دانش سرمایه‌گذاری

دانش سرمایه‌گذاری

پیش‌بینی بحران‌های ارزی با ترکیب شاخص فشار بازار ارز و شبکه عصبی مصنوعی: (بازه زمانی 1400-1370 و پیش‌بینی خارج از نمونه از سال1400تا 1402)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مدیریت مالی، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
2 گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت،واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
3 گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت، واحد تهران مرکزی، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
10.22034/jik.2025.78526.4757
چکیده
نوسانات شدید نرخ ارز موجب تحمیل زیان‌های قابل توجه به بنگاه‌های اقتصادی شده است، از این‌رو پیش‌بینی بحران‌های ارزی به‌منظور اتخاذ تصمیمات به‌موقع و کاهش تبعات ناشی از شوک‌های ارزی از اهمیت بالایی برخوردار است. در این پژوهش، با استفاده از داده‌های فصلی بازه زمانی فصل اول 1370 تا فصل دوم 1400، بحران‌های ارزی در اقتصاد ایران شناسایی و وقوع بحران‌های خارج از نمونه (از فصل سوم 1400 تا پایان 1402) پیش‌بینی شده است.
در تحقیق پیش‌رو ابتدا از طریق شاخص فشار بحران‌های ارزی 1374، 1390، 1391، 1397 و 1399 شناسایی و سپس با محاسبه خطاهای نوع اول و دوم(آلفا و بتا) متغیرهای هدایتگر، متغیرهای هدایتگر نهایی انتخاب شده است. در نهایت با ورود متغیر‌های هدایتگر نهایی به شبکه عصبی، شاخص فشار بر بازار ارز ترسیم و بحران ارزی سال 1402پیش‌‌بینی شده است.
بر اساس نتایج مدل، شاخص فشار بازار ارز در سال 1400 از حدود آستانه‌ای بالاتر نخواهد رفت؛ اما در ماه‌های پایانی سال 1401 و ماه‌های ابتدایی سال 1402 از حدود آستانه‌ای بالاتر خواهد رفت که نشان‌دهنده وقوع بحران ارزی در این دوره است. مطالعه تطبیقی نتایج مدل با داده‌های واقعی حاکی از افزایش بالغ بر 100درصدی نرخ ارز در بازار در اواخر سال 1401تا ابتدای سال 1402می‌باشد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Predicting Currency Crises by Combining the Exchange Market Pressure Index and Artificial Neural Networks: (Time Period 1991-2021 and Out-of-Sample Forecasting from 2022 to 2023)

نویسندگان English

abbas keshvari 1
Gholamreza Zomorodian 2
mirfeyz fallah shams liyalestani 3
1 Department of Financial Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
2 Department of Financial Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
3 Department of Financial Management, Central Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
چکیده English

Severe exchange rate fluctuations have caused significant losses to economic enterprises, so predicting currency crises is of great importance in order to make timely decisions and reduce the consequences of currency shocks. In this study, using seasonal data from the first quarter of 1991 to the second quarter of 2021, currency crises in the Iranian economy have been identified and the occurrence of out-of-sample crises (from the third quarter of 2022 to the end of 2023) has been predicted.
In the present study, first, the currency crises 1995, 2011, 2012, 2018 and 20209 were identified through the pressure index, and then the final guiding variables were selected by calculating the first and second type errors (alpha and beta) of the guiding variables. Finally, by entering the final guiding variables into the neural network, the pressure index on the foreign exchange market and the currency crisis of 2023 have been predicted.
Based on the model results, the pressure index on the foreign exchange market in 2021 will not exceed a threshold; but in the final months of 2022 and the early months of 2023 it will exceed a threshold, indicating the occurrence of a currency crisis in this period. A comparative study of the model results with real data indicates an increase of more than 100% in the exchange rate in the market from late 2022 to early 2023.

1.       ابراهیمی، ایلناز، و توکلیان حسین. (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.
2.       اربابی، فرزین (1397). پیش‌بینی تلاطم بازدهی سکه طلا در بازار دارایی‌های مالی، فصلنامه اقتصاد مالی، سال دوازدهم، شماره43، صص192-179
3.       پور عبادالهیان کوچ، محسن. اصغرپور، حسین. فالحی، فیروز. ستار رستمی، همت.(1397)، اندازهگیری شکنندگی سیستم بانکی ایران بر اساس شاخص BSFI، فصلنامه اقتصاد مالی، شماره 45.
4.       دیزجی، منیژه. آهنگر گرگری، محدثه.(1394)، تاثیر توسعه مالی بر توزیع درآمد در کشورهای توسعهیافته و در حال توسعه، فصلنامه اقتصاد مالی، شماره41.
5.       سلمانی، بهزاد، اصغرپور، حسین، و کلامی، محمد. (1398). طراحی یک الگوی هشداردهنده زودهنگام بحران‌های ارزی در ایران: رویکردهای لاجیت و مارکوف سوئیچینگ خودرگرسیون برداری. اقتصاد و تجارت نوین، 14(3): 124-97.
6.       طیبی، سید کمیل، و نصیری، نرگس. (1400). ارزیابی ارتباط بین بحران ارزی و شاخص کنترل سرمایه به‌منظور طراحی الگویی هشدار دهنده زودهنگام بحران ارزی. پژوهش­های اقتصادی ایران.
7.       علوی رضوی، سید یحیی، شهبازی نجفعلی، و احدی، محمدحسین. (1399). واکاوی مهم­ترین عوامل مؤثر بر بحران ارزی سال 1397. فصلنامه آفاق امنیت، 13(48): 76-51.
8.       کلامی، محمد، و سلمانی، بهزاد، و اصغرپور، حسین. (1398). بررسی عوامل مؤثر بر شاخص بحران ارزی تعدیل شده در ایران: رویکرد رگرسیون لاجیت. اقتصاد مقداری (بررسی‌های اقتصادی)، 16(4): 67-43.
9.       صمصامی، حسین، و  پناهی، محمدسعید، و علوی، سید طالب. (1402). منشاء بحران های ارزی براساس نسل های بحران ارزی و ارائه توصیه سیاستی با رهیافت اقتصاد مقاومتی. معرفت اقتصاد اسلامی، 14(2): 68-43.
10.   نصرالهی، محمد، و یاوری، کاظم، و نجارزاده، رضا، و مهرگان، نادر. (1396). طراحی یک سیستم هشدار زودهنگام بحران‌های ارزی در ایران: رویکرد رگرسیون لجستیک. تحقیقات اقتصادی، 52(1): 214-187.
11.   نصیری، نرگس، طیبی، سیدکمیل، شجری، هوشنگ، واعظ برزانی، محمد. (1399). الگوسازی عوامل هشداردهنده زودهنگام بحران ارزی تحت نظام‌های ارزی متفاوت. فصلنامه پژوهش­ها و سیاست­های اقتصادی. ۲۸ (۹۶) :۱۲۰-۹۱.
12.   نمکی, علی , عیوضلو, رضا , فلاح پور, سعید و رامتین نیا, شاهین . (1403). طراحی و توسعه یک سیستم هشدار زودهنگام(EWS) مبتنی بر یادگیری ماشین جهت پیش‌بینی رویدادهای بحرانی جهانی بازارهای سهام دانش سرمایه‌گذاری 15(57), 187-222. doi: 10.30495/jik.2024.77168.4481.
13.  Al-Assaf, G. (2017). An early warning system for currency crisis: comparative study for the case of Jordan and Egypt. Journal of economics and financial issues, 7(3), 43-50.
14.  Ari, A., & Cergibozan, R. (2018). Currency crises in Turkey: An empirical assessment. Research in International Business and Finance, 46, 281-293.
15.  Berg, A., & Pattillo, C. (1999). Are currency crises predictable? A test. IMF Staff papers46(2), 107-138.
16.  Berg, A., & Pattillo, C. (1999). Predicting currency crises: The indicators approach and an alternative. Journal of international Money and Finance18(4), 561-586.
17.  Davis, E. P., & Karim, D. (2008). Comparing early warning systems for banking crises. Journal of Financial stability4(2), 89-120.
18.  Edison, H. J. (2003). Do indicators of financial crises work? An evaluation of an early warning system. International Journal of Finance & Economics8(1), 11-53.
19.  Farzin, F., Googerdchian, A., & Saffari, B. (2021). Anticipation of Currency Crisis in Iran Economy the Use of an Early Warning System. Iranian Economic Review, 25(1), 69-83.
20.  Frankel, J. A., & Rose, A. K. (1996). Currency crashes in emerging markets: An empirical treatment. Journal of international Economics, 41(3-4), 351-366.
21.  Friedman, M., & Schwartz, A. J. (2008). A monetary history of the United States, 1867-1960 (Vol. 14). Princeton University Press.
22.  Jebeli, S. S. H., Barouni, M., Orojloo, P. H. and Mehraban, S. (2015). Estimating the marginal effect of socioeconomic factors on the demand of specialty drugs. Global journal of health science, 7(2), 28.
23.  Kaminsky, G. L. (1999). Currency and banking crises: the early warnings of distress. International Monetary Fund.
24.  Kaminsky, G., Lizondo, S., & Reinhart, C. M. (1998). Leading indicators of currency crises. Staff Papers45(1), 1-48.
25.  Kaminsky, G. L., & Reinhart, C. M. (1999). The twin crises: the causes of banking and balance-of-payments problems. American economic review, 89(3), 473-500.
26.  Mamdouh Abdelmoula M. Abdelsalam, Hany Abdel-Latif (2022). An optimal early warning system for currency crises under model uncertainty. Central Bank Review. Volume 20, Issue 3, Pages 99-107.
27.  Nhung, H. T. H. (2015). Developing an early warning system to predict currency crises in emerging markets.