HIGHLIGHTS
- who: u041du0430u0446u0438u043eu043du0430u043bu044cu043du044bu0435 u0441u0447u0435u0442u0430 u0438 u043cu0430u043au0440u043eu044du043au043eu043du043eu043cu0438u0447u0435u0441u043au0430u044f and colleagues from the Baku State University, Baku, Azerbaijan have published the research work: u0410u043du0430u043bu0438u0437 u0434u043eu043bu0433u043eu0441u0440u043eu0447u043du044bu0445 u0441u0432u044fu0437u0435u0439 u043cu0435u0436u0434u0443 u0434u0435u043du0435u0436u043du043eu0439 u043cu0430u0441u0441u043eu0439 u0438 u0438u043du0434u0435u043au0441u043eu043c u043fu043eu0442u0440u0435u0431u0438u0442u0435u043bu044cu0441u043au0438u0445 u0446u0435u043d u0410u0437u0435u0440u0431u0430u0439u0434u0436u0430u043du0441u043au043eu0439 u0420u0435u0441u043fu0443u0431u043bu0438u043au0438 Analysis of The Long-Term Links Between the Money Supply and The Consumer Price Index of The Republic of Azerbaijan, in the Journal: (JOURNAL)
SUMMARY
В исследовании.Kоинтеграция между доходом, ценами активов, потреблением и инвестициями» анализируются основные механизмы передачи колебаний цен акций и недвижимости на личное потребление и корпоративные инвестиции. В статье интеграционные процессы между Азербайджаном и Украиной рассматриваются через показатели интегрированности ВВП этих стран и торгового оборота между ними. Найдено коинтеграционное соотношение между изучаемыми макроэкономическими показателями, корректно применён вектор модели коррекции ошибок для описания равновесного соотношения между рассмотренными данными межстранового Statistics and Economics V. 19. № 4. В исследовании рассматривается нестационарный векторный авторегрессионный процесс, который интегрируется первого порядка. Оценены модели инфляции и широкой денежной массы для долгосрочного и краткосрочного эффектов. При помощи коинтеграционного анализа и векторной модели исследуются долгосрочные и краткосрочные аспекты связи между ростом денежного предложения и повышением уровня цен. Зависимость логарифма индексa потребительских цен (СPI) от логарифма денежных агрегатов (M1, M2) описывается следующей линейной регрессионной моделью: LNCPI=С(0) +C(1) × × LNM1 + C(2) × × LNM2 + LNRESID где LNCPI, LNM1, LNM2 - соответствующие факторы, C(0), C(1), C(2) - неизвестные параметры модели; LNRESID - случайный член, который включает в себя суммарное влияние всех неучтенных в модели факторов, ошибок измерений. Модель множественной регрессии, которая оценена по методу наименьших квадратов и затем построенная с использованием пакета EViews8, имеет следующий формальный вид: LNCPI=-0.0474924517635 × × LNM1 - 8.69513038154 . . .
If you want to have access to all the content you need to log in!
Thanks :)
If you don't have an account, you can create one here.