین این دو مدل کار سادهای نیست و بکارگیری نادرست آزمونها به نتایج غلط در فرآیند تحقیق منتج میشود. هدف این مقاله بررسی دوباره نحوه انجام آزمون ریشه واحد و شناسایی ماهیت روند(قطعی یا تصادفی) سریهای زمانی کلان اقتصادی ایران میباشد. در مرحله نخست آزمون ریشه واحد دیکی فولر تعمیمیافته(ADF) با روش دولادو و همکاران(1990) و همیلتون(1994) انجام یافت، سپس جهت بررسی شکست ساختاری، از آزمون پرون(1989) بهره گرفته شد. نتایج نشان میدهد 4 متغیر از 6 سری زمانی شامل GDP اسمی، ارزش افزوده صنعتی، قیمتهای مصرف کننده و حجم پول از فرآیند گام تصادفی با جزء ثابت مثبت (روند تصادفی) پیروی میکنند؛ اما متغیرهای GDP واقعی و شاخص قیمت سهام از فرآیند روندپایا (روند قطعی) تبعیت مینمایند. | ||
کلیدواژهها | ||
روندپایا؛ گام تصادفی؛ آزمون ریشه واحد؛ سریهای کلان اقتصادی | ||
مراجع | ||
Abrishmi, Hamid (2000). Applied econometrics of new approaches, Tehran: Tehran University Press.
Anders, Walter (2005). Time series econometrics with applied approach. Translated by Sadeghi, Mehdi and Shawalpour Saeed. Tehran: Imam Sadegh University Press. (in Persian)
Campbell, J. Y., & Perron, P. (1991). Pitfalls and opportunities: what macroeconomists should know about unit roots. NBER macroeconomics annual, 6, 141-201.
Charles, A., & Darné, O. (2012). Trends and random walks in macroeconomic time series: A reappraisal. Journal of Macroeconomics, 34(1), 167-180.
DeJong, D. N., Nankervis, J. C., Savin, N. E., & Whiteman, C. H. (1992). Integration versus trend stationary in time series. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 423-433.
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American statistical association, 74(366a), 427-431.
Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1057-1072.
Dickey, D. A., & Pantula, S. G. (1987). Determining the order of differencing in autoregressive processes. Journal of Business & Economic Statistics, 5(4), 455-461.
Dickey, D. A., Bell, W. R., & Miller, R. B. (1986). Unit roots in time series models: Tests and implications. The American Statistician, 40(1), 12-26.
Dolado, J. J., Jenkinson, T., & Sosvilla‐Rivero, S. (1990). Cointegration and unit roots. Journal of economic surveys, 4(3), 249-273.
Enders, W. (2008). Applied econometric time series. John Wiley & Sons.
Evans, G. B. A., & Savin, N. E. (1981). Testing for unit roots: 1. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 753-779.
Evans, G. B. A., & Savin, N. E. (1981). The calculation of the limiting distribution of the least squares estimator of the parameter in a random walk model. The Annals of Statistics, 1114-1118.
Hamilton, J. D. (1994). Time series analysis (Vol. 2, pp. 690-696). Princeton, NJ: Princeton university press.
Lucas, A. (1995). An outlier robust unit root test with an application to the extended Nelson-Plosser data. Journal of Econometrics, 66(1-2), 153-173.
Nelson, C. R., & Plosser, C. R. (1982). Trends and random walks in macroeconmic time series: some evidence and implications. Journal of monetary economics, 10(2), 139-162.
Ofeghe, Syed Morteza, Mansouri, Seyedamin, Moltaft, Hossein and Baharond, Prasto (2021). Investigating the effect of demographic changes and human capital on economic growth in Iran, Stable Economy, 3(1), 161-185. (in Persian)
Perron, P. (1988). Trends and random walks in macroeconomic time series: Further evidence from a new approach. Journal of economic dynamics and control, 12(2-3), 297-332.
Perron, P. (1989). The great crash, the oil price shock, and the unit root hypothesis. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1361-1401.
Said, S. E., & Dickey, D. A. (1984). Testing for unit roots in autoregressive-moving average models of unknown order. Biometrika, 71(3), 599-607.
Shamsollahi, Reza; Zahidgharavi, Mehdi; and Asaish, Hamid (2021). Investigating the impact of income distribution inequality on government spending in Iran's economy: new evidence from the autoregressive model with extended intervals. Stable Economy, 2(4), 135-154. (in Persian)
Sims, C. A., Stock, J. H., & Watson, M. W. (1990). Inference in linear time series models with some unit roots. Econometrica, 58(1), 113-144.
Suri, Ali (2012). Advanced Econometrics (Volume 2). Tehran: Cultural Publications. (in Persian) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 635 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 510 |