lasso regression
در نشریات گروه مدیریت-
بحران های ارزی در اقتصاد ایران همانند بسیاری از اقتصادهای در حال توسعه اگرچه بر حسب شدت اندازه و دوره پایداری متفاوت بوده اما نقش متغیرهای داخلی و بین المللی بر بحران های ارزی از طریق ناپایداری ترازپرداخت ها و اختلالات بازار ارز تقریبا مشابه می باشد. در همین راستا، به منظور پیش بینی بحران ارزی در اقتصاد ایران با استفاده از روش رگرسیون لاسو نقش متغیرهای بخش های حقیقی، پولی و خارجی بر بحران های ارزی به ترتیب دو فصل قبل از شروع بحران، یک فصل و همچنین فصل هم زمان با بروز بحران مورد تخمین قرار گرفته اند. بر اساس نتایج حاصل، مولفه های مشترکی بحران های ارزی را در اقتصاد ایران توضیح می دهند، به طوری که در مرحله نخست دو متغیر کسری پس انداز ناخالص داخلی و کسری جریان نقدی بانک ها زمینه رشد پایه پولی، مازاد تقاضای کل، سطح عمومی قیمت ها، تراز مبادلات مالی-سرمایه ای و کاهش ذخایر قابل تصرف بین المللی اقتصاد را فراهم ساخته است. فرآیند انتقالی مذکور موجب افزایش انحرافات نرخ ارز از مقادیر بنیادی ناشی از برابری قدرت خرید و نرخ بهره پوشش داده نشده نیز شده است. نتایج تخمین الگوی هشدار زود هنگام برای پیش بینی چهار بحران ارزی برای سه فصل مختلف منتهی به بروز بحران های ارزی دلالت بر قابلیت پیش بینی خوب برای چهار تکانه ارزی فصل سوم سال 1372، فصل سوم سال 1377، فصل چهارم سال 1379 (سال اجرای یکسان سازی نرخ ارز) و فصل دوم سال 1390 داشته که متاثر از مولفه های خارجی (تحریم ها و تکانه های قیمت نفت) و عدم تعادل های داخلی اقتصاد بوده که موجب تشدید ناپایداری ادواری ترازپرداخت ها و بازار ارز طی سه دهه گذشته شده است
کلید واژگان: بحران ارزی، سیستم هشدار زود هنگام، کسری پس انداز ناخالص داخلی، پایداری خارجی، رگرسیون لاسوAlthough currency crises evidently Valy based on size and durability in Iran and developing economies, the crises are similarly influenced by the national and international variables through the channel of foreign exchange market misalignements and BOP unsustainability. In this context, we aim to predict currency crises in Iranian economy. Meanwhile, Lasso Regression Method is applied to evaluate the impact of real sector, monetary and external sectors variables on the currency crises respectively two, one, and the same season of the crises incidence. The results underscore the role of the similar indicators to explain currency crises in Iran. The key indicators, which are empirically recognized, are comprised of the net gross domestic saving, and deficit of banks cash flows in the context of a transmission process that sequentially affects the growth of money base, excess aggregate demand, prices growth, net financial-capital transactions as well as the reduction in the disposable international reserves. The transmission process causes the foreign exchange rate deviations from the PPP and UIP rates. The estimation results also underline the likelihood of the EWS to predict the four currency crises in Iran, which respectively encompass the third quarter of 1372, third quarter of 1377, fourth quarter of 1379, and the second quarter of 1390. Moreover, all four-currency crises are evidently influenced by the external indicators (sanctions, and international oil price shocks) and domestic macroeconomic imbalances that periodically accelerated the unsustainability of foreign exchange market and BOP over the past three decades.
Keywords: Currency Crisis, Early Warning System, Lasso Regression, Gross Domestic Saving Deficit, External Sustainability -
In this study, for the selection of the characteristics of the company that provides the incremental information to investors and financial analysts, the linear models are adapted by the ordinary Lasso method (Tibshirani, 1996), Adaptive Group LASSO (Zu, 2006) and the least squares method (OLS). The main objective of this research is to determine which method can predict the expected return on stock portfolios in the shortest time and using the least effective features. The research sample is1340observations, including 134companies listed in Tehran Stock Exchange, and the research variables from the financial statements of the companies and the stock market reports between 2008and 2018. The results of this study show that by employing the least squares regression method, 7 characteristics, the typical 5- characteristics LASSO method and in the Adaptive Group LASSO method, only 4characteristics, contain incremental information to predict the expected returns of stock portfolios. In the second place, by applying the Adaptive Group LASSO regression method, one can achieve the same results with using the least characteristics.
Keywords: LASSO Regression, Adaptive group LASSO Regression, Ordinary Least Squares Regression, Expected Returns of Portfolios
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.