@article { author = {Abbasi Nejad, Hossein and Mohamadi, Shapour}, title = {CATASTROPHE THEORY AND ITS APPLICATION IN ECONOMICS}, journal = {Iranian Journal of Economic Research}, volume = {4}, number = {12}, pages = {11-28}, year = {2002}, publisher = {Allameh Tabataba’i University}, issn = {1726-0728}, eissn = {2476-6445}, doi = {}, abstract = {Sudden jumps, qualitative changes and discontinuities are not rare in social and economic phenomena. Catastrophe theory is a proper approach to modeling of dynamical systems that a company faces with sudden jump. Catastrophe theory can be applied in areas such as nonlinear growth models, technical changes, institutional changes, Philips curve, stock market, consumers' behavior and monopolistic behavior. This paper tends to clarify the theory and provide a general guideline to application of it in specific subjects.}, keywords = {Nonlinear models,Catastrophe theory,STRUCTURAL STABILITY,SUDDEN CHANGES}, title_fa = {نظریه کاتاستروف و کاربرد آن در اقتصاد}, abstract_fa = {برخی از پدیده های اقتصادی و اجتماعی تغییرات ناگهانی از خود نشان می دهند که با ناپیوستگی و تغییرات کیفی در سیستم همراه است. نظریه کاتاستروف، روش مناسبی را برای مدل سازی سیستم های دینامیکی که با تغییرات ناگهانی همراه هستند، ارایه می کند. از جمله زمینه های بالقوه کاربرد نظریه کاتاستروف، مدل های رشد غیرخطی، تغییرات تکنولوژیک، مربوط به فن آوری، تغییرات نهادی، منحنی فیلیپس، بازار سهام و رفتار مصرف کننده است.}, keywords_fa = {مدل های غیرخطی,نظریه کاتاستروف,پایداری ساختاری,تغییرات ناگهانی}, url = {https://ijer.atu.ac.ir/article_3828.html}, eprint = {https://ijer.atu.ac.ir/article_3828_ce9ba0ecc0a9610fb5c05444d5b35b93.pdf} } @article { author = {Moshiri, Saeed}, title = {A REVIEW ON CHAOS AND ITS APPLICATIONS IN ECONOMICS}, journal = {Iranian Journal of Economic Research}, volume = {4}, number = {12}, pages = {29-68}, year = {2002}, publisher = {Allameh Tabataba’i University}, issn = {1726-0728}, eissn = {2476-6445}, doi = {}, abstract = {Chaos theory is rather new in science, but, it is, in fact, rooted in ancients' perception of the world. The main idea is that although a complex system, such as world, seems to be generated by a random, and therefore, unpredictable process, it may run by a nonlinear deterministic process. Chaos theory has been applied to some Economic time series to see if they have an order, and, therefore, predictable. Some Economic time series, such as stock prices, look random, but, according to the chaos theory, they may come from a nonlinear deterministic process. If the data generating process is nonlinear, using traditional linear methods in estimation and forecasting can be misleading. Chaos theory is also applied to macroeconomic models. Some macroeconomic concepts, such as endogenous business cycles, can now be explained by the theory. In this paper, I try to review the chaos theory and its mathematical root for economists. Then, I will survey the Economic applications of the theory, and finally, will analyze different methods introduced for testing for chaos.}, keywords = {Chaos,Forecasting,Nonlinear models}, title_fa = {مروری بر نظریه آشوب و کاربردهای آن در اقتصاد}, abstract_fa = {نظریه آشوب در دهه های اخیر جز پژوهش های علمی رشته های گوناگون مانند فیزیک و ریاضی قرار گرفته است، اما در واقع، مفهوم ساده آن ریشه در برداشت های اولیه انسان در مورد جهان دارد. از نقطه نظر نظریه آشوب، سیستم های پیچیده صرفا ظاهری پرآشوب دارند و در نتیجه، نامنظم و تصادفی به نظر می رسند، در حالی که ممکن است تابع یک جریان معین با یک فرمول ریاضی مشخص باشند. در اقتصاد، بازارهای پولی و مالی یکی از موارد بسیار مناسب برای به کارگیری نظریه آشوب هستند، زیرا، نظریه های موجود در اقتصاد مالی و پولی حاکی از آن هستند که متغیرهای پولی، مانند نرخ ارز و قیمت سهام، تصادفی و در نتیجه، تغییرات آنها غیر قابل پیش بینی هستند. مطابق نظریه آشوب، اگر فرایند تعیین کننده متغیرهای پولی از یک فرایند غیرخطی معین پیروی کند، می توان تغییرات آنها را پیش بینی کرد. کاربردهای نظریه آشوب در اقتصاد به مباحث اقتصاد کلان نیز راه یافته است. در این زمینه نظریه آشوب می تواند به عنوان یکی از توجیهات دوران تجاری و همچنین، عدم تعادل بلند مدت بدون نیاز به دخالت شوک های برون زا در مدل های اقتصاد کلان مورد استفاده قرار گیرد. در این مقاله، با توجه به نو بودن ادبیات آشوب و بی نظمی در جهان و ایران، سعی شده است مروری سریع بر مفاهیم اولیه و ریاضی آن داشته، کاربردهای متنوع نظریه به ویژه در اقتصاد معرفی شوند. همچنین، روش های گوناگون آزمون آشوب که در واقع بیشترین جنبه کاربردی نظریه است معرفی و ارزیابی شده اند.}, keywords_fa = {بی نظمی,پیش بینی,مدل های غیرخطی}, url = {https://ijer.atu.ac.ir/article_3829.html}, eprint = {https://ijer.atu.ac.ir/article_3829_306b939e87fde75b330d3a1cba34560e.pdf} } @article { author = {Asgari Oskoei, Mohammad Reza}, title = {TIME SERIES PREDICTION BY NEURAL NETS}, journal = {Iranian Journal of Economic Research}, volume = {4}, number = {12}, pages = {69-96}, year = {2002}, publisher = {Allameh Tabataba’i University}, issn = {1726-0728}, eissn = {2476-6445}, doi = {}, abstract = {Application of non-classical methods in modeling complex systems and forecasting their behavior has become as more as usual for the scientists and professionals. In most complex systems, especially in non-linear systems, application of classical methods is very difficult or even useless. Non-classical methods are intelligent, knowledge-based, very flexible, and therefore effective in modeling and forecasting. Neural Networks are one of the well-known and innovative nonclassical methods, which have being used in modeling, pattern recognition, clustering and forecasting. This paper tries to predict the economic time series by neural nets. Economic time series are considered as outputs of complex and non-linear economic systems, which can be modeled and forecasted by the neural nets.It has been shown that the performance of neural nets (as prediction machine) is very sensitive and dependent on the structure, size, and learning method of neural nets. In this paper, using MATLAB neural nets toolbox, some Iranian economic time series are being used as case studies for the neural network application.}, keywords = {artificial neural networks,COMPLEX SYSTEMS,Time series,Forecasting}, title_fa = {کاربردهای شبکه های عصبی در پیش بینی سری های زمانی}, abstract_fa = {استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های پیچیده، مدتهاست در محافل علمی و حتی حرفه ای متداول و معمول شده است. در بسیاری از سیستم های پیچیده و خصوصا غیر خطی که مدل سازی و به دنبال آن پیش بینی و کنترل آنها از طریق روش های کلاسیک و تحلیلی امری بسیار دشوار و حتی بعضا غیر ممکن می نماید، از روش های غیر کلاسیک که از ویژگی هایی همچون هوشمندی، مبتنی بر معرفت و خبرگی برخوردار هستند، استفاده می شود. شبکه های عصبی، یکی از این روش های بدیع و در حال تحول است که در موضوعات متنوعی از قبیل الگوسازی، شناخت الگو، خوشه بندی و پیش بینی به کار رفته و نتایج مفیدی داشته است. در این مقاله، از شبکه های عصبی در پیش بینی سری های زمانی داده های اقتصادی استفاده کرده ایم. در این رابطه عوامل مختلف ساختاری، روش های مختلف یادگیری شبکه های عصبی و انتخاب و کاربرد مناسب داده ها در فرایند پیش بینی، مورد ارزیابی و بررسی قرار گرفته است. در این پژوهش، از ابزارهای محاسباتی نرم افزار MATLAB و داده های اقتصادی کشور استفاده شده است.}, keywords_fa = {شبکه های عصبی,سری زمانی,نرم افزار Matlab}, url = {https://ijer.atu.ac.ir/article_3830.html}, eprint = {https://ijer.atu.ac.ir/article_3830_56651785152f8660392f78aebc720c03.pdf} } @article { author = {Ghadimi, Mohammad Reza and Moshiri, Saeed}, title = {MODELING AND FORECASTING IRANIAN ECONOMIC GROWTH USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS}, journal = {Iranian Journal of Economic Research}, volume = {4}, number = {12}, pages = {97-125}, year = {2002}, publisher = {Allameh Tabataba’i University}, issn = {1726-0728}, eissn = {2476-6445}, doi = {}, abstract = {Artificial neural networks(ANN) are flexible models used for data analyzing and Modeling non-linear relations.Most economic applications of the ANN models have been in financial markets. Only recently there have been same macroeconomic applications of ANN models. In this paper, we set up an ANN model to forecast Iranian Economic growth using a long data from 1315 to 1375. We used different inputs based on Economic growth models and time series forecasting models in the ANN model. The forecasting results are then compared with those of the economic and time series models. The results show that in most of the cases, the ANN model outperform other traditional forecasting models.}, keywords = {Forecasting,Growth,artificial neural networks}, title_fa = {مدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی (ANN)}, abstract_fa = {شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرهای ورودی) یک مدل شبکه عصبی طراحی و تخمین زده می شود. پس از آن، با استفاده از معیارهای مرسوم ارزیابی مدل های رقیب، کارایی دو مدل فوق در زمینه پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران در دوره 1374-1380 مقایسه می شوند. نتایج نشان می دهد که مدل شبکه عصبی برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران از کارایی بالاتری برخوردار است}, keywords_fa = {یش بینی رشد اقتصادی,شبکه های عصبی مصنوعی}, url = {https://ijer.atu.ac.ir/article_3831.html}, eprint = {https://ijer.atu.ac.ir/article_3831_41dd1a27cb67d9b6f97bcdcd130bb2e3.pdf} } @article { author = {Moradi, Mohammad Ali}, title = {Nonlinear Adjustment Towards Purchasing Power Parity}, journal = {Iranian Journal of Economic Research}, volume = {4}, number = {12}, pages = {11-29}, year = {2002}, publisher = {Allameh Tabataba’i University}, issn = {1726-0728}, eissn = {2476-6445}, doi = {}, abstract = {The objective of this paper is to investigate the dynamics of adjustment to long-run purchasing power parity (PPP)in a nonlinear framework using the Iranian data over the period 1959-2000. Two PPP measures are considered and nonlinearity in the real exchange rates are investigated. First, the standard and modified unit root tests are applied and then, cointegration analysis is carried out, based on the Johansen (1988) and Johansen and Juselius (1990) cointegration methodology, rather than imposing the strict cointegating vector in calculating real exchange rate measures. Furthermore, the Smooth transition autoregressive (STAR) representation for the adjustment process towards PPP, which provides a superior alternative, are specified and estimated. It was found that purchasing power parity (PPP) holds in the long-run after accounting for structural breaks. Moreover, linearity was strongly rejected and the dynamic STAR models were specified and estimated by using nonlinear least squares. The strong evidence in favour of nonlinear behaviour for PPP suggests that the linear models are misspecified.}, keywords = {PURCHASING POWER PARITY,Cointegration,NONLINEARITY,STAR MODELS}, title_fa = {Nonlinear Adjustment Towards Purchasing Power Parity}, abstract_fa = {The objective of this paper is to investigate the dynamics of adjustment to long-run purchasing power parity (PPP)in a nonlinear framework using the Iranian data over the period 1959-2000. Two PPP measures are considered and nonlinearity in the real exchange rates are investigated. First, the standard and modified unit root tests are applied and then, cointegration analysis is carried out, based on the Johansen (1988) and Johansen and Juselius (1990) cointegration methodology, rather than imposing the strict cointegating vector in calculating real exchange rate measures. Furthermore, the Smooth transition autoregressive (STAR) representation for the adjustment process towards PPP, which provides a superior alternative, are specified and estimated. It was found that purchasing power parity (PPP) holds in the long-run after accounting for structural breaks. Moreover, linearity was strongly rejected and the dynamic STAR models were specified and estimated by using nonlinear least squares. The strong evidence in favour of nonlinear behaviour for PPP suggests that the linear models are misspecified.}, keywords_fa = {PURCHASING POWER PARITY,Cointegration,NONLINEARITY,STAR MODELS JEL CLASSIFICATION: F31,C22,C52}, url = {https://ijer.atu.ac.ir/article_3832.html}, eprint = {} }