بررسی تاثیر سیاست پولی و توسعه مالی بر تراز تجاری کشور ایران
Notice bibliographique
Résumé
هدف پژوهش حاضر، بررسی تاثیر سیاست پولی و توسعهی مالی بر تراز تجاری کشور ایران در فاصلهی زمانی فصل اول سال 1357 تا فصل چهارم سال 1394 با استفاده از روش جوهانسن- جوسیلیوس است. نتایج حاصل از پژوهش دلالت بر این دارد که اثرگذاری ضرایب متغیرها بر اساس مبانی نظری مورد انتظار بوده و از نظر آماری نیز معنیدار هستند؛ بهطوریکه سیاست پولی انبساطی و توسعهی مالی تاثیر منفی و معنیدار بر تراز تجاری کشور دارند. همچنین ضریب جملهی تصحیح خطا، حاکی از آن است که در هر دوره (هر فصل) 31/0 از عدم تعادل کوتاهمدت برای رسیدن به تعادل بلندمدت تعدیل میشود Abstract The objective of this research is to Study the Effect of Monetary Policy and Financial Development on Iran’s Trade Balance during the first quarter of 1978 to the fourth quarter of 2015 by using Johansen and Juselius cointegration method. The research results indicate that, the impact of coefficients of variables was based on expected theoretical foundations and are statistically significant. So that each of expansionary monetary policy and financial development variables have significant negative impact on trade balance. Also, the results based on error correction model indicate per period (per season), 0.31 short run imbalances to achieve long run balance is adjusted. Keywords: Iran, Trade Balance, Monetary Policy, Financial Development, Johansen-Juselius Method. Classification JEL: F10, F14, F41, E52, G10, C22
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».