کاربردتکنیک‌های داده کاوی در بهبود مدیریت نرخ تورم

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه گلستان، گرگان، ایران

2 استادیار گروه کامپیوتر، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه گلستان، گرگان، ایران.

چکیده

بسیاری از اقتصاددانان و جامعه‌شناسان معتقدند اهمیت نرخ تورم بیشتر از دیگر شاخص‌های اقتصادی می‌باشد چرا که تورم آثار متعددی برجنبه‌های مختلف اقتصادی، اجتماعی و سیاسی جامعه دارد. با این رویکرد، مطالعه حاضر به ‌شناسایی کالا‌های گلوگاهی در زنجیره اقلام کالاهای اساسی در کشور می‌پردازد. جهت دستیابی به‌این هدف، 12 گروه کالاهای اساسی کشور که کالاهای اصلی تشکیل دهنده شاخص بهای کالاهای مصرفی (CPI) می‌باشد در ساختار یک گراف کامل جمع‌آوری شد. برای هر گره که نشانگر یک گروه از کالاهای اساسی می‌باشد پنج ویژگی در نظر گرفته‌شد. تورم سالیانه مربوط به هرگروه، میزان تاثیرگذاری در افزایش شاخص کل، تعداد زیرگروه‌های هرگروه اصلی، میزان وابستگی 12 گروه اصلی نسبت به ‌هم و اولویت (میزان تقاضا) پنج ویژگی هر گروه می‌باشد. سپس با اجرای الگوریتم فروشنده دوره‌گرد بر روی این گراف به ‌مسیری دست یافتیم که گروه خوراکی‌ها و آشامیدنی‌ها، همان گره گلوگاهی پژوهش می‌باشد. نتایج حاصل از مطالعه حاضر نشان می‌دهد، مدیریت قیمت گذاری اقلام این گروه می‌تواند در طول زمان بر تورم سایر گروه‌ها نیز تاثیر داشته‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Ahmad, T. (2022). A Case of Pakistan Investigating the Relationship between Inflation and Economic Growth: A Case of Pakistan, Acta Pedagogia Asiana, 1(1), 1–8. https://doi.org/10.53623/apga.v1i1.64
Ahmed, Z. H., Yousefikhoshbakht, M., Saudagar, A. K. J., & Khan, S. (2023). Solving the Travelling Salesman Problem Using an Ant Colony System Algorithm. IJCSNS, 23(2), 55-64. DOI:10.22937/IJCSNS.2023.23.2.6
Alam Al Hodaa, S. S., Tarighi, S., Shaban Zadeh, M., & Kajoeipoor, A. (2015). Identifying and Sensitivity Analysis the Effective Factors on Main Forming Groups of Iran’s Inflation: The Artificial Neural Network Approach. Financial Economics, 9(31), 41-56.
Aras, S. and Lisboa, P.J. (2022). Explainable inflation forecasts by machine learning models, Expert Systems with Applications, 207: 117982.  https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117982
Asriani, D., & Hapsari, M. T. (2022). Analisis Pengaruh Inflasi, Bi7drr, Dan Jumlah Uang Beredar Terhadap Ihsg Tahun 2017-2020. Jurnal EMA, 7(1), 1-10. http://dx.doi.org/10.47335/ema.v7i1.110
Behkish, M. M. (2006). Iranian economy in the context of globalization, nashreney.com (fourth edition), ISBN-13:  978-9643126032 [In Persian].
Binder, C., and Rupal K. (2022). Expected and Realized Inflation in Historical Perspective, Journal of Economic Perspectives, 36 (3): 131–155. DOI: 10.1257/jep.36.3.131
Cărbureanu, Mădălina (2012). The Annual Inflation Rate Analysis Using Data Mining Techniques, Economic Insights - Trends & Challenges, 2012, Vol 64, Issue 4, p 121. https://research.ebsco.com/linkprocessor/plink?id=013ec97b-f50e-3bed-ad30-020c9ea719ce
De Gregorio, J. (2012). Commodity prices, monetary policy, and inflation. IMF Economic Review, 60(4), 600-633. https://EconPapers.repec.org/RePEc:pal:imfecr:v:60:y:2012:i:4:p:600-633
Fasanya, Ismail O. and Awodimila Crystal P. (2020). Are commodity prices good predictors of inflation? The African perspective, Resources Policy 69: 101802. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2020.101802
Juraev, E. S., & G'Ofurjon, K. (2020). INFLATION RISK. Мировая наука, (1 (34)), 29-33. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/inflation-risk
Khodaverdizadeh, M., Khodaverdizadeh, S., Jani, S., & Khalili, A. (2019). Threshold Effect of Inflation on Economic Growth in Developed and Developing Countries, Selective Approach the Panel Smooth Transition Regression‎‎ (PSTR). Quarterly Journal of Quantitative Economics, 16(1), 49-77. DOI:  https://doi.org/10.22055/jqe.2019.23065.1732
Madanizadeh, S. A., & Saedi, M. (2021). Pricing Behavior Indicators and the Factors Affecting It: Evidence from Refah Stores’ Price Microdata. Planning and Budgeting, 26(1), 69-113. DOI: 10.52547/jpbud.26.1.69
Mehrara M, ghobadzadeh R. (2016). The Determinants of Inflation in Iran Based on: Bayesian Model Averaging (BA) and Weighted-Average Least Squares (WALS). JPBUD. 21(1), 57-82.
Mitra, S. K., & Chattopadhyay, M. (2017). The nexus between food price inflation and monsoon rainfall in India: exploring through comparative data mining models. Climate and Development, 9(7), 584-592. DOI:10.1080/17565529.2016.1174662
Nusair, S. A. (2019). Oil price and inflation dynamics in the Gulf Cooperation Council countries. Energy, Elsevier, 181, 997-1011. DOI: 10.1016/j.energy.2019.05.208
Oktanisa, I., Mahmudy, W. F., & Maski, G. (2020). Inflation rate prediction in Indonesia using optimized support vector regression model. Journal of Information Technology and Computer Science, 5(1), 104-114. DOI:10.25126/jitecs.202051173
Permeh, Z., Ghorbani, M., (2004), Inflation and Rural Household Saving; A Case Study of Fars Province, Iranian Journal of Economic Research, Volume 6, Issue 19, Pages 169-187 [In Persian]. https://ijer.atu.ac.ir/article_3887_70daad542d32dda62f26f78f180d0462.pdf?lang=en
Ridwan, M. (2022). Determinants of Inflation: Monetary and Macroeconomic Perspectives. KINERJA: Jurnal Manajemen Organisasi dan Industri, 1(1), 1-10. DOI: https://doi.org/10.37481/jmoi.v1i1.2
Salim, A. (2019). Inflation: Types, Causes, and Effects. Impact: International Journal of Research in Humanities, Arts and Literature (IMPACT: IJRHAL), 7(1), 343–350. http://www.impactjournals.us/download/archives/29-01-2019- 1548767437-6
Sobhani, H., Aboohamzeh, D., and Zamani, R. (2019). Analyzing the Stability of Inflation from the Perspective of Iranian Political Economy. Journal of Economic Essays; an Islamic Approach16(31), 41-69. doi: 10.30471/iee.2019.1586
Wibisono, O., Ari, H. D., Widjanarti, A., Zulen, A. A. and Tissot, B. (2019). The use of big data analytics and artificial intelligence in central banking. IFC Bulletins, Bank for International Settlements. https://EconPapers.repec.org/RePEc:bis:bisifc:50-01