پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

پژوهش ها و چشم اندازهای اقتصادی

مدل سازی ناخطی شکست های ساختاری تابع تقاضای پول در ایران با نگرش فازی

نویسندگان
1 استاد اقتصادسنجی و آمار اجتماعی، بخش اقتصاد دانشگاه سمنان
2 دانشجوی دکترای علوم اقتصادی، بخش اقتصاد دانشگاه مازندران
چکیده
هدف اصلی در این مقاله، پیشنهاد روشی مناسب برای اندازه گیری دقیق تر آثار شکست های ساختاری در قالب مجموعه های فازی می باشد. بنابراین، روشی توانمندتر جهت مدل سازی درونزای شکست های ساختاری تابع تقاضای پول با نگرش فازی تقدیم شده است.
برای این منظور، پس از بررسی مطالعات انجام شده در زمینه استفاده از مجموعه های فازی و توابع انتقال ناخطی به جای متغیرهای مجازی، مبانی نظری مجموعه های فازی، توابع عضویت و توابع انتقال مرور گشته است. در ادامه، برای مدل سازی شکست های ساختاری با نگرش فازی از توابع انتقال به جای توابع عضویت فازی استفاده شده است. در این راستا، پس از معرفی یک تابع انتقال جدید، شکست ساختاری سال 1372 تابع تقاضای پول در ایران با متغیر مجازی دوارزشی (کلاسیک) و با توابع انتقال مختلف، مدل سازی شده است.
نتایج حاصل از برآورد مدل ها حاکی از این است که مدل سازی شکست ساختاری فوق با استفاده از تابع انتقال معرفی شده در این مقاله(AS)، به دلیل انعطاف بیشتر، دارای برازش دقیق تر نسبت به توابع انتقال نمایی و لجستیکی و متغیر مجازی دوارزشی(کلاسیک) است. در مجموع، اگر متغیر وابسته در مدل پایا باشد، کاربرد متغیر مجازی دودوای موجب خطای تصریح می شود. اگر متغیر وابسته در مدل ناپایا باشد، به علت افزایشی بودن اثر شوک، کاربرد متغیر مجازی دودوای نادرست می باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Nonlinear Modeling of Structural Breaks Concerning Money Demand Function in Iran Using Fuzzy Approach

نویسندگان English

Esmaiel Abounoori 1
Behnam Shahryar 2
1 Professor of Econometrics & Social Statistics, Department of Economics, University of Semnan, Seman-Iran.( Corresponding Author, Email: esmaiel.abounoori@gmail.com)
2 Ph.D. Student: Department Of Economics, University Of Mazandaran, Babolsar-Iran
چکیده English

The main purpose of this paper is to introduce a method for more accurately measurement of structural breaks’ impacts of money demand function using fuzzy set approach. Hence, we present a robust method in order to modeling endogenous structural breaks. To do this, first, we review the recent studies on modeling structural breaks in money demand using nonlinear transition functions and fuzzy set theory, then we examine theoretical basics of fuzzy sets, membership and transition functions. In this paper, we model the structural breaks in money demand function via fuzzy set theory by using transition function instead of membership functions. In this regard, after introducing a new transition function, we model the 1993 structural break of money demand in Iran using a binary dummy variable and various transition functions. The findings show that the AS transition function due to more flexibility provides more accurate results rather than binary dummy variable, exponential and logistic transition functions. In general, if the dependent variable of the model is stationary, use of the binary dummy variable for modeling structural breaks causes misspecification. Also, if the dependent variable is non-stationary, due to increasing shock effect, the use of binary dummy variable is wrong.

کلیدواژه‌ها English

Binary Dummy Variable
Fuzzy Dummy Variable
Structural Break
membership function
Smooth Transition Regression
پترجی، براکول و ریچارد دیویس (1384)، مقدمه ای بر سریهای زمانی و پیش بینی- جلد اول؛ ترجمه: امینی، محمد، بزرگ نیا، ابولقاسم و محمدحسین دهقان؛ زاهدان: نشر المهدی دانشگاه زاهدان.
پورکاظمی، محمد حسین (1378)، ریاضیات عمومی و کاربردهای آن؛ تهران: نشر نی.
جعفری صمیمی، احمد، بیدآباد، بیژن و روح الله محمدی (1387)، کاربرد متغیرهای کیفی پیوسته در الگوهای اقتصادسنجی با رویکرد فازی؛ دانشگاه صنعتی بابل.
زاهدی، مرتضی (1378)، تئوری مجموعه های فازی و کاربردهای آن؛ تهران: نشر کتاب دانشگاهی.
سامتی، مرتضی و مهدی، یزدانی (1389)، تحلیل اقتصادسنجی تابع تقاضای پول در ایران؛ پژوهشنامه اقتصادی، شماره 39، صص 99-122.
شوندی، حسن (1385)، نظریه مجموعه های فازی و کاربرد آن در مهندسی صنایع و مدیریت؛ تهران: گسترش علوم پایه.
شهرستانی حمید و حسین شریفی رنانی (1387)، تخمین تابع تقاضای پول و بررسی ثبات آن در ایران؛ تحقیقات اقتصادی، شماره 83، صص 89-114.
طاهری، محمود و مشاالله ماشین چی (1387)، مقدمه ای بر احتمال و آمار فازی؛ کرمان: دانشگاه باهنر کرمان.
غضنفری، مهدی و محمود رضایی (1385)، مقدمه ای بر نظریه مجموعه های فازی؛ تهران: دانشگاه علم و صنعت.
فلاحی، فیروز و جلال منتظری شورکچالی (1389)، مصرف فرآورده های نفتی و تأثیر آن بر رشد اقتصادی ایران، یک رویکرد غیرخطی؛ فصلنامه پژوهشهای اقتصادی ایران، شماره 44، صص 111-133.
کوره پزان دزفولی، امین (1387)، اصول تئوری مجموعه های فازی و کاربردهای آن در مدل های مسائل مهندسی آب؛ تهران: جهاد دانشگاهی (دانشگاه صنعتی امیرکبیر).
گجراتی، دامودار (1383)، مبانی اقتصاد سنجی؛ ترجمه ابریشمی، حمید؛ تهران: دانشگاه تهران.
نوفرستی، محمد (1378)، ریشه واحد و همجمعی در اقتصاد سنجی؛ تهران: مؤسسه خدمات فرهنگی رسا.
هادیان، ابراهیم و مهدی نجاتی (1388)، نقد لوکاس و منحنی فیلیپس: مورد مطالعه ایران (1340-1386)؛ پژوهشنامه علوم اقتصادی، شماره 35، صص 127-140.
Andrews, Donald W. K. (1993) Tests for Parameter Instability and Structural Change With Unknown Change Point; Econometrica, 61: 821-856.
Arango, L. E. and A. Gonzalez (2000) A nonlinear specification of demand for narrow money in Colombia; Banco de la República, Working Paper.
Baliamoune, M. (2000) Economics of Summitry: An Empirical Assessment of the Economic Effect of Summits; Empirica, Vol. 27, pp. 295-314.
Beyer, A. (1998) Modeling money demand in Germany; Journal of Applied Econometrics, Vol. 13, pp. 57-76.
Black, M. (1973) An Exercise in Logical Analysis; Philosophy of Science, Vol. 4, No. 4, pp. 427-455.
Boivin, Jean, and Marc Giannoni (2005) Has Monetary Policy Become More Effective?; Forthcoming, The Review of Economics and Statistics.
Bolotin, A. (2004) Fuzzification of Linear Regression Models with Indicator Variables in Medical Decision Making; Proceedings of the International Conference on Computational Intelligence for Modelling, Control and Automation and International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce, Vol. 1, pp. 572-576.
Canova, Fabio, Luca Gambetti, and Evi Pappa (2005) The Structural Dynamics of US Output and Inflation: What Explains the Changes?; Universitat Pompeu Fabra, Working Paper No. 921.
Chiang, Kao C. & Chyu, C. (2003) Least-squares estimates in fuzzy regression analysis; European Journal of Operational Research, Vol. 148, pp. 426-435.
Clarida, Richard, Jordi Galí, and Mark Gertler (2000) Monetary Policy Rules and Macroeconomic Stability: Evidence and Some Theory; The Quarterly Journal of Economics, 115(1): 147-180.
Collard, Fabrice, Patrick Fève, and François Langot (2002) Structural Inference and the Lucas Critique; Annales d’Economie et de Statistiques, 67/68: 183.
Enders, W. (2003) Applied Econometric Time Series; Alabama, Wiley.
Estrella, Arturo and Jeffrey, C. Fuhrer (2003) Monetary Policy Shifts and the Stability of Monetary Policy Models; The Review of Economics and Statistics, 85(1): 94-104.
Favero, Carlo and David Hendry (1992) Testing the Lucas Critique: A Review; Econometric Reviews, 11(3): 265-306.
Giles, D. & Stroomer, C. (2004) Identifying the Cycle of a Macroeconomic Time-Series Using Fuzzy Filtering; University of Victoria, Working Paper.
Giovanis, E. (2009) Bootstrapping Fuzzy-GARCH Regressions on the Day of the Week Effect in Stock Returns: Applications in MATLAB; MPRA, Working Paper.
Granger, C.W.J. and Teräsvirta, T. (1993) Modeling Nonlinear Economic Relationships; London: Oxford University Press.
Green, W. (2003) Econometric Analysis; Fifth Edition, New York: Prentice Hall.
Gujarati, D. N. (2003) Basic Econometrics; New York: McGraw-Hill.
Hamilton, J. D. (1994) Time Series Analysis; New Jersey: Princeton University Press.
Hamilton, James D. (1994) Time Series Analysis; Princeton University Press, NJ.
Hansen, Bruce, E. (2001) The New Econometrics of Structural Change: Dating Breaks in U.S. Labor Productivity; Journal of Economic Perspective, Vol. 15, pp.117-128.
Korner, R., and Nather, W. (1998) Linear regression with random fuzzy variables: extended classical estimates, best linear estimates, least square estimates; Information Sciences, Vol. 109, pp. 95-118.
Lindé, Jesper (2001) Testing for the Lucas Critique: A Quantitative Investigation; American Economic Review, 91(4): 986-1005.
Lucas, Robert E. (1976) Econometric Policy Evaluation: A Critique; Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy, 1: 19-46.
Maddala, G. S. and I. M. Kim (1998) Unit Roots, Cointegration, and Structural Change; London: Cambridge University Press.
Papadopoulos, B. K. & Sirpi, M. A. (2004) Similarities and distances in fuzzy regression modeling; Soft Computing, Vol. 8, pp. 556–561.
Phillips, P.C.B. and Perron, P. (1988) Testing for a Unit Root in Time Series Regression; Biometrika, Vol. 75, pp. 335–346.
Roubos, H., Setnes, M. & Abonyi, J. (2000) Learning Fuzzy Classification Rules from Labeled Data; information science, Vol. 150, pp. 77-93.
Selmins, A. (1987) Least Squares Model Fitting To Fuzzy Vector Data; Fuzzy Sets and Systems, Vol. 8, pp. 903-908.
Shapiro, A. (2004) Fuzzy Regression and the Term Structure of Interest Rates Revisited; AFIR, pp. 1-17.
Sims, Christopher A. (2002) Solving Linear Rational Expectations Models; Computational Economics, 20 (1-2): 1-20.
Sivanandam, S. N. Sumathi, S. & Deepa, S. N. (2007) Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB; New York: Springer.
Tanaka, H., Uejima, S. & Asai, K. (1982) Linear regression analysis with fuzzy model; IEEE Transactions on SMC, Vol.12, pp. 903-907
Urso, P. (2003) Linear regression analysis for fuzzy/crisp input and fuzzy/crisp output data; Computational Statistics & Data Analysis, Vol. 42 , pp. 47-72
Woodford, Michael (2003) Interest and Prices: Foundations of a Theory of Monetary Policy; Princeton University Press, NJ.
Wu, H. (2003) Linear regression analysis for fuzzy input and output data using the extension principle; Computer and Mathematics with Application, Vol. 45, No.12, pp. 1849-1859
Zadeh, L. A. (1965) Fuzzy Sets; Information and Control, Vol. 8, No. 3, pp. 338-353.
Zadeh, L. A. (1968) Fuzzy algorithms; Information and Control, Vol. 12, pp. 94-102.
Zadeh, L. A. (1978) Fuzzy Sets as A Basis for a Theory of Possibility; Fuzzy Sets and Systems, No. 1, pp. 3-28.
Zadeh, L. A. (1988) Fuzzy Logic; IEEE Computer Magazine, Vol. 21, No. 4. pp. 177-186.
Zadeh, L. A. (1996) Fuzzy Logic: Computing with Words; IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 4, No. 2, pp. 103-111.