Academic journal of Nawroz University最新文献

筛选
英文 中文
أثر السياسة النقدية على ميزان المدفوعات: دراسة قياسية للمدة (2004-2019) العراق أنموذجاً نزار وليد قاسم الروذبياني أثر السياسة النقدية على ميزان المدفوعات: دراسة قياسية للمدة (2004-2019) العراق أنموذجاً نزار وليد قاسم الروذبياني
Academic journal of Nawroz University Pub Date : 2023-12-13 DOI: 10.25007/ajnu.v12n4a1251
Nizar Walid Qasim
{"title":"أثر السياسة النقدية على ميزان المدفوعات: دراسة قياسية للمدة (2004-2019) العراق أنموذجاً نزار وليد قاسم الروذبياني","authors":"Nizar Walid Qasim","doi":"10.25007/ajnu.v12n4a1251","DOIUrl":"https://doi.org/10.25007/ajnu.v12n4a1251","url":null,"abstract":"يحظى ميزان المدفوعات بأهمية بالغة على مستوى التحليل الإقتصادي الكلي لأي دولة، لأنه يضم دلالات ومؤشرات أقتصادية تعكس قوة أقتصاد الدولة ودرجة أندماجها مع الأقتصاد العالمي، و تسعى الدول جاهدة للمحافظة على أستقرار هذا الميزان عبر أستخدام مجموعة من السياسات والأجراءات، لأن أستقرار ميزان المدفوعات من شأنه المحافظة على مختلف التوازنات الإقتصادية الكلية، وهو ما يسهم في تحقيق الأهداف الإقتصادية المرجوة لأقتصاد البلد. وتعتبر السياسة النقدية واحدة من السياسات المهمة التي تستخدمها الدولة للتدخل في النشاط الإقتصادي وتوجيهه وفق الأهداف المنشودة ومعالجة الأختلالات الإقتصادية.\u0000وإن تحقيق التوازن في ميزان المدفوعات واحدة من أبرز وأهم الأهداف للسياسة النقدية، حيث تستخدم هذا الأخير مجموعة من الأدوات للحفاظ على توازن ميزان المدفوعات والعمل على إعادته الى الوضع التوازني في حال تعرضه لأي أختلال سواءً بطريقة آلية عبر قوى السوق، أو من خلال تدخل السلطات النقدية.\u0000تفترض الدراسة بأن هناك تأثير وبمستويات مختلفة لمتغيرات السياسة النقدية على ميزان المدفوعات خلال فترة الدراسة، وتهدف الدراسة الى التعرف على الدور الذي تلعبه السياسة النقدية في تحقيق التوازن في ميزان المدفوعات العراقي، من خلال الألمام بكل جوانب السياسة النقدية وكذلك ميزان المدفوعات، وأظهرت نتائج الدراسة بأن هناك علاقة ذات تأثير معنوي و موجب لكل من متغير الناتج المحلي و سعر الفائدة مع ميزان المدفوعات العراقي، أما عرض النقد الواسع فقد كانت علاقته عكسية مع ميزان المدفوعات، وقد تم أستبعاد كل من متغير سعر الصرف، التضخم، وأسعار النفط الخام من القياس وذلك لفشلهم في أجتياز أختبار المعنوية T- test.","PeriodicalId":474316,"journal":{"name":"Academic journal of Nawroz University","volume":"53 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-13","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"138976508","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Artificial Neural Network Technique for Annual Rainfall Generation Applied to Three Selected Sites in Kurdistan Region, Iraq 应用于伊拉克库尔德斯坦地区三个选定地点的人工神经网络年降雨量生成技术
Academic journal of Nawroz University Pub Date : 2023-12-12 DOI: 10.25007/ajnu.v12n4a1672
Gaheen Sarma, Evan Hajani
{"title":"Artificial Neural Network Technique for Annual Rainfall Generation Applied to Three Selected Sites in Kurdistan Region, Iraq","authors":"Gaheen Sarma, Evan Hajani","doi":"10.25007/ajnu.v12n4a1672","DOIUrl":"https://doi.org/10.25007/ajnu.v12n4a1672","url":null,"abstract":"Predicting rainfall is one of the more difficult tasks involved in weather forecasting. Due to extreme climate variations, it is now harder than ever to predict rainfall accurately. In the current study, an Artificial Neural Network (ANN) has been used to forecast the annual maximum rainfall (AMR) data from 1990 to 2021 at three chosen stations (i.e., Duhok, Erbil, and Sulaymaniya) in the Kurdistan region of Iraq. The Multilayer Perceptron (MLP) approach of ANN models was applied in generating and forecasting the AMR time series of the adopted stations. Model performance indicators such as model efficiency, correlation coefficient, root mean square error, and root mean absolute error were used to evaluate the performance of ANN for the annual rainfall prediction. The ANN models were used to forecast the AMR data for the upcoming five years (2022 to 2026). The study reveals that the MLP approach of the ANN models, which we have used is the most appropriate tool for forecasting the AMR data series in the three selected stations in the Kurdistan Region of Iraq for future time periods.","PeriodicalId":474316,"journal":{"name":"Academic journal of Nawroz University","volume":"44 21","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-12-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"139007118","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
相关产品
×
本文献相关产品
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信