بررسی تاثیر اجزای نقدینگی بر تورم ایران: رویکرد روش‌های میانگین گیری و یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشگاه تبریز

2 دانشگاه زنجان

3 دانشگاه تهران

10.48308/jem.2025.236260.1934

چکیده

سیاست‌های پولی و عوامل مربوط به خلق نقدینگی از مهمترین دلایل ایجاد تورم در اقتصاد است. در فرآیند خلق نقدینگی عوامل مهمی دخیل هستند که بررسی تاثیر هر کدام از اجزای نقدینگی می‌تواند در کنترل تورم و سیاستگذاری اقتصاد کلان بسیار مهم و حائز اهمیت باشد. مطالعه حاضر با استفاده از روش‌های میانگین گیری بیزی اثرات اجزای مختلف نقدینگی بر تورم ایران طی دوره 1360-1400 مورد بررسی قرار گرفته است. برای این منظور، با استفاده از سه روش میانگین گیری بیزی BACE، BAS و BMA عوامل مهم موثر بر تورم شناسایی شده است و سپس با به کارگیری دو روش JMA، MALLOWS مدل تورم تخمین زده شده است. بررسی استحکام نتایج با روش یادگیری ماشین موید یافته های دو متد JMA و MALLOWS می باشد.
نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که از 6 عامل مهم دخیل در خلق نقدینگی، سه عامل بدهی بانک‌ها به بانک مرکزی، حجم پول و انتظارات تورمی مهمترین عوامل موثر در بروز تورم هستند. نتایج تمامی روش‌های مورد استفاده دلالت بر آن دارد که متغیر خالص بدهی دولت به بانک مرکزی اثرات تورمی بسیار کمتری نسبت به 3 عامل یاد شده دارد. همچنین رشد شبه پول به همراه متغیر دارایی‌های خارجی بانک مرکزی اثرات ضد تورمی دارند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Investigating the impact of liquidity components on inflation in Iran: Averaging and machine learning approaches

نویسندگان [English]

  • Mansour Heydari 1
  • Saman Hatamerad 2
  • Elham Nobahar 1
  • sadeq rezaie 3
  • Hossein Asgharpur 1
1 UNIVERSITY OF TABRIZ
2 University of Tabriz
3 UNIVERSITY OF TEHRAN
چکیده [English]

Monetary policies and factors influencing liquidity creation are among the key drivers of inflation in the economy. Various elements play a significant role in the process of liquidity creation, and analyzing the impact of each can greatly aid in controlling inflation and shaping macroeconomic policies. This study examines the effects of different components of liquidity on inflation in Iran during the period 1981-2021, employing Bayesian averaging methods.
Using three Bayesian averaging techniques—BACE, BAS, and BMA—the study identifies the main factors influencing inflation. Subsequently, inflation models are estimated using JMA and MALLOWS methods. Robustness checks, conducted via machine learning techniques, confirm the findings of JMA and MALLOWS.
The results reveal that among the six key factors contributing to liquidity creation, the most significant drivers of inflation are central bank debt owed by commercial banks, the money supply, and inflation expectations. Across all methods employed, the findings indicate that the net debt of the government to the central bank has a far smaller inflationary effect compared to the aforementioned three factors. Additionally, growth in quasi-money and the central bank's foreign assets exhibit anti-inflationary effects.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Inflation
  • monetary base
  • liquidity
  • inflation expectations
  • Bayesian regression