The Effect of External Economic Shocks on Iran's Macroeconomic Variables: Global VAR Approach
Notice bibliographique
Résumé
Macroeconomic policy analysis and risk management require taking account of the increasing interdependencies across markets and economies. National economic issues need to be considered from global as well as domestic perspectives. This invariably means that many different channels of transmission must be taken into account. This paper investigates the effect of global economic shocks on Iran’s economy. The Global Vector Autoregressive (GVAR) model for the first quarter of 1990 to the fourth quarter of 2019 is used for 34 countries, which cover about 90% of world gross domestic products. According to previous studies and the results of this study, it is found that only the shocks of the United States, China and the global shock affect the macroeconomic variables of other countries and oil prices, and as a result, the effect of these three shocks on the Iranian economy is investigated. Ceteris paribus, the results show that China's shock affects the variables of GDP and Iran's inflation: with a 1 percent increase in China's GDP, Iran's GDP increases by 0.08 percent and inflation by 1.2 percent and has no effect on interest rates. The US shock has an indirect effect on oil prices. Due to the isolation of the economy, foreign variables do not have significant effects on the Iranian macroeconomic variables. In general, Iran's economy, due to the size of the economy and the volume of trade shocks of other trading partners through the foreign trade channel do not affect the Iranian economy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».