<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>دانشگاه سمنان</PublisherName>
				<JournalTitle>مدلسازی اقتصادسنجی</JournalTitle>
				<Issn>2345-654X</Issn>
				<Volume>6</Volume>
				<Issue>3</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2021</Year>
					<Month>08</Month>
					<Day>23</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Modeling the Volatility of the Iranian Asset Markets Using Factor Multivariate Stochastic Volatility Model</ArticleTitle>
<VernacularTitle>الگوسازی تلاطم در بازارهای دارایی ایران با استفاده از مدل تلاطم تصادفی چند متغیره عاملی</VernacularTitle>
			<FirstPage>63</FirstPage>
			<LastPage>96</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">5734</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22075/jem.2021.23659.1607</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>رضا</FirstName>
					<LastName>طالبلو</LastName>
<Affiliation>دانشیار گروه اقتصاد نظری، دانشکده اقتصاد، دانشگاه علامه طباطبائی</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>پریسا</FirstName>
					<LastName>مهاجری</LastName>
<Affiliation>دانشیار گروه اقتصاد نظری، دانشکده اقتصاد، دانشگاه علامه طباطبائی</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2021</Year>
					<Month>06</Month>
					<Day>11</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Using the monthly data of the returns of 5 assets during 05/31/2011 to 02/28/2021, the volatilities of Iranian asset markets have been modeled in this paper. Factor multivariate stochastic volatility model in the framework of space-state approach is the basis for decomposing the asset market volatility into two components, “volatility rooted in latent factors” and “idiosyncratic volatility” and estimating time-varying covariance matrix and dynamic pair-wise correlation of time series. The findings reveal that: first, there are two latent factors. Second idiosyncratic volatilities of 3 assets, including stock, dollar and gold have increased since mid-2017, and emerges evidence of clustering behavior. Third, the volatility of inflation is explained by the hidden factors, and consequently the idiosyncratic volatility is almost smooth. Fourth, the volatility of stock return is highly correlated with the volatilities of inflation and dollar. In addition, there is a significant pairwise correlation between inflation-dollar and inflation-interest rate.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">مقاله حاضر با استفاده از داده‌های ماهانه بازده 5 دارایی طی دوره زمانی 1390/03/10 تا 1399/12/10 درصدد الگوسازی تلاطم بازارهای دارایی ایران است. مدل تلاطم تصادفی چندمتغیره عاملی در چارچوب رویکرد فضا-حالت غیرخطی، مبنای تفکیک تلاطم بازده دارایی‌ها به دو جزء «تلاطم منبعث از عوامل پنهان» و «تلاطم خاص هر دارایی» و برآورد ماتریس همبستگی و کوواریانس پویای تلاطم دارایی‌ها قرار گرفته است. یافته‌ها نشان می‌دهند که اولاً دو عامل پنهان وجود دارد. ثانیاً تلاطم‌های خاص بازده 3 دارایی مشتمل بر سهام، دلار و طلا از اواسط 2017 تشدید و رفتار خوشه‌ای را از خود به نمایش می‌گذارد. ثالثاً عمده تلاطمات نرخ تورم توسط عوامل پنهان توضیح داده می‌شود و تلاطم خاص تورم، روندی تقریباً هموار دارد. رابعاً تلاطم بازده سهام با تلاطم تورم و دلار همبستگی بالایی دارد. همبستگی بالایی میان تلاطم نرخ تورم با نرخ بازده دلار و نرخ بهره مشاهده می‌شود.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">بازار دارایی‌ها</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تلاطم تصادفی عاملی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">رویکرد بیزی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مدل فضا-حالت</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">واریانس ناهمسانی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">همبستگی پویا</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://jem.semnan.ac.ir/article_5734_ebd19dae16420e205808a75e993a9db9.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
