خلاصة:
در این تحقیق با ترکیب 25 نشانگر معرفی شده توسط برکچیان و سمائی (1399)، یک نشانگر پیشرو ترکیبی برای پیشبینی تولید ناخالص داخلی بدون نفت ساخته میشود بگونهای که در پیشبینی نقاط اوج و حضیض چرخههای تجاری از کارایی مناسبی برخوردار باشد. ابتدا تمام نشانگرهای ترکیبی که از ترکیب این نشانگرها قابل تولید است، ساخته شده و سپس عملکرد آنها در پیشبینی چرخههای تجاری ارزیابی میشود. نتایج نشان میدهد که بخش مهمی از نشانگرهای پیشرو ترکیبی ساخته شده هشدار نادرست، هشدار دیرهنگام و نقطه مفقوده ندارند و به عبارت دیگر، عملکرد مناسبی در پیشبینی نقاط چرخش تولید ناخالص داخلی بدون نفت از خود نشان میدهند. سپس از میان این نشانگرهای ترکیبی، آنهایی که انحراف معیار تقدم در پیشبینی کمتری دارند، میزان تطابق آنها با سری زمانی تولید ناخالص داخلی بیشترین است، و نهایتا اینکه بیشترین قدر مطلق همبستگی در وقفه تطابق بهینه را دارند، انتخاب میشوند. نتایج نشان میدهد که متغیرهای شاخص قیمت تولیدکننده-برق، آب وگاز، مالیات بر واردات، مالیات بر سود شرکتها و تعداد پروانههای ساختمانی بیشترین نقش را در تولید نشانگرهای پیشرو ترکیبی بهینه دارند.
In this paper, we try to build a composite leading indicator to predict the business cycles of Iran. For this purpose, we consider non-oil GDP as our target variable. In the first part of this research project, Barakchian and Samaee (1398) evaluated the performance of 1590 macroeconomic time series individually in predicting the business cycles of Iran. These 1590 series were generated by 256 macroeconomic variables released by the Central Bank (including their original form of the variables and five transformations of them). Barakchian and Samaee (1398) showed that 25 time series out of all 1590 series perform the best in predicting the cycles when evaluated in terms of the criteria introduced in this literature (i.e. missed points, false alarms, late alarms, etc). In this paper, we compose these 25 time series to build a composite leading indicator which predicts the peaks and troughs of the business cycles well. Since the number of all the combinations generated by the 25 time series is too large to be computationally feasible to evaluate them, we first choose 16 time series out of these 25 series introduced by Barakchian and Samaee (1398) and then we generate all the possible combinations using these 16 series (with equal weights). This approach mounts to 65535 different combinations. Then we evaluate the performance of all these 65535 composite leading indicators in predicting the business cycles in terms of the criteria mentioned above. Our results show that a significant fraction of all these composite leading indicators perform very well: they don’t have any missed point, false alarm or late alarm. In the second part of the paper, we also take into account the time lag in releasing the data by the Central Bank. Since the main function of a composite leading indicator is to predict business cycles timely, accessing to data in real time is a major concern. So, we take this concern into account when choosing the 16 variables. In particular, the national accounts data are excluded from the data when building the composite leading indicator because of their long time lags when released by the Central Bank. Our results show that the following variables have the major role in the combination of the best composite leading indicators: price index of water, electricity and gas, imports' tax, corporate profits' tax, and the number of building permits
ملخص الجهاز:
هدف از مقالۀ حاضر اين است که کليه ترکيب هاي ممکن ٢٥ متغير انتخاب شده در برکچيان و سمائي (١٣٩٩) براي ساخت نشان گر پيشرو ترکيبي درنظر گرفته شوند و سپس نشان گرهاي ترکيبي ساخته شده با استفاده از معيارهاي تعداد نقاط مفقوده ، هشدارهاي نادرست ، هشدارهاي ديرهنگام ، انحراف معيار تقدم در پيش بيني به تفکيک نقاط اوج (شروع رکود) و حضيض (پايان رکود)، ميزان تطابق دوران رکود و رونق بين نشان گر پيشرو و سري هدف و همچنين ميزان همبستگي بين دورهاي شناسايي شده نشان گر ترکيبي و سري هدف ارزيابي گردند.
نتايج نشان ميدهد که بخش مهمي از نشان گرهاي پيشرو ترکيبي ساخته شده هشدار نادرست ، هشدار ديرهنگام و نقطۀ مفقوده ندارند و به عبارت ديگر، عملکرد مناسبي در پيش بيني نقاط چرخش توليد ناخالص داخلي از خود نشان ميدهند؛ همچنين براساس نتايج به دست آمده ، متغيرهاي شاخص قيمت توليدکنندة برق ، آب و گاز، ماليات بر واردات ، ماليات بر سود شرکت ها و تعداد پروانه هاي ساختماني بيشترين نقش را در توليد نشان گرهاي پيشرو ترکيبي بهينه دارند.
تاکنون تحقيقات بسيار اندکي در زمينۀ نشان گرهاي پيش رو در ايران صورت گرفته است ؛ به عنوان يکي از اولين کارهاي انجام شده در اين حوزه ، درگاهي (١٣٨٣) از مجموعه اي شامل ٥٦ متغير فصلي در ايران با روش خودرگرسيون برداري، نشان گر پيشرو ترکيبي براي سري هدف توليد ناخالص داخلي ساخته است .
In: Leading Economic Indicators: New Approaches and Forecasting Records, by: K.