نشریه مهندسی معدن

نشریه مهندسی معدن

بررسی عوامل موثر بر قیمت جهانی فلزات سرب و روی با استفاده از مدل TVP-FAVAR

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان
1 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد اقتصاد نظری، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
2 استادیار گروه علوم اقتصادی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران ایران
3 استادیار گروه علوم اقتصادی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران
چکیده
نظر به اهمیت قیمت جهانی فلزات سرب و روی به دلیل کاربرد آن‌ها در طیفی از صنایع مادر مانند خودروسازی، ساخت‌ و ساز و تولیدات کارخانه‌ای، این مطالعه به دنبال بررسی عوامل اثرگذار و توابع واکنش آنی آن‌ها بر قیمت جهانی فلزات سرب و روی است. برای مدل‌سازی قیمت جهانی فلزات یاد شده در این مطالعه از مدل TVP-FAVAR استفاده شده است. متغیرهای این تحقیق، روزانه و شامل قیمت فلز سرب، روی، قیمت جهانی نفت، شاخص دلار، قیمت فولاد، شاخص S&P500، شاخص مرکب بورس شانگهای چین، شاخص بالتیک و موجودی انبار فلزات سرب و روی است. نتایج حاصل از برآورد مدل‌ها بیانگر وجود رفتارهای نامتقارن و ناپایدار و اثرپذیری متفاوت بازارها در دوره‌های زمانی مختلف است. همچنین در بازار فلزات پایه به دلیل واکنش قیمت فلزات سرب و روی به قیمت فولاد، اثر سرریز بین‌بازاری مشاهده می‌شود. همچنین بر اساس نتایج، قیمت جهانی فلزات سرب و روی تحت تاثیر شرایط اقتصادی و سیاست‌های پولی بانک مرکزی ایالات متحده آمریکا، فعالیت سرمایه‌گذاران و سوداگران (دلالان) بازارهای مالی و سیاست‌های مالی کشور چین مبنی بر حمایت از بخش تولیدات کارخانه‌ای این کشور است. نظر به سهم قابل توجه فلزات سرب و روی در ترکیب محصولات معدنی صادراتی کشور، نتایج این تحقیق کمک شایان توجهی به بخش بازرگانی خارجی شرکت‌های معدنی، فعالان در بورس کالایی و سهامداران در بازار سهام کشور می‌کند..
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Investigating Factors Affecting the Global Price of Lead and Zinc Metals using the Tvp-Favar Model

نویسندگان English

Amirhosein BOROUJERDIAN 1
Mehdi Zolfaghari 2
mohsen khezri 3
1 Department of Economic Sciences, Faculty of Management and Economics, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
2 Assistant professor of Economic Sciences, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran
3 Assistant professor of Economic Sciences, Bu Ali Sina University, Hamedan, Iran
چکیده English

Given the importance of the global price of lead and zinc metals due to their applications in upstream industries such as automotive, construction, and manufacturing products, this study seeks to investigate the factors affecting and their impulse response functions on the global price of lead and zinc metals. The TVP-FAVAR model was used in this study to model the global price of the mentioned metals. The variables of this research are daily and include the price of lead metal, the price of zinc metal, the global price of oil, the dollar index, the global price of steel, the S&P500 index, the Shanghai Stock Exchange composite index, baltic dry index, and inventory of lead and zinc metals. The estimation results of the models indicate the existence of asymmetric and unstable behaviors and the different impressionability of the markets in other periods. Also, in the base metals market, due to the response of the price of lead and zinc metals to the global price of steel, the effect of inter-market spillover is observed. Also, based on the results, the global price of lead and zinc metals is influenced by the economic conditions and monetary policies of the United States Central Bank, the activities of investors and traders (speculators) in the financial markets, and the financial policies of China to support the manufacturing sector of this country. Considering the significant share of lead and zinc metals in the composition of the country's export mineral products, the results of this research provide substantial help to the foreign trade sector of mining companies, activists in the commodity exchange, and shareholders in the country's stock market..

کلیدواژه‌ها English

lead
zinc
TVP-FAVAR model
Lombardi, M.J; Osbat, C; and Schnatz, B; 2012; “Global commodity cycles and linkages: a FAVAR approach” Empirical Economics, 43(2), pp.651-670.## Todorova, N; Worthington, A; and Souček, M; 2014; “Realized volatility spillovers in the non-ferrous metal futures market” Resources Policy, 39, pp.21-31. ## Ahumada, H; and Cornejo, M; 2015; “Explaining commodity prices by a cointegrated time series-cross section model” Empirical economics, 48(4), pp.1667-1690. ## Vardar, G; Coşkun, Y; and Yelkenci, T; 2018; “Shock transmission and volatility spillover in stock and commodity markets: evidence from advanced and emerging markets” Eurasian Economic Review, 8(2), pp.231-288. ## Ciner, C; Lucey, B; and Yarovaya, L; 2020; “Spillovers, integration and causality in LME non-Ferrous metal markets” Journal of commodity markets, 17, p.100079. ## Al-Yahyaee, K.H; Rehman, M.U; Al-Jarrah, I.M.W; Mensi, W; and Vo, X.V; 2020; “Co-movements and spillovers between prices of precious metals and non- ferrous metals: A multiscale analysis” Resources policy, 67, p.101680. ## An, S; Gao, X; An, H; Liu, S; Sun, Q; and Jia, N; 2020; “Dynamic volatility spillovers among bulk mineral commodities: A network method” Resources policy, 66, p.101613. ## Ameur, H.B; Ftiti, Z; and Louhichi, W; 2021; “Intraday spillover between commodity markets” Resources Policy, 74, p.102278. ## Wang, T; and Wang, C; 2019; “The spillover effects of China's industrial growth on price changes of base metal” Resources Policy, 61, pp.375-384. ## Dutta, A; 2018; “Impacts of oil volatility shocks on metal markets: A research note” Resources Policy, 55, pp.9-19. ## مولایی، فاطمه؛ سیاوشی، حسین؛ 1391؛ «پیش‌بینی قیمت فلز روی و انتخاب بهترین روش پیش‌بینی»، اولین همایش بین‌المللی اقتصادسنجی روش‌ها و کاربردها دانشگاه آزاد اسلامی واحد سنندج. ## جهانمیری، شیرین؛ دهقانی، حسام؛ مرشدلو، عمید؛ 1397؛ «تخمین قیمت فلز سرب با استفاده از مدل بهینه سازی شده توزیع احتمالی بیز»، اولین کنفرانس ملی مدلسازی در مهندسی معدن و علوم وابسته. ## Groen, J.J; Paap, R; and Ravazzolo, F; 2013; “Real-time inflation forecasting in a changing world” Journal of Business & Economic Statistics, 31(1), pp.29-44. ## Del Negro, M; and Otrok, C; 2008; “Dynamic factor models with time-varying parameters: measuring changes in international business cycles” FRB of New York Staff Report, (326). ## Eickmeier, S; Lemke, W; and Marcellino, M.G; 2011; “The changing international transmission of financial shocks: evidence from a classical time-varying FAVAR” Available at SSRN 2785396. ## Korobilis, D; 2013; “Assessing the transmission of monetary policy using time‐varying parameter dynamic factor models” Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 75(2), pp.157-179. ## Zolfaghari, M; Ghoddusi, H; and Faghihian, F; 2020; “Volatility spillovers for energy prices: a diagonal BEKK approach” Energy Economics, 92, p.104965. ## Wang, G. J; & Xie, C; 2013; “Cross-correlations between Renminbi and four major currencies in the Renminbi currency basket” Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 392(6), 1418-1428. ## خالقیان، حسین؛ عبدالله‌زاده رامهرمزی، لیلا؛ خراسانی کیاسری، محمود؛ 1395؛ «تاثیر نفت و شاخص دلار بر طلا و کامودیتی‌ها»، 7مین کنفرانس بین‌المللی مدیریت و حسابداری و 4مین کنفرانس بین‌المللی کارآفرینی و نوآوری‌های باز. ## Umar, Z; Jareño, F; and Escribano, A; 2021; “Oil price shocks and the return and volatility spillover between industrial and precious metals” Energy Economics, 99, p.105291. ## Hammoudeh, S; and Yuan, Y; 2008; “Metal volatility in presence of oil and interest rate shocks” Energy Economics, 30(2), pp.606-620. ## Zhang, C; and Tu, X; 2016; “The effect of global oil price shocks on China's metal markets” Energy Policy, 90, pp.131-139. ## Bildirici, M.E; Kayıkçı, F; and Onat, I.Ş; 2015; “Baltic Dry Index as a major economic policy indicator: the relationship with economic growth” Procedia-Social and Behavioral Sciences, 210, pp.416-424. ## Geman, H; and Smith; W.O; 2012; “Shipping markets and freight rates: an analysis of the Baltic Dry Index” The Journal of Alternative Investments, 15(1), pp.98-109. ## Geetha, E; and Swaaminathan, T.M; 2015; “A study on the factors influencing stock price A Comparative study of Automobile and Information Technology Industries stocks in India” International Journal of Current Research and Academic Review, 3(3), pp.97-109. ## Wen, S; An, H; Huang, S; and Liu, X; 2019; “Dynamic impact of China's stock market on the international commodity market” Resources Policy, 61, pp.564-571. ## Chng, M.T; 2009; “Economic linkages across commodity futures: Hedging and trading implications” Journal of Banking & Finance, 33(5), pp.958-970. ## Batten, J.A; Ciner, C; and Lucey, B.M; 2010; “The macroeconomic determinants of volatility in precious metals markets” Resources Policy, 35(2), pp.65-71. ## ابراهیمی، مهرزاد؛ 1398؛ «بررسی تاثیر متغیرهای کلان اقتصادی بر بازار سهام ایران با استفاده از الگوریتم‌‎های داده کاوی» فصلنامه اقتصاد مالی. سال سیزدهم. شماره 49. صفحه 309-283. ## Bu, H.; 2014; “Effect of inventory announcements on crude oil price volatility.” Energy Economics, 46, pp.485-494. ## Primiceri, G.E; 2005; “Time varying structural vector autoregressions and monetary policy.” The Review of Economic Studies, 72(3), pp.821-852. ## Korobilis, D; 2009; “Assessing the transmission of monetary policy shocks using dynamic factor models.” Available at SSRN 1461152. ## ]33[ خضری، محسن؛ سحابی، بهرام؛ یاوری، کاظم؛ حیدری، حسن؛ 1394؛ «بررسی پویایی‌های تورم در اقتصاد ایران و مدل سازی تورم با استفاده از مدل‌های دینامیک» رساله دکتری. دانشگاه تربیت مدرس. ## فرهنگ حسن قشلاقی، زهرا؛ 1393؛ «اثر شوک‌های ساختاری بر چرخه‌های قیمت مسکن با استفاده از روش FAVAR» پایان‌نامه کارشناسی ارشد. دانشگاه الزهرا (س). ## Cogley, T; and Sargent, T.J; 2005; “Drifts and volatilities: monetary policies and outcomes in the post WWII US.” Review of Economic dynamics, 8(2), pp.262-302. ## Tuiserkani, S; Zolfaghari, M; and Saranj, A; 2023; “The Spillover Effects in the Base Metals Market with Emphasis on Technological Changes” Journal of Mineral Resources Engineering, 8(1), 111-130. ## خلیلی عراقی، منصور؛ فرزین وش، اسدلله؛ صدری، حامد؛ 1397؛ «بررسی اثرات متغیر زمانی توسعه مالی بر رشد اقتصادی: مدل TVP-FAVAR» فصلنامه پژوهش‌های اقتصادی (رشد و توسعه پایدار). سال نوزدهم. شماره سوم. صفحه 59-31. ## Si, D.K; Li, X.L; Xu, X; and Fang, Y; 2021; “The risk spillover effect of the COVID-19 pandemic on energy sector: Evidence from China” Energy economics, 102, p.105498. ## Koop, G; and Korobilis, D; 2014; “A new index of financial conditions” European Economic Review, 71, pp.101-116. ## Doz, C; Giannone, D; and Reichlin, L; 2011; “A two-step estimator for large approximate dynamic factor models based on Kalman filtering” Journal of Econometrics, 164(1), pp.188-205. ## Cheng, N.F.L; Hasanov, A.S; Poon, W.C; and Bouri, E; 2023; “The US-China trade war and the volatility linkages between energy and agricultural commodities”. Energy Economics, 120, p.106605. ## Chen, J; Huang, Y; Ren, X; and Qu, J; 2022; “Time-varying spillovers between trade policy uncertainty and precious metal markets: Evidence from China-US trade conflict”. Resources Policy, 76, p.102577. ##
دوره 18، شماره 61
زمستان 1402
صفحه 71-96

  • تاریخ دریافت 29 مهر 1401
  • تاریخ بازنگری 21 آذر 1402
  • تاریخ پذیرش 05 دی 1402