فعالية السياسات المالية والنقدية: دراسة تطبيقية لنموذج مندل - فلمينج في الاقتصاد الكلي على الأردن
DOI:
https://doi.org/10.35516/jjes.v12i1.2373الكلمات المفتاحية:
السياسة النقدية، السياسة المالية، نموذج مندل - فلمينج، خوارزمية الإنحدار المتعدد في التعلم الآلي الخاضع للإشرافالملخص
الأهداف: تهدف هذه الدراسة إلى تقدير فعالية السياستين النقدية والمالية في الأردن من خلال قياس المضاعف النقدي والمضاعف المالي باستخدام نموذج مندل - فلمينج (IS–LM–BP). ويُعدّ نموذج مندل - فلمينج ((Mundell-Fleming أحد النماذج الاقتصادية الكلية المستخدمة في تحليل أثر السياسات المالية والنقدية على الأداء الاقتصادي لدولة ما في ظل نظام اقتصادي منفتح تجارياً ومالياً على العالم الخارجي.
المنهجية: استخدامت الدراسة إحدى تقنيات تعلم الآلة (Machine learning) لتقدير معلمات النموذج وذلك من خلال تطبيق خوارزمية الانحدار المتعدد في التعلم الآلي الخاضع للإشراف (Supervised Machine learning / Multiple Regression Algorithm (SML/MRA)). وهي خوارزمية تستخدم لنمذجة واستنباط العلاقات غير الخطية المركبة بين عدة متغيرات تابعة ومتغيرات تفسيرية متعددة.
النتائج: توصلت الدراسة إلى أنّ السياسة المالية تتفوق على السياسة النقدية في الفعالية، إذ تشير نتائج التحليل إلى أنّ حجم المضاعف المالي يساوي 1.56، في حين أنّ حجم المضاعف النقدي يساوي 1.12. هذه النتيجة تتوافق مع التوقعات النظرية التي جاء بها نموذج مندل - فلمينج وامتداداته النظرية والتطبيقية، والتي تؤكد على نتيجة نظرية مفادها أنّ استخدام السياسة المالية في الاقتصادات الصغيرة المفتوحة على العالم الخارجي مع اتباعها لنظام معدل صرف ثابت، أكثر فعالية وتأثيراً من السياسة النقدية.
الخلاصة: في ضوء النتائج التي تم التوصل اليها، اوصت الدراسة بتعزيز السياسة المالية كأداة رئيسية لتحقيق الأهداف الاقتصادية، وتشدد على أهمية تعزيز التعاون بين السلطتين النقدية والمالية، وعلى الرغم من أنّ السياسة النقدية تبدو أقل فعالية في السياق الحالي، إلا أنّ دورها في تعزيز الاستقرار النقدي من خلال استهدافها سعرَ صرف ثابتاً لا يقل أهمية عن مساهمتها في تعزيز النمو الاقتصادي بشكل مباشر.
المراجع
Agamy, Mohamed, & Wahba, Mahmoud (2018). A Proposed Method for the Analysis of Multiple Regression using Artificial Intelligence. Faculty of Commerce - Al-Azhar University.
Ahid, M., & Augustine, A. (2012). The impact of global financial crisis on Jordan. International Journal of Business and Management, 7(16), 80
Ali, A. A. A. K., & Omer, A. P. D. F. K. (2013). The Use Nets of Artificial Neural Networks to Predict of Macroeconomic Multidimensional model in Iraq 1996 to 2007. Gulf Economist, 30(24).
Almorad, Y. (2013). Comparison between classical regression and artificial neural networks to predict the levels of the results of research students of the Faculty of Physical Education. Iraqi Journal of Statistical Sciences, 200, 286-303.
Al-Sawaei, Khalid (2017), The Effectiveness of Monetary Policy in Jordan: Econometric Analysis. Al-Manarah, 23(2), 411-432.
Al-Zoubi, O., Saqfalhait, N., & AL-Majali, A. (2014). Interaction between monetary and fiscal policy in Jordan. Journal of Economics and Economic Education Research, 35(2), 67-88.
Barro, R. J. (1990). Government spending in a simple model of endogenous growth. Journal of Political Economy, 98(5, Part 2), S103-S125.
Bastav, L. (2022). An Econometric Approach to the Turkish Economy -A Research in the MundellFleming Model Framework. Fiscaoeconomia, 6(2), 842-862. https://doi.org/10.25295/fsecon.1089671
Borzenko, O., & Hlazova, A. (2022). The Mundell-Fleming Model Application in Digital Economy: Case of Ukraine. Intellect XXІ. Advance online publication. https://doi.org/10.32782/2415-8801/2022-2.1
Burke, L. I., & Ignizio, J. P. (1992). Neural networks and operations research: an overview. Computers & Operations Research, 19(3-4), 179-189.
Central Bank of Jordan, Statistical Database.
Chollet, F. (2021). Deep learning with Python. Simon and Schuster.
Darvas, Zsolt. (2021). Timely measurement of real effective exchange rates. Working Paper 2021/15, Bruegel, 23 December 2021. Real effective exchange rates for 178 countries: a new database (bruegel.org)
Edwards, S. (1994). Exchange rates in the modern floating era: What do we really know? Economic Journal, 104(427), 1-22.
Fseifes, E. A. K., & Alhaj Yousef, E. M. (2022). The Effectiveness of Monetary Policy in Jordan during the Period 1992-2019. Iranian Economic Review, 26(3), 563-575.
Gali, J. (1992), How well does the IS-LM model fit postwar US data? The Quarterly Journal of Economics, 107(2), 709-738.
Ganchev, G., Stavrova, E., Tsenkov, V., & Paskaleva, M. (2020). The “impossible trilemma” and the analysis of its validity by visualization through the use of artificial intelligence software. Economic Thought Journal, (4), 56-75.
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.
Greenwood, J., Hercowitz, Z., & Huffman, G.W. (1988). Investment, Capacity Utilization and the Real Business Cycle. The American Economic Review, 78, 402-417.
Huh, H. S. (1999), How well does the Mundell-Fleming model fit Australian data since the collapse of Bretton Woods? Applied Economics, 31(3), 397-407
Indalmanie, S. P. (2016). An Analysis of the Relative Effectiveness of Monetary and Fiscal Policies on Economic Performance in Jamaica: A Vector-Autoregression Approach. Available at SSRN 2805565.
International Monetary Fund (IMF). (2021). World Economic Outlook.
International monetary fund. (2009). World Economic Outlook.
International Monetary Fund. (2022). Jordan: Staff Report for the 2022 Article IV Consultation. IMF Country Report.
Jamil, H. (2022). Inflation forecasting using hybrid ARIMA-LSTM model. (Doctoral dissertation, Laurentian University of Sudbury).
Jeong, M., Kang, J., & Kim, S. (2017). Effects of government spending shocks in China, Japan, and Korea. China Economic Journal, 10(2), 194-225.
Jianxin, B., & Lianghai, L. (2014). Analysis on the effectiveness of China's macroeconomic policy based on the modified Mundell-Fleming model during the 12 post-financial crisis period.
Kenzhebek, Y., Akhmed-Zaki, D., & Daribayev, B. (2022). IMPLEMENTATION OF REGRESSION ALGORITHMS FOR OIL RECOVERY PREDICTION. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 116(2).
Keynes, J. M. (1964). The general theory of employment. The Quarterly Journal of Economics, 51(2), 209-223.
Krugman, P. R. (1979). Increasing returns, monopolistic competition, and international trade. Journal of international Economics, 9(4), 469-479.
Krugman, P. R., & Obstfeld, M. (2009). International economics: theory and policy. Pearson Education.
Makin, A.J. (2003), International macroeconomics. Pearson Edition Limited United Kingdom.
Mankiw, N. G. (2019), Macroeconomics (10th ed.). New York, NY: Worth Publishers.
Maziad, S. (2009). Evolution of Monetary Policy in Jordan: An Empirical Investigation. IMF Working Paper, WP/09/191.
Mishkin, F. S. (2007). The economics of money, banking, and financial markets. Pearson education.
Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning McGraw-Hill International.
Mokhade, Y. S. I. P. A. (2013). Use of Linear Regression in Machine Learning for Ranking. International Journal for Scientific Research & Development.
Moreno, R. (1992). Macroeconomic shocks and business cycles in Australia. Economic Review-Federal Reserve Bank of San Francisco, (3)34.
Mugableh, M. I. (2019). Does monetary policy affect economic growth in Jordan? Evidence from ordinary least square models. International Business Research, 12(1), 27-34.
Muhammad, S. D., Wasti, S. K. A., Hussain, A., & Lal, I. (2009). An empirical investigation between money supply government expenditure, output & prices: The Pakistan evidence. European Journal of Economics, Finance and Administrative Sciences, (17)60.
Putri, P. I. (2017). Mundell-Fleming Model: The Effectiveness of Indonesia’s Fiscal and Monetary Policies. JEJAK, 10(1), 223-235
Qasim, Jamal Mahmoud. (2018). The Impact of Monetary and Fiscal Policy on Economic Growth in Arab Countries, Arab Monetary Fund.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Pearson.
Ryan, C.R. (1998). Peace, Bread and Riots: Jordan and the International Monetary Fund. Middle East Policy, 6, 54–66.
Schmidhuber, J. (2015). Deep Learning in Neural Networks: An Overview. Neural Networks, 61, 85-117.
Shawaqfeh, W. (2011). The Relationship between Output, Money, and Prices in Jordan: A Co integration Analysis. Business Sciences Series, 38(1), 257-267.
Skilos, J. C. (1988). The twin deficit hypothesis: Canadian evidence. Applied Economics, 20(1), 65-73.
Stern, R. (2017). Balance of Payments: Theory and Economic Policy. Routledge.
Tang, Q., Fan, T., Shi, R., Huang, J., & Ma, Y. (2021). Prediction of financial time series using lstm and data denoising methods. arXiv preprint arXiv:2103.03505.
Woodford, M., & Walsh, C. E. (2005). Interest and prices: Foundations of a theory of monetary policy. Macroeconomic Dynamics, 9(3), 462-468.
Young, W., & Darity, W. A. (2004). is-lm-bp: an inquest. History of Political Economy, 36(5), 127-164.
Yu Hsing. (2020). Does the Mundell¬ Fleming Model Apply to South Africa? Journal of Money, Banking and Finance, 6(2), 89-98.
Zhang, J., Wen, J., & Yang, Z. (2022). China’s GDP forecasting using Long Short Term Memory Recurrent Neural Network and Hidden Markov Model. Plos one, 17(6), e0269529.

