에티오피아의 전반적인 인플레이션은 국내 식품 가격에 영향을 미치는 경제의 농업 및 식품과 밀접한 관련이 있습니다. 이 인플레이션 기간은 핵심 소비재의 부족으로 인해 정부가 통제하는 가격으로 암시장에서 상품을 판매하는 것이 특징입니다[ 8 ]. [ 9 ] 에 따르면 더 나은 성능의 선형 시계열(ARIMA) 모델을 보여줍니다. 따라서 본 연구에서는 CSA에서 얻은 월별 데이터인 1994년 1월부터 2020년 12월까지 수집된 인플레이션 데이터를 기반으로 에티오피아의 인플레이션율 임계값 자기회귀 모델을 추정하여 이러한 정보 격차를 메우고자 했다. TAR 그룹 모형 중 하나인 SETAR 모형과 같은 다양한 비선형 시계열 모형을 이용하여 인플레이션율에 대한 CPI를 모형화하고 예측한 본 연구를 보면, 여타의 선형 및 비선형 모형보다 좋은 성능을 보인다. 비선형 모델을 적용하기 위한 연구는 선형 모델 클래스에 비해 구조적 불안정성이나 체제를 적절하게 수용할 수 있는 시계열 데이터의 구조적 파손이나 동적 거동에 영향을 받지 않습니다.
Ref [ 10 ] 인플레이션율 예측에 적합한 방법을 찾는 것을 목표로 금융시계열 데이터 예측을 위한 비선형 모델의 성능을 평가한 결과 TAR(Threshold Autoregressive) 모델과 STAR(Smooth Transition Autoregressive) 모델과 같은 비선형 모델이 발견되었으며, 미국과 영국의 자산 수익률의 경우 선형 모델보다 더 나은 성능을 보였습니다. 그러나 인플레이션율의 비대칭 거동은 비선형 시계열 모델을 사용하여 모델링되었습니다. TAR은 인플레이션율에서 가능한 비선형 및 비정상적 행동을 포착할 수 있습니다.
따라서 본 연구의 주된 목적은 임계자기회귀모형을 적용하여 에티오피아의 현재 소비물가지수에 대한 인플레이션율 요인을 모델링하는 것이다. 마지막으로 연구자들은 이 모델에 대해 설명하고 에티오피아의 인플레이션율의 원인과 결과를 예측했습니다.구글 상위노출강남달토강남레깅스룸카지노솔루션토토솔루션 제작피망머니상구글상위노출먹튀검증사이트
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