پژوهش های برنامه و توسعه

پژوهش های برنامه و توسعه

بررسی تفکیک عوامل مؤثر بر روند بلندمدت و نوسانات کوتاه‌مدت تورم در اقتصاد ایران: شواهدی از مدل‌های یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اجتماعی، بخش اقتصاد، دانشگاه شیراز.
2 دانشکده اقتصاد، مدیریت و علوم اجتماعی، بخش اقتصاد، دانشگاه شیراز
10.22034/pbr.2026.554025.1590
چکیده
تفکیک عوامل بنیادین مؤثر بر روند بلندمدت تورم از شوک‌های موقتی تأثیرگذار بر نوسانات کوتاه‌مدت حول این روند، یک موضوع کلیدی برای سیاست‌گذار پولی است. این تمایز نه تنها درک بهتری از سازوکارهای تورمی ارائه می‌دهد، بلکه پایه‌ای برای طراحی سیاست‌های بهینه به‌منظور مهار تورم در افق‌های زمانی متفاوت فراهم می‌کند. در نتیجه، شناسایی و مدیریت دقیق این عوامل برای دستیابی به ثبات تورمی پایدار و پاسخگویی به چالش‌های کوتاه‌مدت اقتصادی ضروری است. از این رو در این مقاله، عوامل مؤثر بر روند بلندمدت تورم و نوسانات کوتاه‌مدت آن در اقتصاد ایران طی دوره زمانی 1387 تا 1401 با استفاده از داده‌های ماهیانه متغیرهای کلان اقتصادی و چند متغیر بازارهای جهانی مورد بررسی قرار گرفته است. برای جداسازی روند بلندمدت و نوسانات تورم، از فیلتر هودریک-پرسکات استفاده شده و سپس با به‌کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل اهمیت ویژگی‌ها، اثرگذاری هر یک از عوامل شناسایی شده است. نتایج نشان می‌دهد که حجم نقدینگی، با سهمی حدود 80 درصد، مهم‌ترین عامل در تعیین روند بلندمدت تورم در ایران است. در مقابل، نرخ ارز به‌عنوان اصلی‌ترین متغیر مؤثر بر نوسانات کوتاه‌مدت تورم شناسایی شده البته سهم آن در روند بلندمدت تورم تنها 13 درصد است. این یافته‌ها نشان‌دهنده لزوم اتخاذ سیاست‌های پایدار برای مدیریت رشد نقدینگی به‌منظور دستیابی به ثبات تورمی در اقتصاد ایران است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Examining the Separation of Factors Affecting Long-Term Trends and Short-Term Fluctuations of Inflation in Iran's Economy: Evidence from Machine Learning Models

نویسندگان English

Majid Shafiei 1
Rouhollah Shahnazi 2
1 Faculty of Economics, Management and Social Sciences, Department of Economics, Shiraz University.
2 Faculty of Economics, Management and Social Sciences, Department of Economics
چکیده English

Distinguishing the fundamental factors influencing long-term inflation trends from temporary shocks affecting short-term fluctuations around these trends is a critical issue for monetary policymakers. This distinction not only offers a clearer understanding of inflationary mechanisms but also provides a basis for designing optimal policies to control inflation across different time horizons. Consequently, accurately identifying and managing these factors is essential for achieving sustainable inflation stability and addressing short-term economic challenges. In this study, the factors influencing the long-term trend and short-term fluctuations of inflation in Iran’s economy during the period from 2008 to 2022 are examined using monthly macroeconomic data and selected global market variables. The Hodrick-Prescott filter is employed to separate the long-term trend from inflation fluctuations. Subsequently, machine learning models and feature importance analysis are applied to determine the impact of each identified factor. The results indicate that broad money growth is the most significant determinant of the long-term trend of inflation in Iran, accounting for approximately 80% of the variation. In contrast, the exchange rate is identified as the primary variable affecting short-term inflation fluctuations, though its contribution to the long-term trend is only 13%. These findings highlight the necessity of implementing sustainable policies to manage broad money growth in order to achieve inflation stability in Iran’s economy.

کلیدواژه‌ها English

Inflation Trend and Fluctuations
Broad Money
Exchange Rate
Machine Learning

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 28 اردیبهشت 1405