Αιτιώδεις σχέσεις μεταξύ οικονομικών δεικτών βιομηχανίας στην Ελλάδα
Creators: name: Τσακαλίδου, Ελένη Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Αιτιότητα
Οικονομικοί δείκτες βιομηχανίας
Ελλάδα
Causality
Economic indices of industry
Greece

description: Η εργασία αυτή εκπονήθηκε στο πλαίσιο του προγράμμτος EMOS σε συνεργασία με την Ελληνική Στατιστική Αρχή (ΕΛ.ΣΤΑΤ.). Σκοπός ήταν να εντοπίσουμε τις άμεσες αιτιώδεις σχέσεις μεταξύ του Δείκτη Τιμών Παραγωγού στη Βιομηχανία, του Δείκτη Τιμών Εισαγωγών στη Βιομηχανία, του Δείκτη Βιομηχανικής Παραγωγής και του Δείκτη Κύκλου Εργασιών στη Βιομηχανία. Για το λόγο αυτό, χρησιμοποιήθηκαν γραμμικά και μη-γραμμικά μέτρα διασυσχέτισης και αιτιότητας. Τα μέτρα διασυσχέτισης που χρησιμοποιήθηκαν είναι η διασυσχέτιση (γραμμικό) και η διασταυρούμενη αμοιβαία πληροφορία (μη-γραμμικό). Τα μέτρα αιτιότητας που χρησιμοποιήθηκαν είναι η αιτιότητα κατά Granger GCI (γραμμικό, διμεταβλητό), η υπό συνθήκη αιτιότητα κατά Granger CGCI (γραμμικό, πολυμεταβλητό), η μεταφορική εντροπία TE (μη-γραμμικό, διμεταβλητό), η μερική μεταφορική εντροπία PTE (μη-γραμμικό, πολυμεταβλητό) και το PMIME (μη-γραμμικό, πολυμεταβλητό). Για να εξεταστούν οι αλλαγές στις σχέσεις μεταξύ των μεταβλητών επιλέξαμε κάποιες υποπεριόδους ώστε να συγκρίνουμε τα αποτελέσματα και να εντοπίσουμε τυχόν διαφορές. Το επόμενο βήμα ήταν, χρησιμοποιώντας προσομοιωτικά δεδομένα, να εξετάσουμε την αξιοπιστία των μέτρων αιτιότητας για διάφορα μεγέθη δείγματος. Καταλήξαμε στο συμπέρασμα ότι τα μέτρα CGCI, PTE, PMIME εμφανίζουν σχέσεις οι οποίες δεν υπάρχουν σε αρκετά μικρό ποσοστό, το μέτρο TE δίνει σε μεγάλο ποσοστό λάθος αποτελέσματα ενώ το μέτρο GCI σε γραμμικά συστήματα εμφανίζει σε μεγάλο ποσοστό όλες τις σχέσεις που υπάρχουν. Συγκρίνοντας τα αποτελέσματα της προηγούμενης ανάλυσης με τα αποτελέσματα για την αξιοπιστία των μέτρων μπορέσαμε να ξεχωρίσουμε τα αποτελέσματα που μπορούμε να εμπιστευτούμε από αυτά που δεν είναι τόσο αξιόπιστα. Τελικά, φαίνεται ότι ο Δείκτης Τιμών Παραγωγού επιδρά στο Δείκτη Παραγωγής και στο Δείκτη Κύκλου Εργασιών, ο δείκτης Τιμών Εισαγωγών επιδρά στο Δείκτη Τιμών Παραγωγού, στο Δείκτη Κύκλου Εργασιών και πιθανόν στο Δείκτη Παραγωγής,, και ο Δείκτης Κύκλου Εργασιών επιδρά στο Δείκτη Παραγωγής.
description: This study was prepared in the framework of EMOS in cooperation with Hellenic Statistical Authority (ELSTAT).The purpose was to identify direct Granger causality among Producer Price Index in Industry, Import price Index in Industry, Industrial Production Index and Turnover Index in Industry. For this reason, we estimated linear an non-linear correlation and causality measures. The correlation measures we estimated are Cross Correlation (linear) and Cross Mutual Information (non-linear). The causality measures we estimated are Grander Causality Index GCI (linear,bivariate), Conditionan Granger Causality Index CGCI (linear, multivariate), Transfer Entropy TE (non-linear, bivariate), Partial Transfer Entropy PTE (non-linear, multivariate) and PMIME (non-linear, multivariate). Το consider changes in causal effects among the variables, we used subperiods in order to compare the results of each subperiod and find any differences between them. The next step was to test the effectiveness of the causality measures on various time series lengths using simulation systems. We conclude that the measures CGCI, PTE, PMIME rarely detect causal relationships that don't exist, the measure TE isn't effective at all and the measure GCI effectively identify most causal relationships in linear systems. Comparing all the results we were able to distinguish the estimates that we can trust from those that we can't. Eventually, it seems that Producer Price Index in Industry affects in Industrial Production Index and in Turnover Index in Industry, Import Price Index in Industry affects in Producer Price Index in Industry, in Turnover Index in Industry and, possibly, in Industrial Production Index, andTurnover in Industry affects in Industrial Production Index.