مدل‌سازی تقاضای گازوئیل در بخش حمل و نقل زمینی ایران با استفاده از شبکه عصبی

نویسندگان

1 تربیت مدرس، مدیریت و اقتصاد

2 دانشگاه صنعت آب و برق، اقتصاد

چکیده

در صنعت حمل و نقل زمینی گازوئیل یکی از مهم‌ترین حامل‌های انرژی است. با توجه به قیمت پایین این نوع حامل انرژی در ایران، بررسی عوامل غیر‌قیمتی موثر بر تقاضای گازوئیل دارای اهمیت است. در این مقاله برای شناسایی مهم‌ترین عوامل موثر بر تقاضای گازوئیل از شبکه عصبی ، به‌عنوان ابزاری با قابلیت بالا در مسیریابی و تشخیص روندهای غیر‌خطی پیچیده، به‌ویژه با تعداد مشاهدات محدود، استفاده شده است. در الگوی ابتدایی تاثیر 10 متغیر که تحت عناوین درون سیستمی و برون سیستمی نام‌گذاری شده‌اند، بر تقاضای گازوئیل در طی سال‌های 1387-1355 مورد ارزیابی قرار گرفتند. سپس با استفاده از فرآیند قیاسی در طی سه مرحله 5 متغیر به‌عنوان متغیرهای مهم شناسایی شدند. در مرحله نهایی متغیرهای تولید ناخالص داخلی سرانه، تعداد وسایل نقلیه گازوئیل‌سوز، یارانه اختصاص داده شده به گازوئیل و نرخ ارز بازار غیررسمی اثر مضاعف و نقدینگی تاثیر عادی بر تقاضای گازوئیل داشته‌اند. علاوه بر این، نتایج نشان داد؛ ورود متغیرهای نرخ ارز بازار غیررسمی و نقدینگی و یارانه در کنار متغیرهایی که در تحقیقات دیگر استفاده شده‌اند، می‌تواند در افزایش صحت مدل و دقت معیارهای ارزیابی پیش‌بینی تاثیر به‌سزایی داشته باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Modeling gasoline demand in land transport sector in Iran by using GMDH neural network

چکیده [English]

Gasoline is one of the main energy carriers in land transport sector. With regard to the low price for gasoline in Iran, the study of the non-price factors which affect gasoline demand is important.
In this paper, for identifying the most important factors which affect on gasoline demand, GMDH neural network model as a tool with high capacity in the diagnosis of non-linier complicated processes especially with limited number of observations is used.
At first, in a primary model, the effects of 10 variables which are titled inside and outside of system variables, on the demand for gasoline during 1387-1355 are evaluated. Then by using deductive process in the three stages, 5 variables identify as more important variables.
In the final stage, the variables such as gross domestic product per capita, the numbers of vehicles (with gasoline fuel), the gasoline subsidies and the foreign exchange rate in unofficial market have double and liquidity has normal influence on gasoline demand.
In addition to the
In addition, the results show that the importation of variables such as foreign exchange rate, liquidity and gasoline subsidies in the model increase the model efficiency.

کلیدواژه‌ها [English]

  • land transport
  • gasoline demand
  • GMDH neural network model
  • deductive process