تعداد نشریات | 29 |
تعداد شمارهها | 630 |
تعداد مقالات | 6,368 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,731,201 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,362,709 |
بررسی ارتباط حجم نقدینگی و قیمت دارایی ها در بازار مالی ایران با مدل سازی میانگین گیری بیزی | ||
اقتصاد باثبات | ||
مقاله 3، دوره 3، شماره 4 - شماره پیاپی 9، دی 1401، صفحه 63-89 اصل مقاله (1.62 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22111/sedj.2023.44547.1295 | ||
نویسندگان | ||
ام کلثوم نادرپور1؛ غلامرضا زمانیان* 2؛ محمد نبی شهیکی تاش3؛ محمد فیاض4 | ||
1دانشجوی دکتری اقتصاد، گروه اقتصاد، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران | ||
2دانشیار، گروه اقتصاد، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران | ||
3استاد، گروه اقتصاد، دانشکده مدیریت و اقتصاد، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان، ایران. | ||
4دکترا رشته آمار زیستی، دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی تهران، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
هدف اصلی این تحقیق مدلسازی و بررسی ارتباط حجم نقدینگی و نقش آن در تحولات بازار سهام و مسکن میباشد. برای این منظور، مقایسه بین10 روش میانگینگیری بیزین صورت گرفته و همچنین روش رگرسیون مؤلفه اصلی با استفاده از یک مطالعه شبیهسازی گسترده بر اساس طیف گستردهای از مجموعه دادهها برای ارزیابی ارتباط بین حجم نقدینگی و قیمت داراییها بهکار گرفته شده است. در این مقاله رویکرد شاخصسازی مؤلفه اصلی برای دادههای مورد استفاده محاسبه شده و ارزیابی مدلها از طریق دادههای مستخرج شده از این روش صورت میگیرد. نتایج ارزیابی، شامل 4 نوع مؤلفه اصلی میباشد به طوری که مؤلفه اول بیش از 95% تغییرات را نشان می-دهد. در این مطالعه متغیرهای حجم نقدینگی و نرخ ارز در مدل شاخص قیمت سهام و متغیرهای حجم نقدینگی، نرخ ارز و درآمدهای نفتی در مدل شاخص قیمت مسکن دارای بیشترین اثر میباشند. نتایج برآورد 10 مدل مورد بررسی میانگینگیری بیزین نشان میدهد که در مدلسازی شاخص قیمت سهام و همچنین مدلسازی شاخص قیمت مسکن بهترین مدلها با اعمال رگرسیون مؤلفه اصلی و با توزیع پیشین AIC به دست میآیند. بنابراین استفاده از روش رگرسیون مؤلفه اصلی و مدل AIC به عنوان مبنایی برای تقریب احتمالات مدل پسین در این تحقیق مورد تأیید میباشد. رویکرد تحلیل مؤلفههای اصلی باعث بهبود عملکرد مدل رگرسیون شد و با توجه به رابطه مثبت و ضریب تعیین بالای حجم نقدینگی با قیمت داراییها(ضریب تعیین شاخص مسکن: 94/0 و ضریب تعین شاخص قیمت سهام: 75/0) | ||
کلیدواژهها | ||
رویکرد میانگین گیری بیزین؛ حجم نقدینگی؛ قیمت دارایی ها؛ رگرسیون مؤلفه اصلی | ||
مراجع | ||
Adalid, Ramon & Detken Carsten (2007), "Liquidity Shocks and Asset Price Boom/Boost Cycles", Working Paper Series, No. 732.
Adrian, T., Liang, N., et al. (2018). Monetary Policy, Financial Conditions, and Financial Stability. International Journal of Central Banking, 14(1):73–131.
Allen..Fand Gale. D, (1998). “Bubbles and crises the economic journal,” Center for Financial Institutions Working Papers, vol. 110, no. 460, pp. 236–255.
Elwani, Mehdi, Sharifzadeh, Fattah (2014), Public Policy Process, Tehran: Allameh Tabatabai University.(In persian).
Asefi, Neda; Karimi Tekanlo, Zahra; Hachikat, Jafar and Barkhi Eskoi, Mehdi (2022), the effect of monetary policy through the asset price channel on financial development; Scientific Quarterly Journal of Economic Growth and Development Research; 12(46). 35-46. (In persian).
Bernanke, B. S., & Gertler, M. (2001). Should central banks respond to movements in asset prices?. american economic review, 91(2), 253-257.
Bernanke, B. S., & Kuttner, K. N. (2005). What explains the stock market's reaction to Federal Reserve policy?. The Journal of finance, 60(3), 1221-1257.
Bjørnland, H. C., & Leitemo, K. (2009). Identifying the interdependence between US monetary policy and the stock market. Journal of Monetary Economics, 56(2), 275-282.
Bordo, M. D., & Jeanne, O. (2002). Monetary policy and asset prices: does ‘benign neglect’make sense?. International Finance, 5(2), 139-164.
Borio, C. E., & Lowe, P. W. (2002). Asset prices, financial and monetary stability: exploring the nexus.
Camdevyren H., Demyr N., Kanik A.. and Keskyn S. 2005. Use of principal component scores in multiple linear regression models for prediction of Chlorophyll-a in reservoirs, Ecological Modelling, 181: 581-589.
Cecchetti, S. G., Genberg, H., Lipsky, J., & Wadhwani, S. B. (2000). Asset Prices and Central Bank Policy,” Geneva Reports on the World Economy No. 2 (Geneva: International Center for Monetary and Banking Studies).
Clarida, R., Gali, J., and Gertler, M., (2000). "Monetary Policy Rules and Macroeconomic Stability: Evidence and Some Theory," Quarterly Journal of Economics, 115, 147-80.
Dang VD. Bank funding, market power, and the bank liquidity creation channel of monetary policy. Research in International Business and Finance. 2022 Jan 1;59.
De Pooter, M., Favara, G., Modugno, M., & Wu, J. (2021). Reprint: Monetary policy uncertainty and monetary policy surprises. Journal of International Money and Finance, 114, 102401.
Dreger, Christian & Jurge Wolters (2009), "Liquidity and Asset Prices, How Strong are the Linkages?", ISSN Print Edition 1433-0210 Discussion Papers, 860.
Ehrmann, Michael, and Marcel Fratzscher. "Taking stock: Monetary policy transmission to equity markets." Journal of Money, Credit and Banking (2004): 719-737.
Fernandez, C., Ley, E., & Steel, M. F. (2001). Model uncertainty in cross‐country growth regressions. Journal of applied Econometrics, 16(5), 563-576.
George, E., and Foster, D. P. (2000). Calibration and empirical Bayes variable selection. Biometrika, 87(4), 731-747.
Ghadiri, H., Sharifi-Renani, H., & Daei Karimzadeh, S. (2022). Sociological explanation of the effect of monetary policy on the number of building permits issued through bank credit channels and exchange rates. Political Sociology of Iran, 5(3).987-1020. (In persian).
Giese, Julia V. & Christin K. Tuxen (2007), "Global Liquidity and Asset Prices in a Cointegrated VAR", Nuffield College, University of Oxford and Department of Economics, Copenhagen University.
Glindro, E. T., Subhanij, T., Szeto, J., & Zhu, H. (2011). Determinants of house prices in nine Asia-Pacific economies. International Journal of Central Banking, 7(3), 163-204.
Hansen, M. H., & Yu, B. (2003). Minimum description length model selection criteria for generalized linear models. Lecture Notes-Monograph Series, 145-163.
Hu, C. H, Li Z. B and Liu X. Y. “Liquidity shocks, commodity financialization, and market comovements,” Journal of Futures Markets, vol. 40, no. 9, 2020.
Koijen, R. S., Lustig, H., & Van Nieuwerburgh, S. (2017). The cross-section and time series of stock and bond returns. Journal of Monetary Economics, 88, 50-69.
Liang, F., Paulo, R., Molina, G., Clyde, M. A., & Berger, J. O. (2008). Mixtures of g priors for Bayesian variable selection. Journal of the American Statistical Association, 103(481), 410-423.
Liu C.W., Lin K.H. and Kuo Y.M. (2003). Application of factor analysis in the assessment of groundwater quality in a blackfoot disease area in Taiwan, Science of the Total Environment, 313: 77- 89.
López, M. (2015). Asset price bubbles and monetary policy in a small open economy. Ensayos sobre Política Económica, 33(77), 93-102.
Lüdering, J., & Tillmann, P. (2020). Monetary policy on twitter and asset prices: Evidence from computational text analysis. The North American Journal of Economics and Finance, 51.
Mehrara, M; Bakhdari, S, and Ebrahim Zadegan, H. (2017); The effect of financial and real asset prices on business cycles in Iran: smooth transition regression approach; Publications of Tarbiat Modares University; Sustainable growth and development research.20(1). 105-128 (in persian).
Mohaddes. F. (2012). Calculating asset price index and investigating its effect on inflation, Economic research trend quarterly, 19(60). 29-62.(in persian).
Nair, A. R., & Anand, B. (2020). Monetary policy and financial stability: Should central bank lean against the wind?. Central Bank Review, 20(3), 133-142.
Nunjad, Zamanikordshuli, Behzad and Hosseinzadeh Yusefabad, Seyed Mojtabi. (2012). The effect of monetary policies on the stock price index in Iran. Financial Economics, 20(6), 9-38. (In persian).
Nusret. C and Adam. Z, “Liquidity and the cross-section of international stock returns,” Journal of Banking & Finance, vol. 127, 2021.
Qolizadeh, A and Mlawoli, T (2012). Investigating the effects of liquidity on housing price fluctuations in oil and non-oil countries. Economic Policy and Research Quarterly, 20(63), 104-83. (In persian).
Raftery, Porwal, A and A. E. (2022). Comparing methods for statistical inference with model uncertainty. Proceedings of the National Academy of Sciences, 119(16).
Rashid, A., Hassan, M. K., & Shah, M. A. R. (2020). On the role of Islamic and conventional banks in the monetary policy transmission in Malaysia: Do size and liquidity matter?. Research in International Business and Finance, 52.
Schmidt, J. (2020). Risk, asset pricing and monetary policy transmission in Europe: Evidence from a threshold-VAR approach. Journal of International Money and Finance, 109.
Svensson, L. E. (2017). Cost-Benefit Analysis of Leaning Against the Wind. Journal of Monetary Economics, 90:193–213.
Tae-Rog. Oh. (2018). Essay on monetary policy and asset price. (Unpublished doctoral dissertation). the Duke University.
Ya-Chen, L., & Shuai, Z. (2013). Econometric analysis on the relationship between RMB exchange rate and real estate price by VAR model. In Second International Conference on Science and Social Research (pp.428-430).
Yang, L. & Zhiqiang, H. U. (2012). on Correlation between RMB Exchange Rate & Real Estate Price based on Financial Engineering, Systems Engineering Procedia, 3, 146 – 152.
Zhang. Y. (2017). “Asset price volatility and banks,” Journal of Mathematical Economics, vol. 71. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 209 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 174 |