تحليل السلاسل الزمنية متعددة المتغيرات لجائحة كورونا -19وسعر الذهب باستخدام نموذج تصحيح الخطأ
الشريط الجانبي للمقالة
THIS IS AN OPEN ACCESS ARTICLE UNDER THE CC BY LICENSE
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
يُعَدُّ فايروس كورونا (COVID-19) المُسَبِّب لمرض الجهاز التنفسي الحاد الشديد مرضًا مُعديا يؤثر بشكلٍ مباشر على سُكَّان العالم، كما هو واضح من انتشاره... ومع استمرار انتشار فيروس COVID-19، يزداد تأثيره بشكلٍ متزايد ومتسع. وعليه، يهدف البحث إلى استخدام نموذج تصحيح الأخطاء (Error Correction Model-ECM) لفحص العلاقات بين جائحةCOVID-19 وأسعار الذهب. تم استخدام نموذج تصحيح الأخطاء (ECM) من قِبَل الباحثين في هذه الدراسة. تُستخدَمُ نماذج تصحيح الأخطاء للعثور على التوازن على المدى الطويل لسلاسل الزمنية الغير مُستقرة التي تم الكشف عنها بالتكامل معًا. يمكن استخدام التقدير المرحلي المكوَّن من خطوتين لتقدير نموذج ECM؛ حيث يتم تعديل جزء من تفاوت الفترة الاولى في الفترة التالية (الثانية)، مما يجعل النظام يعود إلى التوازن. تم استخدام العلاقات التكاملية المحسوبة لإنشاء مصطلحات تصحيح الأخطاء، وتم إجراء تقدير VAR لعملية الفرق الأول، وظهرت في النموذج كمتغير تفسيري مع مصطلح تصحيح الأخطاء. كانت بيانات جائحة COVID-19 وأسعار الذهب متاحة للجمهور العام في عينة البيانات. تضمنت للسنوات 2020 بيانات المراقبات اليومية للمتغيرات ذات الصلة. وقد تم إثبات وجود علاقة قائمة على المدى الطويل بين جائحة COVID-19 وأسعار الذهبك من خلال نتائج اللغة R. خلال فترة تحليل تباين البيانات الأكثر حداثة، أوضح 99.76 بالمائة من التباين في COVID-19 أن 0.24 بالمائة فقط من التباين في أسعار الذهب. يفسر هذا عدم وجود علاقة قائمة على المدى القصير بين COVID-19 وأسعار الذهب، كما أشارت نتائج اختبار غرانجر إلى أن أسعار الذهب تتأثر ليس فقط بنفسها ولكن أيضًا بجائحة COVID-19، وأخيرا هناك علاقة إيجابية بين جائحة كوفيد-19 وسعر الذهب وهذا له تأثير سلبي على حياة الإنسان خلال عام 2020.
التنزيلات
تفاصيل المقالة
المراجع
Albulescu, C., (2020), Coronavirus and oil price crash, arXiv preprint arXiv:2003.06184.
Apergis, N., & Payne, J. E., (2009), Energy consumption and economic growth in Central America: evidence from a panel cointegration and error correction model. Energy Economics, 31(2), 211-216.
Aziz, A. A., Shafeeq, B. M., Ahmed, R. A., & Taher, H. A., (2023), Employing Recurrent Neural Networks to Forecast the Dollar Exchange Rate in the Parallel Market of Iraq. Tikrit Journal of Administrative and Economic Sciences, 19(62, 2), 531-543.
Engle, R. F., & Granger, C. W., (1987), Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica: journal of the Econometric Society, 251-276.
Grima, S., Dalli Gonzi, R., & Thalassinos, E., (2020), The impact of COVID-19 on Malta and it’s economy and sustainable strategies. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3644833 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3644833.
Inoue, A., & Kilian, L., (2013), Inference on impulse response functions in structural VAR models. Journal of Econometrics, 177(1), 1-13.
Jamil, F., & Ahmad, E., (2010), The relationship between electricity consumption, electricity prices and GDP in Pakistan. Energy policy, 38(10), 6016-6025.
Lahmiri, S., (2017), Cointegration and causal linkages in fertilizer markets across different regimes. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 471, 181-189.
Li, F., Wang, Z., & Liu, G., (2013), Towards an error correction model for dam monitoring data analysis based on cointegration theory. Structural Safety, 43, 12-20.
Lin, Y., Tu, Y., & Yao, Q., (2020), Estimation for double-nonlinear cointegration. Journal of Econometrics, 216(1), 175-191.
Lütkepohl, H., (2013), Introduction to multiple time series analysis. Springer Science & Business Media.
Scheiblecker, M., (2013), Between cointegration and multicointegration: Modelling time series dynamics by cumulative error correction models. Economic Modelling, 31, 511-517.
Johansen, S., (1991), Estimation and hypothesis testing of cointegration vectors in Gaussian vector autoregressive models. Econometrica: journal of the Econometric Society, 1551-1580.
Tsay, R.S., (2001), Analysis of Financial Time Series, Springer, p.p. 312-318.
Zeren, F., & Hizarci, A., (2020), The impact of COVID-19 coronavirus on stock markets: evidence from selected countries. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 3(1), 78-84.