The amount of money laundering and its Effect on the Effectiveness of Fiscal Policy on Macroeconomic Variables Using Dynamic Stochastic General Equilibrium Models
Subject Areas : Financial Economicsaida hajnouri 1 , meysam amiry 2 , maghsoud amiri 3 , hossein tavakolian 4 , moslem peymany 5
1 - Ph.D, Candidate, Allameh Tabataba'i University
2 - Faculty of Finance and Banking Department of Allameh Tabataba'i University
3 - Faculty of Management and Accounting in Allameh Tabataba'i University
4 - Faculty of Allameh Tabataba,'i University
5 - Department of Finance and Banking, School of Management and Accounting, Allameh Tabataba'i University, Tehran, Iran
Keywords: Money Laundering, Fiscal Policy, Dynamic Stochastic General Equilibrium Model,
Abstract :
The negative effects and consequences of money laundering in various economic and social fields have led countries to seriously confront this phenomenon for stability and economic dynamism. This requires a recognition of the extent of money laundering and its effects on the entire economy, including the formal and legal sector, and the informal and illegal sector. Money laundering by increasing government spending to prevent and deal with it and reduce tax revenues disrupts the effectiveness of fiscal policy. For this purpose, in this research, the framework of dynamic stochastic general equilibrium models during the period 1383:1 to 2020:4 has been used to model the money laundering sector of Iran in order to measure the amount of money laundering and its impact on the effectiveness of fiscal policy on macroeconomic variables. According to the results, the average amount of money laundering to the amount of money and GDP was 17.85% and 4.82%, respectively. The effect of government expenditure shocks as much as one standard deviation (fiscal policy) on macro variables in the presence of money laundering indicated that illegal production, total production, consumption and money supply increased at the moment of shock, but legal production, price index, interest rate and labor force have decreased. The negative effects and consequences of money laundering as well as the variables of legal production, total production and interest rates have been shaped by the occurrence of the state expenditure shock, i.e., it takes two periods to react to the maximum reaction to that shock.
فهرست منابع
پورسلیمی، مجتبی.، کیخا, مهدی.، و سلمانیقرائی، کامران. (1395). مدلی نوین برای برآورد حجم پول های کیف در اقتصاد ایران (کاربرد روش های عددی و مسئله معکوس در اقتصاد). اقتصاد پولی، مالی, 11(23), 216-239.
توکلیان, حسین.، و صارم ، مهدی. (1396). الگوهای DSGE در نرم افزار DYNARE (الگوسازی، حل و برآورد مبتنی بر اقتصاد ایران). تهران: پژوهشکده پولی و بانکی (بانک مرکزی جمهوری اسلامی ایران).
حسینی، اسرا السادات.، و نصراللهی، زهرا. (1396). بررسی رابطه بین توسعه بخش مالی و اقتصاد زیرزمینی در ایران. پژوهشهای اقتصادی (رشد و توسعه پایدار), 17(64), 1-24.
خالقی فر، نجمه.، و خداویسی، حسن. (1398). مدلسازی اقتصاد باز کوچک با لحاظ ساختار بازار برق در قالب مدل تعادل عمومی پویای تصادفی (DSGE). پژوهشنامه اقتصاد انرژی ایران, 8(31), 31-74.
خواجوی، ملیحه.، رضایی، ابراهیم.، و خداویسی، حسن. (1389). برآورد پول های کثیف و بررسی پیامدهای آن در اقتصاد ایران: رهیافت آزمون کرانه ها. فصلنامه اقتصاد مقداری, ۷(4), ۸۱–۹۹.
سرداری، روزبه.، و خلیل زاده، محمد. (1394). نگاهی به پولشویی دربازار سرمایه. حسابداری و منافع اجتماعی, 5(2), 79-92.
شریفی، سیدمحمدرضا.، حقیقت، علی.، ابراهیمی، مهرزاد.، و امینی فرد، عباس. (1398). ارزیابی تاثیر توسعه مالی بر اقتصاد زیرزمینی در ایران (مبتنی بر چارچوب مدل TVP-FAVAR). اقتصاد مالی, 13(46), 41-71.
صادقی عمروآبادی، بهروز.، گوگردچیان، احمد.، و شهبازی، نجفعلی. (1391). تحلیل تجربی آثار پولشویی بر رشد اقتصادی، مخارج دولت و نابراری درآمدی در ایران. پژوهش های راهبردی نظم و امنیت اجتماعی, 1(1), ۱۱۷-۹۷.
عبداله ميلانی، مهنوش.، بهرامی، جاوید.، توکليان، حسین.، و اکبرپور روشن، نرگس. (1397). اثر سياست¬هاي مالياتي بر اقتصاد زيرزميني: الگوي DSGE.. پژوهش های اقتصاد ایران, 23(76), 1-15.
عرب مازار يزدی، علی.، و خودکاری، لیلا. (1386). برآورد حجم پول¬های کثیف در ایران. پژوهشنامه اقتصادی, 27, ۱۴۲-۱۱۹.
عزیزی امیری، محمد مهدی.، خلیقی، فرامرز.، عسکری، مریم السادات.، و اعلایی، محبوبه. (1399). تحلیل حساسیت مبارزه با پولشویی در صنعت بیمه ایران) بر اساس پویایی متغیرهای کنترل عمومی. اقتصاد مالی, 14(51), 115-146.
کارآزموده فرد، یونس.، اکبری مقدم، بیت اله.، میرزاپور باباجان، اکبر.، و هادی زاده، آرش. (1400). رابطه علیت بین توسعه مالی و اقتصاد زیرزمینی در ایران: رویکرد MIMIC و علیت هسیائو. اقتصاد مالی, 15(4), 165-185.
مجاب، رامین.، و برکچیان، سیدمهدی. (1390). تاثیر شوک¬های درآمد نفت بر تولید حقیقی بدون نفت. فصلنامه پژوهشهای پولی-بانکی, 4(9), 45-90.
ملک، هادی. (1400). بررسی تاثیر تحریم¬های بین المللی بر ناهنجاری¬های نقدی و پولشویی در شرکت¬های ایرانی. مطالعات نوین بانکی, 4(4).
نصراللهی، زهرا.، و حکیمی، ندا. (1394). بررسی روند حجم پولشویی و تاثیر آن بر مصرف در ایران: رویکرد مدل ساختاری با کاربرد نرمافزار آموس گرافیک (1389-1358). اقتصاد مقداری, 12(4), 135-157.
Alnasser Mohammed, S. A. (2021). Money laundering in selected emerging economies: is there a role for banks? Journal of Money Laundering Control, 24(1), 102-110.
Argentiero, A., & Bollino, C. (2015). Money Laundering in a Bayesian DSGE model.
Argentiero, A., Bagella, M., & Busato, F. (2008). Money laundering in a two-sector model: using theory for measurement. European Journal of Law and Economics, 26, 341-359.
Barro, R. (1991). Economic growth in a cross section of countries. The quarterly journal of economics, 106(2), 407-443.
Busato, F., & Chiarini, B. (2013). Steady state Laffer curve with the underground economy. Public Finance Review, 41(5), 608-632.
Busato, F., Chiarini , B., & Di Maro, V. (2006). Using theory for measurement: an Analysis of the Behaviour of Underground Economy. Working Paper, Aarhus University.
Calvo, G. (1983). Staggered Prices in a Utility-Maximizing Framework. Journal of Monetary Economics, 12 .
González , E., Rodríguez, F., & Rivero, S. (2014). An empirical examination of the determinants of the shadow economy. Applied Economics Letters, 21(5).
Hendriyetty, N., & Grewal, B. (2017). Macroeconomics of money laundering: effects and measurements. Journal of Financial Crime, 24(1), 65-81.
Ingram, B., Kocherlakota , N., & Savin, N. (1997). Using theory for measurement: An analysis of the cyclical behavior of home production. Journal of Monetary Economics, 40, 435-456.
Javaid, A., & Arshed, N. (2022). Demand for money laundering in developing countries and its deterrence: a quantitative analysis. Journal of Money Laundering Control, 25(3), 625-636.
Korystin, O., Mihus, I., Svyrydiuk, N., Likhovitskyy, Y., & Mitina, О. (2020). Money laundering: macroeconomic assessment methods and current trend in Ukraine. Scientific and practical publication, 1(32), 341-350.
Lee, S., Song, X., & Lee, C. (2003). Maximum likelihood estimation of nonlinear structural equation models with ignorable missing data. J. Educat. Behav. Statist, 28, 111-134.
Masciandaro, D. (1993). Analisi economica della criminalità, teoria della regolamentazione ericiclaggio finanziario. in Mercati illegali e mafie, Zamagni S. (a cura di), Il Mulino, 243-297.
McDowell, J., & Novis, G. (2001). The consequences of money laundering and financial crime. ,. Economic Perspectives, 6(2), 6-10.
Moodley, M. (2008). Money laundering and countermeasures: a comparative security analysis of selected case studies with specific reference to South Africa. Doctoral dissertation, University of Pretoria.
Orsi, R., Raggi, D., & Turino, F. (2014). Size, trend, and policy implications of the underground economy. Review of Economic Dynamics, 17(3), 417-436.
Quirk, P. (1996). Macroeconomic implications of money laundering. IMF working paper, 10-17.
Shah, I., & Aish, K. (2022). A nexus between corruption, money laundering (ML) and inflation: evidence from South Asian countries. Journal of Money Laundering Control, 25(4), 730-741.
Sidrauski, M. (1967). Inflation and economic growth. Journal of political economy, 75(6), 796-810.
Unger, B., & Van der Linde, D. (2013). Research handbook on money laundering. Edward Elgar Publishing.
Walker, J. (1999). How big is global money laundering? Journal of Money Laundering Control, 3(1), 25-37.
