رضا طالبلو

رضا طالبلو

مدرک تحصیلی: استادیار اقتصاد دانشگاه علامه طباطبائی

مطالب
ترتیب بر اساس: جدیدترینپربازدیدترین

فیلترهای جستجو: فیلتری انتخاب نشده است.
نمایش ۴۱ تا ۴۲ مورد از کل ۴۲ مورد.
۴۱.

سرریز تلاطمات متغیر در طول زمان بین نرخ ارز و بازار سهام تهران؛ شواهد جدیدی از پاندمی کرونا(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: ریسک سیستمی سرریز تلاطمات مدل خودرگرسیون برداری با پارامترهای متغیر در طول زمان (TVP-VAR) بازار سهام

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۳۸ تعداد دانلود : ۴۹
 پژوهش حاضر با به کارگیری شاخص سرریز دیبولد-یلماز مبتنی بر تجزیه واریانس یک مدل خودرگرسیون برداری با پارامترهای متغیر در طول زمان (TVP-VAR) با استفاده از داده های روزانه به سنجش سرریزهای پویای تلاطمات میان دلار و شاخص سهام 8 صنعت بورسی مشتمل بر «شیمیایی»، «فلزات اساسی»، «فرآورده های نفتی»، «استخراج کانه های فلزی»، «کشاورزی»، «قند و شکر»، «سیمان» و «کاشی و سرامیک» دربازه مهرماه سال 1394 تا مهرماه سال 1402می پردازد. یافته ها حاکی از آن است که اتصالات کل که نماینده ریسک سیستمی شبکه مورد بررسی است در دوره پیش از همه گیری کووید-19 به طور متوسط حدوداً 50 درصد بوده است و دوره بعد از شیوع این بیماری اتصالات درون شبکه بسیار شدیدتر شده و حتی در برخی بازه های زمانی بالغ بر 70 درصد نیز بوده است. بالاترین ریسک منحصر به فرد به متغیر دلار (62/75 درصد) و در مقابل، کمترین ریسک منحصر به فرد به شاخص های صنایع فلزات اساسی (52/34) و کانه های فلزی (59/34) اختصاص دارد. در شبکه مورد بررسی متغیر دلار به طور متوسط از تلاطمات صنایع کالا محور صادراتی به ویژه فلزات اساسی متاثر می شود و صرفاً خالص انتقال دهنده تلاطمات به صنایع کوچک بورسی خصوصاً کاشی و سرامیک بوده است. در این سیستم صنعت فلزات اساسی به عنوان قوی ترین انتقال دهنده تلاطمات شناسایی می شود و صنعت کشاورزی و سرامیک نیز مهم ترین پذیرندگان شوک ها محسوب می شوند.
۴۲.

Ranking of Factors Affecting Currency Crises and Their Implications for the Iranian Economy(مقاله علمی وزارت علوم)

کلیدواژه‌ها: Currency Crisis Bayesian Averaging Factor Ranking Uncertainty Index

حوزه‌های تخصصی:
تعداد بازدید : ۲۱ تعداد دانلود : ۲۹
This research aims to rank the non-breakable factors influencing currency crises in Iran. It analyzes the influential variables using Bayesian averaging methods and seasonal data from 2001 to 2021. Unlike classical methods, Bayesian analysis incorporates uncertainty and prior information in model and parameter selection, providing a more accurate assessment of the significance and impact of each variable on currency crises. By integrating uncertainty into the model, Bayesian techniques enhance the precision of determining key influential variables. The findings indicate that among all the identified influencing variables, nine key variables play a significant role in exchange rate fluctuations. These variables include the export-to-output ratio, exchange rate gap from equilibrium rate, inflation, and the uncertainty index, which are crucial in determining exchange rate movements. Additionally, imbalanced liquidity growth and rising inflation exacerbate pressure on the exchange rate, increasing the likelihood of currency crises. Excessive liquidity expansion, coupled with inflationary pressures, leads to financial instability. This research not only identifies the primary determinants of currency crises but also underscores the necessity for economic policy reforms. The results from the Bayesian model show that variables consistently maintaining their impact despite other factors are recognized as "non-breakable." These non-breakable factors should be prioritized in economic policymaking to ensure financial stability. By considering these critical variables in policy decisions, economic authorities can adopt more effective strategies to prevent currency crises and mitigate adverse economic effects.

پالایش نتایج جستجو

تعداد نتایج در یک صفحه:

درجه علمی

مجله

سال

حوزه تخصصی

زبان