যুক্তিসঙ্গত বুদবুদ ও বৈদেশিক মুদ্রা সংকট: ইরানের অনানুষ্ঠানিক বিনিময় হার বিশ্লেষণে মার্কভ-সুইচিং পদ্ধতি

1. ভূমিকা ও সারসংক্ষেপ

এই গবেষণাটি ২০১০ থেকে ২০১৮ সাল পর্যন্ত ইরানের অনানুষ্ঠানিক বৈদেশিক মুদ্রা বাজার (USD/IRR)-এ যুক্তিসঙ্গত স্পেকুলেটিভ বুদবুদ-এর উপস্থিতি ও গতিবিদ্যা তদন্ত করে। সমাধান করা মূল সমস্যা হলো স্পেকুলেটিভ আক্রমণ ও পালের আচরণ দ্বারা চালিত বিনিময় হারের তার মৌলিক মূল্য থেকে ক্রমাগত বিচ্যুতি, যা নীতিনির্ধারকদের দ্বারা নিয়ন্ত্রণ না করলে পূর্ণাঙ্গ মুদ্রা সংকটের সৃষ্টি করতে পারে। গবেষণার প্রাথমিক উদ্দেশ্য হলো একটি শক্তিশালী পূর্ব সতর্কতা ব্যবস্থা তৈরি করা যা বাস্তব সময়ে বুদবুদ শাসনব্যবস্থা সনাক্ত করতে সক্ষম, যার ফলে আরও কার্যকর কেন্দ্রীয় ব্যাংকের হস্তক্ষেপ সম্ভব হবে।

লেখকরা যুক্তি দেখান যে ঐতিহ্যবাহী বিনিময় হার মডেলগুলি (যেমন, Meese & Rogoff, 1983) স্বল্পমেয়াদী অস্থিরতা ব্যাখ্যা করতে ব্যর্থ হয়, যার জন্য বাজার মনোবিজ্ঞান ও শাসনব্যবস্থা পরিবর্তন অন্তর্ভুক্ত করে এমন মডেল প্রয়োজন। তারা একটি উন্নত তিনটি স্বতন্ত্র অবস্থা (বিস্ফোরক, শান্ত, পতনশীল) এবং সময়-পরিবর্তনশীল রূপান্তর সম্ভাবনা (TVTP) সহ একটি মার্কভ-সুইচিং অটোরিগ্রেসিভ মডেল ব্যবহার করেন যা বৈদেশিক রিজার্ভ ও নিষেধাজ্ঞার তীব্রতার মতো মৌলিক নির্দেশকের উপর নির্ভর করে। এই পদ্ধতি মডেলটিকে কেবল বুদবুদ সনাক্ত করতেই দেয় না, বরং একটি সংকট অবস্থায় রূপান্তরিত হওয়ার সম্ভাবনাও ভবিষ্যদ্বাণী করতে দেয়।

2. তাত্ত্বিক কাঠামো ও সাহিত্য পর্যালোচনা

2.1 সম্পদ মূল্যায়নে যুক্তিসঙ্গত বুদবুদ

যুক্তিসঙ্গত বুদবুদের ধারণাটি বলে যে, যদি ব্যবসায়ীরা ভবিষ্যতে অতিমূল্যায়িত সম্পদটি একজন "বড় বোকা"-র কাছে বিক্রি করতে আশা করে, তবে সম্পদের দাম তার মৌলিক মূল্য থেকে পদ্ধতিগতভাবে বিচ্যুত হতে পারে। বৈদেশিক মুদ্রার প্রেক্ষাপটে, এটি একটি স্ব-পূরণকারী ভবিষ্যদ্বাণী হিসেবে প্রকাশ পায় যেখানে অবমূল্যায়নের প্রত্যাশা স্পেকুলেটিভ চাহিদাকে উৎসাহিত করে, হারকে আরও বাড়িয়ে তোলে। বুদবুদটি যতক্ষণ পর্যন্ত বুদবুদ উপাদানের প্রত্যাশিত বৃদ্ধির হার ডিসকাউন্ট হারের সাথে মেলে ততক্ষণ পর্যন্ত টিকে থাকে।

2.2 বিচ্ছিন্নতা ধাঁধা ও আচরণগত অর্থসংস্থান

সুপ্রতিষ্ঠিত "বিনিময় হার বিচ্ছিন্নতা ধাঁধা" বলতে বিনিময় হার ও সামষ্টিক অর্থনৈতিক মৌলিক বিষয়গুলির মধ্যে দুর্বল স্বল্পমেয়াদী সম্পর্ককে বোঝায়। এই গবেষণাটি আচরণগত অর্থসংস্থান সাহিত্যের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যা পরামর্শ দেয় যে ভয় ও লোভের মতো আবেগ, পালের আচরণ দ্বারা পরিবর্ধিত হয়ে, স্বল্পমেয়াদে বাজার চলাচলকে প্রাধান্য দিতে পারে, এমন বিচ্যুতি তৈরি করতে পারে যা মৌলিক মডেলগুলি ব্যাখ্যা করতে পারে না।

2.3 অর্থনীতিতে মার্কভ-সুইচিং মডেল

হ্যামিল্টন (১৯৮৯) দ্বারা প্রবর্তিত, মার্কভ-সুইচিং মডেলগুলি একটি সময় সিরিজ প্রক্রিয়ার পরামিতিগুলিকে একটি অদৃশ্য অবস্থা চলকের অনুসারে পরিবর্তন করতে দেয় যা একটি মার্কভ চেইন অনুসরণ করে। এটি আর্থিক বাজারের জন্য বিশেষভাবে উপযুক্ত যা শান্ত ও অশান্ত সময়কালের মধ্যে আকস্মিক পরিবর্তনের সম্মুখীন হয়। এখানে ব্যবহৃত সময়-পরিবর্তনশীল রূপান্তর সম্ভাবনা (TVTP)-তে সম্প্রসারণ, অবস্থা পরিবর্তনের সম্ভাবনাকে পর্যবেক্ষণকৃত অর্থনৈতিক অবস্থার উপর নির্ভর করতে দেয়, যা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতার একটি স্তর যোগ করে।

3. পদ্ধতি ও মডেল বিবরণ

3.1 তথ্য ও চলকসমূহ

বিশ্লেষণে অনানুষ্ঠানিক (কালোবাজার) USD/IRR হারের মাসিক তথ্য ব্যবহার করা হয়েছে। TVTP প্রক্রিয়াটি দুটি মূল পূর্ব সতর্কতা নির্দেশক অন্তর্ভুক্ত করে: ১) নিষেধাজ্ঞা তীব্রতা সূচক: বৈদেশিক মুদ্রার জন্য সঞ্চিত চাহিদা সৃষ্টিকারী বাহ্যিক আঘাতের একটি প্রতিনিধি। ২) বৈদেশিক মুদ্রা রিজার্ভের পরিবর্তন: মুদ্রা রক্ষা করার কেন্দ্রীয় ব্যাংকের সক্ষমতার সংকেত দেয়।

3.2 তিন-শাসনব্যবস্থা বিশিষ্ট মার্কভ-সুইচিং মডেল

অনানুষ্ঠানিক বিনিময় হার রিটার্ন সিরিজ ($r_t$) নিম্নরূপ মডেল করা হয়েছে:

$r_t = \mu_{S_t} + \phi r_{t-1} + \epsilon_t, \quad \epsilon_t \sim N(0, \sigma_{S_t}^2)$

যেখানে $S_t \in \{1,2,3\}$ সময় $t$-এ সুপ্ত অবস্থা নির্দেশ করে, যা যথাক্রমে শান্ত ($\mu$ কম, $\sigma$ কম), বিস্ফোরক ($\mu$ উচ্চ, $\sigma$ উচ্চ), এবং পতনশীল ($\mu$ ঋণাত্মক, $\sigma$ উচ্চ) শাসনব্যবস্থার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।

3.3 সময়-পরিবর্তনশীল রূপান্তর সম্ভাবনা

উদ্ভাবনটি রূপান্তর সম্ভাবনা ম্যাট্রিক্স $P_t$-কে সময়-নির্ভর করে তোলার মধ্যে নিহিত। অবস্থা $i$ থেকে অবস্থা $j$-এ যাওয়ার সম্ভাবনাকে পূর্ব সতর্কতা নির্দেশক ($z_t$)-এর একটি লজিস্টিক ফাংশন হিসেবে মডেল করা হয়েছে:

$p_{ij,t} = \frac{\exp(\alpha_{ij} + \beta_{ij} z_t)}{1 + \sum_{k\neq i} \exp(\alpha_{ik} + \beta_{ik} z_t)}$

এটি মৌলিক বিষয়গুলিকে সরাসরি একটি বুদবুদ বা সংকট অবস্থায় প্রবেশের ঝুঁকি প্রভাবিত করতে দেয়।

4. অভিজ্ঞতামূলক ফলাফল ও বিশ্লেষণ

4.1 শাসনব্যবস্থা সনাক্তকরণ ও বুদবুদ সময়কাল

মডেলটি ইরানের অনানুষ্ঠানিক বৈদেশিক মুদ্রা বাজারে বেশ কয়েকটি বিস্ফোরক বুদবুদ সময়কাল সফলভাবে সনাক্ত করে, যা অর্থনৈতিক চাপ ও নিষেধাজ্ঞা বৃদ্ধির পরিচিত সময়কালের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে মিলে যায়:

• বিস্ফোরক শাসনব্যবস্থা: সুনির্দিষ্টভাবে ২০১১/০৭, ২০১২/০৪, ২০১২/১০-১১, এবং বিশেষভাবে ২০১৭/০১-০৬ এর মতো সময়কালের তারিখ দেওয়া হয়েছে। ২০১৭ সালের পর্বটি নতুন ভূ-রাজনৈতিক উত্তেজনা ও নিষেধাজ্ঞার প্রত্যাশার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।
• পতনশীল শাসনব্যবস্থা: বিস্ফোরক সময়কালের পরে আসার প্রবণতা রয়েছে, যা বুদবুদ শীর্ষে পৌঁছানোর পরে একটি ধ্বংস পর্যায় নির্দেশ করে।
• শান্ত শাসনব্যবস্থা: মৃদু, প্রবণতা-অনুসরণকারী মূল্যবৃদ্ধি ও আপেক্ষিক বাজার স্থিতিশীলতার সময়কালের সাথে মিলে যায়।

চার্ট বর্ণনা: একটি মসৃণ সম্ভাবনা প্লট সময়ের (x-অক্ষ) সাথে বিস্ফোরক অবস্থায় থাকার সম্ভাবনা (y-অক্ষ) দেখাবে। ১.০-এর কাছাকাছি পৌঁছানো শিখরগুলি উপরে তালিকাভুক্ত বুদবুদ পর্বগুলিকে স্পষ্টভাবে চিহ্নিত করবে, যা মডেলের শাসনব্যবস্থা-শ্রেণীবিভাগ ক্ষমতা দৃশ্যত প্রদর্শন করবে।

4.2 পূর্ব সতর্কতা নির্দেশকের কার্যকারিতা

নিষেধাজ্ঞা সূচকটি বিস্ফোরক অবস্থায় রূপান্তরের একটি উল্লেখযোগ্য চালক হিসেবে প্রমাণিত হয়েছে ($\beta_{ij}$ ধনাত্মক ও উল্লেখযোগ্য)। বৈদেশিক রিজার্ভ হ্রাস পাওয়া একটি বিস্ফোরক অবস্থা থেকে পতনশীল অবস্থায় রূপান্তরের সম্ভাবনা বাড়িয়েছে, যা প্রতিরক্ষা সক্ষমতা হারানোর সংকেত দেয়।

4.3 কেন্দ্রীয় ব্যাংকের হস্তক্ষেপ বিশ্লেষণ

মডেলটি পরামর্শ দেয় যে বাজার চাপ কমানোর লক্ষ্যে কেন্দ্রীয় ব্যাংকের হস্তক্ষেপগুলি প্রায়শই বিস্ফোরক শাসনব্যবস্থা প্রতিষ্ঠিত হওয়ার পরে বুদবুদ প্রতিরোধ বা ফাটানোর জন্য অপর্যাপ্ত ছিল, যা স্ব-পূরণকারী প্রত্যাশার শক্তি তুলে ধরে।

5. প্রযুক্তিগত বিবরণ ও গাণিতিক কাঠামো

মূল অনুমানটি একটি প্রত্যাশা-সর্বাধিকীকরণ (EM) অ্যালগরিদম বা বায়েশিয়ান MCMC পদ্ধতি ব্যবহার করে সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমান (MLE) এর মাধ্যমে সম্পাদিত হয়, যা সুপ্ত চলক মডেলের জন্য মানক। সম্ভাবনা ফাংশনটি সমস্ত সম্ভাব্য অবস্থা পথের উপর সমাকলন করে:

$L(\Theta | r) = \sum_{S_1}...\sum_{S_T} \prod_{t=1}^{T} f(r_t | S_t, \Theta) \cdot Pr(S_t | S_{t-1}, z_t, \Theta)$

যেখানে $\Theta$ সমস্ত পরামিতি ($\mu_{S_t}, \phi, \sigma_{S_t}, \alpha_{ij}, \beta_{ij}$) অন্তর্ভুক্ত করে। মডেল নির্বাচন সম্ভবত বায়েশিয়ান ইনফরমেশন ক্রাইটেরিয়ন (BIC) এর মতো মানদণ্ড ব্যবহার করেছে তিন-অবস্থা TVTP বিবরণকে সরল বিকল্পগুলির বিপরীতে ন্যায্যতা প্রমাণ করার জন্য।

6. বিশ্লেষণাত্মক কাঠামো: একটি ব্যবহারিক কেস স্টাডি

পরিস্থিতি: ২০১৭ সালের শুরুতে ইরানের কেন্দ্রীয় ব্যাংকের একজন বিশ্লেষক।

ইনপুট: ঐতিহাসিক তথ্য (২০১০-২০১৬) থেকে অনুমানকৃত TVTP মার্কভ-সুইচিং মডেল। বাস্তব সময়ের তথ্য: নতুন আইনগত হুমকির কারণে নিষেধাজ্ঞা সূচকের একটি তীব্র মাসিক বৃদ্ধি, বৈদেশিক রিজার্ভের একটি অবিচ্ছিন্ন নিষ্কাশনের সাথে যুক্ত।

কাঠামো প্রয়োগ:

1. অবস্থা ফিল্টারিং: মডেলের ফিল্টারিং সমীকরণ ব্যবহার করে, বর্তমানে বাজারটি শান্ত অবস্থায় আছে এমন সম্ভাবনা গণনা করুন ($Pr(S_t = 1 | r_{1:t}, z_{1:t})$)। ধরে নিন এই সম্ভাবনা ০.৮ থেকে ০.৪-এ নেমে আসে।
2. রূপান্তর ঝুঁকি গণনা: বর্তমান উচ্চ নিষেধাজ্ঞা সূচক ($z_t$) TVTP লজিস্টিক ফাংশনে প্লাগ ইন করুন। মডেলটি সরাসরি শান্ত থেকে বিস্ফোরক অবস্থায় যাওয়ার একটি উচ্চ সম্ভাবনা $p_{13,t}$ (যেমন, ০.৩) আউটপুট দেয়, ০.০৫ এর একটি বেসলাইনের তুলনায়।
3. নীতি সিমুলেশন: বিশ্লেষক এখন সিমুলেট করতে পারেন: "যদি আমরা রিজার্ভে $X বিলিয়ন ইনজেক্ট করি, তাহলে এটি $p_{13,t}$ এবং $p_{23,t}$ (বিস্ফোরক থেকে পতনশীল)-কে কীভাবে প্রভাবিত করে?" মডেলটি পরিমাণগত, সম্ভাব্যতা ভিত্তিক উত্তর প্রদান করে।
4. আউটপুট: একটি ড্যাশবোর্ড সতর্কতা: "১-২ মাসের মধ্যে স্পেকুলেটিভ বুদবুদ শাসনব্যবস্থায় প্রবেশের উচ্চ ঝুঁকি। সুপারিশকৃত পদক্ষেপ: মুদ্রা প্রতিরক্ষার জন্য দৃঢ় প্রতিশ্রুতি সংকেত দিন এবং তারল্য ইনজেকশন প্রক্রিয়া প্রস্তুত করুন।"

7. ভবিষ্যত প্রয়োগ ও গবেষণার দিকনির্দেশনা

• ক্রিপ্টোকারেন্সি বাজার: TVTP মার্কভ-সুইচিং কাঠামো প্রয়োগ করে বিটকয়ন বা অন্যান্য ক্রিপ্টো সম্পদে বুদবুদ সনাক্ত করা, রূপান্তর চালক হিসেবে অন-চেইন মেট্রিক্স (যেমন, নেটওয়ার্ক হ্যাশ রেট, সক্রিয় ঠিকানা) ব্যবহার করে।
• AI/ML-এর সাথে একীকরণ: মডেল-সনাক্তকৃত বুদবুদ সময়কালগুলিকে লেবেলযুক্ত তথ্য হিসেবে ব্যবহার করে সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং মডেল (যেমন, র্যান্ডম ফরেস্ট, LSTM) প্রশিক্ষণ দেওয়া আরও বিস্তৃত উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি নির্দেশকের (খবরের সেন্টিমেন্ট, অর্ডার ফ্লো) উপর আরও আগে সনাক্তকরণের জন্য।
• নীতি নিয়ম প্রণয়ন: মডেলটিকে একটি স্টোকাস্টিক অপটিমাল কন্ট্রোল কাঠামোর মধ্যে এম্বেড করে আনুষ্ঠানিক, সর্বোত্তম কেন্দ্রীয় ব্যাংক হস্তক্ষেপ নিয়ম উদ্ভূত করা যা মুদ্রাস্ফীতি, রিজার্ভ ও বিনিময় হার অস্থিরতার উপর সংজ্ঞায়িত একটি ক্ষতি ফাংশন কমিয়ে দেয়।
• ক্রস-কান্ট্রি বিশ্লেষণ: একই পদ্ধতি পরিচালিত বিনিময় হার সহ উদীয়মান বাজারগুলির একটি প্যানেলে প্রয়োগ করা (যেমন, তুরস্ক, আর্জেন্টিনা) বৈদেশিক মুদ্রা চাপের সাধারণ পূর্বসূরি সনাক্ত করতে এবং নিষেধাজ্ঞা তীব্রতার মতো নির্দেশকের সাধারণীকরণযোগ্যতা পরীক্ষা করতে।

8. মূল বিশ্লেষক অন্তর্দৃষ্টি: একটি চার-ধাপ বিশ্লেষণ

মূল অন্তর্দৃষ্টি: এই গবেষণাপত্রটি একটি গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু প্রায়শই উপেক্ষিত সত্য সরবরাহ করে: বাহ্যিক অবরোধের অধীনে পরিচালিত বৈদেশিক মুদ্রা শাসনব্যবস্থায় (ইরানের মতো), বিনিময় হার ক্রয়ক্ষমতা সমতার চেয়ে কম এবং শাসনব্যবস্থা টিকে থাকার মনোবিজ্ঞান সম্পর্কে বেশি। লেখকরা চমৎকারভাবে "বুদবুদ"-কে একটি মূল্যায়ন ত্রুটি হিসেবে নয়, বরং রাজনৈতিক মৌলিক বিষয় (নিষেধাজ্ঞা) দ্বারা উদ্দীপিত এবং আরও অবমূল্যায়নের যুক্তিসঙ্গত প্রত্যাশা দ্বারা টিকিয়ে রাখা সম্মিলিত বাজার আতঙ্কের একটি পরিমাপযোগ্য অবস্থা হিসেবে পুনর্বিবেচনা করেছেন। তাদের মূল অবদান হল এই অন্তর্দৃষ্টিকে একটি TVTP মার্কভ-সুইচিং মডেল-এ কার্যকর করা যা আতঙ্কের সম্ভাবনা পরিমাপ করে।

যুক্তিগত প্রবাহ: যুক্তিটি মার্জিত ও বায়ুরোধী: (১) ইরানের জন্য মানক মডেল ব্যর্থ → (২) অতএব, বুদবুদ ও শাসনব্যবস্থা অন্তর্ভুক্ত করুন → (৩) কিন্তু স্থির শাসনব্যবস্থা মডেলগুলি পিছনের দিকে তাকানো → (৪) সমাধান: শাসনব্যবস্থা পরিবর্তনের সম্ভাবনাকে বাস্তব সময়ের, নীতি-প্রাসঙ্গিক মৌলিক বিষয়গুলির (নিষেধাজ্ঞা, রিজার্ভ) উপর নির্ভর করতে দিন। এটি একটি প্রতিক্রিয়া লুপ তৈরি করে যেখানে অবনতিশীল মৌলিক বিষয়গুলি কেবল মূল্য স্তরকে প্রভাবিত করে না, বরং একটি অরৈখিক বাজার ভাঙ্গনের ঝুঁকি সূচকীয়ভাবে বাড়িয়ে দেয়। এটি একটি উচ্চতর সতর্কতা ব্যবস্থা কারণ এটি বাজারের সুপ্ত "মুড" মডেল করে, কেবল তার অতীত চলাচল নয়।

শক্তি ও ত্রুটি:
শক্তি: পদ্ধতিগত পরিশীলন শীর্ষ স্তরের। TVTP ব্যবহার করা মৌলিক মার্কভ-সুইচিং মডেলের উপর একটি উল্লেখযোগ্য আপগ্রেড এবং সংকট ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য পুরোপুরি উপযুক্ত। একটি চালক হিসেবে নিষেধাজ্ঞা বেছে নেওয়া প্রাসঙ্গিকভাবে চমৎকার এবং অভিজ্ঞতামূলকভাবে বৈধকৃত। সনাক্তকৃত বিস্ফোরক সময়কালের বাস্তব-বিশ্বের সংকটগুলির (যেমন, ২০১৭) সাথে সঙ্গতি শক্তিশালী মুখ্য বৈধতা প্রদান করে।
ত্রুটি: মডেলের সাফল্যও এর সীমাবদ্ধতা—এটি ইরানের নিষিদ্ধ, তেল-নির্ভর, দ্বৈত-বিনিময়-হার অর্থনীতির নির্দিষ্ট রোগবিদ্যার জন্য অত্যন্ত সূক্ষ্মভাবে ক্রমাঙ্কিত। প্রধান নির্দেশক পুনরায় প্রকৌশল ছাড়া অন্যান্য প্রেক্ষাপটে সাধারণীকরণযোগ্যতা প্রশ্নবিদ্ধ। তদুপরি, মডেলটি শেষ পর্যন্ত একটি পরিশীলিত বর্ণনামূলক ও ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সরঞ্জাম; এটি হস্তক্ষেপের সর্বোত্তম স্কেল ও সময় নির্ধারণ করা থেকে বিরত থাকে। সমস্ত শাসনব্যবস্থা-সুইচিং মডেলের মতো, ঐতিহাসিক শাসনব্যবস্থার সাথে ওভারফিটিং-এর ঝুঁকি রয়েছে যা পুনরাবৃত্তি নাও হতে পারে।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি:

1. নীতিনির্ধারকদের জন্য (CBI): এই মডেলটি সরাসরি চলমান থাকা উচিত। ড্যাশবোর্ড আউটপুট (বিস্ফোরক/পতনশীল শাসনব্যবস্থার সম্ভাবনা) অবশ্যই মুদ্রানীতি কমিটির সিদ্ধান্তের একটি প্রাথমিক ইনপুট হতে হবে। এটি প্রাক-প্রতিকারমূলক, সংকেত-ভিত্তিক হস্তক্ষেপ এর পক্ষে যুক্তি দেয় যখন রূপান্তর ঝুঁকি বৃদ্ধি পায়, বুদবুদ প্রজ্বলিত হওয়ার পরে প্রতিক্রিয়াশীল অগ্নিনির্বাপণের পরিবর্তে।
2. বিনিয়োগকারী ও ঝুঁকি ব্যবস্থাপকদের জন্য: "শান্ত" শাসনব্যবস্থাকে একটি নিরাপদ বেসলাইন হিসেবে নয়, বরং একটি সময়-পরিবর্তনশীল পলায়ন সম্ভাবনা সহ একটি ভঙ্গুর অবস্থা হিসেবে বিবেচনা করুন। হেজ করুন বা এক্সপোজার কমান যখন হার নড়াচড়া করে তখন নয়, বরং যখন মডেলের রূপান্তর ঝুঁকি বৃদ্ধি পায়, এমনকি যদি স্পট হার শান্ত থাকে।
3. গবেষকদের জন্য: এখানের টেমপ্লেট—রাজনৈতিক অর্থনীতি চালক সহ TVTP মার্কভ-সুইচিং—রপ্তানিযোগ্য। একই "হঠাৎ থামা" বা ভূ-রাজনৈতিক ঝুঁকির সম্মুখীন দেশগুলিতে এটি প্রয়োগ করুন। পরবর্তী ধাপ হল এটিকে বাজার মাইক্রোস্ট্রাকচার তথ্যের সাথে একীভূত করা যাতে দেখা যায় অর্ডার ফ্লো প্যাটার্নগুলি মৌলিক বিষয়গুলির আগে শাসনব্যবস্থা পরিবর্তন শুরু করে কিনা।

9. তথ্যসূত্র

1. Hamilton, J. D. (1989). A new approach to the economic analysis of nonstationary time series and the business cycle. Econometrica, 57(2), 357-384.
2. Meese, R. A., & Rogoff, K. (1983). Empirical exchange rate models of the seventies: Do they fit out of sample? Journal of International Economics, 14(1-2), 3-24.
3. Filardo, A. J. (1994). Business-cycle phases and their transitional dynamics. Journal of Business & Economic Statistics, 12(3), 299-308. (TVTP মডেলের মৌলিক কাজ)।
4. Blanchard, O. J. (1979). Speculative bubbles, crashes and rational expectations. Economics Letters, 3(4), 387-389.
5. International Monetary Fund. (2019). Annual Report on Exchange Arrangements and Exchange Restrictions (AREAER). Washington, DC: IMF. (ইরানের বিনিময় হার ব্যবস্থার প্রেক্ষাপটের জন্য)।
6. Gourinchas, P. O., & Obstfeld, M. (2012). Stories of the twentieth century for the twenty-first. American Economic Journal: Macroeconomics, 4(1), 226-65. (সংকট পূর্বসূরি সম্পর্কে)।