المستخلص: |
يسعى البحث إلى التوصل إلى أهم المؤشرات المالية التي يمكن الاعتماد عليها في التنبؤ بأزمة سعر الصرف التي قد يتعرض لها الاقتصاد المصري. وتحقيقا لهذا الغرض اعتمد البحث على نماذج الشبكات العصبية وISP وIMV. وتوصلت نتائج البحث إلى أن المؤشرات الأساسية التي يمكن استخدامها في التنبؤ بأزمة سعر الصرف التي قد يتعرض لها الاقتصاد المصري وفقا لنموذج الشبكات العصبية هي الائتمان المحلى/ GDP وسعر الفائدة الحقيقي على القروض ورصيد الميزان الجاري/ GDP ومعدل التضخم. بينما اتفق كلا من نموذج ISP وIMV عن أن الاقتصاد المصري كان يعاني من أزمة سعر صرف خلال عام ٢٠١٦ ويقترب من تعرضه لأزمة سعر صرف خلال أعوام ٢٠١١ و2012 و2013.
The research aim to reach the most important financial indicators that can be relied on predicting the exchange rate crisis that the Egyptian economy may face. To achieve this aim, research was based on neural networks, ISP and IMV models. The results of the research show that the main indicators that can be used in forecasting the exchange rate crisis that may be exposed to the Egyptian economy according to the model of neural networks are national credit to GDP. real interest rate on loans, balance of payment to GDP and inflation rate. While both the ISP and IMV model agreed that the Egyptian economy was suffer from an exchange rate crisis during 2016 and was approaching its exposure to an exchange rate crisis during 2011, 2012 and 2013.
|