Seçilmiş bazı Orta Doğu ülkeleri için para arzı ve makroekonomik değişkenler arasındaki ilişki üzerine bir çalışma

Makroekonomik değişkenler ile para arzı arasındaki ilişkinin bilinmesi, birkaç Orta Doğu ülkesinin ekonomik durumunu değerlendirmek için uygun bir strateji ve yaklaşım olarak belirtilebilir. Araştırmacılar ve ekonomistler, hassas ve önemli olduğu ve ekonomik hareketi doğrudan etkilediği için bölgesel kalkınma ve para arzı gibi bölgesel ekonomik büyümeyi yönlendiren unsurlara odaklandılar. Ek olarak, ekonomik hareket üzerindeki etkisi, enflasyon, ekonomik büyüme, faiz oranı, döviz kuru, yatırım ve reel GSYİH gibi diğer değişkenler üzerinde uyumlu bir etki yaratabilir. Bilindiği gibi para arzındaki büyüme, ekonomik büyüme ile ilişkili olarak enflasyon oranını artıran bir faktör haline gelmekte ve artan genel fiyatlar ve artan para talebi sonucunda faiz oranı değişmeyecektir. Para arzının ekonomi üzerindeki etkisi, finansal sistemin dört ülkenin (Irak, Türkiye, İran ve Mısır) gelir artışı üzerindeki etkisi (1980-2019) dönemi için incelenip değerlendirilmiştir. Bu araştırma Data Market, World Development Indicator ve World Bank veri tabanlarından veriler elde edilmiştir. Bu amaca ulaşmak için teorik ekonomik model uygulamaları ve ekonometrik modeller, örneğin (ARDL) ve panel tahmini (sabit ve rastgele etkiler modeli) modelleri kullanılmıştır. Tanımlayıcı istatistikler, deneysel belirleme sürecinin uygulanmasıyla incelenen dizinin dağılımının normal olduğunu göstermektedir. Dizi özellikleri birim kök testi kullanılarak incelenmiş ve kullanılan tüm serilerin birinci dereceden durağan olduğu görülmüştür. Ayrıca, faktörler arasındaki uzun dönemli ilişkiyi belirlemek için Johansen eşbütünleşme testi yapılmıştır ve elde edilen bulgular, farklı faktörler arasında uzun dönemli bir ilişkinin varlığını ortaya çıkarmıştır.Uzun dönemli ilişki dikkate alındığında, hem LMS2L hem de LINVST'nin küresel GSYİH değişkeni ile doğru veya güçlü (pozitif) ilişkilere sahip olduğunu göstermektedir. Ayrıca, LMS2 ve LINVST, sırasıyla GSYİH (0.88 ve 0.53) üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir olumlu etkiye sahiptir. Daha açık bir ifadeyle, LMS2'nin %1 oranında değiştirilmesi durumunda GSYİH değerinin %0,88 ve LINVST'nin %1 oranında artırılması GSYİH'nın %0,53 oranında artmasına yol açacaktır.