{"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}
{"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}