ORIGINAL_ARTICLE
Examining the Persistence of Real Exchange Rate Misalignment in Iran
Exchange rate, as a measure of a nation's currency against the currencies of other countries indicates the economic condition of the country at international level. Deviation from the equilibrium real exchange rate is due to the creation misalignment. Studies on the exchange rate and its impact on macroeconomic variables indicate that the misalignment or real exchange rate deviation from equilibrium path has a negative impact on macroeconomic variables. In this study, persistence in real exchange rate misalignment during the period 1978-2013 has been studied in Iran. For this reason First Equilibrium real exchange rate equation using Johansen cointegrationmethod was estimated. Then, using the Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average model (ARFIMA) and Exact Maximum Likelihood (EML) method persistence of real exchange rate misalignment is determined. Persistence Test results showed that the degree of integration real exchange rate misalignment is equal to 0.42, indicating the persistence of the real exchange rate misalignment in Iran.
https://ecoj.tabrizu.ac.ir/article_4754_7b05857bfecf2dd7ffdf52eb2634ac42.pdf
2016-02-20
1
22
Persistence of real exchange rate misalignment
Equilibrium real exchange rate
Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average model
Amir Mansoor
Tehranchian
m.tehranchian@umz.ac.ir
1
Associated Professor of Economics, Mazandaran University
AUTHOR
Roozbeh
Balounejad Nouri
roozbeh_noury@yahoo.com
2
Assistance Professor of Economics, Khatam University
LEAD_AUTHOR
1. ایزدی، حمید رضا، و ایزدی، مریم (1390). اثرات تغییرات نرخ ارز بر ارزش افزوده بخش صنعت با استفاده ازمدل کوتانی. .مجله تحقیقات اقتصادی، 11، 1، 25-59.
1
2. برقندان، ابوالقاسم، و نجفی، بهاالدین (1389). اثر انحراف نرخ ارز بر شاخص حمایت از تولیدکننده بخش کشاورزی در ایران.تحقیقات اقتصادى ایران، سال 2، 1، 1-15.
2
3. حسینی، روزبه (1378). تخمین نرخ ارز واقعی تعادلی :بررسی تعادل و نامیزانی در نرخ ارز. پایان نامه کارشناسی ارشد موسسه عالی پژوهش در برنامه ریزی و توسعه.
3
4. حسینی، سیدصفدر، گیلانپور، امید و ایروانی، سمانه (1389). اثر انحراف نرخ ارز بر شاخصهاى حمایت از تولیدکنندگان گندم. اقتصاد و توسعه کشاورزی، 6 ، 1، 393-403.
4
5. عسگری، منوچهر، و توفیقی، حمید (1388). شناسایی عوامل مؤثر بر نامیزانی نرخ ارز و تأثیر آن بر رشد اقتصادی در ایران. پژوهشنامه اقتصادی، 4 ،2، 223-246.
5
6. مردان تبار، حسام (1389). آیا انحراف در نرخ ارز حقیقی در ایران پدیدهای ماندگار است؟. پایان نامهی کارشناسی ارشد، دانشگاه شریف.
6
7. مهرآرا، محسن (1385). برآورد نرخ ارز حقیقی تعادلی در اقتصاد ایران. پژوهشنامه اقتصادی، 7، 2، 167-208.
7
1. Aflouk, N., & Mazier, J. (2013). Exchange rate misalignments and economic growth: A threshold panel approach. Economics Bulletin,33(2), 1333-1347.
8
2. Agostinelli, C., & Bisaglia, L. (2010). ARFIMA processes and outliers: a weighted likelihood approach. Journal of Applied Statistics, 37, 1569-1584.
9
3. Amano, R.A., & van Norden, S. (1995). Terms of trade and real exchange rates: the Canadian evidence. Journal of International Money and Finance, 14(1), 83-104.
10
4. Baillie, R., Chung, C., and Tieslau, M. (1996). Analyzing inflation by the fractionally integrated ARFIMA-GARCH model. Journal of Applied Econometrics, 11, 23-40.
11
5. Bouakez, H., Guillard, M., & Roulleau-Pasdeloup, J. (2014). Public investment, time to build, and the zero lower bound. Cahiers de recherche 1402, CIRPEE.
12
6. Bouzahzah, M., & Bachar, R. (2014). Exchange rate policy in Morocco and persistence of real exchange rate misalignments. International Journal of Economics and Financial Issues, 4(1), 122-134.
13
7. Brunner, D. & Hess, G. (1993). Are higher levels of inflation less predictable? a statedependentconditional heteroskedasticityapproach. Journal of Business and Economic Statistics, 11, 187-197.
14
8. Burkart, O., & Coudert, V. (2002). Leading indicators of currency crises for emerging countries. Emerging Markets Review, 3(2), 107-133.
15
9. Bussière, M., & Fratzscher, M. (2006). Towards a new early warning system of financial crises. Journal of International Money and Finance, 25(6), 953–73.
16
10. Calvo, G., & Reinhart, M.(2002). Fear of floating.The Quarterly Journal of Economics, 117(2), 379-408.
17
11. Couharde, C., & Sallenave, A. (2013). How does currency misalignments’ threshold affect economicGrowth? Journal of Macroeconomics, 36, 106-120.
18
12. Coudert, V., Couharde, C., & Mignon, V. (2013). On currency misalignments within the Euro area. Review of International Economics, 21(1), 35-48.
19
13. Coudert, V., Couharde, C., & Mignon, V. (2015). On the impact of volatility on the real exchange rate – terms of trade nexus: revisiting commodity currencies. International Money and Finance, 58, 110-127.
20
14. Dagdeviren, S., Binatli, O., & Sohrabji, N. (2012). Misalignment under different exchange rate regimes: the case of Turkey. International Economics, 130, 81-98.
21
15. Dooley, M., Folkes-Landau, D., & Garber, P.(2004). The U.S. current account deficit and economic development: collateral for a total return swap. Working Paper 10727, National Bureau of Economic Research, Cambridge.
22
16. Edwards, S. (1988). Exchange rate misalignment in developing countries. Baltimore: Johns Hopkins University Press.
23
17. Edwards, S. (2011). Exchange rates in emerging countries: eleven empirical regularities from Latin America and East Asia. National Bureau of Economic Research. Working paper, 17074.
24
18. Engle, C. (2010). Exchange rate policies. BIS Papers chapters, in: Bank for International Settlements (Ed.). The international financial crisis and policy challenges in Asia and the Pacific, 52, 229-250.
25
19. Freund, C., & Pierola, M. (2012). Export surges. Journal of Development Economy, 97(2), 387–95.
26
20. Giannellis, N., & Koukouritakis, M. (2013). Exchange rate misalignment and inflation rate persistence: Evidence from Latin American countries. International Review of Economics & Finance, 25(3), 202-218.
27
21. Goldberg, L.S. (2009). Exchange rates and foreign direct investment. Princeton Encyclopedia World Economy, 1, 393–6.
28
22. Granger, C., & Joyeux, R. (1980). An introduction to long memory time series and fractional differencing. Journal of Time Series Analysis, 10, 15–29.
29
23. Hamilton, J. (1994). Time series analysis. Princeton University Press.
30
24. Harms, P., & Kretschmann, M. (2009). Words, deeds and outcomes: a survey on the growth effects of exchange rate regimes. Journal of Economic Surveys, 23(1), 139-164.
31
25. Henry, M., & Zaffaroni, P. (2002). The long range dependence paradigm for macroeconomics and finance. In P. Doukhan, G. Oppenheim and M. Taqqu (ed). Long range dependence: Theory and applications. Birkhauser: Boston.
32
26. Hurst, H. E. (1951). Long term storage capacity of reservoirs. Trans. Am. Soc. Eng. 116: 770–799.
33
27. Hoffmann, M. (2007). Fixed versus flexible exchange rates: evidence from developing countries. Economica, 74, 425–49.
34
28. Holtemoller, O., & Mallick, S. (2013). Exchange rate regime, real misalignment and currency crises. Economic Modelling, 34, 5-14.
35
29. Hosking, J. (1981). Fractional differencing. Journal of Econometrica, 68,165-176.
36
30. Kaminsky, L., & Reinhart, M.(1996).The twin crises: the causes of bankingand balance of payments problems. American Economic Review, 89(3), 473-500.
37
31. Kandilov, I.T., & Leblebicioglu, A. (2011). The impact of exchange rate volatility on plant level investment: evidence from Colombia. Journal of Development Economics, 94(2), 220–30.
38
32. MacDonald, R., & Vieira, R. (2010). A panel data investigation of real exchange rate misalignment and growth. CESifo Working Paper Series 3061, CESifo Group Munich.
39
33. Montiel, P., & Hinkle, L. (1999). Exchange rate misalignment: an overview in exchange rate misalignment: concepts and measurement for developing countries. A World Bank research publication. Washington, DC.
40
34. Musyoki, D., Pokhariyal, G., & Pundo, M. (2014). The impact of real exchange rate misalignment on economicgrowth; Kenyan evidence. Research Journal of Finance and Accounting. 5(8). 18-30.
41
35. Nouira, R., & Sekkat. K. (2015).What determines the extent of real exchange rate misalignment in developing countries? International Economics,141, 135–151.
42
36. Ravn, M., Schmitt-Grohe, S., & Uribe, M. (2012). Consumption, government spending and the real exchange rate. Journal of Monetary Economics, 59, 215-234.
43
37. Robinson, P. M. (2003). Time series with long memory. Oxford University Press.
44
38. Sallenave, A. (2010). Real exchange rate misalignments and economic performance for the G20 countries. Economie Internationale, 121, 59-80.
45
39. Samuelson, P. A. (1964). Theoretical notes on trade problems. Review of Economics and Statistics, 46 (2), 145–154.
46
40. Sowell, F.(1992). Maximum likelihood estimation of stationary univariate fractionally integrated time series models.Journal of Econometrics, 53, 165-188.
47
41. Terra, C., & Vahia, A.L. (2008). A note on Purchasing Power Parity and the choice of price index. Revista Brasileira de Economia, 62(1), 95-102.
48
42. Terra, C., & Valladares, F. (2010). Real exchange rate misalignments. International Review of Economics and Finance, 19, 119-144.
49
ORIGINAL_ARTICLE
The Effect of Government Size and Good Governance on Energy Consumption Intensity: A Case Study of OPEC Countries
Due to affluence of oil and its low price in OPEC countries, energy consumption in these countries is higher than world standards. So, Management of demand side of energy and offering solutions to decrease the energy consumption have been economists’ and policy makers’ concern in energy field. The government is one of the major institutions that affect energy consumption management. Hence, this paper investigates the nonlinear effect of government size and good governance on energy consumption intensity in OPEC countries during 2002-2011 using the panel smooth transition regression (PSTR) and the variables such as industrial value added and population are used as control variables. The results show that hypothesis of linear relationship between government size, good governance and energy consumption intensity is rejected and suggested model has two regimes with one threshold level. In the first regime, the government size, good governance and population have significant and negative effect and industrial value added has significant and positive effect on energy consumption intensity. In the second regime, after the threshold level, government size and industrial value added have significant and positive effect, and population and good governance have significant and negative effect on energy consumption intensity.
https://ecoj.tabrizu.ac.ir/article_4751_f8e6c20c5b0ff5ef5acbda1b425d83ca.pdf
2016-02-20
23
48
Energy Consumption Intensity
Government Size
Good Governance
PSTR
Kiumars
Shahbazi
k.shahbazi@urmia.ac.ir
1
Associate Professor of Economics, Urmia University
LEAD_AUTHOR
Samad
Hekmati Farid
s.hekmati@urmia.ac.ir
2
Assistant Professor of Economics, Urmia University
AUTHOR
Hadi
Rezaei
rezaei82@yahoo.com
3
MA Student of Economics, Urmia University
AUTHOR
1. اصغرپور، حسین، سلمانی، بهزاد، و ابراهیمی، سعید (1391). تحلیل تجربی تأثیر مخارج دولت بر مصرف خصوصی در ایران. فصلنامه تحقیقات توسعه اقتصادی، 8، 105-132.
1
2. امیرمعینی، مهران (1388). سیاستگذاری انرژی در ایران. پژوهشکده تحقیقات استراتژیک،-گروه-پژوهشی-اقتصاد، کد گزارش: 6-88-5-4.
2
3. اقبالی، علیرضا، گسکری، ریحانه، و مرادی، مهدیس (1394). بررسی شدت مصرف انرژی در کشورهای نفتی و غیرنفتی. تحقیقات اقتصادی، 50 (1)، 20-1.
3
4. فلاحی، فیروز، و منتظری، جلال (1393). اندازه دولت و رشد اقتصادی در ایران: آزمون وجود منحنی آرمی با استفاده از مدل رگرسیون انتقال ملایم. فصلنامه پژوهشها و سیاستهای اقتصادی، ۲۲ (۶۹)، 150-131.
4
5. سامتی، مرتضی، رنجبر، همایون، و محسنی فضیلت (1390). تحلیل تأثیر شاخصهای حکمرانی خوب بر شاخص توسعه انسانی مطالعه موردی: کشورهای جنوب شرقی آسیا (ASEAN). فصلنامه پژوهشهای رشد و توسعه اقتصادی، 1(4)، 223-183.
5
6. سخنور، محمد، و مهرگان، نادر (1392). اندازه بهینه دولت و بهرهوری آن در کشورهای صادر کننده نفت. دوفصلنامه پژوهشهای مالیه اسلامی، 1(1)، 64-51.
6
7. شریفیرنانی، حسین، هنرور، نغمه، و محمدی، مرتضی (1391). بررسی اثرات بلند مدت حذف یارانه حاملهای انرژی بر تولید و تورم. نشریه انرژی ایران، 1، 80-59.
7
8. عزیزی، مهشید، کاظمی، شهاب، و حیدری بیوکی، طاهره (1391). تحلیل آثار تورمی اصلاح قیمت حامل های انرژی در مبحث هدفمندی یارانه ها با رویکرد مدیریت اقتصاد. اولین کنفرانس بینالمللی نفت، گاز، پتروشیمی و نیروگاهی، تهران.
8
9. مداح، مجید، و عبدالهی، مریم (1391). اثر کیفیت نهادها بر آلودگی محیط زیست در چارچوب منحنی کوزنتس با استفاده از الگوهای پانل دیتا ایستا و پویا. پژوهشنامه اقتصاد انرژی ایران.2(5)، 186-171.
9
10. محمدی، تیمور، پژویان، جمشید، و عباس زاده، شیما (1390). تأثیر حذف یارانه انرژی بر تولید ناخالص ملی در ایران. فصلنامه اقتصاد کاربردی، 2(4)، 24-1.
10
11. ملکی، رضا (1383). بررسی رابطه علیت بین مصرف انرژی و تولید داخلی در ایران. فصلنامه برنامهریزی و بودجه، 9(6)،۸۱-۱۲۱.
11
12. محنت فر، یوسف (1394). بررسی اثر مخارج دولت بر سرمایهگذاری خصوصی در ایران. فصلنامه نظریههای کاربردی اقتصاد، 2(9)، 162-143.
12
13. مهرگان، نادر، و قربانی محمود (1388). تقاضای کوتاه مدت و بلندمدت بنزین در بخش حمل و نقل. فصلنامه پژوهشنامه حمل و نقل، 6(4)، 379-367.
13
14. مهرآرا، محسن، ابریشمی، حمید، و سبحانیان محمدهادی (1390). اثرات غیرخطی رشد اقتصادی بر رشد مصرف انرژی در کشورهای عضو اوپک و کشورهای بریک. فصلنامه پژوهشهای اقتصادی ایران، 16(49)، 204-177.
14
15. یارمحمدیان، ناصر، صادقی، بهروز، و معینی، شهرام (1393). تخمین اثر جایگزینی جبری و حمایتی در اقتصاد ایران با استفاده از الگوی خودتوضیحی با وقفههای گسترده. دوفصلنامه علمی- تخصصی اقتصاد توسعه و برنامه ریزی، 3(2)، 78-61.
15
Afonso, Antonio, & Jalles, Tovar Joao (2011). Economic performance and government size. ΕΧΒ working paper series, No1399
16
Afonso, A., Schuknecht, L., & Tanzi, V. (2005). Public sector efficiency: an international comparison. Public choice, 123(3-4), 321-347.
17
Akinlo, A.E. (2008). Energy consumption and economic growth: Evidence from 11 Sub-Sahara African countries. Energy Economics, 30, 2391–2400.
18
Chaitanya, Krishana, V. K. (2007). Rapid economic growth and industrialization in India, China & Brazil: at what cost? William Davidson institute working paper, number 897.
19
Charap, Joshua, Ribeiro, da Silva, & Rodriguez, Pedro (2013). Energy subsidies and energy consumption. IMF working paper, international monetary fund, WP, 13,112.
20
Charap, J., Ribeiro, da Silva, & Rodriguez, P. (2012). Fuel subsidies and energy consumption, a cross-country analysis in Kuwait. Selected issues and statistical appendix. chapter 3 (Washington: International monetary fund).
21
Colletaz, G., & Hurin, C. (2006). Threshold effects of public capital productivity: an international panel smooth transition approach. Working paper, 102006, LEO, Université d’Orléans, 1-39.
22
Gitahi, Njuru, Ombuki, Charles, Stephen, & Wawire, Nelson (2014). Impact of government expenditure on private investment in Kenya. Research journal of economics, 2(8), 1-19.
23
Gonzalez, Andres, Teräsvirta, Timo, & van Dijk, Dick, (2005). Panel smooth transition regression models. No 604, SSE/EFI working paper series in economics and finance, Stockholm school of economics, http://EconPapers.repec.org/RePEc:hhs:hastef:0604.
24
Glasure, Yong U. (2002). Energy and national income in Korea, further evidence on the role of omitted variables. Energy economics, 24, 355-365.
25
Guseh, James S. (1997). Government size and economic growth in developing countries: A political-economy framework. Journal of macroeconomics, 19 (1), 175-192.
26
Im, K.S., Pesaran, M.H, & Shin, Y (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of econometrics, 115(1), 53-74.
27
Jefferson, Michael (2006). Sustainable energy development: performance and prospects. Renewable energy, 31, 571–582.
28
Jollands, N., & Ellis, M. (2009). Energy efficiency governance–an emerging priority. European Council for an energy-efficient economy. ECEEE, Nice.
29
Kofi Adom, Philp (2015). Determinants of energy intensity in South Africa: testing for structural effects in parameters. energy, 89, 334-346.
30
Lele, U., Klousia-Marquis, M., & Goswami, S. (2013). Good governance for food, water and energy security. Aquatic procedia, 1, 44 - 63.
31
Leito, Alexandra (2010). Corruption and environmental Kuznets curve: empirical evidence for sulfur. Ecological economics, 69, 229-238.
32
Liao, Hua, Ying, Fan, & Wei, Yi-Ming (2007). What induced China’s energy intensity to fluctuate?, Energy Policy, 35, 4640-4649.
33
Luukkonen, R.I. (1988). Testing linearity against smooth transition autoregressive models. Biometrika, 75, 491-499.
34
Limaye, D.R., Heffner, G., & Sarkar, A. (2008). An analytical compendium of institutional frameworks for energy efficiency implementation. Energy sector management assistance program (ESMAP), formal report, 331, 08.
35
Lu, Ming-Jie, Lin Lawell, C. Y., & Chen, Song (2015). The effects of-energy-policies-on-energy-consumption-in-China. Working paper, University of California at Davis. URL:http://www.des.ucdavis.edu/faculty/Lin/China_energy_policy_consumption_paper.pdf.
36
Mehrara, Mohsen (2007). Energy consumption and economic growth: The case of oil exporting countries. Energy policy, 35, 2939-2945.
37
Nguyen-Van, Phu (2010). Energy consumption and income: A semi parametric panel data analysis. Energy economics, 32, 557-563.
38
Peker, Nuriye Say, & Yucel, Muzaffer (2006). Energy consumption and CO2 emissions in Turkey: Empirical analysis and future projection based on an economic growth. Energy policy, 34, 3870–3876.
39
Prasad, Biman C. (2003). Institutional economics and economic development: The theory of property rights, economic development, good governance and the environment. International journal of social economics, 30 (6), 741 - 762.
40
Shahidan, Shaari, & Rahim, Hafizah (2013). Relationship among population, energy consumption and economic growth in Malaysia. The international journal of social sciences, 13 (1), 39-45.
41
Silah, Bukhari M.S., & Al-Sheikh, Hamad M.H. (2012). Income, price and government expenditure elasticities of oil in the GCCC. International journal of energy economics and policy, 2(4), 333-341.
42
Stefanov, Ruslan, Nikolova, Valentina, & Dyulgerov, Assen (2011). Energy and good governance in Bulgaria trends and policy option. Center for the study of democracy, ISBN 978-954-477-167-6.
43
Tamazian, A. & Rao, B. (2010). Do economic, financial and development matter for environmental degradation? Evidence from transitional economies. Energy Economics, 32, 137-145.
44
Terasvirta, T. (1998). Modeling economic relationships with smooth transition regression. Handbook of applied economic statistics, Dekker New York, 507-55.
45
USAID: energy, democracy, governance, and conflict management. U.S. agency-for-international-development. URL: http://www.energyandsecurity.com/educationalmateria.html
46
Wang ss, Zhou, D.Q., & Zhou P. (2011). CO2 emissions, energy consumption and economic growth in China. Energy policy, 39, 4870–4875
47
York, Richard (2007). Demographic trends and energy consumption in European Union Nations. Social science research, 36, 855–872.
48
Yuxiang, Karl, & Zhong chang, Chen (2010). Government expenditure and energy intensity in China. Energy policy, 38, 691–694.
49
Xiang, Zhong Zhang (2003). Why did the energy intensity fall in China’s industrial sector in the 1990s? The relative importance of structural change and intensity change. Energy economics, 25, 625–638.
50
ORIGINAL_ARTICLE
Decomposing Influencing Factors of Energy Consumption Changes in the Iranian Industrial Subsectors:
The Comparison of Laspeyres and Divisia Methods
Due to an impressive increase in energy consumption, awareness about energy consumption process and factors influencing it, can help the policies of energy saving and efficient use of it. The industry sector as one of the link factors among other economic sectors in the community, has a determining role in the energy consumption and its efficiency .Accordingly, in this study by using two general methods of analysis of indicator (Laspeyers and Divisia), changes in energy consumption during the period 2000-2011 in the industrial sub-sectors of Iran are analyzed into three components: activity effect, structural effect and the effect of energy intensity. Comparison of methods of index analysis indicates that the results of analysis of the factors affecting changes in energy consumption by AMDI, LMDI and GFI methods are almost the same and they analyzed it completely. While there is a considerable difference between the results of Laspeyers index and real values and it leads to the creation of the remainder. The results suggest that in all four mentioned methods, the main cause of energy consumption increasing is changes of activity effect and in contrast, the most important factor of reducing energy consumption is changes in energy intensity and changes of structural effects have a little impact on energy consumption’s increasing.
https://ecoj.tabrizu.ac.ir/article_4767_d451eec0e6428d5bcc1276cf8903f85d.pdf
2016-02-20
49
70
Index Decomposition analysis
Laspeyers index
Divisia index
energy consumption
Industrial subsectors
Iran
Mohsen
Pourebadollahan Covich
mohsen_p51@hotmail.com
1
Associate Professor of Economics, University of Tabriz
LEAD_AUTHOR
Hossein
Panahi
panahi@tabrizu.ac.ir
2
Associate Professor of Economics, University of Tabriz
AUTHOR
Shahriyar
Shahbazy Homonlo
shahbay.sh1989@gmail.com
3
MA of Economics, University of Tabriz
AUTHOR
Khadijeh
Salehi Abar
salehi_kh90@yahoo.com
4
MA of Economics, University of Tabriz
AUTHOR
1. باصری، بیژن، درخشانیان، شهاب، و شفیعی، سعیده (1389). بررسی سیاستهای بهینهسازی مصرف انرژی با استفاده از روش مجزاسازی انرژی (مطالعه موردی شرکتهای پگاه فارس، تهران و اصفهان). فصلنامه مطالعات اقتصاد انرژی، سال هفتم، 25، 141- 113.
1
2. بهبودی، داود، مهین اصلانی نیا، نسیم، و سجودی، سکینه (1389). تجزیه شدتانرژیوبررسیعواملمؤثربرآندراقتصاد ایران. فصلنامه مطالعات اقتصاد انرژی، سال هفتم، شماره 26، صص 130-105.
2
3. توانا نجار، امیر، و فیضی، مهدی (1393). بررسی عوامل موثر بر تغییرات مصرف فراوردههای نفتی در بخش خانگی ایران (1390- 1375). دهمین همایش بینالمللی انرژی.
3
4. پورعبادالهان کویچ، محسن، برقی اسگویی، محمد مهدی، صادقی، سید کمال، و قاسمی، ایرج (1393). تجزیه عوامل موثر بر انتشار دیاکسیدکربن در زیربخشهای صنعتی با استفاده از روش LMDI. فصلنامهمطالعاتاقتصادیکاربردیایران، سال سوم، 9، 131-115.
4
5. خلیلی عراقی، منصور، شرزهای، غلامعلی، و برخورداری، سجاد (1391). تحلیل تجزیه انتشار دیاکسیدکربن ناشی از مصرف انرژی در ایران. نشریه محیط شناسی، سال سی وهشتم،۶1، 104- 93.
5
6. دفتر برنامهریزی انرژی وزارت نیرو، "ترازنامه انرژی" سالهای 1391 – 1379.
6
7. قلیزاده، علیاکبر و براتی، جواد (1391). تحلیل عوامل موثر بر مصرف انرژی خانگی و برق مصرفی خانوار در ایران: با تاکید بر بهرهوری انرژی. فصلنامه اقتصاد و تجارت نوین، 25 و 26، 167- 145.
7
8. گودرزیراد، رضا (1388). بررسی علل تغییر در مصرف انرژی بخش صنعت ایران با استفاده از روش تجزیه. فصلنامه انرژی ایران، سال دوازدهم، 3، 79.
8
9. مرکز آمار ایران، نتایج آمارگیری از کارگاههای صنعتی ده نفر کارکن و بیشتر، سالهای 1391 – 1379.
9
10. موسسه مطالعات بینالمللی انرژی "ترازنامه هیدروکربوری کشور" 1388
10
Ang, B., and N. Liu (2007). Energy decomposition analysis: IEA model versus other methods. Energy Policy, 35 (3), 1426–1432.
11
Ang, B. W. (2004). Decomposition analysis for policymaking in energy: Which is the preferred method?. Energy Policy, 32 (9), 1131–1139.
12
Ang, B. W., and F. Zhang (2000). A survey of index decomposition analysis in energy and environmentalstudies. Energy Economics, 25 (12), 1149-1176.
13
Ediger, V. Ş., and O. Huvaz (2006). Examining the sectoral energy use inTurkish economy (1980–2000) with the help of decomposition analysis. Energy Conversion and Management, 47 (6), 732-745.
14
Hoekstra, R., and J. C. J. M. van der Bergh (2003). Comparing structural decomposition analysis and index. Energy Economics, 25 (1), 39–64.
15
Su, B., H. C. Huang, B. W. Ang, and P. Zhou (2010). Input–output analysis of CO2 emissions embodied in trade: The effects of sector aggregation. Energy economics, 32 (1), 166–175.
16
Unander, F., I. Ettestol, M. Tinga, and L. Schipper (2004). Residential energy use: An international perspective on long-term trends in Denmark, Norway and Sweden. Energy Policy, 32 (12), 1395-1404.
17
Wood, R., and M. Lenzen (2006). Zero-value problems of the logarithmic mean divisia index decomposition method. Energy Policy, 34 (12), 1326-1331.
18
Zhao, X., N. Li, and C. Ma (2012). Residential energy consumption in urban China: A decompositionanalysis. Energy Policy, 41 (C), 644–653.
19
ORIGINAL_ARTICLE
Introducing an Early Warning System of Exchange Rate Volatility in Iranian Exchange Market: Markov Switching GARCH Method
Forecasting exchange rate volatility is important step in exchange market policy making to avoid high volatility of exchange rate. Exchange rate volatility is important because it is an index of investment uncertainty in each economy. The aim of this paper is introducing an Early Warning System (EWS) of high volatility of exchange rate in Iranian exchange market. Therefore, by estimation a Markov switching GARCH model, exchange rate volatility has been modeled. In this paper, the daily data of market exchange rate during 25thOrdibehesht 1385 until 21thTir 1394 has been used. With estimation of this model, transition matrix of probabilities of high and low volatility regimes has been calculated. By using this matrix, probabilities of high and low volatility regimes in Iranian Exchange Market have been calculated for future horizons so, it is possible to achieve a suitable model for forecasting high volatility of exchange rate regime in Iranian Exchange rate Market. The results of this system indicate that the probability of staying in high volatility exchange rate regime, the probability of transition from high to low volatility, the probability of transition from low to high volatility and the probability of staying in low volatility exchange rate regime are 0.14, 0.03, 0.86 and 0.97 respectively.
https://ecoj.tabrizu.ac.ir/article_4760_fba3918759ab7e170de252545c5c5af1.pdf
2016-02-20
71
92
Early Warning System
Exchange market volatility
Markov Switching GARCH
Mohebalah
Motahari
moheb_m_2000@yahoo.com
1
PhD Student of Economics, Ferdowsi University of Mashhad
LEAD_AUTHOR
Mohammad Reza
Lotfali Pour
lotfalipour@um.ac.ir
2
Professor of Economics, Ferdowsi University of Mashhad
AUTHOR
Mohammad Taher
Ahmadi Shadmehri
shadmhri@um.ac.ir
3
Associate Professor of Economics, Ferdowsi University of Mashhad
AUTHOR
1. ابراهیمی، ایلناز، و حسین توکلیان (1391). طراحی یک سامانه هشداردهی زودهنگام بحرانهای ارزی در ایران با استفاده از رویکرد مارکوف سوئیچینگ. بیست و دومین همایش سالانه سیاستهای پولی و ارزی، تهران، پژوهشکده پولی و بانکی.
1
2. ابونوری، اسمعیل، و عرفانی، علیرضا (1387). الگوی چرخشی مارکف و پیشبینی احتمال بحران نقدینگی در کشورهای عضو اوپک. مجله پژوهشنامه اقتصادی وزارت امور اقتصادی و دارایی، 30، 153-174.
2
3. خاشعی، مهدی، و بیجاری، مهدی (1386). بهکارگیری مدل میانگین متحرک خودرگرسیون انباشته فازی به منظور پیشبینی نرخ ارز. مجله استقلال، سال 26، 2، 67-75.
3
4. طیبی، سیدکمیل، موحدنیا، ناصر، و کاظمینی، معصومه (1387). بکارگیری شبکههای عصبی مصنوعی در پیشبینی متغیرهای اقتصادی و مقایسه آن با روشهای اقتصادسنجی: پیشبینی روند نرخ ارز در ایران. مجله علمی پژوهشی شریف، 43، 99-104.
4
5. رستمزاده، مهدی (1390). ارزیابی مدلهای تعیین نرخ ارز با استفاده از الگوریتم ژنتیک (مطالعه موردی ایران و اتحادیه اروپا). رساله دکترای علوم اقتصادی، دانشگاه مازندران.
5
6. مرزبان، حسین، اکبریان، رضا، و جواهری، بهنام (1384). یک مقایسه بین مدلهای اقتصاد سنجی ساختاری، سری زمانی و شبکه عصبی برای پیش بینی نرخ ارز. تحقیقات اقتصادی، تابستان 1384، 69، 181-216.
6
7. نادمی، یونس (1392). مدلسازی نوسانات بازدهی بازار سهام تهران با روش مارکوف سوئیچینگ گارچ. رساله دکترای علوم اقتصادی دانشگاه مازندران.
7
Anh, P. T. H. (2015). Early warning system of currency crisis based on exchange market pressure: The case of Vietnam. Available at SSRN 2595608.
8
Armstrong, J. S. (2001). Principles of forecasting: A handbook for researchers and practitioners (Vol. 30). Springer.
9
Candelon, B., Dumitrescu, E. I., & Hurlin, C. (2014). Currency crisis early warning systems: Why they should be dynamic. International Journal of Forecasting, 30(4), 1016-1029.
10
Christofides, C., Eicher, T. S., & Papageorgiou, C. (2016). Did established early warning signals predict the 2008 Crises?. European Economic Review, 81, 103-114.
11
Comelli, F. (2014). Comparing parametric and non‐parametric early warning systems for currency crises in emerging market economies. Review of International Economics, 22(4), 700-721.
12
Edison, Hali (2001). Do indicators of financial crises work? An evaluation of an early warning system. FRB International Finance Discussion Paper, 675.
13
Granger, C. W. J. (1980). Forecasting in business and economics (Vol. 2). New York: Academic Press.
14
Glosten, L.R., Jagannathan, R. & Runkle, D.E. (1993). On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks. Journal of Finance, 48, 1779– 1801.
15
Hamilton, J. D (1989). A new approach to the economic analysis of non-stationary time series and the business cycle. Econometrica, 57, 357-384.
16
Hamilton, J.D. (1994). Time series analysis. Princeton University Press, Princeton, New Jersey.
17
Kaminsky, Graciela, Saul Lizondo, and Carmen M. Reinhart (1998). Leading indicators of currency crises, Staff Papers-International Monetary Fund, 1-48.
18
Klaassen, F. (2002). Improving GARCH volatility forecasts with regime-switching GARCH. Empirical Economics, 27, 363-394.
19
Lang, M., & Schmidt, P. G. (2016). The early warnings of banking crises: nteraction of broad liquidity and demand deposits. Journal of International Money and Finance, 61, 1-29.
20
Mark, N.C. (2000). International macroeconomics and finance, Oxford: Blackwell Publishers, 71.
21
Marcucci, J. (2005). Forecasting stock market volatility with regime-switching GARCH models. Studies in Nonlinear Dynamics & Econometrics, 9(4), 1-55.
22
Moosa, I. A. (2000). Exchange rate forecasting, techniques and Applications.Macmillan Business, London, 1(1), 31-39.
23
Neely, C. J. (1997). Technical analysis in the foreign exchange market: A Layman´s guide. Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 79, 23-38.
24
Obstfeld, M., & Rogoff, K. (2000). New directions for stochastic Open economy models. Journal of International Economics, 50(2), 117−53.
25
ORIGINAL_ARTICLE
Determining the Stock Optimal Portfolio using Value at Risk
The main objective of this study is determination of food industry companies’ stocks optimal portfolio in Tehran stock market. For this purpose, weekly stock prices of the companies has been used over the period of 2008-2012. We calculated VaR using parametric method for stocks and selected the optimal portfolio of stocks. Optimization portfolio is done to minimize portfolio VaR determined according to expected returns through non-linear programming.Results show that greater weight in the optimal portfolio belongs to stocks that have greater expected return and less VaR. A sensitivity analysis with respect to the confidence level shows that the optimal portfolio does not change when the level is changed. Confidence level increasing only increased portfolio value at risk without changing the optimal portfolio weights.
https://ecoj.tabrizu.ac.ir/article_4738_7826523db441a9758a38f35042481b8e.pdf
2017-02-19
93
118
Stock optimal portfolio
Value at Risk
Food industry companies
Tehran stock market
Hossein
Asgharpur
asgharpurh@gmail.com
1
Associate Professor of Economics, University of Tabriz
AUTHOR
Ali
Rezazadeh
a.rezazadeh@urmia.ac.com
2
Assistant Professor of Economics, Urmia University
LEAD_AUTHOR
1. پیکارجو، کامبیز، و حسینپور، بدریه (1389). اندازهگیری ارزش در معرض ریسک در شرکتهای بیمه با استفاده از مدل GARCH. صنعت بیمه، 25(4)، 33-58.
1
2. خلیلی عراقی، مریم، و یکه زارع، امیر (1389). برآورد ریسک بازار صنایع بورس اوراق بهادار تهران بر مبنای ارزش در معرض خطر (VaR). مطالعات مالی، 7، 47-72.
2
3. خیابانی، ناصر، و ساروقی، مریم (1390). ارزشگذاری برآورد VaR بر اساس مدلهای خانواده ARCH (مطالعه موضوعی برای بازار اوراق بهادار تهران). فصلنامه پژوهشهای اقتصادی ایران، 47، 53-73.
3
4. رستمیان، فروغ، و حاجی بابایی، فاطمه (1388). اندازهگیری ریسک نقدینگی بانک با استفاده از مدل ارزش در معرض خطر (مطالعه موردی: بانک سامان). پژوهشنامه حسابداری مالی و حسابرسی، 3، 175-198.
4
5. رهنمای رودپشتی، فریدون، و میرغفاری، سیدرضا (1392)، ارزیابی عملکرد پرتفوی در بورس اوراق بهادار تهران: کاربرد ارزش در معرض خطر (Value at Risk). مجله مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار، 17، 1-21.
5
6. شاهمرادی، اصغر، و زنگنه، محمد (1386). محاسبه ارزش در معرض خطر برای شاخصهای عمده بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از روش پارامتریک. مجله تحقیقات اقتصادی، 79، 121-149.
6
7. طالبنیا، قدرتاله، و فتحی، مریم (1389). ارزیابی مقایسهای انتخاب پرتفوی بهینه سهام در بورس اوراق بهادار تهران از طریق مدلهای مارکویتز و ارزش در معرض خطر. مجله مطالعات مالی، 6، 71-94.
7
8. کریمی، مریم (1386). بهینهسازی پرتفوی با استفاده از مدل ارزش در معرض خطر VaR در بورس اوراق بهادار تهران. پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشکده علوم اجتماعی و اقتصادی، دانشگاه الزهرا، تهران.
8
9. کشاورز حداد، غلامرضا، و صمدی، باقر (1388). برآورد و پیش بینی تلاطم بازدهی در بازار سهام تهران و مقایسه دقت روشها در تخمین ارزش در معرض خطر: کاربردی از مدلهای خانواده FIGARCH. مجله تحقیقات اقتصادی، 86، 193-235.
9
10. محمدی، شاپور، راعی، رضا، و فیضآباد، آرش (1387). محاسبه ارزش در معرض خطر پارامتریک با استفاده از مدلهای ناهمسانی واریانس شرطی در بورس اوراق بهادار تهران. مجله تحقیقات مالی، 25، 109-124.
10
11. مدرس، احمد، و محمدی استخری، نازنین (1386). انتخاب یک سبد سهام از بین سهام شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل بهینه-سازی الگوریتم ژنتیک. مجله توسعه و سرمایه، 1(1)، 71-92.
11
12. مهدیزاده، صابر، و ثابت، پریسا (1391). انتخاب سبد سرمایهی بورسی صندوق بازنشستگی شرکت نفت با استفاده از مدلهای مارکویتز و VaR. سومین کنفرانس ریاضیات مالی و کاربردها، بهمن 1391، دانشگاه سمنان، سمنان.
12
Abad, P. & Benito, S. (2009). A Detailed Comparison of Value at Risk in International Stock Exchanges. Fundacion De Las Cajas De Ahorros, Documento De Trabajo (452/2009), 1-45.
13
Alexander, G.J. & Baptistab, A.M. (2002). Economic implications of using a Mean-Var model for portfolio selection: A comparision with Mean- Variance analysis. Journal of Economic Dynamics & Control, 26, 1159-1193.
14
Bo, D. (2001). Value at Risk. National university of Singapore, Department of Mathematical.
15
Costello, A., Asem, E. & Gradner, E. (2008). Comparison of historically simulated VaR: Evidence from oil prices. Energy Economics, 30(5), 2154-2166.
16
Dockery, E. & Efentakis, M. (2008). An Empirical Comparison of Alternative Models in Estimating Value-at-Risk: Evidence and Application from the LSE. Int. J. Monetary Economics and Finance, 1(2), 201-218.
17
Dowd, K., Blake, D. & Cairns, A. (2003). Long-term value at risk. Discussion paper: UBS Pensions Series 017, 468, Financial Markets Group, London School of Economics and Political Science, London, UK.
18
Engelbrecht, R. (2003). A Comparison of Value-at-Risk Methods for Portfolios Consisting of Interest Rate Swaps and FRAs. Master Thesis, University of the Wiewatersrand.
19
Estrada, J. (2007). Mean- semivariance behavior: Downside risk and capital asset pricing. International Review of Economics and Finance, 16, 169-185.
20
Gordon, J. A. & Baptista, A. M. (2001). Economic Implication of Using a Mean-VaR Model for Portfolio Selection: A Comparison with Mean-Variance Analysis. Journal of Economics Dynamic & Control, 26(8), 1159-1193.
21
Huang, Y.C. & Lin, B. J. (2004). Value at Risk analysis for Taiwan stock index futures: Fat tails and conditional asymmetries in return innovations. Review of Quantitative Finance and Accounting, 22, 79-95.
22
Hung, J. C., Lee, M. C. & Liu, H. C. (2007). Estimation of Value-at-Risk for Energy Commodities via fat-tailed GARCH Models. Energy Economics, 30(3), 1173-1191.
23
Li, J. & Xu, M. (2013). Optimal Dynamic Portfolio with Mean-CVaR Criterion. Risks, 1(3), 119-147.
24
Mir mohammadi sadrabadi, M., Moinaddin, M. & Nayebzadeh, S. (2013). Determining the optimal portfolio in Iran stock exchange by value at risk approach. Journal of basic and applied scientific research, 3(3), 813-820.
25
Mohamed, A. R. (2005). Would students t-GARCH improve VaR estimates?. Master Thesis, University of Jyvaskyla, Finland.
26
Nieto, M.R. & Ruiz, E. (2010). Bootstrap prediction intervals for VaR and ES in the context of GARCH models. Working Paper, Statistics and Econometrics Series 14, Universidad Carlos 3 de Madrid, 10-28.
27
Soni, V. (2005). A Comparison of Value-at-Risk Methods for Portfolios Consisting of Interest Rate Swaps in the Indian Market under the GARCH Framework. Credence Analytics (I) Pvt. Ltd., 1-46.
28
Wu, P. T. & Shieh, S. J. (2007). Value at Risk Analysis for Long-term Interest Rate Futures: Fat-tail and Long Memory in Return Innovations. Journal of Empirical Finance, 14(2), 248-259.
29
Yu, X., Sun. H. & Chen, G. (2011). The Optimal Portfolio Model Based on Mean-CVaR. Journal of Mathematical Finance, 1, 132-134.
30
ORIGINAL_ARTICLE
Design of Early Warning System for Predicting Exposure to Failure Time of Banks
The collapse and failure of a bank could have devastating consequences to the entire banking system and widespread repercussion effect on other banks and the economy as a whole. The main objective of this paper is to design an early warning system for predicting failure time of banks by type of ownership and investigating the effects of the leading indicators in predicting bankruptcy of the Iran's banks using Kaplan-Meier model and Cox hazard model in survival analysis framework. For this purpose, banks financial statement over the period of 2001-2014 were used. The study showed that the survival of Iranian banks Influenced by 13 leading variable that banking supervisors can use these indices for identifying high-risk banks. The results have shown that private banks have been less shelf life and the cost indices, credit risk and liquidity risk are the most important factors affecting the time of bank’s insolvency.
https://ecoj.tabrizu.ac.ir/article_4737_b04bcb2342fa2763b2cae028071b3e1b.pdf
2017-02-19
119
144
Kaplan-Meier
Cox hazard model
Survival analysis
Insolvency
Early Warning System
Azam
Ahmadyan
azam_ahmadyan@yahoo.com
1
Researcher in Monetary and Banking Research Institute of Iran
LEAD_AUTHOR
1. احمدیان، اعظم (1393)، پایگاه دادهای شاخصهای سلامت شبکه بانکی کشور. پژوهشکده پولی و بانکی.
1
2. صورت مالی بانکهای کشور، مؤسسه عالی بانکداری ایران(1380-1393).
2
3
Abiola A, Babajide,. Felicia O, Olokoyo, and Folasade B, Adegboye,. (2015). Predicting bank failure in Nigeria using Survival Analysis Approach. Journal of South African Business Research, 2015(2015), 1-17.
4
Almanidis, P., and Sickles, R,. (2012). Banking crises, early warning models, and efficiency. Economics Department of Economics Rice University, Texas .
5
Anderson, H. (2008). Failure prediction of Norwegian banks: A Logit Approach. Norwegian: Financial Market Department of Norges Bank.
6
Bartels, B. (2006). Advances in duration modeling: the Ohio state university department of political science. The Ohio State University Department of Political Science: The Political Research Lab Statistics Corner Archive.
7
Betz, F,. Oprica, S,. Peltonen, T. A., and Sarlin, P,. (2013). Predecting distress in European banks. European Central Bank: WP: 1597.
8
Cole, R,. and Wu, Q,. (2010). Is Hazard or Probit more accurate in predicting financial distress? Evidence from U. S. bank failures. MPRA : 24688.
9
Cole, R. A., and Gunther, J.W. (1995). Separating the Likelihood ans timing of bank failure. Journal of Banking & Finance, 19(6), 1073-1089.
10
Cox, D. R. (1972). Regression models and Life-Tables. Journal of Royal Statistical Society, 34(2), 187-220.
11
Hanweck, G. A. (1977). Predicting bank failure. Board of Governors of the Federal Reserve System: Research Paper in Banking and Financial Economics, Financial Studies Section, Devision of Research and Statistics.
12
Lane, W.R., S.W. Looney and J.W. Wansley,.1986.An application of the Cox proportional Hazards Model to bank failure, Journal of Banking and Finance, 1986, pp. 511-531.
13
Li, Xiaofei,. Escalante, Cesar L,. Epperson, James E. (2014),. Agricultural banking and bank failures of the Late 2000s financial crisis: A Survival analysis using Cox proportional Hazard Model. Southern Agricultural Economics Association (SAEA) Annual Meeting, Dallas, Texas, 1-4 February 2014.
14
Jactiani, J., Kolari, J., Lemieux, C., Shin, H., (2003). Early warning models for bank supervision: Simpler could be better. Federal Reserve Bank of Chicago Economic Perspectives. 27, 49-60.
15
Kauffman, R. J., and Wang, B. (2001). New buyers arrival under dynamic pricing market microstructure: The Case of Group-Buying Discounts of the Internet. Journal of Management Information Systems, 18(2).
16
Okezie, A. C. (2011). Capital ratio as predictors of distress: A Case study of The Nigerian banking system. Global Journal of Human Social Science, 11(3).
17
Sales, A. S., Eduarda, M,. (2007). Explaining bank failures in Brazil: Micro, Macro and Contagion effects (1994-1998). Brazil: Central Bank of Brazil, WP:147.
18
Wheelock DC and PW Wilson (1995). Explaining bank failures: Deposit Insurance, Regulation, and Efficiency. Review of Economics and Statistics, 77(4): 689-700.
19
ORIGINAL_ARTICLE
Determinants of CO2 Emissions in Developing Countries using Bayesian Econometric Approach
The attention to sustainable development and the necessity of environmental protection, and also the adverse effects of environmental pollution on development and quality of life all over the world, have made the environmental protection a major concern of economic officials. For this reason, over the recent decades an extensive literature has been devoted to improve environmental quality and its determinants. Therefore, economic analysts have focused on these issues more than before. In this regard, to know the effects of air pollution determinants can contribute economic officials to reduce pollution. This study attempted to investigate the effects of some variables on CO2 (as one of the most important air pollution indicators) in developing countries during 1992-2014 using Bayesian econometrics approach and applying Bayesian Model Averaging (BMA). Finally, according to the theoretical and empirical evidence, it is found that Environmental Kuznets’ hypothesized inverted U-shaped relationship between economic growth and environmental quality is supported by data. The findings of the study also showed that energy consumption, electricity consumption, and the variables related to industrialization have positive and almost important relationship with CO2 emissions. Against, literacy rate and income inequality have negative effects on CO2 emissions.
https://ecoj.tabrizu.ac.ir/article_4755_7dc5ddd2e4b14ec88886e3f4a01a01d5.pdf
2016-02-20
145
168
Pollution
CO2 emissions
Environment
Environmental Kuznets Curve (EKC)
Bayesian Model Averaging (BMA)
Alireza
Tamizi
al_tamizi@yahoo.com
1
Assistant Professor of Economics, Payam Noor University
AUTHOR
امامی میبدی، علی، خورسندی، مرتضی، و مرشدی، بهنام (1393). بررسی عوامل مؤثر بر تخریب محیط زیست با استفاده از شاخص آلودگی آب: مطالعه موردی ایران. مطالعات اقتصادی کاربردی ایران. سال چهارم، 13، 84-69.
1
بهبودی، داود، فلاحی، فیروز، و برقی گلعذانی، اسماعیل (1389). عوامل اقتصادی اجتماعی موثر بر انتشار سرانه دی اکسید کربن در ایران. تحقیقات اقتصادی، 90، 17-1.
2
حسینی نسب، ابراهیم، و پایکاری، سمیه (1391). بررسی تأثیر رشد اقتصادی و آزادسازی تجاری بر آلودگی محیط زیست. دو ماهنامه بررسی مسائل و سیاستهای اقتصادی، 9 و 10، 82-61.
3
دلفان، محبوبه (1391). آزمون فرضیه پناهگاه آلودگی از سوی کشورهای عضو گروه جی 8 به کشورهای عضو گروه دی 8 با استفاده از داده های پانل. پایاننامهی کارشناسی ارشد، دانشگاه علامه طباطبایی، دانشکده اقتصاد.
4
شیریجیان، محمد. (1388). تأثیر هزینههای بهداشتی و سرمایه انسانی بر رشد اقتصادی کشورهای منتخب. پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشگاه تهران، دانشکده اقتصاد.
5
صادقی، حسین، و سعادت، رحمان (1383). رشد جمعیت، رشد اقتصادی و اثرات زیست محیطی در ایران (یک تحلیل علی). تحقیقات اقتصادی، سال 9، 36، 180-169.
6
صالح، ایرج، جهانگرد، حلیمه، رفیعی، حامد، و امیرنژاد، حمید (1390). بررسی اثر متغیرهای کلان اقتصادی بر آلودگی آب در ایران. مهندسی آبیاری و آب، 6، 65-58.
7
فطرس، محمد حسن، و نسرین دوست، میثم (1388). بررسی رابطه آلودگی هوا، آلودگی آب، مصرف انرژی و رشد اقتصادی در ایران: 83-1359. مطالعات اقتصاد انرژی، سال ششم، 21، 135-113.
8
فلاحی، فیروز، و حکمتی فرید، صمد (1392). بررسی عوامل موثر بر میزان انتشار گاز دی اکسیدکربن در استان های کشور (رهیافت داده-های تابلویی). اقتصاد انرژی ایران، سال دوم، 6، 150-129.
9
محمدزاده، پرویز، و اکبری، اکرم (1391). آزمون فرضیه زیست محیطی کوزنتس در کشورهای منطقهMENA (کاربرد اقتصاد سنجی فضایی). اولین همایش بین المللی اقتصاد سنجی، روشها و کاربردها، شهریور 1391.
10
واثقی، الهه، و اسماعیلی، عبدالکریم (1388). بررسی عوامل تعیینکنندة انتشار گاز CO2 در ایران(کاربرد نظریة زیستمحیطی کوزنتس). محیط شناسی، دوره 35، 52، 110-99.
11
Akbostancı, E., Türüt-Aşık, S., and Tunç, Gİ. (2009). The relationship between income and environment in Turkey: is there an environmental Kuznets curve? Energy Policy, 37, 861–867.
12
Allam, S., Rehman, S., and Butt M. S. (2011). Trade liberalization, environmental degradation and sustainable development in Pakistan. European Journal of Social Sciences, 19, 84-96.
13
Antweiler, W., Copeland, B. R., and Taylor, M.S. (2001). Is free trade good for the environment? American Economic Review, 91 (4), 877–908.
14
Apergis, N. (2016). Environmental Kuznets curves: new evidence on both panel and country-level CO2 emissions. Energy Economics, 54, 263-271
15
Borghesi, S. (2000). Income inequality and the environmental Kuznets curve. Fondazione Eni Enrico Mattei, Italy, Nota di Lavoro 83.2000.
16
Cole, M. A. (2004). Trade, the pollution haven hypothesis and the environmental Kuznets curve: examining the linkages. Ecological Economics, 48, 71–81.
17
Cole, M. A., Elliott, R. J. R., and Fredriksson, P. G. (2006). Endogenous pollution havens: does FDI influence environmental regulations? Scandinavian Journal of Economics, 108 (1), 157–178.
18
Copeland, B. R., and Taylor M.S. (2005). Free trade and global warming: a trade theory view of the Kyoto Protocol, Journal of Environmental Economics and Management, 49 (2), 205-234.
19
Cropper, M., and Griffiths, Ch. (1994). The interaction of population growth and environmental quality. American Economic Review Papers and Proceedings, 84 (2), 250–54.
20
Dincer, I. (1999). Environmental Impacts of Energy. Energy Policy, 27, 845-854.
21
Gassebner, M., Gaston, N., and Lamla, M. J. (2008). Relief for the environment? The importance of an increasingly unimportant industrial sector. Economic Inquiry, 46 (2), 160–178.
22
Grossman, G. M., and Krueger, A. B. (1991). Environmental impacts of a North American free trade agreement. National Bureau of Economic Research Working Paper 3914, NBER, Cambridge MA.
23
Hettige, H., Mani, M., and Wheeler, D. (2000). Industrial pollution in economic development: the environmental Kuznets curve revisited. Journal of Development Economics, 62, 445–476.
24
Hoeting, Jennifer A., Madigan, D., Raftery, Adrian E., and Volinsky, Chris T. (1999). Bayesian Model Averaging: a tutorial. Statistical Science, 14 (4), 382–417.
25
Holtz-Eakin, D., and Selden, T. M. (1995). Stoking the fires? CO2 emissions and economic growth. Journal of Public Economics, 57, 85-101.
26
Jeffreys, H. (1961). Theory of probability, 3rd Ed. London: Oxford University Press.
27
Klick, J. (2002). Autocrats and the environment or it's easy being green. Working Paper Series 02-16. George Mason University.
28
Koop, G. (2003). Bayesian econometrics, John Wiley & Sons Ltd, England.
29
Kuznets, S. (1955). Economic growth and income inequality. American Economic Review, 45 (1), 1-28.
30
Kuznets, S. (1963). Quantitative aspects of the economic growth of nations, economic development and cultural change. University of Chicago Press, Chicago.
31
Lamla, M. J. (2009). Long-run determinants of pollution: a robustness analysis. Ecological Economics, 69, 135-144.
32
Leamer, Edward E. (1978). Specification searches. New York: John Wiley and Sons.
33
Lipset, S. M. (1959). Some social requisites of democracy: economic development and political legitimacy. American Political Science Review, 53, 69–105.
34
McAusland, C. (2003). Voting for pollution policy: the importance of income inequality and openness to trade. Journal of International Economics, 61 (2), 425–451.
35
Neff, J.C., Townsend, A. R., Gleixner, G., Lehman, S. J., Turnbull, J., and Bowman, W. D. (2002). Variable effects of nitrogen additions on the stability and turnover of soil carbon. Nature, 419, 915–917.
36
Neumayer, E. (2003). Are left-wing party strength and corporatism good for the environment? evidence from panel analysis of air pollution in OECD countries. Ecological Economics, 45, 203–220.
37
Sala-i-Martin, X., Gernot, D., and Ronald I. M., (2004). Determinants of long-term growth: a bayesian averaging of classical estimates (BACE) approach. The Amerivan Economic Review, 94 (4), 813-835.
38
Selden, T. M., and Song, D. (1994). Environmental quality and development: Is there a Kuznets curve for air pollution? Journal of Environmental Economics and Environmental Management, 27, 147-162.
39
Shafik, N. (1994). Economic development and environmental quality: an econometric analysis. Oxford Economic Papers, 46, 757-773.
40
Sharma, S. S. (2011). Determinants of carbon dioxide emissions: empirical evidence from 69 countries. Applied Energy, 88, 376-382.
41
Shim, J. H. (2006). The reform of energy subsides for the enhancement of Marine sustainability, case of South Korea. University of Delaware.
42
Stolyarova, E. (2013) Carbon dioxide emissions, economic growth and energy mix: empirical evidence from 93 countries. Climate Economics Chair, Working Paper.
43
Tol, S. J. R., Pacala, S. W., and Socolow, R. (2006). Understanding long-term energy use and carbon dioxide emissions in the USA, Humborg University.
44
Torras, M. and Boyce, J. K. (1998). Income, inequality, and pollution: a reassessment of the environmental Kuznets curve. Ecological Economics, 25, 147–160.
45
York, J. C., Madigan, D., Heuch, I. I., and Lie, R. T. (1995). Birth defects registered by double sampling: a bayesian approach incorporating covariates and model uncertainty. Applied Statistics, 44 (2), 227–242.
46
ORIGINAL_ARTICLE
Coordination of Methodology and Subject in Economics: A Philosophical Approach for Islamic Economics
In this paper, by examining the proportion of "subject" and "method" in the conventional economics, a path for theory building in the Islamic economics from a philosophical perspective has been shown. For this purpose, by showing the position of "subject" of every science, opinion of economists on the subject of economics is investigated. In this paper we show that the "subject" of economics is “action of rational economic man”. Thus, all issues, economic theories and schools should logically be based on. Then by showing the relationship between the conventional method of theory building – means of mathematical approach and the subject of conventional economics- Nature of the subject of economics, within the framework of Islamic philosophy has been re-reading. The basic result of this paper is that Islamic approach to economics in addition to the "explanation", has a normative and prescriptive recommendations as well; this approach, comes from an Islamic perspective in the realm of "subject" of the economics.
https://ecoj.tabrizu.ac.ir/article_4750_fffa6177cf531ee1f775a988582df6b6.pdf
2016-02-20
169
197
Subject of economics
Method of conventional economics
Islamic economics
method of Islamic economics
Ataollah
Rafiei Atani
rafieiatani@iust.ac.ir
1
Assistant Professor of Economics, Iran University of Science and Technology
LEAD_AUTHOR
ابراهیمى دینانى، غلامحسین (1365). قواعد کلى فلسفى در فلسفۀ اسلامى. ج 1. تهران: مؤسسه مطالعات و تحقیقات فرهنگى.
1
افلاطون (1372). مجموعه آثار افلاطون. ج 1. ترجمۀ محمد حسن لطفى و رضا کاویانى. تهران: شرکت سهامى خوارزمى.
2
بلیکی، نورمن (1391). پارادایمهای تحقیق در علوم انسانی. ترجمۀ سید حمیدرضا حسینی. قم: پژوهشگاه حوزه و دانشگاه.
3
پور فرج، علیرضا (1387). طراحی مدل علمی براساس مبانی و پارادایمهای اقتصاد اسلامی. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 32، 140-123.
4
تفضلی، فریدون (1386). اقتصاد کلان. تهران: نی.
5
جعفری، محمد تقی (2537). ترجمه و تفسیر نهج البلاغه. ج 1. تهران. دفتر نشر فرهنگ اسلامی.
6
رجایی، سید کاظم (1389). تقاضای سازگار با مبانی و ارزشهای اسلامی. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 40، 56-29.
7
زرقاء، انس (1382). روششناسی علم اقتصاد اسلامی. ترجمۀ ناصر جهانیان و علیاصغر هادوینیا. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 10، 124-113.
8
سیاسی، علیاکبر (1350). منطق و فلسفه. تهران: طبع و نشر کتابهای درسی ایران.
9
شوقی دنیا، احمد (1382). نظریهپردازی در اقتصاد اسلامی. ترجمۀ خداداد جلالی. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 12، 146-131.
10
صدر، سید محمد باقر (1408ق). اقتصادنا. قم: المجمع العالمی للشهید صدر.
11
طباطبایی، سید محمد حسین (1362). نهایۀ الحکمه. قم: جامعۀ مدرسین حوزۀ علمیۀ قم.
12
طباطبایی، سید محمدحسین (1389). اصول فلسفه و روش رئالیسم. جلد 1. صدرا.
13
طبیبیان، محمد (1387). اقتصاد خرد پیشرفته. تهران: پیشرو.
14
فرامرز قراملکى، احد (1383). اصول و فنون پژوهش. قم: مؤسسۀ حوزه و دانشگاه.
15
کهف، منذر (1385). علم اقتصاد اسلامی، تعریف و روش. ترجمۀ سید حسین میرمعزی. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 23، 186-157.
16
لفت ویچ، ریچارد (1387). سیستم قیمتها. ترجمۀ میرنظام سجادی. تهران: دانشگاه علامه طباطبایی.
17
مطهری، مرتضی (1354). سیری در نهج البلاغه. تهران: صدرا.
18
مطهری، مرتضی (1358). جامعه و تاریخ. قم: انتشارات اسلامی.
19
مطهری، مرتضی (1366). تکامل اجتماعی انسان. تهران: صدرا.
20
مطهری، مرتضی (1370). فطرت. تهران: صدرا. .
21
مطهری، مرتضی (1372). آزادی معنوی. تهران: صدرا.
22
مطهری، مرتضی (1373). گفتارهای معنوی. تهران: صدرا.
23
مطهری، مرتضی (1375). مجموعه آثار شهید مطهرى. ج 6. تهران: صدرا.
24
مطهری، مرتضی (1384). انسان کامل. تهران: صدرا.
25
مطهری، مرتضی (1389). اصول فلسفه و روش رئالیسم. جلد 1و2و3. تهران: صدرا.
26
مکارم شیرازی، ناصر (1416ق). انوار الاصول. الجزء الاول. قم: نسل جوان.
27
ملاصدرا، صدرالمتألهین (1368). اسفار اربعه. قم: مصطفوى.
28
موسوی خمینی، روح الله (1377). شرح حدیث جنود عقل و جهل. تهران: مؤسسۀ تنظیم و نشر آثار امام خمینی.
29
موسوی خمینی، روح الله (1379/الف). الطلب و الاراده. تهران: مؤسسۀ تنظیم و نشر آثار امام خمینی.
30
موسوی خمینی، روح الله (1379/ب). صحیفۀ امام خمینی. جلد 22. تهران: مؤسسۀ تنظیم و نشر آثار امام خمینی.
31
موسوی خمینی، روح الله (1381). تقریرات فلسفه امام خمینی. تهران: مؤسسۀ تنظیم و نشر آثار امام خمینی.
32
موسوی خمینی، روح الله (1387). توحید از دیدگاه امام خمینی. جلد 2. تهران: مؤسسۀ تنظیم و نشر آثار امام خمینی.
33
موریس و فیلیپس (1384). تحلیل اقتصادی. ج 1. ترجمۀ دکتر کمیجانی. تهران: دانشگاه تهران.
34
میرمعزی، سید حسین (1383/الف). نظریۀ رفتار تولیدکننده و تقاضای کار در اقتصاد اسلامی. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 13، 134-103.
35
میرمعزی، سید حسین (1383/ب). عرضۀ نیروی کار در اقتصاد اسلامی. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 14، 38-14.
36
میرمعزی، سید حسین (1383/ج). تعادل در بازار کار و استخراج عرضۀ کل در اقتصاد اسلامی. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 15، 30-9
37
میرمعزی، سید حسین (1386). موضوع علم اقتصاد اسلامی. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 28، 35-7.
38
نظرپور، محمدتقی (1384). آزمونهای تجربی در اقتصاد و کاربرد آن در اقتصاد اسلامی. فصلنامۀ اقتصاد اسلامی، 7، 44-11.
39
هاروی، جک (1389) اقتصاد جدید، ترجمه محمد باقر نوبخت و فرید نوبخت. تهران: کمیل.
40
هندرسون و کوانت (1387). اقتصاد خرد. ترجمۀ مرتضی قرهباغیان و جمشید پژویان. تهران: دفتر نشر فرهنگ اسلامی.
41
مینی و پیرو (1375) فلسفه و اقتصاد. ترجمۀ مرتضی نصرت و حسین راغفر. تهران: انتشارات علمی و فرهنگی.
42
Arrow, K. J. (1963). Social choice and individual values. New York: Wiley.
43
Arrow, K. J. (1959). Rational choice functions and orderings. Economica, 26(102), 121-127
44
Friedman, M. (1953). The methodology of positive economics. In M. Friedman, Essays in Positive Economics. Chicago: Chicago University Press.
45
Jevons, H. S. (1965). The theory of political economy. London: Macmillan.
46
Marshall, A. (1890). Principles of political economy. New York: Macmillan.
47
Mele, A. R., & Rawling, P. (2004). Introduction: aspects of rationality.
48
Menger, C. (1981). Principles of economics. Ludwig von Mises Institute.
49
Mill, John Stuart. (1967). On the Definition of Political Economy and on the Method of Investigation Proper to It. In Essays on Some Unsettled Questions of Political Economy, 1824–1845. Toronto: University of Toronto Press.
50
Robbins, L. (1933). An Essay on the Nature and Significance of Economic Science. London: Macmillan.
51
Rothschild, E. (2002). Economic sentiments: Adam Smith, Condorcet and the Enlightenment. Cambridge Mass.: Harvard University Press.
52
Samuelson, P. A. (1947). Foundations of economic analysis. Cambridge: Harvard University Press.
53
Samuelson, P. A., & Temin, P. (1976). Economics. New York: McGraw-Hill.
54
Say, J. B., & Prinsep, C. R. (1821). A Treatise on Political Economy: Longman, Hurst, Rees, Orme, and Brown.
55
Simon, H. A. (2000). Bounded rationality in social science: Today and tomorrow. Mind & Society, 1(1), 25-39.
56
Simon, H. A. (1955). A behavioral model of rational choice. The quarterly journal of economics, 99-118.
57
Whately, R. (1831). Introductory lectures on political economy, being part of a course delivered in Easter term, 1831. London: B. Fellowes.
58
Wicksell, K. (1967). Lectures on political economy (Vol. 1). Ludwig von Mises Institute.
59
Stigler, G. J. (1942). The theory of competitive price. New York: Macmillan.
60