اثرات قیمت انواع حامل‌های انرژی بر تورم تفکیک شده در بخش‌های صنعت و مواد غذایی با استفاده از مدل کوانتایل

نویسندگان

    بابک اولیایی گروه اقتصاد، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
    مرجان دامن کشیده * گروه اقتصاد، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران m.damankeshideh@iau.ac.ir
    آزاده محرابیان گروه اقتصاد، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
    رویا سیفی پور گروه اقتصاد، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

کلمات کلیدی:

تورم, انرژی, بخش مواد غذایی, بخش صنعت, مدل کوانتایل

چکیده

بالا بودن نرخ تورم در اقتصاد ایران، به‌ویژه در دهه اخیر و ناتوانی دولت در مهار آن، موجب شده است تا تورم به‌عنوان یکی از مسائل و مشکلات اصلی اقتصاد ایران شناخته شود. در خصوص هزینه‌‌‌های تورم بحث‌‌‌های فراوانی وجود دارد. بسیاری از اقتصاددانان وجود تورم کم اما مثبت را برای رشد اقتصادی ضروری می‌‌‌دانند؛ اما تورم‌‌‌ بالا می‌‌‌تواند هزینه‌‌‌های سنگینی به رشد اقتصادی تحمیل کند که مهم‌ترین مسیر آن از طریق کاهش سرمایه‌گذاری است. سرمایه‌گذاری هنگامی صورت می‌‌‌پذیرد که چشم‌‌‌انداز روشن و مثبتی برای سودآوری وجود داشته باشد. تورم بالا که نشانه بی‌‌‌ثباتی بازارهاست، این چشم‌‌‌انداز را تیره و تار می‌کند و موجب افزایش عدم‌اطمینان و ریسک سرمایه‌گذاری می‌شود. البته مادامی که تورم قابل پیش‌بینی باشد، یعنی در سطح بلندمدت خود قرار داشته باشد، به نوعی این اثر از میان می‌رود. در این مقاله به موضوع  اثرات قیمت انواع حامل‌های انرژی بر تورم تفکیک شده در بخش‌های صنعت و مواد غذایی با استفاده از مدل کوانتایل پرداخته شده است. جامعه آماری در این تحقیق شامل کشور ایران می‌باشد که با توجه به در دسترس بودن داده ها، برای دوره زمانی 1383-1402 بشکل فصلی در نرم افزار ایویوز و تکنیک اقتصادسنجی چندکی کوانتایل به تجزیه و تحلیل داده‌ها، در کشور ایران پرداخته شده است. چنانچه نتایج و تخمین مدل کوانتایل نشان می‌دهد، در چارک‌های  اول و دوم و سوم؛ قیمت حاملهای انرژی(قیمت نفت کوره و نفت گاز) بر تورم اثر مثبت و معنی داری دارد و در چارک‌ چهارم شدت تأثیرگذاری آن افزایش می‌یابد، به عبارتی شاخص‌های مطالعه در چارک اول (Q25)، دوم (Q50) و سوم (Q75) با تورم در بخش صنعت دارای یک همبستگی زمانی مثبت می‌باشد. سپس با دور شدن مؤلفه‌های تأخر و حرکت به سمت چارک چهارم (Q95)، همبستگی بین شاخص‌های مطالعه و تورم در بخش صنعت افزایش می‌یابد ونتایج و تخمین مدل کوانتایل در بخش مواد غذایی نشان می‌دهد، در چارک‌های (پایین) اول و دوم؛ قیمت حاملهای انرژی(قیمت نفت کوره و نفت گاز) بر تورم اثر مثبت و معنی داری دارد و از چارک‌های سوم و چهارم به بعد شدت تأثیرگذاری آن افزایش می‌یابد، به عبارتی شاخص‌های مطالعه در چارک اول (Q25) و دوم (Q50)، با تورم در بخش مواد غذایی دارای یک همبستگی زمانی مثبت می‌باشد. سپس با دور شدن مؤلفه‌های تأخر و حرکت به سمت چارک سوم (Q75) و چهارم (Q95)، همبستگی بین شاخص‌های مطالعه و تورم در بخش مواد غذایی افزایش می‌یابد.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Ebrahimi, E., Zarei, Z., & Hemmati, M. (2024). Feasibility of Implementing and Deploying Inflation Targeting Regime in Iran's Economy. Scientific Quarterly of Islamic Economics and Banking(46), 95-117.

Ebrahimi, M., Mami Pour, S., & Bani Mashhadi Ali, M. (2018). Investigating the factors affecting energy intensity with an emphasis on the effect of structural breaks in Iran. Quarterly Journal of Economic Research (Sustainable Growth and Development), 19(2), 87-107.

Fakhri, J. H., Brantley, L., & Jeyhun, M. (2018). The Impact of International Trade on CO2 Emissions in Oil Exporting Countries: Territory VS Consumption Emissions Accounting. Energy Economics, 74, 343-350. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2018.06.004

Faqh Majidi, A., & Shahidi, F. (2018). The impact of the stock market index on the industry index, financial index, and macroeconomic variables: Markov switching approach. Quarterly Journal of Applied Economic Theories, 2(5), 1-26.

Guechati, I., & Chami, M. (2021). Impact of Exchange Rate on Economic Growth in Morocco. Revue Française d'Economie et de Gestion, 2, 71-92.

He, Y., & Lin, B. (2019). Investigating environmental Kuznets curve from an energy intensity perspective: Empirical evidence from China. Journal of Cleaner Production, 234, 1013-1022. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.06.121

Huang, J., Lai, Y., & Hu, H. (2020). The effect of technological factors and structural change on China's energy intensity: Evidence from dynamic panel models. China Economic Review, 64, 101518. https://doi.org/10.1016/j.chieco.2020.101518

Huang, J. B., Du, D., & Hao, Y. (2017). The driving forces of the change in China's energy intensity: An empirical research using DEA-Malmquist and spatial panel estimation. Economic Modeling, 65, 40-49. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2017.04.027

Huntington, H., & Liddle, B. (2022). How energy prices shape OECD economic growth: Panel evidence from multiple decades. Energy Economics, 111, 106082. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.106082

Husaini, D. H., & Lean, H. H. (2021). Asymmetric impact of oil price and exchange rate on disaggregation price inflation. Resources Policy, 73, Article 102175. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102175

Iddrisu, A. A., & Alagedide, I. P. (2020). Monetary policy and food inflation in South Africa: A quantile regression analysis. Food Policy, 91. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2019.101816

Iddrisu, A. A., & Alagedide, I. P. (2021). Asymmetry In Food Price Responses to Monetary Policy: A Quantile Regression Approach. SN Bus Econ, 1(52). https://doi.org/10.1007/s43546-021-00056-7

Ismaya, B., & Anugrah, D. F. (2018). Determinant of Food Inflation: The Case of Indonesia. Bulletin of Monetary Economics and Banking, 81-94. https://doi.org/10.21098/bemp.v21i1.926

Khan, M. F. (2021). Impact of Exchange Rate on Economic Growth of Bangladesh. European Journal of Business and Management Research, 6(3), 173-175. https://doi.org/10.24018/ejbmr.2021.6.3.891

Kilian, L., & Zhou, X. (2022). The impact of rising oil prices on US inflation and inflation expectations in 2020-23. Energy Economics, 113, Article 106228. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2022.106228

Mami Pour, S., & Jalali, M. (2017). Investigating the spillover of volatility between energy carrier price indices and different groups of consumer goods and services (using the GARCH BEKK-VAR model). Quarterly Scientific-Research Journal of Applied Economic Studies of Iran, 6(21), 43-73.

Mirai, H., Ismail Nia, A. A., Imamverdi, G., & Damen Keshedeh, M. (2023). The Impact of Fuel Price Gap Reform on Economic Growth in Iran and Selected Countries. Studies in Public Sector Economics, 2(4), 409-426.

Narges, G., & Zandi, F. (2021). The Impact of Global Oil Prices on Economic Growth, Inflation, Unemployment, and Budget Deficit in Iran. Quarterly Journal of Economics and Business Research, 11(21), 23-41.

Nazari, J. (2018). Investigating the effect of oil prices on Iran's economic growth in different oil price regimes: A Markov regime-switching approach Faculty of Economics, Allameh Tabataba'i University]. Tehran.

Nilchi, M., Momenzade, M., & Farhadian, A. (2024). The Relation between Inflation and Inflation Uncertainty in Iran's Economy (Nonparametric Regression Approach and Bounded Innovation Propagation GARCH). Journal of Economics and Modelling, 14(2), 1-35. https://doi.org/10.48308/jem.2024.232380.1848

Pirpour, H., & Samsami Mazra'e Akhound, H. (2025). Evaluating the effect of exchange rate fluctuations on core inflation using the stochastic Mundell-Fleming model and diagnosing the reciprocal relationship between exchange rate fluctuations and inflation deviations in Iran. Quantitative Economics.

Vahrami, V., & Rayej, M. (2018). Welfare effects of gasoline and diesel price shocks: A dynamic panel data approach. Quarterly Scientific Research Journal of Energy Policy and Planning, 4(2), 131-168.

Vida, V., & Majid, R. (2018). Welfare effects of gasoline and diesel price shocks. Dynamic panel data approach. Quarterly Journal of Energy Policy and Planning, 4(11), 131-168.

Yavari, K., Nasrullahi, M., Mehrgan, N., & Najjarzadeh, R. (2016). Designing an early warning system for currency crises in Iran: A logistic regression approach. Economic Research(1), 18-214.

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۳/۰۳/۲۳

ارسال

۱۴۰۲/۱۱/۲۶

بازنگری

۱۴۰۳/۰۲/۱۳

پذیرش

۱۴۰۳/۰۲/۲۰

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

اولیایی ب. .، دامن کشیده م.، محرابیان آ. .، و سیفی پور ر. . (1403). اثرات قیمت انواع حامل‌های انرژی بر تورم تفکیک شده در بخش‌های صنعت و مواد غذایی با استفاده از مدل کوانتایل. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 2(1)، 68-82. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/150

مقالات مشابه

1-10 از 63

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.

مقالات بیشتر خوانده شده از همین نویسنده